悪循環を打破する：組織がドゥームプロンプティングを回避し、成功を収める方法

1950年代に理論的概念が提唱されて以来、人工知能（AI）は、機械学習システムをはじめとする様々な技術を通じて、企業のビジネス機会と生産性の向上に道を開いてきました。これらのツール／技術は予測と意思決定を改善し、将来の技術進歩の基盤を築きました。近年、生成AIは私たちの仕事に関するあらゆる知識を覆し、AI体験を民主化することを約束しています。ユーザーは現在、「プロンプティング」を通じてChatGPTのようなAIモデルと関わり、AIモデルと対話しています。しかし、これらのメリットには新たな課題も伴います。それはドゥームプロンプティングです。これは、明確な目標がないままオンラインコンテンツ上でドゥームスクロールするのと同じで、ユーザーをウサギの穴に閉じ込めてしまいます。しかし、AIの場合、ウサギの穴は反撃します。完璧な出力を得たいという野心（そして時には具体的な目標を念頭に置かないプロンプティング）によって、生成モデルとエージェントモデルの両方においてAIが継続的に改良を続ける行為は、コストの増加と収益の減少につながります。これは成功への大きな障害となり、AI 技術を使用する目的自体が損なわれます。

企業がAI関連の予算を増やすにつれ、意思決定者は投資から真の利益を得るための道筋と、それが生み出す価値を理解する必要がある。IEEEの2025年報告書によると、 「AIの隠れたコスト：小さな非効率性が積み重なるとどうなるか」」は、小さな調整が積み重なって大きな経済的負担になる可能性があることを如実に示しています。このようなコストのかかる闘いに巻き込まれないよう、組織はLLMを活用した従業員のトレーニングを洗練させ、AI投資の潜在能力を最大限に引き出す必要があります。

生成AIは最適化と効率化を約束します。しかし、チームが終わりのない改良（あるいはレーダーのない迷走）のサイクルに陥ると、非効率性がこの基盤を蝕んでしまいます。

「作業残土」の清掃

チームが完璧な回答を生み出すために継続的にアウトプットを洗練させる理由の一つは、ワークスロップです。ハーバード・ビジネス・レビューで初めて言及されたワークスロップとは、「AIが生成した作業内容で、良質な成果物を装っているものの、特定のタスクを有意義に前進させるだけの実質が欠けている」ことを意味します。

AIが生み出すこの「雑多なもの」は、破滅を促すサイクルを生み出す長い連鎖の最初のドミノ倒しです。基準を満たしていないコンテンツを反復や編集によって修正することは重要ですが、収穫逓減の法則に陥る前に、いつ止めるべきかを理解する必要があります。組織はAIトレーニングへの時間投資に繊細なバランス感覚を持たなければなりません。一方で、チームは求められる品質を認識する必要があります。他方で、それが過剰になるかどうかも認識する必要があります。最適なプロンプトと明確な目標を通して、AIモデルをよりスマートに活用するための従業員トレーニングも役立つでしょう。

エージェントAIを活用してドゥームプロンプティングを回避する

近年、企業は業務効率の向上に寄与するとして認識されているエージェントAIへの関心と投資を大幅に高めています。エージェントAIは複雑なタスクを処理でき、複数のエージェント（RAGエージェントやアクションエージェントを含む）と連携して行動方針を決定し、タスクを実行することで、タスク全体を自律的に完了させることができます。

これらの特性は、AIがドゥームプロンプティングを軽減、あるいは完全に回避するのに役立つ可能性があります。これにより、タスクを完了するためにGenAIインターフェースに複数のプロンプトで指示を出す必要がなくなります。その一例が、AIを活用したIT運用（AIOps）です。AIOpsは、AIを日常業務に組み込むことでITを近代化しています。従来、チームはシステムの手動調整に時間を費やしていました。21世紀の部門では、AIを活用してトラブルシューティング、インシデント対応、リソース割り当てなどの重要な機能を自律的に処理します。

もう一つの適切な例は、エージェント型AIシステムが複雑なインシデントを自律的に処理する方法です。これらのエージェントは、ITOpsと連携して、問題を文脈的に理解し、推論エージェントと連携して行動方針を決定し、アクションエージェントを用いてITシステムの最終段階での修正を行い、最後に学習エージェントを用いて解決策を理解し、将来のインシデントにより効果的に適用します。

エージェント型AIのインテリジェントな自動化は、人間の介入を減らし、タスクを自律的に実行するのに役立ちます。進化するビジネスニーズに対応するには、反復的なタスクやオペレーションを自律型AIに委任する必要があります。この委任により、しばしばドゥームプロンプティング（予測不能な状況判断）につながる、繰り返しの指示や繰り返しの改善のサイクルが排除されます。自律的なオペレーションにより、AIモデルは変化する変数に対して手動入力なしで継続的に最適化と対応が可能になり、人間の介入を最小限に抑えながら、より迅速な結果をもたらします。

訓練を受けた専門家は、ヒューマン・イン・ザ・ループ方式を通じて日常業務において引き続き重要な役割を担いますが、彼らの時間は結果検証のためのスキャン作業により有効に活用されます。このアプローチにより、エラーや過剰な調整のリスクを最小限に抑えることができます。

ドゥームプロンプティングを防ぐためのガバナンスの役割

最近で マッキンゼー調査回答者の88%が、少なくとも1つの業務機能でAIを活用していると回答しました。これは2024年から10%の増加、2023年からは驚異的な33%の増加です。エージェンティックAIに関しては、この増加はさらに顕著で、2023年のわずか33%から2025年にはほぼ80%にまで達すると予想されています。

この広範な導入により、企業はドゥームプロンプティングに対する新たな解決策を模索せざるを得なくなっています。その一つが、堅牢なガバナンスフレームワークです。AIプロジェクトがビジネス目標との整合性を保ち、終わりのない最適化の波に飲み込まれないよう、これらのフレームワークは慎重に構築する必要があります。チームがこれらのフレームワークを開発する際には、以下の点を考慮する必要があります。

• ガイドラインの策定AIモデルとの間のデータストリームはますます複雑化しています。これを簡素化するために、AIガイドラインは、チームがデータを処理し、意思決定を行い、AI出力を責任を持って管理するためのフレームワークを構築する必要があります。
• ユーザーのトレーニング: プロンプトの使用に関する適切なトレーニングは、最適な生産性の向上に役立ちます。
• 特殊モデルの使用: 業界や目的に特化したAIモデルは、文脈に沿った意味のある出力をより早く提供できる可能性が高い。
• AI モデルのトレーニング: 業界/タスク/組織固有のデータを使用して AI モデルをトレーニングすると (可能な限り)、作業の無駄が減り、より適切な出力がより早く得られます。
• ルール開発AIの開発と展開を導くには、明確なルールを策定し、実装することが不可欠です。チームが運用上の境界を設定することで、導入するシステムが組織の目標、倫理基準、規制要件に適合していることを保証できます。

AIソリューションの導入率は増加しているものの、ガバナンスは改善していない。2025年版PEX業界レポートによると、半分以下 AIガバナンスポリシーを策定している企業はわずか25%でした。一方、策定中と回答した企業はわずか25%で、約3分の1の企業はAIガバナンスポリシーを策定していませんでした。これらのフレームワークは、企業が許容できるパフォーマンスの明確な境界線を設定する上で、決定的な要因となり得ます。

ドゥームプロンプティングループからの脱出

ドゥームプロンプティングの悪循環に陥らないためには、企業は完璧さよりも結果を優先するAI戦略を採用する必要があります。迅速なトレーニング、目的に特化したAIモデル、そしてコンテキストに基づいた企業データでトレーニングされたモデルを活用することで、大規模な再プロンプティングの必要性を軽減できます。エージェント型AI、自律的なIT運用、そして強力なガバナンスフレームワークを活用する企業は、終わりのない最適化サイクルに囚われることなく、ビジネス目標達成に向けて重要なリソースを再配分できます。チームが、絶え間ない改善から、集中的な実行と測定可能な成果へと意識を転換することで、成功はもたらされます。