AIに自分語りで材料を渡すと、ありがちな答えで埋まらず自分に合った出力になる

出典: 「自分語りおじさん」がAI時代の正解となる日

自分語りは、人に話すと嫌がられます。長い武勇伝ほど、聞く側はつらいもの。では、相手がAIだったらどうでしょう？同じ自分語りが、急に武器に変わるのか。この章は、その問いから始まります。

動画は、問いから始まります。自分語りしまくる人は、キモいと思われていませんか？相手の興味に関係なく話す自分語りおじさんや、武勇を語りたがる上司は、社会通念上、痛い人とされている、とRioさん。

ところが、AIと一緒に働く場面では、この自分語りの癖が、かえって味方になるのではないか。Rioさんは、そう仮説を立てます。

Rioさん（動画 0:16〜）

ただ逆説的にAIと協業するにあたっては、この自分語りおじさん的な特性が逆にプラスに働くんじゃないか。私はそういう仮説を持っているんですね。

AIには、文脈や自分の考え、背景を説明する必要があります。ふつうに聞くだけでは、誰にでも当てはまる無難な答えが返ってくるだけ。

自分に合った尖った出力を引き出すなら、自分語りとの相性はかなりいい、と話します。

Rioさん（動画 0:36〜）

普通に質問したら一般的で無難な答えが出てくるんですけれども、そうじゃない尖った自分に合った出力を得るには、自分語りっていうのは実はかなり相性がいいんですよ。

そして話は、自分語りが得意な人は、この時代、逆に有利ではないか、と続きます。

正直、ここが動画の芯なんですよね。人には痛い自分語りも、AIには材料になります。それが、Rioさんの仮説です。

AIに渡す物は、文体のまねではありません。中身です！

経験と、そこから出てきた判断。言い回しだけ似せても、中身が薄ければ、返ってくる答えは平らなまま。

で、人間の聞き手は、話を聞くために自分の時間を差し出しています。だから、相手の興味を見ずに続く長話は、どうしてもつらいんです。

AIの側は、ここがまるで逆。待たされても困らず、材料が長くても嫌な顔をしません。むしろ、長いほど手がかりが増えていく相手。

同じ自分語りが、人には痛い長話、AIには仕事の材料。意味がひっくり返るのは、ここなんです！

といっても、人に向けた長話まで許される、という話ではありません。人には痛いまま。変わるのは、相手がAIの時だけ。

実は、無難な答えばかり返ってくる原因は、AIの力不足とは限りません。渡した材料が、少なすぎるだけのこと。

AIに最後に質問した時、自分の背景を何行渡しましたか？

いやー、語るのがいいと分かっても、AIに長い背景を打ち込むのは手間ですよね。指が止まって、結局ひと言だけの質問に戻りがち。では、打つ代わりに話したら？Rioさんのやり方を、順に見ていきます。

Rioさんは、最近はほとんど音声入力を使っています。経験や思い、考え方を、長々とAIに話して聞かせる自分語りが増えた、と話します。

AIから、箇条書きで7個〜8個の質問が返ってくることも。ひとつずつキーボードで答えていたら、かなりの時間がかかります。

そこで、1番目の質問はこれ、2番目はこれ、と、30秒くらい音声入力で一気に答えるやり方。時間の節約になって、気持ちの負担もかなり軽くなる、との話です。

動画で話したいことや、台本を作る時も同じ。まず3分〜5分、今考えていること、気になること、AIにやってほしいことを、声で全部出して、文字にしてAIに渡します。

マイクに向かって、相槌を打つ人もいないまま、5分間ずっと自分語り。人間相手なら、また始まったよと思われる場面です。でもAI相手だと、これが結構大事、とRioさん。

Rioさん（動画 2:31〜）

AIの出力を一般論から脱皮させて、自分の意見を文章とか動画とか記事にまとめるときに、非常に大事なプロセスになってきてるんですよ。

頭の中の情報や知見、経験、アイデアを、どうやってAIや他の人に見える形にするのか。Rioさんは、文書にしたりデータにしたりする作業を、今の大事な流れの1つに置いています。

Rioさん（動画 2:41〜）

自分の頭の中の情報とか知見とか経験とかアイデアとか、そういったものをどうやってAIとか他の人に見える化するのか。言語を使って文書化する、データ化するっていうのは、やっぱり今ですね、非常に大事なワークフローの一つになってるんですね。

でね、声で語る目的は、上手に話すことではありません。頭の中にある経験や考えを、AIにも他の人にも見える形にすること。その目的のために声を使う、それがRioさんのやり方なんですよね！

実は私も、声を材料の入口にする話は、以前からChatGPTに書いていました。2025年4月には、手書きのメモを喋って整理するのがいいかも、散歩しながら話せば健康にもいい、と書いています。翌月の5月は、VoiceInkとアクアボイスとスーパーウィスパーの3つで比べて、何ができて何ができないかを具体的に出して、とChatGPTに頼みました。

8月には、気づきをノートにメモして、音声入力で整理し、Obsidianで図解にしてためていく流れも書いています。メモ、声、図解の順番。そして2026年7月23日には、私のMacにVoiceInkのアプリが入った記録があります。

道具を入れた日と、声で材料を渡すのが手に馴染む日は、きっと別のところにあります。アプリは手元に。次に動かすのは、使い方の側。

私なら、AIが返す質問の数だけ、声で順番に答える形から試します！

AIは、こちらが誰なのかを知らないまま答えています。じゃあ、知らない所は何で埋めているんでしょう？ 第3章は、その穴の話。答えが無難な方へ寄っていく理由が、ここで見えてきます。

こちらが材料を渡さなければ、AIはこちらがどんな人で、何を経験して、何を言いたいのかを知りません。手がかりが無いので、どこで聞いても同じような、いちばん平均的な答えで補うほかない、とRioさん。

Rioさん（動画 2:59〜）

AIはこっちが何も材料を渡さなければ、例えば私がどういう人で何を経験してきて何を言いたいのかってことを知らないわけじゃないですか。だから、わからないところを誰が聞いても同じような一番ありがちな答えで埋めるしかないんですよ。

私の記事より（同じクウキデザインの別の動画から、AIに文脈とゴールを渡して良い答えが出る確率を上げる方法を整理した記事・AIの弱点は4つ。足りない前提を、世間一般で埋めてしまうの節）

4つに共通する根っこは、足りない前提を、英語圏や自分ではない誰かの世間一般で埋めてしまうことです。

ここ、私が前に書いた記事の根っこと、同じ向きなんです！ 足りない前提を、AIが世間一般の平均で埋めるのか、その人が渡した材料で埋めるのか。答えの手触りが分かれるのは、まさにそこだと私は考えています。

動画は続けて、AIには一般的で無難な内容で、足りない部分を補おうとする癖がある、と話します。逆に、5分しゃべった中身が手元にあれば、AIはそれをまねて書ける、と言います。

Rioさん（動画 3:22〜）

その足りない部分を埋めようとする傾向があるんですね。でも、5分喋った中身があればAIはそれを真似して書けるんですよ。私の言い回しとか考え方とか経験とか、とにかく多くの材料を与えることが大事なんです。

例に出るのは、AVEXの松浦社長、松浦勝人さんです。noteで記事を書き始めてニュースになった方で、少し前に、50年分ぐらいの自分の経験を文書にしてAIに与えている、と語っていた、という紹介でした。

50年分の経験と考え、そこから得た知見を、文書に落とし込む作業。松浦さんは手軽にやった口ぶりでも、実際にやろうとすると、とても大きな労力がかかる、とRioさん。Rioさん自身も、その作業を日々続けている、と話します。

私の記事より（松浦勝人さんのnoteを例に、AI記事が読まれる条件は原液の濃さだと整理した記事・文体を作ったのは、誰にも直されていないブログだったの節）

整えて公開したブログ記事より、朝の配信で口から出た言い回しのほうが上に来る。分身AIに読ませて効いているのも、実はそっちなんですよ。

正直、整えて書いた文より、口から出たままの言い回しのほうが、書き手の癖はずっと濃く残ります。5分しゃべった中身が材料になる、というRioさんの話と、ここは同じ向きです。きれいにする前の言葉にこそ、その人らしさが出るんですよね。

材料をたくさん渡すほど、AIが自分の話しぶりや考え方を手がかりに書けるようになり、考えとAIの出す中身の重なりもかなり増えた、とRioさんは話します。これは自分の肌感覚、という断りつきです。

Rioさん（動画 4:30〜）

考えている内容とAIが出してくる内容のマッチ度がですね、これは自分の肌感覚なんですけれど、AIに何かを伝える時の情報の量も質も上がって、私が感じるそのAIに対する差し戻しだとか、あとは手直しだとか、あとは、書くときに、タイプするときに、あーなんか、これもうめんどくさいな、この長い内容あんまり書きたくないな、みたいな思いがすごい低減したんですよ。

差し戻しや手直しも、タイプするのが面倒、こんなに長くは書きたくない、という気持ちも、大きく減ったと言います。昔は嫌われていた自分語りが、今はAIと働く時に勧められるやり方になっている、と話は続きます。

あるZOOMのセミナーで私は、過去の経験や、なぜそう思ったかという感情まで、全部言語化して詰めていく、と話しました。そうすると、私はこう考える、なぜならこの経験があるから、という軸がそろう、とも話しています。

その日はブログを7本ぐらい書いて、私がやったのは確認だけ！ 見てOK、画像を直して、と言ったぐらいで、あとは分身が作った、と話していました。

でね、2026年10月3日に、AIが書いたメルマガの見本へ、自分らしくかけてない、と書きました。原液（私が自分の経験や考えをためた一次情報）や、パーソナルな情報も出したほうがいい、という一言も添えて。

同じ月の13日にも、自分の原液や過去のブログ記事が、他の人との違いを生む一次情報で、そこが肝だと伝えるように書きました。

AIの答えが無難だった時、足りなかったのは、AIの賢さと、こちらの材料の、どちらでしょう？

声で語るやり方は、思いつきだけでは回りません。機械の準備と、人の向き不向き。第4章は、この2つの話です。どちらから見ていくと、自分に合う形が見えてくるでしょう？

まず欠かせないのは、精度の高い音声認識アプリ。できれば、比較的よいマイクもあるといい、とRioさんは話します。

Rioさん（動画 5:19〜）

この手法をやるときはですね、やっぱりとてつもなく大事なのが、正確な音声認識アプリなんです。可能であれば、比較的精度の高い良いマイクとかもあるといいですね。例えば2万円くらいのBlueYetiとかそのクラスのUSBマイクだったらいいと思います。

いま本人が使っているのは、とても高価な1本。それでもUSBマイクの標準的なクラスで十分で、自分も昔はそのクラスを使っていた、と言います。

動画が勧めるのは、話したいことや書き出したいことの下書きとして、思いつくままマイクに話し続け、それを文書にする流れ。Rioさんの言葉では、とても有効なやり方です。

Rioさん自身は、テクノロジー企業で長く働き、会議で口頭でアイデアを説明してきた人。書くより語るほうが今は得意で、それをAI相手にできるのでかなり楽、と話します。

ただし、これは全員に当てはまる話ではありません。考えをある程度言葉にする必要があるので、得意でない人は書くのでもいい、と続けます。

それでもスピードがまるで違う、とRioさん。AIの7個〜8個の質問に打って答えると、長めのメールの返信1通分の手間。話せば30秒で済む、と言います。

Rioさん（動画 6:30〜）

ただやっぱりですね、スピードが全然違うんですよ。例えばさっきのAIの7個8個の質問打って、答えたら長めのメールの返信を1通書くくらいの手間じゃないですか。喋れば30秒で終わっちゃうんですよ。なので基本は音声入力の方が質も量も良いAIへの入力になりやすいんですね。

あ、ここで押さえたいのは、マイクの値段の話ではない、ということです。Rioさんが大事だと話したのは、正確な音声認識のアプリでした。

声で出した材料も、認識が粗くて直す手間に追われるほど、値打ちが目減りしてしまいます。道具の話は、声で語った時間を材料として生かすための準備なんです！

それから、向き不向きの話。話すか書くかは、材料を出す手段の違いです。材料の量と質が足りていれば、AIは声からでも文字からでも受け取れますよね？ 語るのが苦手なら、書いて渡す道もあります。

得意でない人は書くのでもいい、というRioさんの言葉も、私には同じ向きに見えます。苦手な手段で無理に語るより、自分が出しやすい手段で、中身をたっぷり渡す形。そのほうが、AIに届く材料は増えると私は考えています。

声か文字かより、渡す中身の量と質！

一人でマイクに向かって話す時と、聞き返してくれる相手がいる時とで、出てくる言葉は変わるのでしょうか？最後の章は、AIに聞き手の役を任せる使い方から始まり、人とAIの使い分けへ進みます。

最近Rioさんが試そうとしているのは、音声で会話ができるAIです。ElevenLabsのような、ボイスエージェントを作れるプラットフォームを使い、AIとバシバシ語り合いながら考えをまとめていく、と話します。

頭の中身をダウンロードして、文書として残しておく流れ。そこはいい、とRioさんは考えています。

使い方の例は、AIに聞き手の役を頼み、自分に質問させる方法。掘り下げたい分野に興味を持つ聞き手の性格を、先に与えます。キャリアを一度ちゃんと棚卸ししたい時に使える、と話します。

転職や就職の面接で何を言うかまとめたい時は、AIに面接官を頼んでロールプレイ。ほかにも応用はいろいろある、との話です。

Rioさんによれば、一人で語るより、反応してくれる相手がいるほうが、話は広がり、刺激も受けます。人やAIに聞かれた時の、ポロッと出る一言。言うつもりのなかった話が出てくる、とも話します。

Rioさん（動画 7:51〜）

やっぱり人は一人で語ってるよりは、反応してくれる相手がいる方が話が広がっていくし、刺激も受けるんですよね。人から何か聞かれたりとか、AIから何か聞かれると、自分では言うつもりのなかったことがポロッと出てきたりとかですね。

まとまっていなかったアイデアが、急にまとまって出てくることもよくある、と話は続きます。だから、AIを会話の壁打ち相手にした、頭の中身の棚卸し。このやり方は、これから有効になっていく可能性がある、とRioさんは考えています。

私の記事より（AI2体の討論から、聞き返しは数ではなく何を聞くかで頼れるかが決まると整理した記事・ひろくんコラム — 頼れるかは、聞くかどうかより何を聞くかで決まるの節）

この問いの答えは聞くか聞かないかの二択ではなく、何を聞き、どう聞いてもらうかを先に決めておくことだと考えています。

AIに聞いてもらう時も、聞かれる数を決めるより、何を聞いてもらうかを先に決めておきたいんです。数より、聞く中身！Rioさんが聞き手に性格を与えるやり方は、何を聞かせるかを決める手の1つに読めます。で、その中身を決めるのは、答える側の私なんですよね。

実は私、2025年1月の時点で、それに基づいてインタビューして整理整頓を手伝って、とChatGPTに書いていました。

8月には、AIが良い問いを出してくれて、答えるだけで自然とコンテンツになるイメージ、とも書いています。2026年10月20日には、相手の問いに答えることで自己発見にもなった、教えることは本当に学べると体感した、と答えました！

でね、別の場面の話も1つ。2026年10月4日に私は、ワクワクすることを話していると相手もワクワクして、相乗効果が出る、と答えました。10月15日には、ワクワクして夢中で思いついた言葉を出す、コメントでの反応に答える、と答えています。

どちらもLIVEのように、反応してくれる人がいる場の話。人は反応してくれる相手がいるほうが話が広がる、というRioさんの話と、同じ向きに読めます。

ここで話は、人とAIの使い分けへ進みます。普通の人間相手の自分語りは、社会通念上、痛い人になってしまうもの。やってはいけないことだと思う、とRioさんは話します。

Rioさん（動画 8:23〜）

とはいえですね、普通の人間相手に自分語りをするのは、やっぱり社会通念上痛い人になってしまう、やってはいけないことだと私は思うし、人間相手には逆になるべく短く簡潔に言いたいことをまとめるべきだと思います。

人間相手には逆に、なるべく短く、簡潔に。言いたいことをまとめたほうがいい、という考えです。ただ、AIに尖った出力をさせたい時は、話が逆になります。

Rioさん（動画 8:41〜）

ただAIに少し尖った出力をさせたいとか、自分の好みに合ったものを出させたいっていう時は、あえて自分語りをする人になって、マイクに自分の考えを吹き込んでいく。このやり方は私は非常にお勧めしています。

このやり方は、生産性、創造性、AIの精度を上げるのに役に立つ、とRioさん。ぜひ試してほしい、と動画は締めくくられます！

私なら、AIに問いを出させて、私は答えるだけの形から始めます。

自分語りはAIには材料になる、という仮説。声で渡すやり方、材料がないとありがちな答えで埋まる理由、準備と向き不向き、聞かれて語る使い方、そして人とAIの使い分けへと、話は進みます。

あ、この動画から私が持ち帰ったことは3つです。AIに渡すのは、文体のまねではなく中身。声で出した材料が足りない時の、足す先を決めておくこと。AIに聞かれる時は、数より、何を聞いてもらうかを先に決めること！

ChatGPTへの発言ログには、2025年1月にインタビューして整理整頓を手伝って、8月には答えるだけで自然とコンテンツになるイメージ、と書いた記録が残っています。Rioさんの話と、同じ向きで読めます。

人に話すなら短くまとめる内容を、AIには、どこまで長く話せますか？