AIに相談すると、やたらとポジティブ。「素晴らしいです！」「いいアイデアですね！」——最初は嬉しいのに、あとで「あれ、具体的な前進がない…」とガッカリすること、ありませんか。私も同じでした。「うん、わかる。気持ちは軽くなる。でも“進む”感覚が薄い」と。
海外ユーザーのあいだで、そんなモヤモヤを解消するプロンプトが話題です。要点はシンプル。「同意的で優しい態度をやめ、“率直で正直なアドバイザー”として振る舞って」とAIに頼むだけ。すると返答の温度感が変わり、「耳の痛い指摘」や「仮説の穴」、つまり次の一歩に必要な“摩擦”が返ってきます。「正直に言って」「遠慮なく指摘して」「機会損失も説明して」——この一歩が、行動を加速させます。
このプロンプトの肝は「役割の再定義」
“フィードバック役”に役割を固定（ロール指定）し、期待する態度を明文化する。ここが核心です。AIの返答方針（ポライトネス）を“好み”ではなく“職務”に置き換えるので、ブレが減る。「厳しさ」を人格の問題にしないのがポイント。「仕事として、率直に」——これでギアが入ります。
「『褒め』は気持ちいい。でも、いま欲しいのは『検討すべき弱点』だよね」
すぐ使える日本語テンプレ（短く、効く）
1行版（まずはこれ）
「これからは、同意や慰めは不要です。私の率直で正直なアドバイザーとして、仮説の弱点・見落とし・機会損失を遠慮なく指摘してください。必要なら厳しく、具体案と優先順位も提示してください。」
検討深掘り版（課題が複雑なとき）
「前提の誤り・リスク・反証可能性・代替案の有効性・意思決定の基準を順に評価し、どこで思い込みが入っているかを特定。改善のToDoを“実行順”で3つに絞って提示してください。」
トーン調整（言い過ぎを抑える）
「率直だが侮辱的ではない表現に限定し、指摘には根拠と、実行可能な修正案を必ずセットで。」
“効く場面”と“効きにくい場面”
効く場面
・新規事業・施策の壁打ち（仮説の穴出し）
・資料レビュー（主張と根拠のズレ修正）
・学習計画づくり（優先順位の整理）
効きにくい／注意が要る場面
・メンタル負荷が高い相談（まずは安心感が必要）
・事実確認が未整備な課題（厳しさより先にデータ集め）
・対人コミュニケーション原稿（言い回しの配慮が必須）
「今日は“前進”したい？それとも“癒やされたい”？——使い分けたほうが、結局は早い。」
A/Bで効果を確かめる——小さな実験手順
1）同じ問いを「通常モード」と「率直アドバイザー」で投げる
2）返答の“可動化率”（いま着手できる行動へ何個つながったか）を比較
3）刺さった指摘と、過剰だった指摘をメモ。次回のプロンプトに反映
評価指標の例
・今日のToDoに落ちた数／再現性
・指摘→修正で“成果物の変化”が生まれたか
・意思決定の速さ（迷いの減少）
安全運転のための“ガードレール文”
・「非難語は使わず、代替案を提示」
・「不確実な推測は“推測”と明示」
・「倫理・法令・安全に反する助言は拒否し、理由を説明」
・「結論の根拠と前提を必ず分けて提示」
この4行を足すだけで、強めの批評でも“壊さずに直す”方向へ。
よくあるつまずき——そして解決策
・返答が“辛口”すぎてメンタルが削れる
→ トーン制御の一文を加える。「率直だが礼節的に。提案は3件まで」
・弱点指摘はあるのに「じゃあどうする？」が出てこない
→ 「各指摘に、実行手順（誰が・何を・いつまでに）を必ず付けて」と指定
・前提がズレたまま論破してくる
→ 最初に「前提を要約→確認→反論」の順序を要求
まとめ：AIは“応援団”にも“辛口コーチ”にもなる
AIはコーチング対象に合わせて役割を変えられます。心の燃料が欲しい日もあれば、ブレーキを外して前に進みたい日もある。役割の言語化とガードレールで、望む関わり方を設計しましょう。「優しさフィルター」を外すのは、自己否定のためではなく、意思決定の質を上げるため。明日の行動が1つでも増えたら、このプロンプトは成功です。
