サンプルの新規事業提案書を1本用意して、自分の判断力を試してみました。

読み終えて、私はこう判断しました。

「この提案は承認すべき。確信度70%」

そのあと、同じ提案書をAIの監査にかけました。

結果、論理の欠陥が11箇所。

私が事前に見抜けていたのは、2つだけでした。

残りの9つは、指摘されるまで気づきもしませんでした。

いちばん堪えたのは、この指摘です。

「初年度売上1.2億円に対し、投資回収期間は3ヶ月です」——提案書のこの一文、読んだとき私は素通りしました。

監査はこう返してきました。売上と現金は別物です。講師も営業も顧客支援も、費用を全部無視した計算です、と。

言われてみれば当たり前です。

でも、言われるまで気づかない。これが自分の現在地でした。

見抜けなかった9つは、どれも「読めば当たり前」でした

監査が挙げた指摘を、いくつかそのまま載せます。

提案書の原文と、監査の指摘のセットです。

●「今参入するか、市場を競合に明け渡すか、二つに一つです」

偽の二分法。段階参入も、提携も、様子見もあるのに、選択肢を2つに絞って急がせています。

●「株式会社Aは研修事業参入からわずか2年で売上10億円を達成しました。同社にできて当社にできない理由はありません」

生存者バイアスつきの誤った類推。A社と自社の販売力、価格、顧客構成は何も比較されていません。失敗した参入企業の数も出てきません。

●「教材開発は外部の専門家に委託するため、当社側の開発リスクはゼロです」

委託はリスクの移転先を変えるだけです。品質、納期、知財のリスクはむしろ増えます。「ゼロ」という断言に根拠がありません。

こういう指摘が、全部で11個並びました。

そして全部の指摘に、いま見せたような原文の引用が付いています。

どの一文が問題なのか、引用で特定されているので、言い逃れができません。

書いた側も、読んで通した側も。

AIに考えさせるほど、考える力は落ちていく

このスキルの話をする前に、耳の痛い研究を1つ紹介させてください。

2025年にCHI（人間とコンピュータの相互作用に関する国際会議）で発表された、マイクロソフトの研究者らによる知識労働者への調査があります。

結論はシンプルでした。

AIの分析を信頼するほど、人は自分で批判的に考えなくなる。

思い当たる節はないでしょうか。

正直、私には心当たりがあります。AIの出力がそれらしく見えると、そのまま受け取ってしまう。自分の頭で疑う工程が、いつの間にか消えている。

便利になるほど、判断力は錆びていく。

AIを使い込んでいる人ほど、この問題からは逃げられません。

今回紹介するスキルは、この問題への答えとして設計されています。

分析をAIに任せながら、判断力はあなたの側に積み上がる。

その仕組みごと、これから説明します。

そもそも「スキル」とは何か

先に言葉の説明をさせてください。

スキルとは、AIに読ませる手順書をまとめたフォルダのことです。

アプリでも、拡張機能でもありません。中身はただのテキストファイルです。

新しく人を雇ったとき、まず業務マニュアルを渡しますよね。スキルはそのAI版だと考えてください。

同じAIでも、渡すマニュアル次第で仕事の質が変わります。

素のAIに「この提案書どう思う？」と聞くと、その場の感想を返します。

手順書を渡したAIは、決まった型で文書を解剖し、全指摘に原文引用を付け、判定できないことは「判定できない」と報告します。

この差が、手順書の力です。

スキルを入れるのがはじめてでも大丈夫です。購入後の本文に、AIに丸投げできる導入手順を用意してあります。

critical-thinkingスキルとは

今回販売するのは「critical-thinking」というスキルです。

MITライセンスで公開されているスキルに、日本語の導入ガイドと実践マニュアルを付けてお届けします。

やることは2つです。

●文書の論理を監査する — 提案書、稟議書、投資メモ、記事、あなた自身の下書き。主張、根拠、隠れた前提、論理の飛躍、詭弁を洗い出します。

●あなたの判断力を鍛える — 監査結果を見せる前に、まずあなたの判断を聞いてきます。そのあと答え合わせ。この順番が本体です。

使い方は、文書を渡してこう打つだけです。

「この提案の論理をチェックして」

これだけで、冒頭でお見せした監査が始まります。

このスキルの本体は「答え合わせ」です

普通のAIツールなら、文書を渡せばすぐ分析が返ってきます。

このスキルは、返しません。

先に、あなたに3つの質問をしてきます。

この提案、通ると思いますか。確信度は何%ですか
いちばん弱い点はどこだと思いますか
書き手が明示していない前提は何だと思いますか

あなたが答えてはじめて、監査が始まります。

そして監査のあとに、答え合わせが返ってきます。

冒頭の私の結果を、そのまま載せます。

当てられた指摘：2件（顧客がそのまま買い手になるという前提、市場規模の根拠不足）
見逃した指摘：9件（売上と現金の混同、偽の二分法、誤った類推……）
外した予想：0件
確信度の評価：70%で「承認すべき」としたが、監査は「このままでは承認不可」を支持。自信過剰寄り

先に自分の判断を出しておくと、AIの指摘とのズレが、そのまま自分の弱点として残ります。

これを繰り返すと何が起きるか。

自分がどの種類の欠陥を見逃しやすいか、データで見えてきます。

読むだけの学習では、ここまで来られません。

面倒に感じたら、スキップもできます。「スキップ」と伝えれば、すぐ監査だけ返ってきます。

ただ、スキップした回は記録に残ります。サボりも記録されるあたり、なかなか厳しい設計です。

監査レポートに入っているもの

指摘には7種類のラベルが付きます。

GAP — 重要な主張なのに、根拠がない
LEAP — 根拠はあるが、そこから結論に飛べていない
ASSUME — 書かれていない前提に乗っている
FALLACY — 名前の付いた詭弁パターン（偽の二分法、誤った類推など）
CONFLICT — 文書内で矛盾している
OPINION — 論理としては成立している。監査人が同意しないだけなので、欠陥ではなく「意見」と明示される
CANNOT-ASSESS — この文書だけでは判定できない

注目してほしいのは、最後の2つです。

「反対意見」と「判定不能」を、指摘と混ぜずに分けて出す設計になっています。

冒頭の監査でも、「市場規模1,200億円という数字が事実かどうかは、この文書だけでは判定できない」とはっきり書かれていました。

事実確認は監査の仕事ではないから、勝手に判定しない。

わからないことを、わからないと言う。

AIの出力でいちばん信用できるのは、この態度です。

指摘のほかに、こういうものが付きます。

文書が暗黙に置いている前提の一覧（それぞれの危うさ付き）
「何が確認できたら、この提案を止めるべきか」という反証条件のリスト
書き手に送り返す質問リスト

最後の質問リストは、そのまま会議で使えます。

冒頭の監査では「全面参入、限定パイロット、提携、延期、見送りを同じ評価軸で比較すると、なぜ全面参入が最善ですか」という質問が出てきました。

この一問を会議で出せる人になる、とイメージすると分かりやすいと思います。

素のAIも、指摘はできます

正直に書きます。

スキルなしのAIに同じ提案書を渡しても、鋭い指摘はいくつか返ってきます。

実際に、同じAI・同じ提案書で、スキルなしの評価も取りました。

投資回収の計算がおかしい。30%という想定に根拠がない。市場規模の出典がない。

このあたりは、素のAIでも指摘できていました。最近のAIは優秀です。

差が出たのは、指摘の中身より、指摘のあとです。

●素のAI — その場の感想として指摘が流れて、終わり。次に何も残りません。

●スキルあり — 全指摘に原文引用とラベル。前提の一覧と反証条件。そしてあなたの事前判断との答え合わせが記録に残ります。

素のAIの出力は、読んで「なるほど」で消えます。

スキルの出力は、あなたがどこを見逃したかを毎回記録します。

消えるか、積み上がるか。

980円で買っているのは、この差です。

続けると、自分の弱点が一覧になります

スキルは「thinking-gym」というフォルダを作って、記録を残していきます。

profile.md — あなたの思考のクセ。見逃しやすい欠陥の種類、強み
calibration.md — 毎回の確信度と結果の対照表
sessions/ — 監査1回ごとの完全な記録

たとえば「あなたはASSUME（隠れた前提）を直近6回中4回見逃しています」という行が、いずれprofile.mdに現れます。

自分の弱点をここまで具体的に言葉にできている人は、ほとんどいません。

しかも根拠は全部、自分の判断記録です。性格診断のような当てずっぽうではありません。

進捗を聞けば、いつでも要約してくれます。

ただし3回しか使っていなければ「3回は傾向ではなく逸話です」と返してくる程度には、誠実な設計です。

動画で見る

実際に動いている様子を短くまとめました。

文書を渡す、判断を聞かれる、監査が返る、答え合わせ。この1周の流れです。

※音声はAIで生成しています。

向いている人・向いていない人

向いているのはこういう方です。

部下や取引先の提案書・稟議書を日常的に判断する立場の方
投資や大きな買い物の判断材料を、自分の頭で精査したい方
自分の企画書や記事を、出す前に攻撃視点で点検したい方
AIの分析を便利に使いながら、自分の頭が鈍るのは嫌だという方

向いていない場合も、はっきり書いておきます。

事実確認はできません。 「この市場規模は本当か」には「この文書だけでは判定できない」と返ってきます。それが正しい動作です。数字の裏取りは市場調査の領分です。
答えを出すツールではありません。 承認すべきかどうかを決めるのは、最後まであなたです。「AIが決めてくれる」を期待する方には向きません。
判断を聞かれるのが面倒な方には向きません。 スキップはできますが、スキップし続けるなら、このスキルの価値の半分は捨てることになります。
Claude CodeもCodexも使っていない方は、導入から始まります。 どちらも、AIに直接指示を出せる専用アプリです。見た目は黒い画面ですが、やることはChatGPTと同じで、日本語で話しかけるだけです。購入後の本文に、AIに丸投げできる導入手順と動作確認までの流れを用意してあります。それでも、新しいアプリを入れること自体が面倒な方には遠回りです。

よくある質問

Q. プログラミングの知識は必要ですか

不要です。Claude CodeまたはCodexが動く環境さえあれば大丈夫です。導入作業はAIに任せられます。

Q. MacでもWindowsでも使えますか

どちらでも使えます。中身はテキストファイルなので、OSを選びません。

Q. スキルの中身は英語のようですが、大丈夫ですか

大丈夫です。手順書は英語ですが、AIは日本語の文書を日本語で監査します。この記事の監査結果はすべて、日本語の出力を加工せずそのまま載せています。

Q. どのAIツールで動きますか

Claude CodeとCodexで動作する形式です。この記事の実例はすべてCodexで取得しました。ブラウザ版のChatGPTやClaudeでは動きません。

Q. 追加の課金は必要ですか

Claude CodeはClaudeの有料プラン、CodexはChatGPTの有料プランに含まれています。どちらかに課金済みなら、追加費用はかかりません。どちらも未課金の方は、先にそちらの費用がかかる点にご注意ください。

Q. 1回の監査にどれくらいかかりますか

軽い監査なら数分、深い監査（採点表と前提一覧まで出るもの）で10分前後です。

Q. 日本語の文書しか監査できませんか

英語の文書もそのまま監査できます。レポートは日本語で受け取れます。

Q. 監査の指摘は信用していいですか

指摘には必ず原文の引用が付くので、引用元を読んで自分で確認できます。引用のない指摘を出さないことが、このスキルの設計思想です。それでも最終判断はご自身でお願いします。

Q. 機密文書を渡しても平気ですか

スキル自体は手元のAIツールの中で動き、外部に文書を送る仕組みはありません。ただしAIツール側のデータの扱いは、お使いのプラン（APIの学習設定など）に従います。社外秘文書は、所属先のAI利用ルールに従ってください。

ライセンスと価格

このスキルは980円です。

ロジカルシンキングの研修は、半日で数万円します。書籍を1冊読んでも、自分がどの欠陥を見逃すタイプかまでは教えてくれません。

このスキルは、毎回の実文書で答え合わせをしながら、それを教えてくれます。

手に入るものをまとめておきます。

スキル一式のパッケージ（ZIP）
SKILL.md（本体の手順書）と5つの参照ファイル（論証解剖の手順、採点基準、詭弁・バイアスのカタログほか）
AIに丸投げできる日本語の導入ガイド
練習用のサンプル提案書（この記事で監査したもの）
すぐ使える日本語プロンプト集

スキル本体はMITライセンスで公開されているものです。ライセンス表記は同梱しています。本パッケージの日本語ガイド・マニュアル部分の再配布・転売はできません。

監査結果を仕事で使うのは自由です。

免責事項

本スキルの監査結果の正確性・完全性を保証するものではありません。監査結果の利用は、利用者ご自身の判断と責任で行ってください。
本スキルは思考の訓練を支援するものであり、判断力の向上には個人差があります。
投資・法務・医療等の専門的判断については、必ず専門家にご確認ください。本スキルの出力は専門的助言ではありません。
本スキルの利用によって生じたいかなる損害についても、販売者は責任を負いかねます。
本スキルはClaude CodeおよびCodexでの動作を想定しています。これらのツールの仕様変更により、動作が変わる可能性があります。

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