AIで「インサイト」は見つけられるのか？
では、AIによって「インサイト」を見つけることは可能なのだろうか。佐藤氏は、この1年間の実感値として「インサイトの大部分は、既にAIで見つけられる」と断言する。しかし、単にAIへ「インサイトを考えて」と問いかけるだけでは、既存のデータに基づいた「発見感の薄い顕在ニーズ」に近い答えしか返ってこない。
そこで佐藤氏が提案するのが、「思考法（型）」そのものをプロンプトに組み込む手法である。その一例として紹介されたのが、佐藤氏の著書『センスのよい考えには「型」がある』（サンマーク出版）で解説されている「出世魚モデル」を活用した発掘術だ。
「出世魚モデル」とは、日常の小さな「気づき・違和感」を、対話を通じて「疑問・問い」「仮説・推論」へと段階的に育て上げ、最終的に「インサイト」へと昇華させる思考のフレームワークである。
【出世魚モデル】
STEP 1：気づき／違和感 ―― 日常の中の微細なモヤモヤに目を向ける。
STEP 2：常識／定説 ―― その違和感が反する「世の中の当たり前」を明確にする。
STEP 3：疑問／問い ―― 「その常識は本当にそうか？」と問いを立てる。
STEP 4：仮説／推論 ―― 常識の裏に隠れたホンネを言語化する。
STEP 5：確認／検証 ―― 自分の言葉を客観的な事実で裏付ける。
▽出世魚モデルについて詳しく解説した記事はこちらから。
結論（答え）ではなく、「思考の道筋」を可視化する
佐藤氏は、AIに単なる「答え」を丸投げするのではなく、結論に至るまでの「思考プロセス」をセットで出力させることの重要性を強調する。通常、AIの推論はブラックボックスになりがちで、どのようなロジックでその回答に辿り着いたのかが不透明だ。しかし、特定の「型」に沿って考えさせることで、AIの思考プロセスを疑似的に可視化することが可能になる。
たとえば「手土産」のインサイト発掘をAIに依頼した際、単に「意外性のある手土産を」と問うのではなく、「出世魚モデル」を型として指定することで、AIは極めて具体的な人間心理を掘り起こして見せた。
【例題】
良い手土産を選べるようにするために、手土産を受け取る側のインサイトを「出世魚モデル」の型を使って見つけてください。
【AIの回答】
みんな／世の中は「手土産はセンスが第一」と思っているかもしれないけど、実は、「センスよりも、私の“今の状態”を想像してくれる気づかいが一番嬉しい」のではないか？ と私は思う。
このインサイトからは、たとえば受け取り手のSNS投稿などから「最近の状態（疲れ気味、ダイエット中など）」をAIが自動推定し、その瞬間の状況に寄り添った品を提案する「手土産カスタマイズサービス」といったアイデアが生まれる。
もし、いきなりAIに「インサイトを出して」と指示していたら、誰もが思いつくような発見感の薄い顕在ニーズしか返ってこなかっただろう。
このように佐藤氏は、「インサイト単体」の結果だけを見るのではなく、「インサイトに至る思考プロセスを丸ごと」AIに書き出させることにこそ価値があると説く。最終的な結論以上に、その道筋に散りばめられたフレーズの一つひとつに、人間がハッとするような「発見」が隠されているからだ。
