AIを壁打ち相手に施策を検証する｜プレモーテム実践プロンプト集

企画や施策を実行に移す前に、「もしこれが失敗したとしたら、原因は何か」をあらかじめ洗い出しておく手法をプレモーテムと呼びます。もともとは複数人で集まり、多様な視点から懸念を出し合う手法ですが、この壁打ち役をAIに任せると、人を集める負荷なく、何度でも、複数の視点から失敗シナリオを出させられるようになります。本記事は、AIとの壁打ちで施策を検証するやり方そのものに絞って、場面別にそのまま使えるプロンプトと、任せきりにしないための注意点をまとめます。

01.結論

プレモーテムでつまずきやすいのは、「懸念点を出す会議を開く」こと自体のハードルです。関係者のスケジュールを合わせ、否定的な意見を場に出しやすい空気を作る必要があります。AIを壁打ち相手にすれば、この準備コストを大きく減らせます。以降、プレモーテムの基本→AIとの相性→実践プロンプト4パターン→注意点の順に説明します。

02.プレモーテムとは｜あらかじめ失敗を仮定するリスク手法

プレモーテムは、心理学者で意思決定研究を専門とするGary Klein氏が、Harvard Business Review 2007年9月号の論文「Performing a Project Premortem」で提唱した手法です。通常のリスク洗い出しは「失敗するかもしれない」という仮定の弱さから懸念が出にくくなりがちですが、プレモーテムでは「すでに失敗した」という確定した前提に立って原因を挙げる点が異なります。「これから起きるかもしれないこと」ではなく「すでに起きたこと」として振る舞うと、人は理由を思いつきやすくなる――という考え方に基づいています。

この考え方の裏付けとなっているのが、Mitchell氏・Russo氏・Pennington氏による1989年の実験研究（Journal of Behavioral Decision Making掲載）です。ある出来事が「確実に起きた」という前提で理由を挙げるグループは、「起きるかもしれない」という前提で挙げるグループより、思いつく理由の数がおよそ30%多かったと報告されています。ただしこの実験が示したのは理由の「数」の増加であり、理由の正確さや質までを検証したものではない点には注意が必要です。

Klein氏自身も、自身のブログ「Seeing What Others Don't」で、Veinott・Klein・Wiggins（2010年）による実験を紹介しています。178人の大学生を対象にした実験で、プレモーテムを行った学生は、単純な批評や長所・短所の比較を行った学生と比べて、結果に対する自信の過剰さがもっとも大きく減った、と報告されています。

より実務に近い検証としては、Gallo氏・Bischoff氏による2016年の研究（Journal of Enterprise Transformation掲載）があります。経験豊富なプログラムマネージャー・エンジニア101人を対象に、通常のブレインストーミングとプレモーテムを比較したところ、プレモーテムを使ったチームのほうが、実用性の高いリスクや見落としがちな重大リスクをより多く洗い出せたと報告されています。

03.なぜAIとの相性がいいのか

プレモーテムはもともと、複数人で集まって多様な視点をぶつけ合う前提の手法です。AIを使うと、この前提を崩さずに実施コストだけを下げられます。

プロンプトの基本的な組み立て方（役割設定・具体的な指示・出力形式の固定など）は、プロンプトのベストプラクティス｜OpenAI / Anthropic / Google の公開ガイドから整理で整理しています。次の章のプロンプトも、この原則に沿って組み立てています。

04.実践プロンプト集｜場面別にそのまま使える4パターン

ここからが本記事の中心です。プレモーテムをAIにやらせるための4つのプロンプトを、使う場面ごとに紹介します。いずれも【 】の中を自社の企画内容に置き換えて使う想定です。

新規企画・施策のプレモーテム

新しい企画や施策を立てた直後に使う、もっとも基本のプロンプトです。財務・現場・顧客・競合という4つの立場から、それぞれ懸念を挙げさせます。

あなたは複数の専門家からなる審査チームです。以下の企画について
「実行した結果、失敗に終わった」と仮定し、その視点から
原因を洗い出してください。

【企画の概要】
（目的・対象・実施時期・予算感をここに記載）

【手順】
1. 次の4つの立場から、それぞれ2〜3個ずつ失敗の原因を挙げる。
   - 予算・採算を見る財務の立場
   - 実際に運用する現場の立場
   - 対象となる顧客・ユーザーの立場
   - 競合・市場環境を見る立場
2. 各原因について「起きやすさ」「起きたときの影響度」を
   それぞれ3段階（高・中・低）で評価する。
3. 起きやすさ・影響度がともに「高」の原因を上位3つに絞り、
   理由を1〜2文で説明する。
4. 表形式で出力する（列: 立場 / 原因 / 起きやすさ / 影響度）。

推測や一般論ではなく、この企画固有の事情に基づいて
具体的に書いてください。

出力された表のうち、起きやすさ・影響度がともに「高」の項目を中心に、企画書に対策を書き足すか、計画そのものを見直すかを判断します。

マーケティング施策（広告・LP・キャンペーン）

広告出稿やランディングページ改修、キャンペーンなど、マーケティング施策向けに立場を差し替えたパターンです。景品表示法などのコンプライアンス観点を明示的に含めています。

あなたは複数の専門家からなる審査チームです。以下のマーケティング
施策について「実施した結果、成果が出ずに終わった」と仮定し、
その視点から原因を洗い出してください。

【施策の概要】
（施策の種類・目的・ターゲット・予算・実施期間をここに記載）

【手順】
1. 次の4つの立場から、それぞれ2〜3個ずつ失敗の原因を挙げる。
   - 予算対効果を見る立場
   - クリエイティブ・訴求内容を作る立場
   - ターゲットとなる顧客の立場
   - 景品表示法などの表現・法令順守を確認する立場
2. 各原因について「起きやすさ」「起きたときの影響度」を
   それぞれ3段階（高・中・低）で評価する。
3. 表現・法令順守の観点で懸念があれば、それだけは
   優先度に関わらず個別に指摘する。
4. 表形式で出力する（列: 立場 / 原因 / 起きやすさ / 影響度）。

表現・法令順守の観点で出た指摘は、AIの判断だけで採否を決めず、社内の確認フローに回します。AI活用は「品質管理あり」の運用が前提で、最終確認は人が行います。

AI導入・DXプロジェクトの実行判断

AI導入やDXプロジェクトを実行するかどうかの判断も、プレモーテムを当てはめやすい場面のひとつです。導入の効果測定・組織への浸透という、後から響いてくる観点を組み込んでいます。

あなたは複数の専門家からなる審査チームです。以下のAI導入プロジェクトに
ついて「導入した結果、定着せず失敗に終わった」と仮定し、その視点から
原因を洗い出してください。

【プロジェクトの概要】
（導入するAIの用途・対象部門・想定効果・導入時期をここに記載）

【手順】
1. 次の4つの立場から、それぞれ2〜3個ずつ失敗の原因を挙げる。
   - 効果測定・投資対効果を見る立場
   - 実際に日常業務でAIを使う現場の立場
   - 情報セキュリティ・権限管理を見る立場
   - 中長期の運用体制を見る立場
2. 各原因について「起きやすさ」「起きたときの影響度」を
   それぞれ3段階（高・中・低）で評価する。
3. 起きやすさ・影響度がともに「高」の原因を上位3つに絞り、
   導入前に確認すべきこととして言い換える。
4. 表形式で出力する（列: 立場 / 原因 / 起きやすさ / 影響度）。

導入後のKPI設計はAI導入のKPI設計｜利用率だけで終わらせない効果測定と社内ルール、組織への浸透設計はAI研修・社内浸透設計｜利用率を組織能力に変える進め方で別途整理しています。プレモーテムで洗い出した懸念を、導入後の指標に反映させたい場合はあわせてご覧ください。

洗い出したリスクに対策を立てさせる

懸念を出すだけで終わらせず、対策まで一気にAIに書かせるフォローアッププロンプトです。上記いずれかのプロンプトの出力に続けて投げます。

先ほど挙げた原因のうち、起きやすさ・影響度がともに「高」だった
項目について、それぞれ次を提案してください。

1. 実行前に打てる対策（1〜2個）
2. その原因が実際に起き始めていることを示す、早い段階の
   兆候（何を見ていれば気づけるか）
3. 兆候が出たときに、誰が・何を判断するか（撤退や計画変更の
   基準）

表形式で出力してください（列: 原因 / 対策 / 早期の兆候 / 判断基準）。

この表は、企画書の「リスクと対策」欄にそのまま転記できる形になります。早期の兆候と判断基準まで決めておくと、施策が走り出したあとに「様子見」のまま対応が遅れる事態を防ぎやすくなります。

05.AIにやらせるときの注意点｜任せきりにしないための4つのコツ

AIを壁打ち相手にするプレモーテムには、いくつか気をつけたい点があります。

06.よくある質問（FAQ）

07.まとめ：小さく壁打ちし、判断は人が引き取る

プレモーテムは、企画や施策を実行する前に「失敗したと仮定した場合の原因」を先回りで洗い出す手法です。AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を壁打ち相手にすれば、人を集める負荷なく、複数の立場から、何度でも実行できます。新規企画・マーケティング施策・AI導入判断のいずれでも、立場を指定して洗い出させ、出てきたリスクに対策と早期の兆候まで書かせる、という流れは共通です。

AIの出力を鵜呑みにせず、自社固有の事情で取捨選択し、最終判断をチームに持ち帰るところまでを含めて、プレモーテムという手法になります。プレモーテムに限らず、外注していた定型業務そのものをAIで効率化したいという相談も少なくありません。