検証ノート

AI 壁打ちのやり方。1 つの AI と 3 つの AI の討論で、出てくる案を比べてみた

シーツリー合同会社（DebateCross 運営）・2026年11月7日 公開

結論：5 つのお題で調べたところ、「効果が大きそうで、ふつうに AI に聞いてもまず出てこない案」は、1 つの AI に 1 回聞いた回答では 242 案中 0 案でした。3 つの AI に案を広げる討論をさせた最終回答では、195 案中 13 案ありました。ただし、効果は AI どうしに比べさせた判定で、実際に試した結果ではありません。方式そのものの優劣を証明するものでもなく、この範囲での手がかりです。（出典: DebateCross 運営の確認を反映した集計）

AI 壁打ちとは、考えや課題を AI に投げかけ、返ってきた案や問いを手がかりに、自分の考えを進める使い方です。この記事で比べた「1 つの AI」は、同じお題に 1 回だけ答えてもらった回答で、人が何往復も会話を重ねたものではありません。「3 つの AI」は、3 社の AI がそれぞれ答えたあと、互いの回答を読んで意見を出し合い、最後に 1 つの AI が全体をまとめる 討論 です。壁打ちの相手を 1 つにするか 3 つにするかで、出てくる案がどう変わるかを見ました。

なぜ、AI の案を比べたのか。

企画のアイデア出しでは、案の数だけでなく、「実行したら効きそうで、自分たちだけでは思いつきにくい案」がほしいものです。そこで今回は、次の 3 つをすべて満たす案を 「良い案」 と呼び、どの方法でどれだけ出てくるかを数えました。

1. 費用や手間が明らかに現実的でない案ではない
2. 同じお題の案の中で、効果が大きいと判定された（上位 4 分の 1）
3. 同じお題を AI にふつうに聞いた回答には、ほとんど出てこない

効果も思いつきにくさも、実際に試して確かめた値ではありません。以下の数字は、このお題とこの測り方に限った手がかりです。

何を比べたのか。

お題（5 つ）

• 地方の小さな書店の来店客を増やす
• 社員 30 人の IT 企業の新卒応募数を増やす
• 町工場の金属加工を生かした、一般の消費者向けの商品を売る
• 共働き世帯の、平日の夕食づくりの負担を減らす
• 社内の会議にかかる時間を減らす

使った AI: Claude Sonnet 5.5（Anthropic）・GPT-6.1 Sol（OpenAI）・Gemini 3.8 Flash（Google）の 3 つ。討論で最後に全体をまとめる役は Claude です。

比べた回答

3 つの AI の討論は、この記事の運営元である DebateCross で行いました。DebateCross には、案を広げる討論（画面では「発想」）と、批評し合って詰める討論（画面では「深掘り」）の 2 つのやり方があり、その両方を試しています。

あわせて、複数の AI に同時に質問できる他社のサービス 天秤 AI の「壁打ち」の機能も、5 つのうち 3 つのお題で、私たちが画面から手で試しました（後の節）。

良い案をどう測ったのか。

効果の大きさ: 同じお題で出た案を 2 つずつ組にして、どの方法で出た案かを伏せたうえで、3 社の AI に「どちらのほうが効果が大きいか」を判定させました。2 つの案を並べる順番も入れ替えてもう一度判定させ、先に読んだほうを選びやすい、といった偏りを打ち消しています。たくさんの組の勝ち負けから、お題ごとに案の順位をつけ、上位 4 分の 1 に入った案を「効果が大きい案」としました。費用や手間が明らかに現実的でない案は、この前に除いています。

思いつきにくさ: 同じお題を、3 社の AI にふつうに 60 回（各社 20 回）聞いた回答を用意しました。これを「ふつうに聞いたときに出てくる案の見本」として、比べる案が 60 回答のうちいくつに出てくるかを数えました。今回は 60 回答のうち 3 回答以下（5% 以下）にしか出てこない案を「思いつきにくい案」としました。0 回答にすると、AI の見落としや回答数の少なさに結果が左右されやすく、10% にすると珍しさの基準として甘くなるため、私たちが 5% を選びました。この線の引き方は便宜的なものです。同じ案かどうかの見比べは 2 社の AI に行わせ、2 社がそろって「同じ案が出ている」と判断したときだけ数えています。

人の目での確認: AI の判定が人の感覚とずれていないかを見るため、私たち（DebateCross の運営）も、どの方法で出た案かを伏せた 54 組を、内容を読み比べて判断しました。AI の意見が割れて多数決が決まらなかった 4 組を除くと、3 社の AI の多数決と私たちの判断が一致したのは 50 組中 28 組でした。3 社の AI の意見がそろっていた組に限ると、18 組中 14 組（78%）が一致しました。AI の意見が割れた組は、人が見ても判断が分かれる、どちらとも言える組が多かったと考えています。確認した 54 組は、集計で AI の判定の代わりに私たちの判断を使いました。（出典: DebateCross 運営の確認を反映した集計）

1 つの AI と 3 つの AI で、結果はどう違ったか。

※ 「良い案」は、現実的でない案を除いたうえで、効果が上位 4 分の 1 に入り、ふつうに聞いた 60 回答のうち 3 回答以下にしか出てこない案。「出た案」は回答に含まれていた案の数で、同じ案が別の回答にも出ていれば、それぞれ数えています。「回答の本数」は、1 つの AI と討論の最初の回答が 3 社×5 お題で 15 本、最終回答は 1 お題 1 本で 5 本です。（出典: DebateCross 運営の確認を反映した集計）

今回のお題では、討論の最終回答、特に案を広げる討論の最終回答に、良い案が多く含まれました。討論の始めの、それぞれの AI の回答にはほとんど含まれていないので、互いの案を読んで発展させる段階で生まれた案が多いと読めます。

一方で、効果の大きさだけを比べると、逆の結果も出ています。お題の中での順位を 0〜100 に直した平均（高いほど効果が大きい）は、1 つの AI（1 回目）が 58.8、案を広げる討論の最終回答が 52.6 でした。1 つの AI は手堅く効果の見込める案を出し、討論の最終回答は、珍しくて効果の大きい案を含みやすい、という違いです。この結果だけで、3 つの AI がいつも 1 つの AI より良い案を出すとは言えません。

天秤 AI の壁打ちではどうだったか。

試行した時点の天秤 AI には、3 社の AI の回答を 1 つにまとめ直させる「壁打ち」のボタンがありました。3 つのお題で、私たちが次の 3 段階を画面から試しました。使った AI は上と同じ 3 つです。

※ 3 つのお題だけの結果です。3 段階目は私たちが指示を書き足したもので、天秤 AI の機能をそのまま使った結果ではありません。お題の数も回答の本数も少ないため、段階ごとの差の原因は特定できません。上の DebateCross の表とはお題の数が違うので、直接は比べられません。（出典: DebateCross 運営の確認を反映した集計・DebateCross 運営による天秤 AI の試行記録）

ボタンが用意する指示のまま送ると、良い案は増えませんでした。この指示は複数の回答を整理して 1 つにまとめる内容でした。案を組み合わせるよう書き足すと、良い案が出てきました。今回の観察は、私たちが行った操作と指示の範囲のもので、天秤 AI というサービス全体の評価ではありません。機能の詳細は 天秤 AI の公式サイト をご覧ください。

この比べ方には、どんな限界があるか。

• 効果は、AI に案どうしを比べさせた判定です。売上や応募数など、実際の成果を測ったものではありません。現実的でない案を除いたことも、実行できることの保証ではありません。
• 人の目での確認は、私たち 1 人が行いました。確認した組の数も、書店のお題が 30 組、ほかの 4 つのお題は 6 組ずつと少なめです。
• 「ふつうに聞いた回答に出てくるか」の見比べは AI が行っており、見落としがありえます。AI の回答は聞くたびに変わりますし、思いつきにくさの線の引き方（5%）でも結果は変わります。
• 1 つの AI の回答は 1 回だけ聞いたもので、何往復も会話を重ねた壁打ちではありません。回答の長さ、指示の内容、まとめる段階の有無も違うので、AI の数だけの効果を取り出すことはできません。
• 天秤 AI は 3 つのお題だけで、DebateCross の条件とはお題の数が違います。

AI 壁打ちは、どう使うと良いか。

まず、目的と制約（予算・期間・人手）を伝え、案を広げたいのか、すでにある案を詰めたいのかを決めます。1 つの AI でも、質問を重ねれば案は広がります。違う観点を集めたいときは、複数の AI の回答を並べ、重なりや前提を確かめてから、残したい案を選ぶ使い方が考えられます。

たとえば、案を広げたいときは、次のように頼めます。

お題は［課題］です。対象は［誰］、使える予算と時間は［制約］です。方向の違う案を挙げ、それぞれの狙いと、うまくいくために必要な条件を示してください。

複数の回答を手元で組み合わせたいときは、今回の天秤 AI の 3 段階目と同じく、次のように書き足すと、組み合わせの新しい案を引き出しやすくなります。

上の回答どうしの弱点を 1 つずつ指摘し、2 つ以上の案を組み合わせた新しい案を 1 つ出してください。

候補を詰めるときは、選んだ案を渡して「実行するときの弱点、先に確かめるべき前提、小さく試す方法」を聞きます。複数の回答を 1 つにまとめた場合は、まとめる途中で消えた案がないかを、元の回答に戻って見直すと安心です。最後は、費用・制約・効果を自分たちの現場で確かめてから、採るかどうかを決めてください。

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