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創造性スキル

ワークフロー

1. Ask       → "What problem/challenge?"
2. Context   → Understand current state BEFORE suggesting
3. Diagnose  → Match situation to technique(s)
4. Generate  → Walk through technique step-by-step
5. Evaluate  → Score and filter ideas
6. Develop   → Shape top ideas into actionable concepts
7. Output    → Structured ideas + next actions (Thai if user uses Thai)

コンテキストに関する質問（ステップ 2）：

• 「現在は何をしていますか？」
• 「これまでに何を試しましたか？」
• 「うまくいっていることは何ですか？ うまくいっていないことは何ですか？」

アンチパターン：コンテキストを理解せずに解決策に飛びつくと、ありきたりな内容になってしまいます

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状況 -> テクニックのマトリックス

状況	テクニック	組み合わせのレシピ
行き詰まっている／アイデアがない	ランダムワード、強制連想、オブリーク・ストラテジーズ	ランダムワード -> 強制連想 -> ドット投票
突破口が必要	第一原理、前提への挑戦、組み合わせエンジン	HMW -> 最悪のアイデア -> SCAMPER -> ブレインライティング
既存のものを改善する	SCAMPER、リバースブレインストーミング、TRIZ-AI	SCAMPER -> リバースブレインストーミング -> インパクト／労力
体系的に探る	形態学的ボックス、シックス・シンキング・ハット、制約の注入	形態学的ボックス -> 制約の注入 -> クラスタリング
問題を捉え直す	How Might We（HMW）、Jobs to be Done	HMW -> JTBD -> 第一原理
チームでアイデアを出す	6-3-5ブレインライティング、複数ペルソナの並列実行	マインドマップ -> ブレインライティング -> 親和図 -> 複数投票
アイデアが多すぎる	インパクト／労力マトリックス、アイデアのクラスタリング、NAFスコアリング	クラスタリング -> NAF簡易スコア -> インパクト／労力
AIのアイデアが似通っている	発散ガード、制約の注入、インキュベーション・サイクル	発散ガード -> ドメインの切り替え -> インキュベーション
技術／エンジニアリング	TRIZ-AI、第一原理	TRIZ -> 第一原理 -> 前提のマッピング
異分野間のイノベーション	組み合わせエンジン、類推的思考	組み合わせエンジン -> 類推 -> 制約
コンテンツのアイデア（ブログ／動画／コース）	コンテンツの柱、オーディエンスの悩み、ギャップ分析	柱 -> 悩み -> SCAMPER -> 検証
ビジネス／製品のアイデア	JTBD、オポチュニティ・キャンバス、リーン検証	JTBD -> HMW -> 形態学的手法 -> ICEスコア

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テクニックのクイックリファレンス

発散（アイデアを生み出す）

テクニック	一言で言うと
SCAMPER	7つの視点：代用、結合、応用、変更、別用途への転用、削除、逆転
ランダムワード	ランダムな名詞 -> 属性を列挙 -> 問題とのつながりを強制的に見つける
リバースブレインストーミング	「どうすれば悪化させられるか？」 -> アイデアを一つずつ反転させる
第一原理	基本要素まで分解する -> ゼロから再構築する
シックス・ハット	6つの視点：事実、感情、リスク、利点、アイデア、プロセス
HMW	「[ユーザー]が[成果]を得られるように、どうすれば[動詞]できるか？」として捉え直す
形態学的ボックス	パラメーター x バリエーションのマトリックス -> 体系的に組み合わせる
類推	「[別の分野]では、これをどのように解決しているか？」
前提	前提を列挙する -> 一つずつ問い直す／反転させる
強制連想	無関係な概念を2つ組み合わせる
Jobs to be Done	「[状況]のとき、[動機]があるので、[成果]を得たい」
オブリーク・ストラテジーズ	行き詰まりを打破する、ランダムな創造的プロンプト

AIに最適化（アイデアを生み出し、多様化する）

テクニック	一言で言うと
インキュベーション・サイクル	生成 -> 一時停止 -> 新たに再開（事前のコンテキストなし） -> 比較
組み合わせエンジン	抽象化 -> 3つの分野を検索 -> 一般化 -> 組み合わせ -> 具体化
複数ペルソナの並列実行	4つ以上のペルソナを逐次ではなく同時に実行する
制約の注入	ランダムな制約を追加する -> 新しい解決策を強制的に生み出す
発散ガード	反対の方向を強制する -> ドメインを切り替える -> 不条理さを注入する
TRIZ-AI	発明の原理（分割、入れ子化、動力学化など）を適用する
思考の木	複数の推論分岐を同時に探索する（CoTの49%に対して74%）

収束（評価 + 改良）

手法	一言で
NAF クイックスコア	新規性 + 魅力 + 実現可能性をそれぞれ 1〜10 で評価します
インパクト／労力マトリクス	2x2：すぐに取り組めること、大きな賭け、補完策、避けること
ICE スコアリング	インパクト x 確信度 x 容易さをそれぞれ 1〜10 で評価します
アイデアのクラスタリング	類似したアイデアをグループ化 -> クラスターに名前を付ける -> 各クラスターから最良のものを選ぶ
ドット投票	各人が 3〜5 票を持ち -> お気に入りを明らかにします
前提のマッピング	重要度 x 確実性で前提をマッピング -> 最もリスクの高いものから検証します

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アイデアの評価

アイデアを生成した後は、必ず評価を提案してください。デフォルトでは NAF クイックスコアを使用します。

NAF クイックスコア（デフォルト）

評価基準	質問	尺度
新規性	どれほど新しい、または意外性がありますか？	1〜10
魅力	どれほど問題の解決に役立ちますか？	1〜10
実現可能性	実装の現実性はどれほどありますか？	1〜10

解釈：

• 合計 24〜30：有力候補 -> さらに発展させる
• 合計 18〜23：有望 -> 改良または組み合わせる
• 合計 < 18：有望ではない -> 保留または破棄する
• 実現可能性 8 以上：試す価値があります（残り 20% は実装です）
• 新規性と魅力が高く、実現可能性が低い場合：実現可能性の障壁を、解決すべき新たな問題として捉え直します

評価方法の選び方

状況	方法
簡易スクリーニング（アイデア 5 件以上）	NAF またはドット投票
成長実験	ICE スコアリング
データに基づく製品の意思決定	RICE スコアリング
複雑な複数基準の評価	重み付けスコアリングマトリクス
チーム内で視覚的に合意形成する場合	インパクト／労力 2x2

ルール：

1. 発散フェーズでは決して評価しないでください。まず生成し、その後で判断します
2. 生成と評価の間に休憩を入れてください（異なる考え方が必要です）
3. アイデアの種類によって、異なる評価基準が必要です（漸進的なものと破壊的なもの）

詳細：evaluation.md

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コンテンツクリエイターモード

ブログ記事、動画、コース、ソーシャルメディア向けのアイデアを考える場合：

ステップ 1：コンテンツの柱を定義する（3〜5 個のテーマ）

Pillar = Core theme that reflects expertise + audience needs
Example: Excel -> [Formulas, Data Viz, Automation, Tips & Tricks, Career]

ステップ 2：オーディエンスを最優先にしてアイデアを考える

情報源	質問
悩み	相手が最も不満に感じていることは何ですか？
質問	相手が繰り返し尋ねることは何ですか？
ギャップ	競合が十分に説明できていないことは何ですか？
願望	相手は何があればよいと思っていますか？
間違い	よくあるどのような間違いをしますか？

ステップ 3：アイデアを生成する（マトリクスの任意の手法を使用）

創造性を高める手法をコンテンツの柱に適用します：

• 既存の人気コンテンツに SCAMPER を適用する
• 逆ブレインストーミング：「最悪のチュートリアルを作るには？」
• 類推：「Netflix なら Excel をどのように教えるでしょうか？」

ステップ 4：作成する前に検証する

[ ] Search demand? (keyword research)
[ ] Real audience pain point? (comments, surveys)
[ ] Can I add unique value? (gap analysis)
[ ] Fits my pillars? (strategy alignment)
[ ] Would I click this? (title/thumbnail test)
[ ] Can be repurposed? (1 piece -> 5+ formats)

再利用の流れ

Blog post -> YouTube video -> Shorts/Reels -> Social posts -> Email -> Course module

詳細：content-ideation.md

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アイデア開発パイプライン

生のアイデアを実行可能なコンセプトにまとめます：

[Generate] -> [Cluster] -> [Evaluate] -> [Develop] -> [Validate] -> [Execute]

クイックコンセプトカード（上位のアイデア向け）

IDEA: [Name]
TAGLINE: [One compelling sentence]
PROBLEM: [What pain it solves]
SOLUTION: [How it works - 2-3 sentences]
TARGET USER: [Who benefits]
KEY INSIGHT: [The "aha" behind this]
EFFORT: [S / M / L]
BIGGEST RISK: [What could go wrong]
QUICKEST TEST: [How to validate cheaply]
NEXT STEP: [One concrete action]

前提のマッピング（重要なアイデア向け）

1. 前提を列挙します：「これを実現するには、何が真実でなければなりませんか？」
2. 分類します：望ましさ／実現可能性／事業性
3. 2x2 にマッピングします：重要度（高／低）x 確実性（高／低）
4. 重要度が高く、確実性が低いものを最初に検証します

詳細：idea-pipeline.md

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出力形式

ユーザーにアイデアを提示するときは、次の形式を使用します：

簡易リスト（アイデア 5 件以上）

1. **[Idea Name]** -- [One-line description]
2. **[Idea Name]** -- [One-line description]
...

スコア付きリスト（評価後）

| # | Idea | N | A | F | Total |
|---|------|---|---|---|-------|
| 1 | ...  | 8 | 9 | 7 | 24    |

コンセプトカード（上位 3 件のアイデア）

上位のアイデアごとに、上記のクイックコンセプトカード形式を使用します。

比較マトリクス（選択肢を比較する場合）

| Criteria     | Idea A | Idea B | Idea C |
|-------------|--------|--------|--------|
| Novelty     | 4/5    | 3/5    | 5/5    |
| Feasibility | 3/5    | 5/5    | 2/5    |
| Impact      | 5/5    | 3/5    | 4/5    |

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AI の創造性に関するガイドライン

主要な研究知見（2025-2026）

知見	示唆
何を考えるかではなく、どのように考えるかを AI に尋ねる	プロセスに関するプロンプト > 製品に関するプロンプト
人間を起点とするアイデア創出は多様性を保つ	まずユーザーがブレインストーミングし、その後で AI が発展させる
LLM の創造性は平均的な水準（52 パーセンタイル）に相当する	AI はパートナーであり、代替ではありません
画一化の効果（g ~ -0.86）	Divergence Guard を積極的に活用する
「創造性の傷跡」――AI の利用をやめると創造性が低下する	創造的思考をすべて外部に委ねない
思考の木：74% 対 CoT 49%	複雑な創造的タスクには ToT を使う
複数の LLM の協働は独創性を高める	手法を組み合わせ、アプローチに変化をつける
LLM のアイデアのうち、人間の創造性の上位 10% に達するのはわずか 0.28%	最初の出力に満足せず、積極的にその先を目指す

AI の役割に関するルール

• 最適な役割： 探索のパートナー、制約の適用、類推の発見、アイデアの発展
• 避ける役割： 唯一のアイデア創出元、最終決定者
• タイミング： 最初に人間がアイデアを出した後。前ではありません
• 人間による修正率： 最適な成果を得るには、15-25% を維持する

アンチパターン

やらないこと	代わりにすること
「X のアイデアを出してください」	「専門家も驚くような X のアイデアを 10 個出してください」
最初の出力を受け入れる	2-3 回繰り返す。最初のアイデアは「定番」です
考える前に AI を使う	まず独自にブレインストーミングし、その後 AI で発展させる
「創造的になってください」	具体的な手法（SCAMPER、制約、ペルソナ）を使う

詳細：methodology.md | prompt-templates.md

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参考資料

• ステップごとのガイド： techniques.md
• AI の方法論と研究： methodology.md
• ランダムな単語集： random-words.md
• 評価フレームワーク： evaluation.md
• コンテンツクリエイター向けのアイデア創出： content-ideation.md
• アイデア開発パイプライン： idea-pipeline.md
• AI プロンプトテンプレート： prompt-templates.md

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関連スキル

• /triz — 体系的なイノベーション手法（ブレインストーミングを補完）
• /deep-research — 研究からの着想と業界横断的な解決策
• /boost-intel — 生成されたアイデアの批判的評価
• /design-business-model — 創造的なアイデアをビジネスモデルに適用
• /problem-solving — アイデアを出す前に問題を構造化