🧩 成果報告で一番疲れるのは「技術の説明」かもしれない
エンジニアとして製品開発をしていて、こんな場面に心当たりはありませんか？
- 時間をかけて作り込んだモデル、データ、仕組み…
- 開発段階では誰からも文句を言われず、順調に進む
- いざ「報告」のタイミングになると──「で？結局何がいいの？」
……あれだけ頑張ったのに、一言で片付けられる理不尽。
私がまさにそうでした。
顧客現場に導入したセンサーデータ付き製品に、Pythonで構築した異常検知モデルを適用。
再現性もあり、精度も申し分なし。技術的な達成感も高かった。
でも、報告の場では──
「で？ この技術って、結局どう役に立つの？」
思わず「いや、意味あるからやったんですけど…」と心の中で叫びましたが、それをうまく言語化できなかった自分にもモヤモヤ。
上司や他部署の人たちは、プログラミングやAIには詳しくない。
細かく話せば話すほど伝わらないし、抽象的に話せば「ふーん」で終わる。
結果、「成果」として評価されるどころか、説明不足と見なされてしまう。
──正直、開発より説明のほうがしんどい。
この経験が、私に「技術を翻訳する力」の必要性を突きつけてくれました。
ChatGPTを“技術の伝え方相談役”にしてみたら、頭の中が整った
「意味はあるはず…でも、どう伝えれば？」と、悩み続けていました。
私は普段、ChatGPTをコードの添削や資料の下書き程度にしか使っていませんでした。
でもあるとき、ふとこんな問いかけをしてみたんです。。
たとえば、こんなプロンプトを投げたんです。
すると返ってきたのは、──
- まずは「検査のばらつき」という現場の課題から入る
- モデルは“判断の補助”であることを明確に伝える
- 仕組みの例えとして“健康診断”を使う
……などなど、**「あ、それでいいのか！」**と思わせてくれる視点も出てきます。
とはいえ──
**「ここまではまあ、当たり前。でも、この先が難しいんだよな…」**という感覚が正直ありました。
なので、さらに踏み込んで問いかけてみたんです：
📌 現場で「説明の順番」を間違えると、伝わらない
実はそれまでの私は、
“AIの仕組み”→“モデルの精度”→“再現性”→“使った手法”
……という、“技術者の理屈の順番”で話していたんです。
でも現場の人が知りたいのはそこじゃない。
- 何が問題だったのか
- どんな改善ができたのか
- それは誰の負担を減らすのか
──つまり、**「技術の中身」よりも「効果と意味」**が大事なんです。
ChatGPTに壁打ちする中で、私はようやくそれに気づけました。
まさにこのやり取りで、**「技術は説明するものじゃなく、“翻訳”するものなんだ」**と痛感しました。
ChatGPTは“反応が薄い上司”を完コピしてくれるAIだった
ChatGPTと何度か壁打ちをしていくうちに、ある変化に気づきました。
一番変わったのは、自分の“説明の順番”と“思考の整理”のしかただったんです。
たとえば──
- 「これは当然伝わるでしょ」と思っていた言葉が、意外と通じない
- データの話から入ると、そもそも聞く気を失われる
- 要点を後回しにすると、「で、結局なに？」と返ってくる
この“かみ合わなさ”、まるで現場でよくある、反応の薄い上司との会話そのものでした（笑）
でも、むしろありがたかったのは、ChatGPTが**「話したい順番」じゃなく「伝わる順番」を優先する視点**をくれたこと。
話す前に、一度ChatGPTに伝えてみる。
そこでうまく伝わらない箇所＝“上司も理解しにくいであろう部分”と考えるようになりました。
💡実際に私は、以下のような整理を意識するようになりました：
- 聞き手が知りたい順に並べる（成果 → 課題 → 手法 の順で話す）
- 比喩や例えを冒頭に置く（データ分析＝健康診断 など）
- 数字や専門用語の導入タイミングを後ろにずらす（いきなり精度の話をしない）
ChatGPTは無表情でツッコミを入れてくるけど、それがちょうどよかったんです。
「うまく伝わってるか？」を試す相手として、非エンジニア視点のシミュレーターみたいな役割を果たしてくれました。
ChatGPTで“伝わる説明”を組み立てる、私の壁打ちルーティン
ChatGPTとのやりとりを続けていると、だんだんと**“伝える準備の型”**ができてきました。
今でも私がやっているのは、こんな流れです：
- ChatGPTにざっくり開発内容を説明する
└ 専門用語はあえてそのまま使って、まずは“現状の説明力”をチェック。 - 「これだと伝わらないかも」と言われた部分を整理する
└ ChatGPTが反応薄い＝リアル上司もたぶん反応しないポイント。 - 導入を変える、比喩を入れる、順番を入れ替える
└ 例：「再学習による精度向上」→「健康診断で異常を早期発見できる仕組み」と言い換える。 - 「この伝え方、どう思う？」とChatGPTに再確認する
└ 想定されるリアクションや補足のヒントまでくれるので、抜けが減る。 - リアル上司で実戦テスト（ここが本番）
└ 反応が良かったらそのまま資料化。微妙ならChatGPTに戻って調整。
このルーティンを回すだけで、資料を作る前に「何を伝えるか」が明確になっている状態になるんです。
しかも、AI相手だから何度やっても怒られないし（笑）、
“人前でつまずく前に、つまずける”のが最大の利点だと思っています。
まとめ：成果は「やったもん勝ち」じゃなく、“伝えたもん勝ち”
どれだけすごい仕組みを作っても、
どれだけ複雑な処理を突破しても、
それが伝わらなければ、評価も進展もない。
──これが、現場で何度も感じたリアルです。
実際、私が作った異常検知モデルも、
精度は出ていたし、動作も安定していた。
でも、それが**“なぜ価値があるのか”**をうまく言語化できなかったことで、
報告のたびに「で、それって何のため？」と立ち止まられました。
でもChatGPTと壁打ちするようになってからは、
その状況が大きく変わってきました。
- 技術の話を「相手が聞きたい形」に変換できるようになった
- 報告資料を作る前に、伝える順番が整理されている
- 「上司からのツッコミ」に事前に気づける余裕ができた
これは単なる“AIの使い方”ではなく、
「伝える力」の筋トレを毎回サポートしてくれる存在ができたということ。
成果は、やった時点ではまだ未完成。
“相手に届いたとき”に、ようやく価値になる。
ChatGPTはその「伝わるまでの距離」を縮めてくれる、
もうひとりのロジカル上司、もしくは伝達力の補助エンジンみたいな存在です。
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