AIとの協働スタイル診断（発注／対話／探索）

あなたはAIを明確な要件で統率する発注型（ディレクター）です。目的・制約・期待品質を先に整え、素早く確実な成果を引き出すのが得意。仕様適合性、再現性、リスク管理に強みがあり、納期が厳しい案件やミスが許されない業務で特に力を発揮します。一方で、要件が曖昧な探索や発想の飛躍は見落としがち。初期指示の精度に結果が強く依存する点も注意が必要です。おすすめは、入出力の例示、受け入れ条件、評価基準、禁止事項をテンプレ化し、短いサンプル出力で早期検証を挟むこと。バリエーション生成や意図説明の指示も活用すると、精度と創造性の両立が進みます。また、要件確定前に短時間の探索フェーズを時間箱で取り入れ、未知の選択肢を洗い出してから仕様化すると抜け漏れが減ります。最後は自動チェックリストと軽いA/B比較で品質を締めましょう。

あなたはAIと対話を重ねて意味を磨く対話型（ファシリテーター）です。問いを投げ、要約し、合意点を確認しながら、曖昧さを解像度高く整えていきます。強みは、関係者の観点を編み合わせ、仮説と根拠を行き来しつつ、実用的な解決に収束できること。複雑な意思決定、要件定義、学習支援に適性があります。注意点は、会話が長引き目的が拡散すること、結論が遅れること。効果を高めるには、各ターンの目的を宣言し、役割（質問役・批評役・要約役）を指定、合意メモと次のTODOを毎回残しましょう。途中で「ここまでの前提・選択肢・判断基準を整理して」と促すと流れが整います。時間制限とチェックポイントを設け、収束の合図を明確にするのも有効です。

あなたは未知を喜び、幅広い情報を渡り歩く探索型（リサーチャー）です。前提にとらわれず、比較・発想・再構成を通じて新しい可能性を見つけることが得意。アイデア創出、リサーチの当たり付け、視点の拡張で大きな価値を生みます。反面、収束が遅れたり、情報過多で核心を外すリスクがあります。成果につなげるには、探索→評価→収束の三段階を宣言し、時間箱と停止条件を設定しましょう。タグや見出しで情報を地図化し、仮説リストや判断基準を併記すると、後半の選別が加速します。出力には出典や根拠の信頼度も明記させ、最後に「最有力の3案と採用理由」をまとめると、創造性と実行力の橋渡しができます。

あなたは状況に応じて発注・対話・探索を切り替える共創型（ハイブリッド）です。目的の明確度、リスク、期限、関係者の期待を読み取り、最適な進め方を編成できる柔軟さが強み。構想段階では探索で広げ、要件定義は対話で整え、実装は発注で締めるなど、全体設計に適性があります。一方、切り替えのタイミングが曖昧だと手戻りや判断疲れが増えます。効果を最大化するには、フェーズごとの入出力定義、完了基準、役割を事前に宣言し、切替トリガー（時間・品質・合意状況）を決めておきましょう。軽量なプレイブックやチェックリストを用意し、毎回のレトロスペクティブで学びを更新すると、再現性の高い共創が育ちます。