名詞の見出しを並べたアウトラインは、構成ではなく分類である

背景、現状、課題、解決策、まとめ。この五つの見出しを並べれば、どんなテーマでもアウトラインが一瞬でできあがります。一瞬でできるのは、何も決めていないからです。名詞の見出しは、中身をどこに置くかを示すだけで、何を主張するかを示しません。この記事では、アウトラインの役割と作り方を押さえたうえで、見出しを主張の文にすると、見出しを上から読むだけで論証になっているかを確かめられること、AIに渡す骨子にもそれが効くことを示します。

アウトラインは、骨子、目次、工程表を兼ねます

アウトラインとは、文章全体を論理的に整理した骨組みで、書く前に立てる設計図です。一つの骨組みが、見出しや段落の並びを決める骨子、完成した文章の流れを読み手に見せる目次、書く作業を分割して進み具合を管理する工程表、の三つの働きを兼ねます。形は箇条書きの階層だけでなく、マインドマップ、ストーリーボード、フローチャートもアウトラインを立てる行為に含まれます。話をどう組み立てるかは古代ギリシア、ローマの修辞学でも重視され、現代では研究でもビジネスでも当たり前の道具です。

効果は、論理の明確化、執筆の効率、まだ書いていない要素や重複への気づき、全体を俯瞰して説明不足を見つける読者の視点、の四つです。構造を先に示すと、頭の中で同時に扱う情報量が減り、その分を高次の思考に回せる、という説明もあります。

名詞の見出しは、引き出しのラベルにすぎません

ただし、これらの効果が出るかどうかは、見出しの書き方で大きく変わります。「課題」という見出しは、ここに課題を書きます、という引き出しのラベルです。どんな課題で、それが何を意味するのかは決まっていません。正反対の結論に向かう二つの企画書が、まったく同じ名詞の見出しを持つことも珍しくありません。その時点で、アウトラインはまだ何も決めていないのです。

見出しを主張の文にすると変わります。「課題」は、たとえば「問い合わせの多くは、同じ三つの質問の繰り返しである」になります。こう書いた瞬間、その節で示すべき根拠も、次の節で言うべきことも決まります。目次はできています、という進捗報告の半分は、引き出しにラベルを貼り終えた、という意味です。中に何を入れるかは、まだ誰も決めていません。

見出しだけを上から読むと、論証かどうかが分かります

一般的な階層型アウトラインは、次の順で組み立てます。

アウトラインを作る手順の流れ

目的と読者を決め、アイデアと情報を量で書き出し、似た要素を束ね、章、節、項の見出しを立て、見出しごとに内容、データ、出典を割り当て、最後に矛盾、重複、抜け、順序を見直します。学術論文なら背景、方法、結果、考察、結論の流れ(IMRaD)、企画書なら結論を先に置き、背景、分析、解決策、スケジュールとコスト、期待効果と続ける型が一般的で、小説や脚本ではプロットがアウトラインにあたります。

最後の見直しで、見出しが主張の文になっていれば、強力な検査ができます。本文を隠し、見出しだけを上から読むのです。大きな見出しが一般的な前提を述べ、その下の見出しが具体的な事実を述べ、最後の見出しで結論に至る。そう読めるなら、構成は論証になっています。読めなければ、どこかで飛躍しているか、関係のない節が混ざっています。

よくある罠も、この見方で整理できます。細かすぎても粗すぎても書きにくい、段落の主張と根拠の対応がずれる、一度作った骨子を完成品と思い込み書きながらの気づきを捨てる、序論、本論、結論や起承転結の型に縛られて個性を失う、の四つです。見出しを問いの形にする方法、仮の文章を一度書いて分量と飛躍を確かめる方法、読み手に取ってほしい行動から逆算する方法、書きながら何度も更新する方法も、価値を高める工夫です。問いの見出しは考える段階では役立ちますが、仕上げる前には、その問いへの答えを一文で書いて主張の見出しに変えます。

AIに渡す骨子も、主張の文にします

いきなり記事を書いて、と頼むと、AIは自分なりの構成で埋めてしまいます。骨子を自分で立ててから渡すのが基本ですが、その骨子が名詞の見出しのままだと、AIは各節を一般論で埋めます。主張がないので、支えるべきものがないからです。AIが一分で出してくれるアウトラインが、どのテーマでも背景から始まるのは、AIが怠けているからではなく、主張を渡されていないからです。

次の見出し構成に沿って本文を書いてください。読者は初めて企画書を書く若手社員です。
見出しはそれぞれ、その節で言い切る主張です。各節は300字程度で、主張を最初の一文で述べ、根拠を一つずつ添えてください。
見出しの主張を支えられない場合は、書かずにその旨を知らせてください。

こうすると、構成の判断は人間に残り、AIは主張を支える文章化に集中します。返ってきた本文を見て見出しの主張を直し、もう一度頼む往復も効きます。

この主張が当てはまらない文書もあります。マニュアル、用語集、FAQのように、読み手が話題で探しに来る文書では、主張の見出しより、探しやすい名詞の見出しのほうが役に立ちます。また、主張の見出しが読み手の理解をどこまで助けるかは、文書の種類と読み手によって変わり、一般的な答えはありません。

あなたがいま書いている文書の見出しを、本文を隠して上から読んだとき、結論まで論証としてつながるでしょうか。名詞の見出しを一つ、主張の文に書き換えられるでしょうか。

この記事の背景にある考え方は、拙著『ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング』の4章2節「3つの推論パターン」のうち、前提から結論を導く演繹を扱う項に書きました。本書は演繹をAIで再現する方法を示し、「大前提と小前提とでは抽象度が異なります。」と書いています。見出しの階層をこの抽象度の違いとして読み直すと、自分のアウトラインのどの見出しが大前提で、どれが小前提で、結論にどうつながるのかを点検できるようになります。

AIの答えが物足りないとき、疑うべきはAIか、自分の言葉か。

ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング 表紙

『ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング』

AIは言葉でしか動かない。プロンプトを暗記するのをやめ、構成要素に分解して、自分の言葉で意図を込める力を鍛える本です。

読み終えたとき、手元に残るもの

  • 必須、任意、形式の三つに分けたプロンプトの構造
  • 回答の質を変える、意図を込めた生きたプロンプト
  • 発注と検収は人が担う、AIとの役割分担
  • 章末の演習プロンプト26題

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