コンサルティングやロジカルシンキングでは、イシュー（論点）の検討をする際、考えるべき要素の網羅性（MECE感/漏れなく重複なく検討すべき要素が洗い出されている状態）が重視されます。網羅性が担保されていないと、案の選択を検討する際、見逃している要素があるか不安になり、なかなか意思決定に至れません。

考えるべき要素をMECEに洗い出すためには、以前ご紹介した下記等のフレームワークの活用（3C+3S・SWOT分析）等が有効ですが、他にもブレストを実施して帰納法的にボトムアップで洗い出す方法もよく使われます。

ブレストを実施するためには、ディスカッションに付き合ってもらうパートナーが必要です。ですが、急を要する時や、パートナーが多忙なときは、ブレストする時間が取れない場合があります。そんなときに、OpenAIが提供するAI ChatBotサービスのChatGPTが有用です。

下記、自動車を購入する際に重視するポイントは何？と質問した結果です。ある程度、検討要素が網羅的に洗い出されていると思います。少なくとも、議論の出発点にはなるでしょう。

下記は、自動車を製造する際に、注意すべきことは？と質問した結果です。

仮説立案スキルは、フレームワークを覚える・問題解決の過去事例（ケーススタディ）を数多く頭にインプットするとともに、実際にイシューを立てて解決の仮説を立案し、正しいか検証するサイクルを数多く回して、経験値を積むことも重要です。

AIをディスカッションパートナーにすることは、仮説立案スキルを鍛える有効なやり方の一つだと考えます。