AIを「答えを出す道具」にしない。思考力を鍛える「AIワークアウト」という使い方
更新日：9月2日
※この記事は、拙著『集中力ファースト（FOCUS FIRST）』で紹介している「AIワークアウト」の内容をもとに、Web向けに再構成したものです。書籍では、集中力を高める「ディープワーク」と組み合わせながら、AIを使って知識や思考の幅を広げる方法について紹介しています。
※本記事をAIで動画にしました
生成AIというと、多くの人は「質問すると答えを教えてくれる便利な道具」と考えます。
もちろん、それも正しい使い方です。
「この言葉の意味を教えて」「この文章を要約して」「メールを書いて」
こうした使い方だけでも十分便利です。
しかし、私はAIにはもう一つ、かなり大きな使い道があると考えています。
自分自身の思考を鍛えるためにAIを使う。
私はこの使い方を「AIワークアウト」と呼んでいます。
AIワークアウトとは何か
AIワークアウトとは、AIとの対話を繰り返しながら、自分では思いつかなかった視点を取り入れ、考える力や発想力を鍛える方法です。
ポイントは、AIに「正解」を教えてもらうことではありません。
AIに、「別の角度から見たらどうなる？」「この考えの弱点は？」「反対する人なら何と言う？」「私が見落としている前提は？」と問いかけます。
すると、自分一人で考えているだけでは出てこなかった視点が返ってきます。
つまりAIを「検索エンジンの高性能版」として使うのではなく、思考を揺さぶってくれる対話相手として使うわけです。書籍でも、AIワークアウトでは一度の会話で答えを得ることより、対話を長く続け、多様な視点を引き出すことを重視しています。
ディープワークは「縦」、AIワークアウトは「横」
『集中力ファースト』では、集中して一つのテーマを深く考える「ディープワーク」を重視しています。
ディープワークが得意なのは、一つのテーマを縦に深く掘ることです。
たとえば、
問題を分解する
専門知識を深める
論理を組み立てる
企画書を書く
プログラムを書く
原稿を書く
といった仕事に向いています。
一方、AIワークアウトが得意なのは、考えを横方向へ広げることです。
異なる立場の意見を聞いたり、知らない領域を調べたり、自分の思考の癖に気づいたり、新しい仮説を作ったりする。
書籍では、AIワークアウトによって「視点転換力」「メタ認知力」「リサーチ力」「仮説思考力」などを伸ばせると整理しています。つまり、ディープワークとAIワークアウトは競合するものではなく、むしろ補完関係にあります。
イメージとしては、AIワークアウトで地図を広げ、ディープワークで一カ所を深く掘る。この組み合わせです。
実践法① AIに「反対側」へ立ってもらう
かなり使いやすいのが、AIにあえて厳しい立場を取ってもらう方法です。
たとえば、新規事業のアイデアを自分で考えたとします。
普通にAIへ聞くと、「素晴らしいアイデアですね」などと、やや優しい回答が返ってくることがあります。
それではワークアウトになりません。そこで、こんな問い方をします。
私は新しいサービスを企画しています。あなたはこの企画に懐疑的な投資家だと考えてください。この企画が失敗する理由を5つ挙げてください。特に「顧客がお金を払わない理由」「競合に負ける理由」「実行段階で失敗する理由」を厳しく検討してください。
さらに、
その中で最も致命的な問題を1つ選んでください。
さらに、
その問題を低コストで解決する案を3つ考えてください。
と続けます。
自分で作った企画だからこそ、自分では弱点を見落とします。AIにわざと壊してもらう。
そのうえで修復する。
これは、いわば企画の筋力トレーニングです。書籍でも、この方法を「レッドチーム思考」として、自分で考えた案をAIに批判させ、弱点→改善→想定問答へと磨き込む方法として紹介しています。
実践法② 自分の「思い込み」をAIに探させる
AIワークアウトは仕事だけではありません。
自分自身を客観的に見るためにも使えます。
たとえば仕事で嫌なことがあった時、
「上司に嫌われている」「自分には能力がない」「この仕事は向いていない」
と考えてしまうことがあります。
しかし、それが事実なのか、自分の解釈なのかは別問題です。
そこで、
私は〇〇について悩んでいます。私の考え方に偏りがあるとしたら、どのような可能性がありますか。断定せず、いくつかの仮説として整理してください。
さらに、
逆の立場の人なら、この状況をどう見るでしょうか。
あるいは、
私が見落としている前提はありますか。
と聞きます。
これはAIに人生を決めてもらう方法ではありません。
AIを鏡のように使って、自分の思考を外から眺める方法です。書籍ではこれを「ソクラテス式対話」として、自分の常識やバイアスを点検する方法として扱っています。
重要なのは、
「私はどうすればいい？」
とすぐ答えを聞かないこと。
それより、
「私は何を見落としている？」
と聞いた方が、思考力は鍛えられます。
実践法③ 学ぶべきことをAIと一緒に整理する
AIワークアウトは、資格取得やスキルアップとの相性も良いです。
たとえば、「AIについて勉強したい」「ITコンサルタントとしてもう一段成長したい」「新しい資格を取りたい」と思っても、世の中には学ぶものが多すぎます。
そこでAIと対話します。
私の現在の経験は〇〇です。今後〇〇の分野で仕事を広げたいと考えています。必要になりそうなスキルを優先順位順に5つ挙げてください。
続けて、
私の経験から考えて、伸ばしやすい能力と苦戦しそうな能力を分けてください。
さらに、
3カ月間で学ぶ場合の学習計画を作ってください。
あるいは、
この計画で挫折しやすいポイントを3つ予想してください。
と問いかけます。
AIから「正しい資格」を教えてもらうのが目的ではありません。
自分がどこへ向かいたいのか、何が足りないのか、どこでつまずきそうなのか。それを対話しながら見える化することに価値があります。
AIワークアウトは「一問一答」にしない
ここがかなり重要です。
普通のAI利用では、
質問
回答
終了
になりがちです。
AIワークアウトでは逆です。
回答を受け取ったところから、
「なぜ？」「他には？」「反対意見は？」「もっと厳しく考えると？」「別の業界なら？」「10年後なら？」「初心者ならどう見る？」
と続けます。
一回で良い答えを出させるより、10回、20回とボールを投げ返す。
するとAIが答えを出しているというより、
AIとの対話によって自分自身の考えが変化していく
状態になってきます。
ここまで来ると、生成AIの使い方が少し変わってきます。
AI選びでは「記憶」も重要になる
長くAIワークアウトを行うのであれば、性能だけでなく、継続的な対話ができるか
も重要になります。
書籍では、AI選びのポイントとして、
「性能」「コスト」「記憶能力」
の3点を挙げています。特に、過去の対話を踏まえて回答を変えられるAIであれば、毎回ゼロから説明する必要がなくなり、対話を重ねるほど自分に合った相棒に近づいていきます。
AIワークアウトは、一度やって終わりではありません。筋トレと同じで、継続するほど効果が出ます。
AIワークアウト中は、無理に集中しなくてもいい
ここもディープワークとの大きな違いです。
ディープワークでは、外部との通信を遮断して、一つのことへ深く集中します。
AIワークアウトでは逆に、AIと何度も情報をやり取りします。
そのため、両方を同時には行いにくい。
書籍では一例として、ディープワークはまとまった時間を確保し、AIワークアウトは週1〜2回、15〜30分程度から行う方法を示しています。また、移動中や待ち時間などの隙間時間にもAIワークアウトは取り入れやすいとしています。
たとえば、電車の中 → AIとアイデアを広げる午前中 → 一人でディープワークするという使い分けは非常に相性が良いでしょう。
AIは「自分の代わりに考える存在」ではない
AI時代になると、「AIを使っていると、人間は考えなくなるのでは？」という意見もあります。
私は使い方次第だと思っています。
何でもAIに答えを聞けば、確かに自分で考える量は減ります。
しかし、「この考えを批判して」「別の視点を出して」「私の思い込みを探して」「前提を疑って」「もっと良い質問を作って」と使えば、むしろ自分だけで考えるより思考量は増えます。
AIは、自分の代わりに道を歩いてくれる存在ではありません。
書籍では、AIを進む方向を照らす「知的なライト」のようなものとして捉えています。
最後に何を選ぶかは人間です。
AIから得た材料をもとに、自分の頭で考え、自分の言葉で判断する。
そこまで含めて「AIワークアウト」なのです。
AI時代だからこそ「AIで頭を鍛える」
これからAIの性能はさらに上がっていくでしょう。
だからこそ、AIより多くの知識を覚える競争を人間がする意味は薄くなります。
その代わり重要になるのは、
「何を考えるか」「何を疑うか」「どの視点を採用するか」「何を深く掘るか」
を決める力です。
AIワークアウトで視野を広げる。
そして、ディープワークで深く考える。
AIで横に広げ、人間の集中力で縦に掘る。
この組み合わせが、これからの時代の「考える力」を鍛える一つの方法になるのではないかと思います。
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