生成AIの時代、これからは思想がつよいヤツが勝つ...?!

Last updated at 2025-07-02Posted at 2025-07-02

はじめに

生成AI（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）によって「0→1」の実装や文章作成について瞬時に行えるようになり、プログラミングスキルやライティングスキルはもはや最重要ではなくなりつつあります。では、エンジニア、ひいては一般社会人にとって必要な能力とは何でしょうか？

それは「思想」を強めることです！！！！

唐突に政治の話をし始めたなと思いましたか？ここでは思想について一旦定義しましょう。

政治・宗教的なイデオロギーではなく、人が持つ価値観・信念・ビジョン・仮説などの抽象的なアイデア。

AIはアイデアを自発的に深化しない
- プロンプトに従って文章やコードを生成するだけ。
- 発案の背後にある「なぜ？」「どう変わる？」という問いやきっかけはAI自ら発案しない
「問い」の根幹
- 世の中にあるプロダクトやサービスの概要を見てみるとMVV(ミッション・ビジョン・バリュー)などの文言があります。これは「現状への強い不満」や「こうあるべきだという未来像」があるからこそ定義されているのだと考えられます。
- この課題意識やビジョンこそが「強い思想」なのではないでしょうか
  - 「なぜこれが必要なのか？」「これが世の中をどう変えるのか？」という根源的な問いを立てる力は、AIを利用するための最初のきっかけになり得ます。
将来的に“思考の質”と“具体化速度”がカギに
- 強い思想は新しい問いを生み、AI活用の前提となる要件定義を高速に固め、サイクルを回し続けられます。

これはPDCAなどといった一般的な流れと一緒ですが、今後はこのサイクルがより高速化していくと考えられます。特にDo、Checkの部分において特に高速化が進みそうです。

抽象的アイデア
     ↓具体化（要件定義）Plan
     ↓AI活用（実装・出力） Do
     ↓フィードバック（成果物を検証）Check
     ↓新たな抽象化（洞察・仮説更新）Act
     └─…サイクルを繰り返す→思想が洗練

抽象的アイデア
- 「VRでトラッカーを付けずにフルトラしたい」
要件定義（具体化）
- 「カメラをn台組み合わせてそれぞれで姿勢計測。それぞれ計測した姿勢の位置について合成しトラッキング情報を出力する」
AI活用
- プロンプトで依頼
  - 要件定義より、実用に耐えうる技術スタックの選定を行って
  - 技術スタックの選定より、要件定義と合わせて具体的な設計やVRとの通信について出力して
フィードバック
- 生成されたコードを試し、推薦精度や実行速度を計測
  - ボトルネックがどこにあるかを確認
  - 実際のVR環境で試してみる
抽象化→再定義
- 「精度を上げるには一台のPCで実施するのではなく、複数台のカメラをグルーピングする子デバイスを利用するほうが効率的である」
- 新たな要件定義を作成し、AIに再生成させる

“思想”を軸にした要件定義→AI活用→検証→仮説更新を高速で回すことで、競争力ある成果物が得られると考えられます。

キーセンテンスを作る
- コアアイデアを「～を～する」の形で短くまとめる
ロジック検証
- 「なぜ必要？」「代替案は？」「前提は？」を自問自答
アウトラインを策定
- 「背景／課題／解決策／効果／次の仮説」という章立てを用意
具体化サイクルを繰り返す
ドキュメント化
- キーセンテンス＋サイクルごとの気づきを箇条書きで記録
- ここに力を入れておくとGeminiやChatGPTを使った要件定義やClaudeCodeなどのAI生成コーディングを行うときに大変便利になります。

プログラミングや文章生成はAIの得意領域ですが、「何を」「なぜ」「どう変えるのか」という思想を持てるのは人の強みではないでしょうか。

将来的には思想の強い人しか残らず、お気持ちバトルをしているかもしれませんね 😇。

この文章を生成AI君に入れてみるとちょっとカッコつけようとします。私は恥ずかしいのでちょっとボケを入れてます。あと深夜3時に書いているので許してください🙇

考えはちょっと違うかも？や誤っている点などがあればコメントいただけると幸いです🙇