はじめに
最近、勉強をするときにAIを使う機会が増えてきました。
エンジニアとしてAIを活用すると聞くと、
コードを書いたり、エラーを解決したりするイメージが強いかもしれません。
ただ、今の自分はまだコードの勉強でAIを本格的に使っているというより、
読んだ本の理解を深めたり、自分の考えを整理したりするために使っています。
この記事では、AIを「答えを出してもらうもの」ではなく、
「自分の理解を深めるための壁打ち相手」として使って感じたことを書きます。
AIを使っている場面
自分がAIを使っているのは、主に勉強した内容を整理したいときです。
例えば、読んだ本の内容を理解したいときや、
会社で求められる考え方を自分の行動に落とし込みたいときに使っています。
ただAIに「これを教えて」と聞くのではなく、
自分の理解を一度伝えたうえで、
認識がずれていないか確認するようにしています。
目的思考について考えたとき
最近では、会社で目標を立てる中で、
「目的思考」について考える機会がありました。
最初は、目的思考について、
「作業をこなす前に、何のためにやるのかを考えること」
だと理解していました。
ただ、それだけだと少し表面的で、
実際の業務の中でどう行動に落とし込めばよいのかまでは整理できていませんでした。
そこでAIには、以下のように聞きました。
「目的思考について、自分は『作業をこなす前に、何のためにやるのかを考えること』だと理解しています。
ただ、それだけだと少し表面的な気がしています。
新卒2年目の立場で考えたときに、目的思考ができている状態とできていない状態には、
具体的にどのような差が出るのか教えてください。」
また、以下のような観点でも質問しました。
「目的思考を意識するうえで、
単に『目的を確認する』だけで終わらせないためには、
どのような観点を持つ必要がありますか？」
「自分が業務を進めるときに、
作業内容・依頼背景・相手が判断したいこと・最終的なゴールを整理する必要があると思っています。
この考え方に足りていない観点や、もっと深掘りできるポイントはありますか？」
「目的思考を、資料作成や報告業務の中で実践するとしたら、
どのような確認項目を持っておくとよいですか？」
このように聞くことで、
目的思考はただ「目的を考える」だけではなく、
- 何のためにやるのか
- 誰にどんな影響があるのか
- 相手に何を判断してほしいのか
- 最終的にどのような状態を目指すのか
- そのために、今どの情報を整理するべきなのか
まで考えることだと整理できました。
例えば、資料を作る場合でも、
ただ資料を完成させることが目的ではありません。
その資料を見た人に何を理解してもらいたいのか、
その後にどのような判断や行動につなげたいのかまで考える必要があります。
AIに質問しながら考えることで、
「作業を終わらせる」だけではなく、
「相手が判断しやすい状態を作る」という視点を持つことが大事だと気づきました。
読んだ本の理解にも使っている
読んだ本の理解を深めるときにもAIを使っています。
本を読んでいると、その場では理解できたように感じても、
後から説明しようとすると言葉にできないことがあります。
そのため、AIには以下のように聞いています。
「この章では〇〇について書かれていると理解しました。
この理解で合っていますか？」
「この考え方を仕事で使うとしたら、
どのような場面がありますか？」
「この内容を新人エンジニアの業務に置き換えると、
どのような行動になりますか？」
「自分の理解を一言でまとめると〇〇だと思っています。
もっと分かりやすい表現にするとどうなりますか？」
「この考え方で勘違いしやすいポイントはありますか？」
AIに要約してもらうというより、
自分が読んで理解した内容を確認するために使っている感覚に近いです。
自分の理解を先に伝えてからAIに確認することで、
どこまで理解できていて、
どこがまだ曖昧なのかが見えやすくなります。
使ってみてよかったこと
AIを使ってよかったと感じているのは、
自分の中でぼんやりしていた考えを言語化しやすくなることです。
自分だけで考えていると、
「なんとなく分かった」で止まってしまうことがあります。
しかし、AIに自分の理解を伝えて確認することで、
理解が足りていない部分や、
別の視点に気づけることがあります。
また、AIに具体例を出してもらうことで、
抽象的な考え方を自分の仕事に置き換えて考えやすくなりました。
特に、目的思考のような抽象的なテーマは、
言葉の意味を知るだけではなく、
実際の行動に落とし込むことが大事だと感じました。
気をつけていること
一方で、AIの回答をそのまま正解として受け取らないようにしています。
AIは便利ですが、
自分の状況を完全に理解しているわけではありません。
そのため、AIの回答はあくまでヒントとして受け取り、
最後は自分の言葉に置き換えることを意識しています。
特に勉強で使うときは、
答えをそのままもらうのではなく、
- 自分の理解を先に書く
- 足りない観点を聞く
- 具体例に置き換える
- 自分の業務に当てはめて考える
- 最後に自分の言葉でまとめる
という流れで使うようにしています。
まとめ
AIは、コードを書くためだけではなく、
勉強した内容を整理するためにも使えると感じました。
特に、読んだ本の理解を深めたり、
目的思考のような抽象的な考え方を整理したりするときに、
AIは良い壁打ち相手になります。
AIに答えを出してもらうのではなく、
自分の理解を伝えたうえで、
足りない観点や具体例を確認することで、
学んだ内容を自分の中に落とし込みやすくなります。
今後は、考え方や本の理解だけではなく、
技術的な勉強にも少しずつAIを活用していきたいです。