- 公開するタイミングを失ったので、今置いておきます
- 当時急いでやらなかったことを後悔しています
AI時代に求められる3つのスキル
- ①論理的思考力
- ②データリテラシー
- ③AI協働力
これらを体験を通じて身につけよう
まず質問：AIって使ってますか？
- 【Txt2Txt】ChatGPT、ちょっと触ったことある
- 【Txt2Imgなど】画像生成AIで遊んだことがある
- まだよくわからない
AIを学習するなら娯楽目的で使おう
AI利活用に慣れないうちは、明確な答えを求めない方がAIのプロンプトエンジニアリングスキルが伸ばせます
- 推理ドラマの犯人考察
- ただし、AIは推理ドラマを見たことがない人です。「AIだから知ってる」という先入観を捨てる
- 読書感想文
- AIに感想を書かせるのではなく、自分で感想を考える時のサポートツールとして使う
- ボケて！
- AIに面白いジョークを考えさせる
- 「AIが書いた」というシュールさを楽しみたいなら真面目に答えさせてハルシネーションを出させると良い
ビジネス目線でのAI利活用
AI利用を禁止している会社もある
- 有用性
- そもそもAIはビジネス課題を解決できるのか？
- ハルシネーション・精度保証
- ハルシネーションリスクを０にするのは無理
- セキュリティ
- AIモデルのプラットフォーム側がプロンプト等を学習データとして情報を取得するリスク
- AIサービスSaaSを展開する際のプロンプトインジェクション対策
参考：高度なAI利活用
プロンプトはすぐに捨てずにブラッシュアップして使う＝PDCAサイクルを回す。運用型広告と同じ
- プロンプトエンジニアリング
- インストラクション・コンテキスト・インプット定義・アウトプット定義
- Few-shotプロンプト、Chain-of-Thoughtプロンプト
- ファインチューニング
- データ利活用
- Generate Knowledgeプロンプト
- RAG
- MCP/MCPサーバー連携
- モデル選定・開発
- AIモデルの思考分析
- オープンソースソフトウェア・AIモデル
- APIベース開発
AI利活用のキモの部分ですが、今日はやりません
🤔AI時代の人間のふるまいを考える
AI時代の変化
従来の学び方
- 「正解」を覚える
- マニュアルを読み込む
- 専門家に聞く
AI時代の学び方
- AIに質問しながら学ぶ
- AIに一緒に考えてもらう
- AIを道具として使いこなす
でも、AIは万能じゃない
AIの得意なこと
- 大量の情報を要約する
- アイデアを出す
- コードやデザイン案を提案する
AIの苦手なこと
- 何を聞けばいいか考える
- どう使えば効果的か判断する
- 成果物の良し悪しを評価する
→ これは人間がやる仕事
【ワーク】AIと自分、どっちがやる？
趣味でのAI活用を考えてみよう
あなたの趣味を思い浮かべてください
- 読書、映画、音楽、料理、旅行、スポーツ
この中で
- 「自分でやりたいこと」は？
- 「AIに手伝ってほしいこと」は？
例：読書の場合
自分でやりたい
- 本を読む体験そのもの
- 感動や発見を味わう
AIに手伝ってもらいたい
- 次に読む本を探す
- 読書メモを整理する
- 忘れた内容を思い出す
ワークの進め方
- 自分の趣味・興味を1つ選ぶ
- AIに任せたい部分を考える
- 実際にAIに聞いてみる
既に使っている方は、事例をディスカッションしてみましょう
1. 論理的思考力
コンピュータ的な発想を身につける
具体的には？
- 問題を小さく分解する力
- 手順を整理して考える力
- パターンを見つけ出す力
実務でどう役立つ？
- Webデザイン：ユーザー導線の設計
- Webマーケティング：施策の構造化、PDCAの設計
論理的思考力をどう鍛える？
- Scratch：プログラミング的思考を視覚的に体験
- コマンドプロンプト：コンピュータに命令を出す感覚をつかむ
- SQL：データを操作する手順を考える
2. データリテラシー
数字と構造で考える力
具体的には？
- データを整理して見る力
- 数字から意味を読み取る力
- 仮説をデータで検証する力
実務でどう役立つ？
- アクセス解析の読み方
- A/Bテストの設計と評価
- 施策の効果測定
データリテラシーをどう鍛える？
- SQL：データベースから必要な情報を取り出す
- アルゴリズム問題：論理的にデータを扱う練習
3. AI協働力
AIから最大の成果を引き出す力
具体的には？
- AIに何を聞くか考える力
- AIの出力を評価・改善する力
- 目的に応じてAIを使い分ける力
どんなAIがある？
- txt2txt：文章生成、検索、要約
- img2txt: 画像解析
- txt2img：画像生成、デザイン案
ほか、音楽を作ったり動画を作ったりスライドを作ったり…
AI協働力をどう鍛える？
- AI検索のプロンプト作成：デモ＆実践
- 各種AIツールの体験：テキスト生成、画像生成など
ポイント
論理的思考力やデータリテラシーのスキルがあるからこそ、AIに的確な指示が出せる
- 論理的に分解して指示を出す
- データを構造化して依頼する
中学生や高校生レベルだと「課題の答えをAIに考えさせるためにどうするか？」という観点になりがち
これが
3つのスキルの関係
バラバラじゃない、つながっている
①論理的思考力
↓
問題を分解して考える
②データリテラシー
↓
数字と構造で整理する
③AI協働力
↓
AIに的確な指示を出す
→ お互いに強化し合う
ワーク（時間に余裕があったので追加）
AIサービスを色々触ってみよう
- txt2txt
- txt2img
- ?2?
情報収集をAIでやる場合
- ChatGPTのDeepResearch機能を使う
- Perplexityのリサーチ機能を使う（有料の場合はナシで）
検索サービスを使う場合、大体AIが組み込まれていますね
「できるかも」を体験する
- まだ学習していないプログラミング言語
- コマンドプロンプト（ターミナル）
- AIと考えるアルゴリズム