LLMに調べさせ、僕がわかるまでやる。

2026年8月26日の ALGO ARTIS Meetup 2026-08（オフィス＋配信のハイブリッド開催）で、15分枠で話した資料です。

入社して最初の一か月、僕は調べる速度が上がったことと、速く理解できたことを何度も取り違えました。その取り違えをどう直したか、という話です。

話した内容
・「これを説明して」から「これを理解するために、僕は何を先に知る必要があるか」へ聞き方を変えた話
・AIに作らせた学習の地図（全15章、図68個、確認問題10問）。長さは理解した証拠にならない、と作ったあとで痛感した
・教材をPDFにしてiPadで書き込み、資料を閉じてクイズに答える。AIで高速化したはずが、最後は大学の試験勉強みたいになった
・AIに渡す摩擦と、自分に残す摩擦の分け方
・AIを使える練習では成績が上がったのに、AIを外した直後のテストでは下がった高校数学の実験（Bastaniら、PNAS 2025）など、AIと学習の研究をいくつか読んで、自分の体験からどこまで言えるかを狭めた
・AI agentが答えられる範囲と、先輩への質問がどう変わったか（理解メモは4項目だけ）
・AIを使ったあと、自分に何が残ったか

新しい職場でAIに聞きまくっているのに、なぜか追いついた感じがしない人に、少しでも参考になれば嬉しいです。

Transcript

1. LLMに調べさせ、僕がわかるまでやる。 2026.08.26 ALGO ARTIS Meetup #2 株式会社 ALGO ARTIS 製造事業部 SWE ⼤賀 愛⼀郎 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 1
2. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 2
3. ⾃⼰紹介 ⼤賀 愛⼀郎 おおが あいいちろう © ALGO ARTIS Co.,Ltd. @oga_aiichiro 3
4. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 4
5. はじめに 2026年7⽉、ALGO ARTISへ⼊社 オンボーディングも終わり、 いざ 製造業チームへ！ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 5
6. はじめに 会議でチームメンバーが何を⾔っているのか、まったくわからん！ チームのみなさん 僕 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 6
7. はじめに 案件情報を含まないドメイン⽤語だけでも、たくさん！ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 購買計画 BOM 配合表 MRP ⽣産計画 リードタイム 在庫下限 ボトルネック 所要量展開 後ろ向き⽇程計画 トヨタ⽣産⽅式 JIT プル⽣産 かんばん ⾃働化 仕掛品 発注ロット 歩留まり 品⽬ 保管所 プロセス製造 ディスクリート製造 受⼊検査 最⼩発注量 安全在庫 容量上限 発注点 完成品在庫 原料 連産品 QCD など…… 7
8. はじめに 案件情報を含まないドメイン⽤語だけでも、たくさん！ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 購買計画 BOM 配合表 MRP ⽣産計画 リードタイム 在庫下限 ボトルネック 所要量展開 後ろ向き⽇程計画 トヨタ⽣産⽅式 JIT プル⽣産 かんばん ⾃働化 仕掛品 発注ロット 歩留まり 品⽬ 保管所 プロセス製造 ディスクリート製造 受⼊検査 最⼩発注量 安全在庫 容量上限 発注点 完成品在庫 原料 連産品 QCD など…… 8
9. はじめに 例えば、「購買計画」 購買計画 （きっと何かを買う計画なんだろうな...） © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 9
10. はじめに 単語がわかっても、⽂章になるとわからない リードタイム ？ ？ 購買計画 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 10
11. はじめに 単語がわかっても、⽂章になるとわからない リードタイム ？ ？ 購買計画 ？ 在庫下限 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 11
12. はじめに 単語がわかっても、⽂章になるとわからない リードタイム ？ ？ ？ 発注点 購買計画 ？ 在庫下限 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 12
13. はじめに 単語がわかっても、⽂章になるとわからない リードタイム ？ ？ ？ 発注点 購買計画 ？ 在庫下限 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 13
14. はじめに Google検索がくれるのは「点」、会話に要るのは「関係性」 辞書的な点 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 点同⼠の関係性 14
15. はじめに そして、Google検索では出てこないことだっていっぱいある サーフェイスウェブ ⽔⾯ ‧業務がどう進むか？ ‧組織の構成は？ ‧この会議の⽬的は？ ‧etc...... © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 15
16. はじめに Notionにそれらの情報はあっても、探すのはたいへん 昔の判断 説明資料 議事録 僕 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 16
17. はじめに LLMを活⽤すれば、情報網から、とにかく速く調べられる......はず！ LLM © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 僕 17
18. はじめに この発表の問い（テーマ） © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 18
19. はじめに 「速く調べられれば、速く理解できる」のか？ 速く 調べられる © ALGO ARTIS Co.,Ltd. ＝？ 速く 理解できる 19
20. はじめに 「速く調べられれば、速く理解できる」のか？ 速く 調べられる © ALGO ARTIS Co.,Ltd. ＝？ 速く 理解できる 20
21. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 21
22. 資料には届いても......？ AI構成はシンプル、Notion MCP × Claude Desktop 僕 Claude Desktop Notion MCP Notionの資料 聞きたい情報を投げる © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 22
23. 資料には届いても......？ 資料を横断し、出典と⼀緒に返してくれる 僕 出典つきで返る © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 23
24. 資料には届いても......？ これで⼀⾒良さそうだが、「ある問題」に気づいてきた 僕 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 24
25. 資料には届いても......？ どれだけきれいな回答が返ってきても、資料を閉じたら説明できない ⽂章を ⾒つけられること © ALGO ARTIS Co.,Ltd. ≠ その⽂章を使って 考えられること 25
26. 資料には届いても......？ 当時の僕「〇〇を初⼼者向けにわかりやすく説明して！」 「購買計画」を、初⼼者向けにわかりやすく説明して！ 僕 ...... LLM © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 26
27. 資料には届いても......？ ⻑く、丁寧に、分からないものを分からない⾔葉で説明されるだけ LLM BOM 所要量展開 発注点 僕 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 27
28. 資料には届いても......？ そして罠なことに、「なめらかな⽂章」を読んでいる間だけ....... 進捗（体感） © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 28
29. 資料には届いても......？ ......「前」に進んでいるような錯覚をしてしまう 進捗（体感） © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 29
30. 資料には届いても......？ そして、画⾯を閉じたとたん、ほとんど話せない …… 画⾯を閉じる © ALGO ARTIS Co.,Ltd. ほとんど話せない 30
31. 資料には届いても......？ どのLLMのモデルを選んでも、この問題は解決しなかった Notion AI 同じ壁 Codex …… © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 31
32. 資料には届いても......？ 「なんか動いてるし良さそう」でPRを出した、昔と同じ感覚がした LLMが⽣成 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. そのままPR 提出 32
33. 資料には届いても......？ 「どういう意図？」に、答えられなかった あのとき どういう意図で ここはこう書いたの？ 先輩 …… 僕 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 33
34. 資料には届いても......？ 読んだ。動いた。通った。でも、引き受けられない 読んだ 動いた かなり距離がある 判断の理由を 引き受けられる テストも通った © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 34
35. 資料には届いても......？ 「⻑い説明を受け取ったこと」を、「理解が起きたこと」にしていた ≠ 眺めた © ALGO ARTIS Co.,Ltd. ⾃分でも整理できる 35
36. 資料には届いても......？ このままではよくない！ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 36
37. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 37
38. 答えより先に、前提を集めよう 「これを理解するために、何を先に知る必要がある？」 知りたいこと 説明して 僕 何を先に？ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 38
39. 答えより先に、前提を集めよう ⼀撃の答えではなく、地道な前提の積み上げ ⼀気に⻑⽂ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 前提を⼀個ずつ 39
40. 答えより先に、前提を集めよう 学習を俯瞰して⾒れる「地図」が欲しかった 学習の地図 知らない⽤語を ⼤量に並べた辞書 答えの⻑⽂ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 40
41. 答えより先に、前提を集めよう 例えば「購買計画」なら 品⽬ BOM 前提 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 在庫 リードタイム 所要量 展開 発注点 発注ロット 購買計画 ゴール 41
42. 答えより先に、前提を集めよう NotionではなくObsidian、ローカルのmarkdownが効く ローカルファイル トークン効率がよい HTMLで図も作れる markdownなので LLMが操作しやすい 速く‧軽く 読み書きできる 関係がつかめなければ 図を作らせて挿⼊ いまはObsidian CLIで、実際のHTML描画を⾒ながらClaudeが図を修正できる © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 42
43. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 43
44. 僕がやったこと ここから、急にアナログに！ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 44
45. 僕がやったこと PDFにして、 ペンでめちゃくちゃ書き込んだ 教材.md © ALGO ARTIS Co.,Ltd. PDF化 ペンツールで ひたすら書き込み 45
46. 僕がやったこと 「ここが分からん！」を、 そのままスクショして スクラップとして残す © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 46
47. 僕がやったこと 教材を閉じ、NotebookLMにクイズを作らせた （⼤学の試験勉強かな？） 教材.md クイズを⽣成 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 47
48. 僕がやったこと 「選ぶ / ⾔い換える / 思い出す」が、空⽩をあぶり出す 選ぶ ⾔い換える 思い出す A → ⾃分の⾔葉 ？ 理解の空⽩が露⾻に出る © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 48
49. 僕がやったこと 補⾜！) あくまで⼿書き礼賛ではなく、⾃分に残す制約の話です ⼿書き = 神、ではない 僕にとっての制約 ⼿書きとタイピングの研究は、 結果が割れている ⾃分で選ぶ∕⾔い換える ⾃分で配置する 不確実な場所を、外へ出す 僕のやり⽅が全員に合うとも 思わない © ALGO ARTIS Co.,Ltd. ⼀番都合のよい制約がペンだった 49
50. 僕がやったこと クイズも、点数が主体ではなく、資料を閉じるきっかけとして 問われる まず⾃分で答える（理由まで） 先に⾃分の答えを ひねり出すことで、 どこまで考えられているか 確かめられる ⽌まった所だけ、根拠へ戻る © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 50
51. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 51
52. どの摩擦を⾃分に残すか？ ⾃分がタスクを遂⾏するまでに体感する「摩擦」を考えてみる 摩擦 ＝ 頭が汗をかく場⾯ 思い出す、⾃分の⾔葉で説明する、先に予測する、etc... © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 52
53. どの摩擦を⾃分に残すか？ ⾝につけたい能⼒から遠い摩擦は減らし、近い摩擦は残す © ALGO ARTIS Co.,Ltd. LLMに任せた部分 ⾃分に残した部分 資料を探す 何も⾒ずに思い出す 関係する記述を集める ⾃分の⾔葉で説明する 重複‧⾷い違いの候補を並べる 先に結果を予測する 53
54. どの摩擦を⾃分に残すか？ ⾃分へ問う習慣をつける 「LLMへ渡そうとしている操作は、 いま⾃分が⾝につけたい能⼒そのものか？」 YES → しんどくても⾃分がやる NO → LLMへ広く任せる 任せてはいけない箇所を明確にすれば、任せてよい場所で遠慮なく使い倒せる © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 54
55. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 55
56. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう LLMはどこまでいっても仮説にすぎない よくある誤解：「LLMを使うと、先輩に聞かなくて済む」 LLMが保証できないものはたくさんある！ 記録されていない 経緯 現場で起きる 例外 古い資料が 今も正しいか 記録されていない経緯や優先順位は、先輩や担当者にしか分からない © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 56
57. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 変わったのは、先輩への質問の⼿前 理解を、短いメモにする ここまでは分かった。 根拠はここ。 これを渡して、 誤差と盲点を 直してもらう まだ分からないのはここ。 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 57
58. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 58
59. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの LLMは、これからも賢く、速くなり続ける 僕は？ 探す、作る、動かす能⼒ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 59
60. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 僕が引き受けること、⼿放したくないこと 決める つなぐ 判断する 何を理解したいかを ⾃分で決めること ばらばらの答えを 仕事へつなぐこと 最後は、⾃分の名前で 判断すること AIに作らせても、「なぜそう考えたのか」と聞かれて答えるのは僕 © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 60
61. おしながき 1. ⾃⼰紹介 2. はじめに 3. 資料には届いても......？ 4. 答えより先に、前提を集めよう 5. 僕がやったこと 6. どの摩擦を⾃分に残すか？ 7. LLMで作った仮説を、先輩に直してもらう 8. この1ヶ⽉、⾃分に残ったもの 9. まとめ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 61
62. まとめ 最初の問い © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 62
63. まとめ 1か⽉やった答えは、半分Yesで、半分No © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 半分 YES 半分 NO 散らばった資料へは、 速くたどり着けるようになった ⻑い説明を作らせただけでは、 ⾃分の理解にできなかった 63
64. まとめ 速くなったのは、始められる場所に着くまで スタート地点 ここまでは速い 理解 ここからは⾃分の速度 （思い出す、説明する、間違える、直す） © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 64
65. まとめ LLMは「理解を代⾏」なんてしない でも、往復の回数を増やしてくれる 調べる 書く Logistics 僕 思い出す 確かめる ⼈へ聞く © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 65
66. まとめ タイトルの伏線回収 LLMに調べさせ © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 僕がわかるまでやる 66
67. © ALGO ARTIS Co.,Ltd. 67