生成AIをちゃんと使う

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1. 生成AIをちゃんと使う わいわい 2025年2月13日
2. 生成AIをもっと深く使えるようにする 日常生活・業務の中でもっと活用する場面を増やしてほしい。 生成AIが当たり前に使われる世界になる前に生成AIをちゃんと 使いこなせる力を身につけよう。 はじめに 今日の目標
3. なぜ生成AIを使えた方がいいのか？
4. 24時間365日質問できる 人間の９割以上よりも賢いメンターに いつでもどんな質問をぶつけることができる
5. 今しかチャンスがない(ここ数年) 思考力のある人が使うと一瞬で追い抜かれる
6. 今後生成AIは当たり前になる
7. 現状は人間の力で出力や使い道に差が出る
8. どんな力が必要なのか？
9. 最低限必要な力は２つ 思考力 言語化能力 と
10. 思考力
11. 思考力とは？ 自分の経験や持っている知識をもとに考える力 一般的に
12. 思考力とは？ 抽象化思考力 論理的な構築力（ロジカルシンキング） 批判的思考（クリティカルシンキング） 横断的思考（ラテラルシンキング） 仮説思考力
13. 抽象化思考力とは 4次情報から1次情報を入手する力
14. 抽象化思考力がなぜ必要か ひとつの物事をさまざまな切り口から柔軟に捉えること ができるようになるから
15. 抽象化思考力がなぜ必要か 視野がせまいため、アイデアがなかなか浮かばず、 臨機応変な行動に対応しにくくなる これができないと、 、 、
16. ロジカルシンキングの目的 情報の構造化と整理
17. ラテラルシンキングとは 固定観念に縛られずに物事を考えるという考え方
18. ラテラルシンキングの目的 発想の拡大
19. 新しい考えや情報に出会うには ロジカルシンキング ⇒ 縦に深堀する ラテラルシンキング ⇒ 横に展開する
20. ロジカルシンキングの弱点 前提の条件や情報が間違っている場合必ず間違う
21. クリティカルシンキングの目的 バイアスの排除
22. クリティカルシンキング【バイアス】 信念バイアス ⇒ 固定観念 確証バイアス ⇒ 自分に都合のいいとらえ方をするバイアス ベテランバイアス ⇒ 経験則に取るバイアス
23. クリティカルシンキング そもそもの目的は何か？ なぜそう言えるのか？ それはどのような意味か？ それならばどうしたらいいか？
24. 仮説思考 良い問い(仮説)ができるか ここは次回もっと深掘り
25. 知識 思考力 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識
26. もっと深堀り 知識量が多いことが「賢い」につながることが多かった 昔の賢い・頭のいい人は
27. もっと深堀り 思考力がある人が「賢い」になる時代へ これからの時代は、
28. もっと深堀り Deep Researchなどの登場で、最先端の情報に 簡単にアクセスできるようになった 情報を正しく整理・理解し、 次のアイデアにつなげられる人が強い
29. 言語化
30. なぜ言語化が大事か 自分の考えを共有できる 自分の考えや知識を比較できる 思考が整理される 学びの深化
31. 生成AIの使いどころを言語化する
32. 生成AIの得意部分(使う前)
33. 生成AIの得意部分(使った後)
34. 生成の得意部分 できていたことを自動化(自動生成)する できなかったことをできるようにする
35. 特に今後注目するポイント できなかったことをできるようにする 最新技術を開発・研究するだけが「できなかったことをできるようにする」 ではない。 自分がこれまで見つけられなかった観点や考えを生成ＡＩに指摘してもらう 使い方も「できなかったことをできるようにする」に含まれる。 QA形式でしか使わないのは浅い使い方。もっと思考して使うことが大事。
36. モデルの使い分けを言語化する
37. 人に相談したいことか o1 4o モデルの使い分け はい いいえ 今後はo3かも ちなみにAPI経由でプログラムを生成する場合は「 Claude 3.5 Sonnet 」
38. 4oの使いどころ 1階層下の情報を入手したいとき QA形式に最適
39. 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 モデルの使い分け この知識が知りたい 4oがベスト
40. 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 実はここが ベストプラクティス の場合 AIと人間のバイアスに より出会うことはない モデルの使い分け(4oの弱点) 知識
41. 知識 モデルの使い分け(o1の場合) 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 知識 ここを出力してくれる
42. o1の凄さ GPT-o1は “深い”
43. 言語化の必要性 言語化することで最適の出力に出会える確率が上がる
44. 具体例
45. 資料の作り方
46. 資料作成 1. ChatGPTに壁打ちする 2. 目次を作ってもらう ある程度決まっている時 テーマだけ決まっている時 1. マインドマップを作成する 2. マインドマップをもとにChatGPTに壁打ち 3. マインドマップを完成させる
47. もっと低レイヤーなところから使う
48. まずはテーマを決める 生成AIをもっと深く使う方法
49. テーマを深掘る どうやったら伝わるか どんな事例や方法があるか 何を伝えたいのか などなど
50. 深掘った内容をもとにAIと話し合う こんなことを伝えたい 他にどんな事例がある？ 批判して 目次作って
51. マインドマップの作成
52. 批判してもらう PDFや.rtf, .txt形式で出力し、批判してもらう
53. マインドマップをもとに資料化 図解を多く、文字数を少なく
54. 結論 根拠 根拠 根拠 データ データ 事実・事例 事実・事例 事実・事例 データ 参考) ピラミッドストラクチャー
55. 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 参考) ロジックツリー
56. 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 要素分解 参考) ロジックツリー MECE
57. 目標設定 1. ChatGPTに自分のしたいことを深ぼってもらう 2. 自分の過去の話などのパーソナル情報を与える 3. いくつか目標を考えてもらう 4. 気に入った目標を深掘りする 5. 決まった目標を月・週単位に分割する
58. まとめ
59. 大事なのは、 出力する前に自分なりに言語化する
60. 大事なのは、 生成AIを使って横の知識を広げること！！！
61. 大事なのは、 技術的なことやQA形式だけで使うことを今すぐやめること
62. 大事なのは、 すぐにはできるようにならない。 継続することで自分のもの・自分の力になる。
63. Thank You