AIで考えなくなる？いや、“問い”が悪いんです。

2025/10/01

こんにちは、おぐりんです。

前回の記事では、「AIを使うと人は考えなくなるのか？」という問いをテーマに、AIによって思考停止に陥るリスクと、逆に思考力が拡張されている人の両方が存在する、という構造的な変化についてお伝えしました。

その中で、「考えることが価値になる時代」への移行と、それに伴う教育・企業の在り方の変革の必要性について触れました。
今回はその続きとして、具体的に教育現場とビジネスの現場で、どのようにAIと共に「考える人材」を育てていくのか、という話を掘り下げていきます。

教育現場における問いの再設計：答えがある問いをやめよう

僕が顧問をしている通信高校では、AIを取り入れた探究活動や課題設計を日々実践しています。その中で強く感じているのが、「答えがある問い」は、AIが使われると一気に意味を失うということです。

「AIで答えを出すなんてズルい」。そんな大人の声もありますが、それは正直、大人の怠慢だと僕は思っています。
なぜなら、子どもたちに“AIを使われたら均一になる問い”を出している時点で、問いの設計として失敗しているからです。

たとえば、こんな課題設計はどうでしょう？

課題例：歴史上の人物の声を再現する
実在の音声資料がない人物を対象に、書き言葉から声を仮説として組み立て、AIボイスで表現します。

この課題で見るのは、正解に近い声を作れたかではありません。書き言葉と話し言葉の違いに気づけたか、文体・感情表現・語彙から声色をどう推定したか、ほかの文献や背景知識とどう結びつけたかを、生徒自身が説明できることが重要です。

こうなると、仮説の立て方、検証の仕方、考察の深さで、生徒ごとの個性が出ます。AIをどれだけ活用しても、“思考の質”が評価軸になるのです。

ビジネス現場での問い直し：人にやらせるべきことは何か？

さて、読者の多くは教育関係者ではなく、ビジネスの現場にいる方々だと思います。
この話をビジネスに応用するならば、こうなります。

答えが均一になる業務を人にやらせているなら、それは会社の怠慢である。

たとえば、以下のような業務はどうでしょう？

フォーマットが決まった書類作成
定型的な議事録の作成
ルール通りに進めるだけの作業手順

こうした業務は、人間のクリエイティビティや判断を必要としないことが多く、むしろAIが得意な領域です。ここに人のリソースを使っていること自体が組織の生産性ロスになっていく時代です。

社内の課題を「答えを出す作業」から「判断する仕事」へ変える

この考え方は、社内でAIに渡す課題文にも応用できます。ここでは社内説明企画を題材に、変更前と変更後を比べてみます。以下は考え方を説明するための仮想例であり、実施済みの研修や顧客成果を示すものではありません。

変更前の課題文は、次の一文だけです。

施策案を作って。

これでは目的や読者、守るべき制約が分からないため、AIはもっともらしい案を一つ出すことはできても、担当者が何を判断すべきかまでは見えません。

変更後は、たとえば次のように課題を渡します。

目的：新しい社内制度を、利用を検討する社員が判断できるように説明する。

読者：制度名は知っているが、利用条件や自分への影響をまだ理解していない社員。

制約：未確定事項を確定表現にせず、既存ルールと矛盾させず、A4一枚に収める。

求める出力：説明の切り口を複数案出し、それぞれを採用しない理由も示す。判断に必要な情報が足りなければ、追加確認事項として列挙する。

課題を渡す人が見るべきなのは、案の見栄えだけではありません。AIが置いた前提、その案を支える根拠、分かりやすさと正確さのトレードオフ、まだ埋まっていない不明点を確認します。そこまで見て初めて、AIの出力をそのまま受け取る作業ではなく、自社に合う案を選ぶ判断の仕事になります。

この例の「目的」「読者」「制約」は固定ではありません。担当者は、目的を「制度を知ってもらう」から「申請できるか判断してもらう」へ、読者を「全社員」から「新任管理職」へ、制約を「A4一枚」から「既存FAQの範囲だけ」へ置き換えられます。こうした問いの組み立て方を自社の業務に合わせて練習したい場合は、AidiaのAI研修でも、目的や制約から課題を設計する進め方を扱っています。