AI時代に必要な学び（２０２５年９月１～５日）

＊＊＊　今週の教養講座（AI時代に必要な学び①）

　生成AIの登場で、関連スキルがビジネスパーソンの基礎力になりつつある。しかし、何を、どう学べばいいか、わからない人は少なくない。まだ発展途上の技術であり、完璧ではなく、試行錯誤が欠かせない。何をどう学べばいいか。チャットGPTに聞き、５つの柱をあげてもらった。

◎AIリテラシーを深めるには、何をどう学べばよいのか　　生成AI時代の基盤スキルであるAIリテラシーは、抽象的な概念ではなく、段階的かつ実践的に習得できる力です。では、ビジネスパーソンは何をどう学べばよいのでしょうか。カギは「仕組みの理解」「限界の認識」「使い方の訓練」「リスクへの備え」の4層に分けて考えることです。

第1に必要なのは、「仕組みの基本理解」です。ChatGPTなどの生成AIは、過去のテキストデータをもとに「次に来る可能性が高い言葉」を予測する確率モデルです。この基礎は、入門書や講座で十分に学べます。例えば、各種書籍や、ビジネスパーソン向けのeラーニング教材を活用し、「LLM（大規模言語モデル）とは何か」「プロンプトとは何か」など、仕組みを平易に理解することから始めましょう。

第2に重要なのが、「AIの限界と誤用リスクの認識」です。AIは万能ではなく、①事実確認が苦手、②最新情報に弱い、③データに偏りがある、という3つの制約を持っています。このような限界をケースで学ぶには、実際にAIを使って文章を生成し、内容の正確性や妥当性を自分で検証する演習が効果的です。たとえば「自社の強みをAIに書かせる→実際の戦略と比較して評価する」といった実践型のトレーニングが有効です。

第3は、「使い方の習得＝プロンプト設計力」です。AIはプロンプト（指示文）の質によって出力が大きく変わるため、「目的・対象・形式・条件」を明示するプロンプトを書く練習が欠かせません。例えば「営業会議用に、3分で話せる箇条書きの説明文を、専門用語を使わずに作って」など、具体性を高めて試行錯誤を重ねましょう。ChatGPTを日々の業務に取り入れ、失敗を通じて自分の仕事に合った使い方を発見することが、実務力につながります。

最後に、「リスクマネジメント」も学ぶべき要素です。AIに個人情報や取引先情報を入力すれば、情報漏洩のリスクが生じます。社内の利用ガイドラインを確認し、「入力してよいデータ」「活用してはいけない業務範囲」を明確にすることが必須です。IPA（情報処理推進機構）や経産省が出しているAI利活用のリスク対策ガイドも有用です。AIリテラシーは机上の知識だけでは不十分です。「知る→試す→失敗する→再設計する」という反復学習を通じて、自分自身の判断軸と使い方を育てるプロセスにこそ、AI時代のリテラシーは宿るのです。

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＊＊＊　今週の教養講座（AI時代に必要な学び②）

◎実践スキルをどう学ぶか：プロンプトとツールを仕事に根づかせる学び　　生成AIを「使える」から「使いこなす」に進化させるには、ツールの知識に加え、実際の業務にどう落とし込むかを習得する実践スキルが不可欠です。特に重要なのが「プロンプト設計」と「ツールの業務内活用」です。これらは座学よりも、実務の中で「学びながら使う」姿勢で身につきます。

まずプロンプト設計。これは、AIへの「問いの質」で結果が変わるという意味で、ビジネスパーソンにとっては新たな「文章力」と言えます。学び方の第一歩は、「試す→比較する→修正する」の繰り返しです。たとえば、ChatGPTに「この企画書を簡潔に説明して」と入力した後に、「3分で話せる要点に絞って」「新入社員にもわかるように」と条件を追加してみる。複数パターンを出力させて比較し、自分の意図に近づけていくことで、自然とプロンプト力が鍛えられます。

次に、AIツールを業務にどう組み込むか。これは「知る→選ぶ→試す→定着させる」という4段階のプロセスが有効です。まずはChatGPTに加え、Grammarly（文章チェック）、Notta（自動議事録）、Notion AI（アイデア整理・表作成）など、用途別ツールをざっと触ってみる。そして、自分の業務に対し「どこに時間がかかっているか」「誰かに頼んでいる作業は何か」と棚卸しすることで、導入ポイントを探します。

学びを定着させるには、「ルーティン業務×AI活用」の型を作るのが効果的です。たとえば、毎週の社内報冒頭文を「ChatGPTで叩き台作成→自分で仕上げる」「月例報告書をAIで要約→修正して提出」など、定型業務に組み込む。こうした日々の実践がスキルを深めてくれます。週1回のAI日記や「プロンプト練習帳」を作ることも有効です。今日どんな使い方を試したか、どこがよかったかを記録しておくことで、気づきが蓄積され、自分だけの「AI活用術」が磨かれていきます。

生成AIの実践スキルは、「ツール知識＋プロンプト力＋業務理解」の三位一体で成り立ちます。大切なのは、「業務の延長線上で自然に使っていく」という感覚です。「学んでから使う」のではなく、「使いながら学ぶ」ことこそ、今求められる現場型スキル習得法なのです。

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＊＊＊　今週の教養講座（AI時代に必要な学び③）

◎思考力はどう学ぶか：AI時代に「問う力」と「見抜く力」を鍛える方法　　生成AIが高度化する一方で、人間にしかできない仕事の本質が見えつつあります。それは「意味の問い直し」や「判断の文脈化」といった思考力の領域です。ビジネスパーソンがこの力を磨くには、知識の詰め込みではなく、日常業務に根差したトレーニングが不可欠です。以下に、3つの力（構造的思考力・問いを立てる力・批判的思考力）をどう学ぶか、具体的に示します。

まず「構造的思考力」は、課題や情報を分解・整理し、筋道を立てて考える力です。これは報告書やプレゼン資料を作る際に絶好の訓練機会があります。例えば、業務改善の提案書を「現状→原因→対策」という構造でまとめる。あるいは、ChatGPTに「自社の売上低下の要因を5つ挙げて」と尋ね、その出力を「内部要因／外部要因」に分けて検討する練習をすると、AIと構造思考の組み合わせが鍛えられます。

次に「問いを立てる力」は、ChatGPTを使うたびに磨けます。多くの人は「◯◯を教えて」と質問しますが、思考力を高めるには「なぜそれが起きているのか？」「他に選択肢はないか？」と「問いの質」を意識することが大切です。たとえば、「なぜ今、この施策を優先すべきなのか？」と自問しながら業務に向き合う。さらに、週に1回「今週、自分は何を疑問に思ったか」を手帳やメモに書き出す習慣をつければ、問いを立てる力が磨かれます。

「クリティカル・シンキング（批判的思考）」は、AIの出力や既存の資料をそのまま受け取らず、「誰が、何の目的で、どの視点から書いたか？」を常に考える力です。これを鍛えるには、ニュース記事や提案資料を読み、「この主張に抜けはないか？」「逆の意見はないか？」とコメントを書き込むトレーニングが有効です。また、ChatGPTに出力させた内容に対し、「反論を3つ書いて」と追加で指示を出すことで、視野を広げながら思考の深さを鍛えられます。

こうした思考力は、AI活用を「鵜呑みにする」段階から「使いこなす」段階に進むための基礎です。AIが出す答えに対して、どんな問いを立て、どう評価し、どう行動に落とし込むか――この一連の流れを意識することが、AI時代の「知的スキル」を育てる最良の学び方なのです。

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＊＊＊　今週の教養講座（AI時代に必要な学び④）

◎対人力・共創力をどう学ぶか：AIと人をつなぐ実務型リーダーになるために　　生成AIが高度化しても、業務の現場では「人間同士のつなぎ役」が不可欠です。AIは単なるツールであり、それを真に価値あるものに変えるのは、人と人を結び、目的に合わせて協働をデザインできる「対人力・共創力」です。では、ビジネスパーソンはこの力をどう身につければよいのでしょうか。以下に3つの視点から、具体的な学びの方法を紹介します。

まず「ファシリテーション力」は、チームでAIを使いこなす土台です。単なる会議の進行役ではなく、AIという新しい存在を「活用の場」に組み込む設計力が問われます。具体的には、自分が参加する会議で「ChatGPTでたたき台を作って議論してみませんか？」と提案してみることが第一歩です。その際は、事前に生成AIで簡単なアウトラインを用意し、会議冒頭に「このAI案をたたき台に意見をもらえますか？」と共有すると、場の空気を変えることができます。これを繰り返すことで、AI活用のファシリテーターとしての経験値が蓄積されます。

次に「コラボレーション力（異能連携）」です。AI導入の現場では、IT部門と営業部門、技術者と非エンジニア、経営層と現場担当など、多様な立場の人が関与します。このとき求められるのが、立場の異なる人々の視点を橋渡しできる「翻訳者」としての力です。たとえば、現場から出た「使いづらい」「何ができるか分からない」という声を、AI開発担当に対し「この業務フローのここで手間がかかっているので、〇〇の自動化を試せないか」と「業務言語→技術言語」に変換して伝える練習を意識的に行うとよいでしょう。この力を高めるには、普段から異なる部署の人と会話する機会を持ち、「相手の言葉で理解する」訓練を続けることが重要です。

そして「ナラティブ思考（文脈・物語力）」です。AIが生み出す出力はロジックに基づいていますが、それだけでは人を動かせません。提案を通す、チームを動かすには、「なぜこの提案なのか」「私たちにどう関係があるのか」という物語が必要です。これを鍛えるには、生成AIが作った資料に対し、「その背景や意味を一言で説明する」「感情や状況を加えて語る」といった練習が有効です。例えば、「これは予算削減の提案ですが、実はこの半年間、現場の声を反映させた結果です」と一言添えるだけで、説得力が段違いになります。

総じて、対人力・共創力を高めるには、「自分の言葉でつなぐこと」「他人の立場で考えること」「場を設計すること」を日々の実務で実践することが何よりの学びになります。AIが力を持つのではなく、それを場に活かす人が価値を生む――この視点を持つことが、生成AI時代のリーダーシップの核心です。

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＊＊＊　今週の教養講座（AI時代に必要な学び⑤）

◎自己更新力をどう身につけるか：変化に強い人になる3つの習慣　　生成AIやデジタル技術の進化は想像以上に速く、数か月前の常識がすでに古びているという現実に、私たちは立ち会っています。この時代において最も価値を持つのは、「完璧なスキルを持つ人」ではなく、「常に学び、変化に適応し続けられる人」、つまり「自己更新力」を備えた人材です。では、ビジネスパーソンはこの力をどうやって実践的に育てればよいのでしょうか。

第1に必要なのは「リスキリング＝学び直しの習慣化」です。これは単発的な研修やセミナー参加ではなく、継続的な学習行動を日常に組み込むことです。おすすめは「週1回、30分だけAI関連のニュース・記事・動画を見る」というシンプルなルールづくりです。たとえば「News Picks」「日経クロステック」「YouTubeのAI解説チャンネル」を定点観測として登録し、通勤時間や昼休みに視聴・閲覧するだけで、情報感度が一段上がります。さらに、社内の勉強会に「聞くだけでもいいから参加する」ことを目標にすると、気負わずに学びを持続できます。

第2に重要なのが「情報のキュレーション力＝選び、整理する力」です。情報が溢れている今、すべてを吸収しようとするのは逆効果。自分の業務に直結する分野を見極めて、学ぶべきことに絞ることが賢明です。たとえば、営業職であれば「AIによる顧客管理や提案書作成支援」、管理職であれば「AIによる部下の業務可視化や資料レビュー」など、自分に関係するユースケースを見つけることが、情報を「生きた知識」に変えるポイントです。日々の気づきを「AI活用ノート」や「仕事日記」に記録すると、知識が定着しやすくなります。

第3は「変化に対する柔軟性と即時行動力」です。「完璧に理解してから始める」のではなく、「よく分からないけど、まず1回やってみる」という姿勢が決定的に重要です。たとえば、「プロンプトが難しそう」と感じても、まずは「上司へのお礼メールの文案を考えて」とChatGPTに打ち込んでみる。それだけでも「思ったより使える」「こう書けばもっと良くなるかも」という発見があります。行動が気づきを生み、気づきが次の学びを導きます。

自己更新力とは、知識の豊富さではなく、「学びを続ける習慣」と「行動に移す軽さ」のかけ算です。学びながら試し、試しながら変化し続ける――それが、AIに飲み込まれず、むしろAIを味方につけて成長していくビジネスパーソンの姿です。