「生成AI」とは何か？ ― ChatGPTの中で起きていること。
「生成AIって、ほんとうは何をしているの？」
この問いに、もう一歩だけ踏み込んで、手触りのある言葉で答え直してみます。
1｜AIは“考える”のではなく、“続ける”
ChatGPTは、あなたの言葉の“次”に最もふさわしい語を、確率の地図から選び続けています。
それは新発見のひらめきというより、人類の語りのパターンをなぞり直す営み。
だから温度を感じる。学んでいるのは冷たいデータではなく、人の痕跡だから。
逡巡、断言、言いよどみ、ユーモア――無数の“人らしさ”が統計の形で折り重なって返ってくるのです。
2｜中で起きていること（超訳）
- トークン化：文章を小さな単位に砕く。
- 注意（Attention）：直前だけでなく、文全体・指示全体の「今ここで大事な部分」に重みを置く。
- 分布の更新：「次に来やすい語」を瞬時に並べ替える。
- サンプリング：1語を選び、また分布を更新する――その反復で文章が伸びる。
ここで起きているのは、連続の精度の勝負です。
“わかってくれている”ように感じるのは、文脈のどこを見るか（重みづけ）が、驚くほど巧妙だから。
3｜人は“意図”を読み、AIは“流れ”を返す
AIの出力に“本来の意図”はありません。
けれど、人間はそこに意図を読み取る生きものです。
鏡に映る自分の表情から物語を作るように、問い方・前提・期待が、AIの言葉に輪郭を与える。
だから、問いの設計は成果の半分。
- 誰の視点で？（初心者／現場責任者／投資家）
- 何を優先？（正確さ／スピード／網羅性）
- どこまで断定？（仮説と事実の線引き）
- どの形式で？（箇条書き／表／JSON）
4｜弱点とどう付き合うか（“もっともらしい誤り”への処方箋）
生成AIは、ときに自信満々に間違えます。ここを怖がらず、型で飼いならす。
- 根拠を要求：「出典・計算式・前提を示して」
- 境界を引く：「事実／推測／不明を分けて」
- 比較で検証：「AとBの一致点・相違点・未確定点」
- 人が締める：採否は人間の責任で決める（レビュー項目を先に宣言）
小さな技：“不明は不明のまま”という指示は効きます。ムリに埋めない。
5｜現場で効く“問いのテンプレ”（コピペOK）
目的テンプレ
あなたは【役割】です。目的は【目的】。前提は【前提】。制約は【制約】。
出力は【形式】。不明は「不明」と記載。最後にリスクと次の一手も。
例：投資家向け要約
あなたは投資家向けのアナリスト。目的は決算説明の要点整理。
前提：一次情報を最優先。制約：推測は別枠。形式：見出し＋箇条書き。
不明は不明のまま。最後にQ&A想定を3つ提示。
例：現場オペ手順
あなたは現場リーダー。目的：手順の誤解をなくす。
制約：1ステップは2文以内。チェックポイントとNG例を併記。
形式：番号付きリスト＋最終チェックシート（表）。
6｜“計算”と“決断”の線引き
任せられる：要約、下書き、比較表、抜け漏れ検知、言い換え、例外候補の列挙。
任せられない：価値判断・責任の所在・最終方針の選択。
AIの価値は「答え」より素材化と視野の拡張。
意思決定の前段を圧縮し、人は本丸（決断）に集中する――これが正しい使い分け。
7｜仕事での具体シーン（5選）
- たたき台作成 → 比較審査
3案を“狙い・長所・リスク・必要コスト”で整形。会議の冒頭5分で方向性が定まる。 - 要件の“言語化”
曖昧な要求を「必須／任意」「受入条件」「例外」まで分解。仕様の手戻りを減らす。 - 会議メモ → 決定事項の確定
議事録から「決定事項」「宿題」「期限」を抽出し、誰が“何をいつまでに”。 - 表の統一・比較
呼称ゆれ（社名・単位・型番）を正規化し、差額の理由を候補化。人が最終確認。 - 対外文書の“トーン合わせ”
同じ内容を、現場向け／役員向け／顧客向けに言い換え、温度と語彙を最適化。
8｜ミニ実験：7日で“使いこなし感”をつくる
- Day1：今週の会議体の“決定事項だけ”を抽出
- Day2：社内文書を「要点3つ＋リスク1つ」に圧縮
- Day3：既存手順を“NG例つき”で再記述
- Day4：2つの案を「採用条件」と「不採用条件」で比較
- Day5：メール文を受け手別に3バリエーション
- Day6：社内の用語ゆれ一覧を作成（正規化ルールを草案化）
- Day7：1週間の学びを「再現できる手順書」にまとめる
コツ：毎回プロンプトも保存。翌週の自分が最強の先生になります。
9｜“問いの深度”を上げる3ステップ
- 観点を足す：「コスト」「安全」「CS」の3観点で再評価して
- 根拠を掘る：「さきほどの結論、2つの根拠と反証を」
- 逆条件で試す：「あえて採用“しない”前提で論じて」
この“反復”が、AIとの対話を思考の筋トレに変えていきます。
10｜それでも心が動く理由
AIは模倣です。けれど、ときに私たちの盲点を撃ち抜きます。
無数の語りの中に沈殿した人の迷いと誠実さが、統計として立ち上がるから。
AIと向き合う時間は、自分の問いを磨く時間でもあります。
結び：鏡としてのAI、設計者としての私たち
生成AIは、あなたの問いの形に忠実な鏡です。
上手に問えば、上手に映す。曖昧に問えば、曖昧を返す。
だからこれからのキーワードは、“問いの設計”と“人の最終判断”。
AIが考える時代ではない。
AIと問いを設計し、一緒に考える時代。
私たちは、もうその入口をくぐり始めています。
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