# AIを学ぶ「地図」をつくりたい。全体像から学べる教育を考える こんにちは、しゅんすけです。 今日はこのテーマで話をしていこうかなと思います。 AIを学ぶ地図を作りたい 全体像から学べる教育を考える というテーマでVoicyを撮っていこうと思います。 今日は、AIを何からどこまで学ぶ 学びの地図を作りたいというテーマでお話をしていこうかなと思います。 今は結構AIを学ぶの大変じゃないかなと 正直個人的には思っているというのが今思っていることでございます。 どういうことかというと AIの使い方を学べる場所って結構たくさんありますよね。 動画もあるし、講座もある、本もあるし SNSを開けば新しい情報が次々と流れてきていると思っています。 でも、情報がたくさんあるってことと 自分が何を学べばいいか分かることって 実際ちょっと違うんじゃないかなと個人的に思っていて 思ってるんですよ。 例えば、まず何から始めればいいんだろうとか 一通り触ってみたけど、次何すればいいんだろうとか 新しいツールが出るたびに 全部覚え直さなきゃいけないのかな そんな迷いとかを減らすために AIを学ぶ全体像が見える地図みたいなものを作れないかな ってふとさっきね 思いついたところの構想をちょっと話をしておこうかなと思っています。 今日は構想の話なので まだ決めてないこととか 今話しながら言語化していきたいなってところもあるので 聞きながら思ったことを 皆さんの経験からも聞きながら考えていきたいなと思っている っていう趣旨で聞いていただければなと思っています。 まずはじめなんですけど 今、今ですね 今、AIを学ぶ中でどんなところに迷ってますか? 最初の問いです。 何から始めるかでも 仕事でどう使うかでもかまいませんので ぜひ何か意見とかコメントがあれば ぜひいただきたいなというところです。 いつでもいいので気が向いたらコメントいただければと思います。 僕の考えなんですけど まず、なぜ地図が欲しいと思ったかって話をします。 例えば、あるツールで あるAIツールで文章を書けるようになったとします。 操作も分かったし、質問をすれば返ってくる。 でもそこから自分の仕事にどう役立てるかとなると 正直別の難しさがありますよね。 何を頼めばいいのかとか どこまでの情報を渡していいのかとか 出てきた答えをそのまま使っていいのかなとか 操作方法だけでは答えが出せない場面が結構あると思うんですよね。 そういう時に、もっと勉強しましょうって言われても 正直何を勉強するのかが分からない時 動きにくいと思うんですよね。 いや、もっと勉強しましょうって言うけど 勉強しないとダメなんだろうなってのは分かるんだろうけど いやいや、でもどんどん情報出てくるし どんどんツールも変わるし 仕事も忙しいし 効率はしたいし、AIも使いこなせるようになりたいんだけど そんなことやってられないよね。 っていうのが正直あると思うんですよ。 地図があれば 地図ね スタート地点からレベルアップしていって 地図みたいな、例えば教育カリキュラムみたいな マイルストーンとかシラバス的なものがあれば 自分は今ここにいて やりたいことはこの辺りにあるから だったら次はこれを学ぶと良さそうだなとか もっと戦略的にね 考えられるようになるんじゃないかな って思ったって話。 そして地図には 今行かなくていい場所が分かる良さもあると思うんですよ。 例えば 僕がやりたいことのゴールに対する延長線上の地図に これはやらなくていい場所ってのが分かると思うんですよね。 例えば全員がプログラムを学ぶ必要があるのかとか 全員が自動化の仕組みを作れる必要があるのかとか それはその人が何したいかによってキャリアパスというか ラーニングパス 学習していくパスが違ってくる 道が違ってくると思うんですよね。 みんなはAIを使って 何ができるようになったらひとまず満足でしょうか ここが多分みんなそれぞれ違うんだろうな っていうのは僕は思うところなんですよね。 例えば仕事のメールが楽に書けることかもしれないし 調べ物が進むことかもしれない はたまた自分でサービスを作ることかもしれない 結構バラバラだと思うんですよ。 その目的に合わせて学ぶ範囲を選べるようにしないといけないんじゃないかな って思ってるっていうのは問題意識です。 3年か4年ぐらい僕ずっとAI触ってきてるんですけど その過程の中で結構いろいろ学習 学習というか本当に理解しようと思うと なんかしっかり体系立てて学ばないといけないなって感覚があって 地図に載せるとしたら何を載せるかの話なんですけど 今叩き台としてこんな5つの領域を考えています。 1つ目はまず1つ目ね AIの基本を知ること 基本ですね。AIの基礎みたいなところで AI基礎。AIの基本を知ることってことで 何が得意で何が苦手なのか 最もらしい答えでも間違ってる ハルシネーションですね。間違ってる可能性があることとか 入力する情報にも気を配る必要があることとか ここに関しては難しい専門用語をたくさん覚えるっていうよりは 使うときの判断の土台 チャットGPTの使い方みたいな感じですよね 企業研修とかでよくありがちな こういう情報は入れてはいけませんよとか AIが得意なのはこれでとか 苦手なのこんなやつですとかっていう話ですね 2つ目なんですけど 2つ目はAIと対話をすることです 自分が何をしたいのか どんな背景があるのか どんな形で答えてほしいのか それを伝えて帰ってきた答えを確かめる これが要は若干言い方を変えると プロンプト 調子の確認です 痛くなる前なら小さい情報 プロンプトですね ここがプロンプトですね プロンプト ここの部分がプロンプト 要はAIと対話をすること ここがいわゆる直近で言うとプロンプト研修みたいな AIとの質問の仕方とか ゴールの設定の仕方とか 帰ってきた答えをどうOKとするかみたいなところですよね この辺まではまだ体系だってというか それなりにあると思ってるんですけど 3つ目です 自分の仕事に使うことです 次はAIを自分の仕事に使うこと AIを自分の仕事に使うことです 文章を書く 調べ物をする 資料を作る みたいな自分の作業の中で どこにAIが入ると助かるのかを考えていく領域です プロンプトはわかると プロンプトこうやって書くんでしょ 実際に業務で使うとなった時に どこにどうやって使えばいいんだろうって話ですよね 例えば会議のメモを整理する場面を考えてみます ただ要約してと頼むこともできると思うし でも自分が本当に欲しいのは短い文章ではなくて 何が決まって誰が何を次にするのかかもしれない そうすると人それぞれ頼み方も結果の確かめ方も変わってきますよね ってところが自分の仕事で使うときどうやって使うか問題のところです ここまでが AIの基本を知ること AIと対話をすること 自分の仕事にどう使うかということ で大体この辺までが直近の研修の流れであると思うんですけど 最近もちょっと状況がまた変わっていて 4つ目です AIエージェントと働くこと 今はチャットGPTの時代はとうに終わっていて コーデックスとかクロードコード主流に大幅にチェンジしてるんですよね ここでいうAIエージェントはどういうものかというと 与えられた目的に対して複数の手順を進めたりツールを使ったりする仕組みをイメージしてください コーデックスとかクロードコードですよね 仕事を任せるようになると何を達成してほしいのか どこまで任せるのか どこで確認をするのかを決める必要が出てきます さっきの会議の例でいうと 決定事項を整理するところまでなのか 次の作業の下書きも作るのか 誰かに送る前に確認するのか 任せる範囲が広がるほどこうした決め事が結構大きくなってくると思います 要はここは今言ってる 巷で流行ってるクロードコード研修とか コーデックスの使い方研修とか AI社員を作りましょう研修とかっていう領域になってくると思います 次5つ目なんですけど 仕組みを作ること 仕組みを作ること AIエージェントが使えるのが分かったと 繰り返している作業を繋いだり 毎回同じ説明をしなくて進むようにしたりすること そして作った後も意図通りに動いているか確かめて改善していくこと こんな感じなんじゃないかなあと全体像ざっくり思ってるんですよね この5つを全員が1から5番まで順番に進む必要はないと思ってるんですけど 最低限1から5番までラーニングパスとして正しく整えたとすると こんな感じのピラミッド構造というか 積み上げていかないといけない知識及び教育ってのがあるよねって思うんですよね 逆に言うと1から5まで登らなくていいパターンもあると思うんです 例えば文章がAIを使って書けるようになればいい人もいれば 仕事の仕組みを作りたい人もいるし 実践している最中でベースの知識が足らないことに気づいて 基本に戻って学び直したくなることもあると思うんですよ そういう行き来ができる地図みたいなのがあるといいんじゃないかなと思って 今ふと思いついたから話をしています 質問なんですけど今聞いてる人がどれくらいいるかちょっとわからないんですけど 今の5つの中だとあなたはどこに一番興味がありますか 人それぞれレベルごとに違ってくると思うんですけど 今5つステージの話をしました AIの基本を知ること AIと対話をすること 自分の仕事に使うこと AIエージェントと働くこと 仕組みを作ること 今みなさんはどのフェーズにいてどのフェーズまで登りたいですか 多分みんなそれぞれ違うんですよね と思っております なんかぽくない?当てはまるんじゃないかな 次にその地図を 大きな地図はこんな感じだと思うんですけど どうやって実際に学べる教育にするか っていうのが結構問題だなと思っていて 乱立してるでしょ AI研修とかAI教育とか AIのコンテンツとか AIを教えますスクールだったりとか いろいろあると思うんですけど 全体像の図を 1枚作ればそれで全て解決するわけじゃないんじゃないかなと思っていて 地図を見てなるほどと思っても 最初の一歩目で止まることってありますよね だから地図と全体像はわかったんだけど 小さく学べるコンテンツだったり 小さく試せる課題をつなげたいんですよね 例えば具体例があった方がわかりやすいじゃん 具体例とかがないと何していいかもわからないと思うんですよね 例えば会議後の作業を少し楽にしたいという目的を置くとすると まず使っていい会議のメモを用意するじゃん AIに決定事項と担当を整理してもらって 元のメモと比べて抜け間違いがないことを確かめる そうは言うけどね そこで初めてこれは使えそう この部分は人が補う必要があるなってわかってくると思うんですよね もし会議で担当者が決まっていなかったら AIに推測させるのではなくて 担当を見てとわかることが大事かもしれないし アサインしないといけないよねって言って 誰かアサイン候補を出してもらうのもあるし ディティールの部分でいろいろ制御しないといけないな っていうのがわかってくると思うんです こういう小さな実践の中に 頼み方もあるし確認の仕方もあるし 仕事の理解ってのも入ってくるので 学びの節目も動画を全部見ただけでは結構完結しないんじゃないかなと思って 自分ごとの課題を一つ解決できたにおいた方がいいんじゃないかなと正直思ってます もちろん動画で学びやすい人もいれば文章で読みたい人もいると思うし 質問ができる場があると進めやすい人もいると思うんだけど どんな教材と支援を組み合わせるか 具体的に今から考えたいところなんですけど 例えば皆さんは教材を見た後実際に試すところで止まった経験とかありますかね 結構止まるんですよねみんな 逆に言うと講座受けたとしても最後までやらないパターンが結構多くて あれやってないよねとかね どこで止まってんだろうな時間がないのかなとかいろいろあるんですけど その時何があればみんな進めたのかなとか 具体的な例なのか質問できる相手なのか 強制的に時間をここで決めて一緒にやってあげた方がいいのか そのあたりもちょっと聞いてみたいですよね 全体像こんな感じで考えてるんですけど 正直下から順番にいくと AIの基本を知ることは多分どこの教育プログラムでも教えられることができると思ってるんですよね 次AIと対話することプロンプト経営も多分できるんじゃないかなと思ってます 自分の仕事に使うことここになってくると若干教えられる人と教えられない人が出てくるじゃん 次AIエージェントと働くことここになってくるともっと狭くなるんですよ AIエージェントって何ってところから始まって どういう風にAIエージェントは動いてるんだよ どんなものがないと正しく動けないんだよ ここら辺が結構激しいですよね 最後の仕組みを作ることまで行こうとすると 正直カリキュラム上で教えることは結構難しくなってくるわけですよ 結構難しいですよね 逆に言うとこれを教えられる人ってどこにいるんだろうって考えたとき かなりの専門領域というか複合領域の知識が必要になってきて 専門家がいろいろ広がっちゃうなと思っているってのが温度感です これをどうやって実際に学べる コンテンツおよびスクールじゃなくて 教育としてどうやって教えられるようにするか みたいなことを考えていかないといけないんじゃないかなと思っていて まあねむずいよね結構むずい それをどうやって実現していこうかな 例えば作るとしたらどういうものを作らないといけないのかな っていうところを今考えているんですけど 結構食べ打ちした結果ちょっと見ながら話をすると どれだったかな 何を教えないといけないかというと細かく言うと どれだったっけ 例えば ちょっと待って この全体像結構激しくて どこだったっけ なぜ難しいかって話なんですけど なぜ難しいか これ細かく説明すると 順番にいきますね 全体像としてはやらないといけないことは AIエージェント時代の仕事を学ぶ AIエージェント時代の仕事を学ぶ 民間の専門教育機関みたいな たてつけのところがいるんじゃないかなと思っていて コンセプトは AIと人が働く仕組みの全体像を理解して 自分の目指す役割を選んで 必要な能力を段階的に身につけられることを 達成しないといけないんじゃないかなと思っています そうするとこの約束を実現するためには 4つの機能が必要になってきて 例えば研究体系化 最新の情報を追わないといけないよね 最新の情報をキャッチアップしてテストして 使える状態に落とさないといけないよね R&D領域がいります そもそも最初に 教材カリキュラムの開発がいるじゃん そこがあって次に教育評価があった上で 教育者育成と品質管理みたいなことを やらないといけないとなるわけでしょ そうなってくると 大学や専門機関に 専門学校に近いような機能を持たないと 結構きついんですよね 体系化して段階的に学習する展開を 作ろうと思うと全体像を知るでしょ 学ぶ方向性を決めます 役割に必要な能力を身につける 現場で使い続ける他の人に教える こんなラーニングパスになると思います ってなってくると これを作るって結構むずくないかなと思っていて っていう話 ほぼほぼ教育機関になっちゃうんだよな っていうのが今日ね 話をしたかったことです 皆さんどう思いますかね 例えば AIの基礎みたいなところから ラーニングパス 今自分がどこのステージにいて どこまで学ばないといけなくて 逆に言うと どこを目指していて どこまで学ばないといけないから あとこんだけ学ばないといけないよね みたいに整理できてる方って どのくらいいるのかなとか そういうのがあるといいんじゃないかな ザックバランに意見があればお聞きしたいです っていうのが今日の話の趣旨でございました ちょっとざっと喋ったので 分かりにくい部分もあったかと思いますが ぜひぜひコメント等いただけると 嬉しいなと思っております それではまた次回お会いしましょう ありがとうございました