AI時代に必要な「考える力」とは？ChatGPTが答えを出してくれる時代に人間が身につけるべき能力

「分からないことがあればChatGPTに聞けばいい。」

「文章もAIが書いてくれる。」

「プログラムもAIが作ってくれる。」

「アイデアまでAIが考えてくれる。」

生成AIが急速に進化したことで、私たちの仕事や勉強の方法は大きく変わり始めています。

以前なら、分からないことがあれば検索して、複数のWebサイトを読み、自分で情報を整理する必要がありました。

文章を書くときも、白紙の状態から構成を考え、一文ずつ書いていく必要がありました。

しかし現在はChatGPTへ質問すれば、数秒で答えが返ってきます。

ブログの構成も作ってくれる。

メールも書いてくれる。

コードも書いてくれる。

企画も考えてくれる。

そうなると、一つの疑問が生まれます。

「AIが考えてくれるなら、人間は考えなくてもいいのでは？」

しかし、私はむしろ逆だと思います。

AIが答えを簡単に作れるようになったからこそ、

人間の「考える力」は、これまで以上に重要になる

のではないでしょうか。

なぜならAIは答えを出してくれますが、

何を質問するのか。

どの答えを採用するのか。

その情報は正しいのか。

自分の目的に合っているのか。

実際に行動するのか。

を最終的に決めるのは人間だからです。

今回は、AI時代に必要になる「考える力」とは何なのか、ChatGPTやWeb制作、仕事での具体例を交えながら詳しく考えていきます。

AI時代の「考える力」は、全部自分で答えを出すことではない

まず最初に、「考える力」の意味を整理しておきましょう。

考える力というと、

「AIを使わず、自分の頭だけで答えを出す力」

をイメージする人もいるかもしれません。

しかし、これからは少し考え方を変える必要があります。

電卓があるのに、すべて暗算する必要はありません。

検索エンジンがあるのに、すべての情報を暗記する必要もありません。

同じように、AIがあるならAIを使えばいいのです。

重要なのは、

AIを使わないことではなく、AIを使っても最後まで自分で考えること。

例えばChatGPTに、

「このサービスのメリットとデメリットを教えて。」

と質問します。

AIが10個のポイントを出してくれました。

そこで、

「分かった。」

で終わるのではありません。

自分の場合はどれが重要？

この情報は最新？

他の選択肢は？

本当にこのデメリットは問題？

自分の目的には合っている？

と考えます。

AI時代の考える力とは、

答えをゼロから作る力だけではなく、AIが出した答えを材料として判断する力

でもあります。

なぜAI時代に「考える力」が重要になるのか？

理由は単純です。

AIによって、

答えを作ること自体のコストが大きく下がったから

です。

例えば、

「Web制作会社のキャッチコピーを30個考えて。」

とChatGPTへお願いすれば、短時間で大量の案を出してくれます。

以前なら30個考えるだけでも大変でした。

しかし、AIなら簡単です。

すると人間側の仕事は、

「30個考えること」

から、

「30個の中からどれを選ぶか」

へ移ります。

選ぶためには考えなければいけません。

誰に届ける？

会社の特徴は？

競合との違いは？

ブランドイメージに合っている？

分かりやすい？

記憶に残る？

こうした判断が必要です。

AIが選択肢を増やしてくれるほど、

人間には選択する力が必要になる

ということです。

考える力1｜「何を聞くべきか」を考える力

AI時代に最初に必要になるのが、

問いを作る力

です。

ChatGPTは質問されたことには答えてくれます。

しかし、

「あなたは本当は何に困っていますか？」

を常に完璧に理解してくれるわけではありません。

例えば、

「Webサイトのアクセスを増やす方法を教えて。」

と質問できます。

しかし本当の目的が、

問い合わせを増やしたい。

採用応募を増やしたい。

商品の売上を増やしたい。

会社の認知度を上げたい。

では、必要な施策が変わります。

つまり、AIへ質問する前に、

「自分は何を解決したいのか？」

を考える必要があります。

良い答えを得るためには、良い問いが必要です。

考える力2｜問題そのものを疑う力

仕事では、

「言われた問題」

と、

「本当に解決すべき問題」

が違うことがあります。

例えばクライアントから、

「Webサイトのデザインを新しくしたい。」

と言われたとします。

そのまま受け取れば、

デザインをリニューアルする。

という仕事になります。

しかし、一度考えてみます。

なぜデザインを変えたい？

問い合わせが少ない？

採用応募が来ない？

スマホで使いにくい？

情報が古い？

更新できない？

実は問題がデザインではない可能性があります。

このとき重要なのが、

「本当にそれが問題なのか？」

と考えることです。

AIに答えを求める前に、問題設定そのものを確認する。

これは非常に重要な「考える力」です。

考える力3｜情報をそのまま信じない力

ChatGPTは非常に便利ですが、回答が常に正しいとは限りません。

間違った情報。

古い情報。

存在しない情報。

不正確な数字。

誤解を招く説明。

などが含まれる可能性があります。

そのため、

「ChatGPTが言ったから正しい。」

と考えるのは危険です。

これはAIだけではありません。

SNS。

YouTube。

ブログ。

ニュース。

検索結果。

人から聞いた話。

どの情報にも共通します。

重要なのは、

「本当にそうなの？」

と一度考えることです。

公式情報は？

情報源は？

いつの情報？

他の資料ではどう書かれている？

数字の根拠は？

重要な判断ほど確認する。

AI時代には、情報を集める能力より、

情報を疑い、確認する能力

が重要になる場面が増えていきます。

考える力4｜複数の答えを比較する力

AIを使う大きなメリットの一つは、

複数案を簡単に作れること

です。

例えばWebサイトのキャッチコピーなら、

「10案ください。」

と依頼できます。

さらに、

「もっと親しみやすく10案。」

「高級感を出して10案。」

「短くして10案。」

と追加できます。

すぐに30案できます。

しかし、候補が増えるほど重要になるのが、

比較する力です。

A案は分かりやすい。

B案は印象に残る。

C案は会社らしい。

D案は検索キーワードを含んでいる。

このように比較します。

AI時代には、

一つの答えを出す能力より、複数の答えから適切なものを選ぶ能力

が重要になります。

考える力5｜「なぜ？」を繰り返す力

考える力を鍛える非常に簡単な方法があります。

それが、

「なぜ？」と質問すること

です。

例えば、

「このWebサイトは問い合わせが少ない。」

なぜ？

↓

問い合わせボタンが分かりにくい。

なぜ？

↓

ページ下部にしかない。

なぜ？

↓

デザイン制作時に導線設計を十分考えていなかった。

というように掘り下げます。

最初に見えている問題だけを解決しても、根本的な改善にならない場合があります。

AIを使う場合も同じです。

ChatGPTの回答に対して、

「なぜそう考えたの？」

「その理由は？」

「他の可能性は？」

「反対意見は？」

と聞いてみます。

AIを、

答えを出す機械ではなく、思考を深める相手

として使うことができます。

考える力6｜仕事を分解する力

前回の記事「AIに任せる仕事、人がやる仕事」でも紹介しましたが、AI時代には仕事を分解する能力が重要です。

例えば、

「Webサイトを作る。」

という大きな仕事があります。

これを、

ヒアリング。

競合調査。

サイト構成。

ワイヤーフレーム。

文章作成。

デザイン。

コーディング。

WordPress構築。

テスト。

公開。

運用。

に分解します。

さらに文章作成なら、

ターゲット決定。

伝える内容整理。

見出し。

下書き。

校正。

SEOタイトル。

メタディスクリプション。

と分けられます。

ここまで分解できれば、

AIに任せる部分。

人が担当する部分。

自動化できる部分。

外注する部分。

が見えてきます。

つまり、

考える力とは、複雑な問題を小さくする力

でもあります。

考える力7｜目的から逆算する力

仕事をしていると、いつの間にか、

「作業すること」

そのものが目的になることがあります。

例えば、

毎週ブログを書く。

毎日SNSを更新する。

アクセス解析レポートを作る。

会議をする。

しかし、本来はそれぞれ目的があるはずです。

ブログを書く。

↓

検索から問い合わせを増やす。

SNSを更新する。

↓

認知を広げる。

レポートを作る。

↓

改善点を見つける。

会議をする。

↓

意思決定する。

AI時代には作業が簡単になるからこそ、

「そもそも何のためにやっている？」

を考える必要があります。

AIを使えばブログを大量に作れます。

しかし目的が曖昧なまま100記事作っても、成果につながるとは限りません。

考える力8｜「やらないこと」を決める力

AIを使うと、できることが一気に増えます。

ブログも作れる。

動画台本も作れる。

SNS投稿も作れる。

画像も作れる。

資料も作れる。

コードも書ける。

すると、

「あれもやろう。」

「これもやろう。」

となります。

しかし時間は有限です。

AIで作業が速くなっても、やることを増やし続ければ忙しさは変わりません。

そこで重要になるのが、

やらないことを決める力

です。

今一番重要なのは何？

成果につながるのは何？

今やる必要がある？

AI化する必要がある？

やめても問題ない？

効率化よりも、

そもそも不要な仕事をやめる方が効果が大きい

こともあります。

考える力9｜AIに任せるべきか判断する力

何でもAIを使えばいいわけではありません。

例えば自分なら30秒で書ける文章を、

ChatGPTへ説明する。

回答を待つ。

文章を確認する。

修正する。

と5分かけていたら意味がありません。

逆に30分かかる文章の下書きを5分にできるなら、大きな効果があります。

そこで、

この仕事はAIを使った方が速い？

品質は上がる？

確認に時間がかからない？

情報をAIへ渡して問題ない？

自分でやった方が早くない？

と考えます。

AI時代には、

AIを使う能力だけではなく、AIを使わない判断

も必要です。

考える力10｜AIの答えを自分の状況へ変換する力

ChatGPTから、

「売上を増やす方法」

を聞けば、さまざまな方法が出てきます。

SNS。

SEO。

広告。

営業。

紹介。

メルマガ。

動画。

しかし、すべての会社に同じ方法が合うわけではありません。

例えば、

予算。

社員数。

顧客層。

商品。

地域。

現在の売上。

社内スキル。

によって変わります。

AIの回答は、

一般的な答え

であることがあります。

そこから、

「自分の場合はどう？」

と変換する必要があります。

この能力がないと、

AIから良いアイデアをもらっても実際の仕事へ落とし込めません。

考える力11｜仮説を作る力

仕事の改善では、

「もしかすると、これが原因では？」

という仮説が重要です。

例えば問い合わせが少ない。

そこで、

問い合わせボタンが分かりにくいのでは？

入力項目が多すぎるのでは？

料金が分かりにくいのでは？

実績が少ないのでは？

アクセス自体が少ないのでは？

という仮説を作ります。

AIに、

「問い合わせが少ない原因を20個出して。」

と依頼することもできます。

しかし、その中から、

「このサイトの場合はこれが怪しい。」

と判断するのは人です。

仮説を作る。

↓

試す。

↓

結果を見る。

↓

修正する。

この繰り返しが改善につながります。

考える力12｜正解がない問題に向き合う力

学校の問題には正解があります。

しかし仕事には、

正解が一つではない問題

がたくさんあります。

例えば、

このデザインでいい？

この価格でいい？

このサービスを始める？

この人を採用する？

この案件を受ける？

転職する？

AIへ聞けば、メリット・デメリットを整理してくれます。

しかし最終的には、

自分が何を大切にするか。

どこまでリスクを取れるか。

将来どうしたいか。

によって答えが変わります。

AI時代に必要なのは、

正解を暗記する力だけではなく、

正解がない中でも判断する力

です。

考える力13｜短期と長期を分けて考える力

AIを使えば短期的には仕事が速くなります。

しかし、

「今、速くなること」

だけで判断すると問題が起きる場合があります。

例えばプログラミング学習。

分からないコードを全部AIに書いてもらえば、今は速い。

しかし半年後、

自分で何も判断できない。

という状態になる可能性があります。

短期：

AIに任せれば速い。

長期：

自分のスキルが育たない可能性がある。

この両方を考えます。

そこで、

AIにコードを書いてもらう。

↓

コードの意味を説明してもらう。

↓

自分でも書いてみる。

という使い方をします。

今の効率と将来の成長を同時に考える。

これも重要な思考です。

考える力14｜相手の立場から考える力

仕事は自分一人では完結しません。

クライアント。

ユーザー。

上司。

同僚。

取引先。

さまざまな人が関わります。

例えばWebサイトなら、

「自分が作りたいデザイン」

だけを考えるのではなく、

ユーザーは見やすい？

クライアントは更新しやすい？

スマホでも使いやすい？

初めて見る人にも意味が伝わる？

と考えます。

AIへ、

「この文章を初心者の立場からレビューしてください。」

と依頼することもできます。

AIを使って、

自分とは違う視点を増やす

こともできます。

考える力15｜行動につなげる力

どれだけ考えても、行動しなければ結果は分かりません。

AIを使うと、

アイデア。

改善案。

戦略。

勉強方法。

営業方法。

などを無限に出せます。

すると逆に、

「情報だけ増えて何もやっていない。」

という状態になることがあります。

そこで、

「まず何をする？」

まで決めます。

例えば、

問い合わせを増やしたい。

↓

AIに改善案を出してもらう。

↓

20案出る。

↓

3案に絞る。

↓

最も簡単な1案を今日実行する。

↓

1週間結果を見る。

このように、

考える→決める→行動する→確認する

までが一つの流れです。

ChatGPTを「答えを聞く道具」から「一緒に考える道具」へ

ChatGPTの使い方を少し変えるだけで、考える力を鍛えることもできます。

例えば、

「答えを教えて。」

だけではなく、

「考えられる選択肢を5つ出してください。」

「それぞれのメリット・デメリットを比較してください。」

「この案の問題点を指摘してください。」

「反対の立場から意見を出してください。」

「私が見落としている可能性を教えてください。」

「判断するために必要な情報は何ですか？」

「この考えに対して質問をしてください。」

と使います。

するとChatGPTは、

答えを代わりに出す存在

ではなく、

自分の思考を広げる存在

になります。

AIに考えてもらうほど、人間は「判断」に時間を使える

AIにアイデア出しを任せる。

AIに文章の下書きを任せる。

AIに比較表を作ってもらう。

AIに情報整理を任せる。

そうすると、人間は考えなくなるのでしょうか？

必ずしもそうではありません。

むしろ、

作業時間が減る。

↓

考える時間が増える。

という使い方もできます。

例えば今まで、

資料作成に3時間。

内容を考える時間30分。

だった仕事を、

AIで資料作成1時間。

内容を考える時間2時間。

に変える。

こちらの方が、仕事の質が高くなる可能性があります。

AIによって削るべきなのは、

「考える時間」ではなく「考えなくてもできる作業時間」

なのかもしれません。

Web制作で必要になる「考える力」

Web制作でも、AIによって作業は大きく変わっています。

HTML。

CSS。

JavaScript。

PHP。

文章。

画像。

構成。

AIで作れるものが増えました。

だからこそ、

「コードを書ける。」

だけではなく、

なぜこのサイトを作る？

誰が見る？

どんな導線にする？

どの技術を使う？

このコードは安全？

更新しやすい？

クライアント自身で運用できる？

アクセスを増やした後どうする？

と考えられることが重要です。

例えばAIが完璧なHTMLを書いてくれても、

「何を作るべきなのか」

が間違っていれば成果にはつながりません。

これからのWeb制作者には、

制作力＋AI活用＋考える力

が求められるでしょう。

AI時代に「考える力」を鍛える7つの習慣

では、どうすれば考える力を鍛えられるのでしょうか。

特別なトレーニングをしなくても、日常の仕事で練習できます。

1．すぐ答えを見る前に自分の考えを一つ出す

AIへ質問する前に、

「自分ならこう思う。」

と一度考えます。

その後AIと比較します。

2．AIの回答に「なぜ？」と聞く

回答だけで終わらず、

「なぜそうなるの？」

と理由まで確認します。

3．必ず複数案を出してもらう

一つの答えを正解だと思わず、

3案。

5案。

10案。

と候補を作ります。

4．反対意見も聞く

「この案に反対する立場なら、どんな問題を指摘しますか？」

と聞きます。

自分の考えを別の角度から確認できます。

5．最後は自分で決める

AIにおすすめを聞くことは問題ありません。

しかし、

なぜそれを選んだのか。

を自分の言葉で説明できるようにします。

6．実際に試す

考えただけで終わらせません。

小さく試します。

結果を見ます。

7．結果を振り返る

うまくいった？

なぜ？

失敗した？

なぜ？

次はどうする？

この繰り返しが、考える力につながります。

「AIを使うと考える力が落ちる」は使い方次第

AIについて、

「ChatGPTばかり使っていると考えなくなる。」

という意見もあります。

確かに、

分からない。

↓

すぐAIへ聞く。

↓

回答をコピー。

↓

終了。

という使い方だけなら、自分で考える機会が減る可能性があります。

しかし、

自分で考える。

↓

AIに聞く。

↓

比較する。

↓

違いを考える。

↓

追加質問する。

↓

自分で決める。

という使い方なら、AIによって思考を広げることもできます。

つまり問題は、

AIを使うことではなく、AIに思考まで丸投げすること

です。

AI時代に価値が高まるのは「答えを知っている人」だけではない

以前は、

知識をたくさん持っている。

正しい答えを知っている。

こと自体が大きな強みでした。

もちろん現在も知識は重要です。

しかしAIによって、答えへアクセスする速度が大きく変わりました。

これからは、

何を調べる？

何を質問する？

どの情報を信じる？

どれを選ぶ？

どう組み合わせる？

どう使う？

という能力も重要になります。

つまり、

「答えを知っている人」から「答えを使える人」へ。

求められる能力が少しずつ変化しているのではないでしょうか。

AI時代の考える力は「問い→AI→判断→行動→改善」

AI時代の思考をシンプルに整理すると、

問いを作る
↓
AIを使う
↓
回答を確認する
↓
比較する
↓
自分で判断する
↓
行動する
↓
結果を見る
↓
改善する

という流れになります。

AIはこの中の、

情報整理。

アイデア。

比較。

下書き。

などを高速化できます。

しかし、

問い。

目的。

最終判断。

行動。

責任。

は人間側に残ります。

この流れを理解していると、

AIを使いながら考えることができます。

まとめ｜AIが考えてくれる時代だからこそ「考える人」になる

今回は、AI時代に必要な「考える力」について紹介しました。

AI時代の考える力とは、

AIを使わずに全部自分で答えを出すことではありません。

AIを使いながら、

・何を質問するか考える
・本当の問題を見つける
・情報をそのまま信じない
・複数案を比較する
・「なぜ？」を考える
・仕事を分解する
・目的から逆算する
・やらないことを決める
・AIを使うべきか判断する
・AIの回答を自分の状況へ置き換える
・仮説を作る
・正解がない問題でも判断する
・短期と長期を分けて考える
・相手の立場から考える
・最後は行動する

といった力です。

ChatGPTは非常に便利です。

分からないことを教えてくれます。

文章も作ってくれます。

アイデアも出してくれます。

コードも書いてくれます。

しかし、

「何を聞くべきか」

まで完全に任せることはできません。

そして、AIから返ってきた答えを、

使うのか。

使わないのか。

修正するのか。

別の方法を選ぶのか。

最終的に判断するのは人間です。

だからこそ、AIが進化すればするほど、

考える必要がなくなるのではなく、考える場所が変わる

のだと思います。

これまでは、

「どうやって作る？」

を考える時間が多かった。

これからは、

「そもそも何を作る？」

「なぜ作る？」

「誰のために作る？」

「この方法でいい？」

「もっと良い方法はない？」

を考える時間が増えていく。

AIに作業を任せられるようになった分、人はより上流の部分を考えられるようになります。

そして、ここで大切なのは、

AIから答えをもらうことをゴールにしないこと。

AIの答えを見る。

考える。

疑う。

比較する。

自分で決める。

実際にやってみる。

結果を見る。

また考える。

この繰り返しです。

AI時代に強い人は、

AIより多くの知識を暗記している人でも、

AIより速く文章を書ける人でもないかもしれません。

AIを上手に使いながら、

「自分はどう考えるのか？」

を持てる人です。

AIが答えを出してくれる時代だからこそ、

答えをそのまま受け取る人ではなく、

答えを材料にして、さらに考えられる人になる。

それが、これからのAI時代に必要な「考える力」ではないでしょうか。