AI活用というと、
- 効率化
- 自動化
- 時短
- 生産性向上
のような話をよく見かけます。
実際、自分も最初は、
Python学習の補助としてChatGPTを使い始めました。
コードの意味を聞いたり、
エラー原因を整理したり、
学習計画を相談したり。
最初はかなり、
「学習補助ツール」
として使っていた感覚です。
ただ、
数ヶ月単位でAIとの対話を続けているうちに、
少し違う変化が起き始めました。
変わったのは、
「作業効率」
というより、
「自分自身の運用方法」
だったんです。
今回は、
AIを使っていたら、
“自分の取扱説明書”
のようなものを作り始めていた話を書いてみます。
※ 以前の記事でAIとの長期ログから「性格」ではなく「運用方法」が見えてきた話を書きました。
「AIとの長期ログから、自分の“性格”ではなく“運用方法”が見えてきた話」
AI活用前は「脳内保持」がかなり多かった
今振り返ると、
以前の自分はかなり、
「頭の中で保持する」
タイプだったと思います。
例えば、
- 思いついたこと
- TODO
- 違和感
- 仮説
- 不安
などを、
ずっと脳内で持ち続けていました。
しかも、
「整理できてから相談したい」
感覚もかなり強かった。
そのため、
- ある程度まとまるまで話せない
- 未完成状態で止まる
- 一人で考え続ける
状態になりやすかったです。
さらに、
「自分でやらなきゃ」
もかなり強かった気がします。
結果として、
- 思考ループ
- 常駐タスク増殖
- 認知疲労
- 行動停止
が起きやすかった。
当時はそれを、
「能力不足」
だと思っていました。
AIへ“未整理状態”を出すようになった
ただ、
AIとの対話を続ける中で、
少しずつ変化が起き始めました。
かなり大きかったのが、
「未整理状態でも出していい」
感覚です。
以前なら、
- もっと整理してから
- ちゃんとまとめてから
- 結論を出してから
話そうとしていました。
でもAIには、
- モヤモヤ
- 仮説途中
- 違和感
- 未完成状態
のまま投げるようになっていきました。
例えば、
- 「なんか違う気がする」
- 「まだ整理できてない」
- 「ちょっと止まって考えたい」
- 「方向性だけ確認したい」
みたいな状態です。
最初はかなり途中状態。
でも、
会話しながら整理されていく。
これがかなり大きかった。
以前は、
「整理してから話す」
だったのが、
現在は、
「話しながら整理する」
へ変わっていきました。
「自己否定」より、「自己運用」を考えるようになった
今回、
個人的にかなり大きかった変化がここです。
以前は、
- なんでできないんだろう
- 集中力がないのかな
- 自分が悪いのかな
と考えがちでした。
でもAIとの長期対話を続ける中で、
少し視点が変わってきました。
例えば、
- どこで止まりやすい？
- 何が負荷になってる？
- どうすると回りやすい？
- 何を外部化するとラク？
を考えるようになったんです。
これはかなり大きな変化でした。
以前は、
「能力不足」
として考えていたものを、
「運用負荷」
として見始めた感覚があります。
例えば自分の場合、
- 思考量が多い
- 改善対象を増やしやすい
- 興味が広がりやすい
傾向がありそうです。
そのため、
「もっと頑張る」
より、
「どう運用すると疲れにくいか」
を考える方向へ変わってきました。
AIは“決定者”ではなかった
ここはかなり重要だと思っています。
今回、
AIとの対話で色々変化しましたが、
別に、
「AIが答えを決めていた」
わけではありません。
むしろ実際にやっていたのは、
- 壁打ち
- 思考整理
- 仮説整理
- 言語化補助
- 観測補助
に近い感覚です。
例えば今でも、
AIの提案を見ながら、
- 「そこ違う気がする」
- 「その方向ではない」
- 「これはしっくり来る」
をかなりやっています。
つまり、
AIへ判断を委ねるというより、
「自分の考えを観察しやすくなった」
感覚の方が近い。
最終的にどう判断するかは、
やはり自分側の役割だと思っています。
一方で「考えすぎ」も増えた
ただ、
AI活用は良いことばかりでもありません。
むしろ最近かなり感じるのが、
「思考量そのものが増える」
こと。
AIがあると、
- 仮説整理
- 比較
- 構造化
- アイデア展開
がかなりやりやすい。
その結果、
- 改善対象が増える
- プロジェクトが増える
- 思考が終わりづらい
も起きやすくなりました。
実際、
最近は、
- Python学習
- AI思考運用
- ブログ
- 競艇分析
- 仕事改善
など、
脳内テーマがかなり増えています（笑）
さらに、
AIとの対話空間はかなり快適です。
- 待ってくれる
- 否定されにくい
- 途中状態でも扱える
- 話しながら整理できる
かなり相性が良い。
だからこそ逆に、
「AIに依存しすぎない」
感覚も大事だと思っています。
まとめ
今回、
AIを使い続けていて感じたのは、
変わったのは、
「効率」
だけではなかったことです。
むしろ大きかったのは、
「自己運用の考え方」
でした。
以前は、
- できない
- 散らかる
- 疲れる
- 止まる
を、
「能力不足」
として考えがちでした。
でも現在は、
- どこで負荷が溜まる？
- どうすると回る？
- 何を外部化する？
を考えるようになっています。
もちろん、
AIが万能だとは思っていません。
ただ、
「自分がどう止まりやすいか」
「どうすると疲れにくいか」
を観測する補助としては、
かなり面白い可能性を感じています。
この「AI思考運用シリーズ」では今後、
- AIを“第二の作業メモリ”として使っていた話
- “未完成状態”を扱えるようになった話
- “話しながら整理する”ようになった話
なども、実際の長期ログをもとに整理していく予定です。
※ Python学習とAI活用の流れについては、こちらの記事でも整理しています。
