ウェルカムコールの後半で印象に残ったのは、**「エビデンスに基づく楽観主義(evidence-minded optimism)」**という考え方です。
選択肢があふれる今、AIとの向き合い方は「科学者のように進める」のがよい。これは教育者に向けた話でしたが、どんな仕事にも、自分自身の成長にもそのまま当てはまると感じました。
■ 科学者のように進める4ステップ
- 根拠に立ち返る：「AIがすごいか」ではなく、「そもそも何が効果的か」という確かな知見から出発する
- 問いを立てる：「この場面で、何が良くなるべきか?」とシンプルに問う
- 小さく試す：変えるのは一つだけ
- 変化に気づき、判断する：続ける・修正する・やめるを選ぶ
そして大切なのは、「活動量より効果」。たくさん使っていることと、成果が出ていることは別物です。求めるのは「使った証拠」ではなく「理解した証拠」です。
ここから、私が考えたことを3つ書きます。
① 小さな変化は、ひとりでは気づけない
4ステップの中で一番難しいのは「変化に気づく」ことだと思います。大きな変化なら誰でも分かりますが、日々の微々たる変化や目に見えない変化は、自分ひとりではまず見落とします。本来は他者の視点が必要ですが、いつも誰かに見てもらえるわけではありません。
そこで生成AIを使えるのではないかと考えています。問いを立て、小さく試し、その過程を日々ジャーナリングして記録に残す。その記録をAIに「こういう視点で分析して」と渡すことで、自分では見えていなかった小さな変化を捉えられるようになるはずです。
② 「とりあえず使う」は犬の道
「活動量より効果」という言葉で思い出したのが、安宅和人さんの『イシューからはじめよ』にある「犬の道に走らない」という考え方です。量をこなすことで成果を出そうとせず、本当に効く一点に力を注ぐ。『エッセンシャル思考』の「より少なく、しかしより良く」にも通じます。
AIも同じで、ただひたすら使うのではなく、「これは自分の目的に対して本当に効果的か?」と問い続けることが大事だと感じました。
③ 「理解した証拠」は、言語化で自分にも見える
「使った証拠」ではなく「理解した証拠」。つまり、自分の知識やスキルが実際にどう伸びたのかを見ることです。ここでも他者の視点は欠かせませんが、それだけでなく、自分で自分を俯瞰する「メタ認知」も必要です。
その助けになるのも、やはり言語化とジャーナリング、そして生成AIだと思います。書くことで自分の変化に気づき、AIとの対話で視点を広げる。それが、より良い方向へ一歩ずつ進むための習慣になると考えています。
■ おわりに
AIは「使うこと」自体が目的になりやすい道具です。だからこそ、「何が変わったか」「何を理解したか」に目を向け続けたい。これは教育の現場に限らず、働く人すべてに共通する姿勢だと思います。
#Microsoft #生成AI #学び続ける #メタ認知 #ジャーナリング
- 安宅和人『イシューからはじめよ ― 知的生産の「シンプルな本質」』英治出版、2010年
- グレッグ・マキューン著、高橋璃子訳『エッセンシャル思考 ― 最少の時間で成果を最大にする』かんき出版、2014年
- Microsoft Elevate Educator Expert
https://www.microsoft.com/en-us/education/blog/2026/05/microsoft-elevate-for-educators-advanced-recognition-application-guide-2026-2027/
📷写真は、広島県広島市紙屋町の路面電車の駅。🚃
