生成AIを使いこなすために必要な能力 「論理的思考・要素分解」
先日Xを見ていたら、下記のような投稿を見つけました。
生成AIを扱うためのハードルとして、「こんな事やりたい」を分解してステップにできないという現象がある。 状態は語れるけどプロセスにできない。 状態遷移のためのアクションを定義できない。 論理的思考、要素分解、といったような能力。
確かにそうだなと思うところがあったので、生成AIともやりとりしつつ、論理的思考・要素分解について記しておくことにします。
ステップに分解してもらう
下記は生成AIに問いかけたプロンプトです。
初学者が生成AIを扱うためのハードルとして、下記の問題があります。 - 「こんな事やりたい」を分解してステップにできないという現象。 - 状態は語れるけどプロセスにできない。 - 状態遷移のためのアクションを定義できない。 論理的思考、要素分解、などの訓練がないと、やりたいことを小さく分解できない問題です。 論理的思考や要素分解について解説しつつ、それらを身につける方法、アイデア、学習ステップをわかりやすく出力して
今回はo1を選びました。
下記が生成AI (ChatGPT o1) での出力です。
ChatGPT o1による分解
以下では「やりたいこと」を小さく分解し、プロセスやアクションを定義できるようにするための考え方・練習方法・学習ステップを「論理的思考」や「要素分解」という観点からまとめます。初心者でも理解しやすいよう、順序を追って解説していきます。
1. 論理的思考・要素分解とは？
1-1. 論理的思考とは
論理的思考とは、「筋道を立てて考え、矛盾のない結論を導く思考方法」です。
具体的には「因果関係」「前後関係」「前提と結論の整合性」などを意識して、物事を整理します。
1-2. 要素分解（分解思考）とは
要素分解とは、「大きい課題」や「曖昧なやりたいこと」を複数の小さなパーツ（要素）に分割して把握する思考方法です。
たとえば「AIでイラストを生成したい」という要望を「何をどのように生成したいのか」「そのために必要なデータやツールは何か」「技術的・時間的な制約は何か」という複数の要素に分けて、それぞれを整理していくイメージです。
2. なぜ分解ができないのか？
2-1. “状態” は語れても “プロセス” に落とし込めない
「こういう状態（完成イメージ）になったらいいな」というゴールはぼんやりイメージできるが、そこへ行くまでの具体的な手順が見えない。
原因
プロセス（具体的な方法）を考える前に、ゴールだけに意識が集中してしまう。
分解して考える習慣や訓練が不足している。
2-2. 状態遷移のためのアクションが定義できない
「今の状態(A)」から「理想の状態(B)」へどう移行すればいいかがわからない。
原因
AからBへの差分が不明確だったり、段階を踏んで進めるイメージが持てない。
3. 論理的思考や要素分解を身につけるメリット
手戻りが減る
最初に必要な手順が整理されているので、やり直しや検討不足が減り、作業効率が上がる。
プロンプト作成などで役立つ
生成AIに入力するプロンプトを作るとき、要素に分解して考えると「目的」「条件」「欲しい表現」が明確になりやすい。
コミュニケーションが円滑になる
「何を」「なぜ」「どうするのか」が整理されるため、他者とのやり取りがスムーズ。
4. 論理的思考・要素分解を身につけるための方法・アイデア
4-1. 具体例から始めてみる
はじめから抽象度の高いテーマ（例：AIで高度な分析をしたい）に取り組むと難しいので、もっと身近な例から始めます。
例：「明日のお弁当を作りたい」「週末に部屋を片付けたい」
これらの「やりたいこと」を「いつまでに」「どこまで」「どんな手順で」やるかを考える練習をする。
4-2. WhyとHowを繰り返す
Why（なぜ）：目的や理由を自分に問う。
例：「なぜ今これが必要なのか？」
How（どうやって）：目的に到達するための手段・プロセスを考える。
例：「どうやって準備すればいいのか？」
WhyとHowを何度か繰り返すことで、課題の構造や目的、必要なステップが見えやすくなる。
4-3. MECE(ミッシー)を意識する
MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）
「漏れなくダブりなく」要素を並べるという考え方。
例：プロジェクトを進めるうえで、必要となる要素(メンバー、スケジュール、予算、情報収集、ツール等)を一通り洗い出す。
4-4. 構造化されたテンプレートを使う
テンプレート例1：入力 → 処理 → 出力
AIに何かをさせたいときは、「入力(プロンプト)」「どんな処理が必要か」「最終的にどんな出力が欲しいか」を順番に書き出す。
テンプレート例2：現状 → 課題 → 解決策 → 行動計画
現在の状況と理想の状態の差分を明確化して、必要な行動を洗い出す。
5. 学習ステップと練習方法
ステップ1. 「目的とゴール」を言語化する
何がしたいのかを一文で書き出す。
例：ChatGPTでアイデア出しをしたい。
その結果、どうなっていたいのかゴールをイメージする。
例：集まったアイデアを元に新商品企画書のたたき台を作りたい。
ステップ2. ゴールに至るための要素を洗い出す
ゴールに必要な要素を箇条書きする
例：
ChatGPTへの入力内容（どんな情報を渡すか）
自分で決めておくべき前提（ターゲット層・商品のテーマなど）
出力の期待水準（何文字くらい？ どんなトーン？）
なるべく「MECE」を意識して、足りない要素がないかチェックする。
ステップ3. 各要素をさらに小さいステップに分解する
要素ごとに「何から始めるか」「どの順番でやるか」「どのツールを使うか」を書き出す。
例：
ターゲット層を想定して、基本的な仮説を立てる
AIへの指示内容を下書きしてみる
実際に入力して出力を確認
必要に応じてプロンプトを修正
作業内容が具体的になり、行動に移しやすくなる。
ステップ4. 具体的な行動計画に落とし込む
「タスク名」と「締切 or タイミング」を書く
「具体的にどこで、誰が、何を使ってやるのか」を明確化する
出来上がったリストを見直して、漏れや過剰を確認する
6. さらに論理的思考を鍛えるためのトレーニング
日常の小さな課題を分解してみる
例：料理レシピを見ながら「このプロセスはなぜ必要か？」「他にどんな工夫があるか？」などを考えてみる。
マインドマップなどのツールを使って可視化
頭の中で曖昧に考えず、マインドマップやチャートに書き起こすことで、要素分解がしやすくなる。
他人の分解事例を参考にする
書籍・ブログなどで、問題解決プロセスや企画立案プロセスが細かく解説されているものを見て、どのように要素を整理しているか学ぶ。
実際に人に説明してみる
自分の考えを他者に話す過程で「論理の飛躍」「抜け・漏れ」に気づきやすくなる。
7. AIを活用する際のヒント
プロンプトの「要素分解」を先に行う
どんな目的でAIを使うか、具体的にどんな情報が欲しいかを小分けに書き出す。
例：「製品のターゲット層」「製品の特徴」「デザインテーマ」「販売戦略」などに分けて質問する。
段階的プロンプト（チェーン・オブ・ソート）
一度に最終結論を求めるのではなく、STEP1 → STEP2 → STEP3 と段階を踏んでAIに質問し、回答を積み重ねていく。
例：
「現状の課題を整理して」
「その課題へのアプローチをリストアップして」
「各アプローチのメリット・デメリットを教えて」
「その中で最適な方針をアドバイスして」
出力した感想
ChatGPT 3.5から使っている身としては、やりたいことをステップに分解して指示するというのを当たり前のように行なっていました。
一方で今から生成AIに触れようとすると、例えば o1やo3-miniなどから入ろうとすると、生成AI側でステップに分解してくれるので、指示としての必要性は薄まってくると思われます。
逆にいうと、どのようなプロセスで構築されているかもわからなくなってしまうということ。
ロジカルシンキング、ロジック思考、などとも言いますが、帰納法、演繹法というのを知らないで使ってしまうと、
「AIすごいなぁ」
という感想に留まってしまうリスクがあります。
AIに使われるのではなく、AIを使いこなす側として、論理的思考、物事を小さく分ける、分解するというのは、日頃から訓練しておきたいものです。
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