AI

高輪ゲートウェイシティの大階段事故を見て「あの失敗と同じだ」と思いました。現役時代に何度も目にしてきた構造です。効率化・デジタル化が進むほど、誰も現物を見なくなる。その先に何が起きるかを、体験から話します。

AIを使おうとしたのに、情報収集だけが増えて、結局元に戻る。その原因は「知識不足」ではありません。「何を整理したいのか」がまだ見えていないだけです。止まる場所が分かると、AIは一気に使いやすくなります。

「電子化したのに、なぜ逆に遅くなるの？」成田空港の行列が映し出したのは、道具より先に持つべき「考え方の地図」の欠如でした。AI活用で同じ罠にはまっていた私が、現役時代の経験から気づいた「問題解決の順番」をお話しします。

AIに丁寧に伝えているのに、なぜかズレる。その原因は操作でも性能でもなく、渡す前の情報の整え方にあります。全6回シリーズのまとめ記事。初めての方はここから。

AIの出力が安定してきたのに、なぜかまた止まる——その理由は“順番”の先にありました。目的・境界線・優先順位から見える「判断」の話を整理します。

AIにうまく指示できない原因は「順番」にありました。本記事では、情報を「分解して並べる」だけでAIの出力を安定させる思考整理法を解説。誰でも再現できるシンプルな手順を紹介する、シリーズ第5回。

同じ文章でもAIの出力が変わる理由は「渡し方の順番」にあります。実例でその差を体感する、シリーズ第4回。

AIが迷うかどうかは「情報の順番」で決まります。伝わる指示に変えるための4ステップを解説する、シリーズ第3回。

AIが思った通りに動かない原因は「情報不足」ではなく「渡し方の曖昧さ」にあります。丁寧に伝えているのに伝わらない理由を解説する、シリーズ第2回。

AIに指示しても、なぜかうまくいかない。その原因はAIではなく、人間側の「迷い」にあるかもしれません。AIの迷いと人の思考の関係をひも解く、シリーズ第1回。