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ＡＩ時代のクリティカルシンキング研修～求められる「疑う力」と「活かす知恵」

論理的思考力

ＡＩが出す回答の真偽を疑うことや、質問する際の前提を問い直すことの重要性を学ぶ

No. 2200304 9906128

26/01/21 更新

研修内容・特徴
お悩み・ニーズ
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
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対象者

新入社員
若手層
中堅層
リーダー層
管理職層
部長・経営層

・業務の中で生成ＡＩを日常的に活用している方
・部下やチームメンバーに生成ＡＩを使って仕事をさせているマネージャーの方

よくあるお悩み・ニーズ

生成ＡＩのどんな回答が信用できてどんな回答が疑わしいのかがよく分からない
どんな問い方をすれば、使える「いい回答」が出せるのか知りたい
ＡＩの回答をいちいち疑っていたら逆に仕事の効率が下がりそう

研修内容・特徴outline・feature

生成ＡＩが一般のビジネスパーソンにも浸透し、あらゆる業務の中で活用されるようになりました。ただし、生成ＡＩが出したアウトプットを無批判に受け入れてしまうと、間違いや偏りを見逃すことになり、業務上のリスクになりかねません。そのため、出てきたアウトプットに対して「真偽を疑うこと」や、他の見方も無いかと「視野を広げて捉え直すこと」が、ＡＩ時代においては不可欠なものとなりますが、これはまさにクリティカルシンキングの考え方そのものです。本研修では、生成ＡＩの特性とその活用シーンを踏まえつつ、どのようにクリティカルな視点をもってチェックし、真に有効なパートナーとしての活用の仕方をお伝えします。

到達目標goal

①生成ＡＩが出す回答に対しクリティカルに評価する観点が分かる
②生成ＡＩの回答ロジックを理解し、その特性を踏まえて問いを立てることができる
③生成ＡＩに対する自身の質問のクセを知り、より効果的な問い方を探ることができる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．生成ＡＩが変える「考え方」と「働き方」（１）生成ＡＩの普及がもたらした仕事の変化【ワーク】生成ＡＩを使うようになって楽にできるようになった業務を共有するワーク　①定型書類の作成　②メール文の作成　③調査業務　④企画案作り　⑤意思決定（２）無批判にＡＩの回答を受け入れることのリスク　①誤情報や古い情報にもとづいている　②バイアスや倫理的問題をはらんでいる　③質問者におもねった回答になっている　②目的や文脈に合った回答になっていない　⑤根拠やプロセスが明示されない　⑥依存度が上がることによって思考力が低下する（３）生成ＡＩ活用に求められるクリティカルな視点　①ＡＩは「道具」、判断するのは「自分」　②求められる「判断」と「知見」	講義ワーク
	２．あらためて振り返るクリティカルシンキング（１）クリティカルシンキングのおさらい（２）ＡＩ時代に求められるクリティカルシンキングの視点　①前提や根拠とする情報を疑うこと　②事実と意見を区別すること　③感情的要素や先入観をリセットすること　④視座を上げて視野を拡げること（３）クリティカルシンキングの３つの基本姿勢　①目的を意識する　②客観性と多面性を重視する　③内省的に熟考する	講義
	３．「情報の真偽」を見極める（１）生成ＡＩの本質である「確率的回答」とは　①文章としてこなれていることと正確さは別　②背景や意図も確率的に推測されてしまう　③玉石混交の回答を前提に問い方を工夫する（２）ハルシネーションの仕組みとその見抜き方（３）ファクトチェックの進め方　①一次情報にあたる　②クロスチェックを行う　③出典元の信頼性を評価する【ワーク】普段行う生成ＡＩを活用した情報収集作業におけるチェック方法を振り返るワーク	講義ワーク
	４．「出力のロジック」を検証する（１）回答生成における基本ロジックとは（２）生成ＡＩが辿る３つのステップ　①前提条件　②根拠　③推論プロセス（２）生成ＡＩが犯しがちな「論理の飛躍」とは　①統計的予測がもたらす非論理性　②「本当に？」「なぜ？」「他には？」でＡＩを追及する　③「正論」という論理の飛躍に騙されない（３）悪いのは「ＡＩの能力」か「自分の指示」か【ワーク】２種類のプロンプトを比較し、目的に合った回答を得るためのポイントを討議するワ	講義ワーク
	５．「実用と倫理」の観点で評価する（１）ＡＩの回答は人間社会のバイアスが反映されたもの（２）実用性の観点から出力回答を評価する　①取り巻くビジネス環境　②自社のリソース　③企業文化（３）倫理面の観点から出力回答を評価する　①著作権の侵害　②個人情報・機密情報リスク　③差別的表現【ワーク】ＡＩが出力した内容「実用性」と「倫理面」から評価するワーク	講義ワーク
	６．「自身の問いそのもの」を振り返る（１）なぜ意図したものと異なる回答が出るのか　①問い方が曖昧である　②問いかけが広過ぎる　③一発で回答を得ようとする（２）「良い問い」に含まれる４つの要素　①目的　②前提条件　③制約条件　④出力形式（３）「訊くべき問い」と「訊くべきでない問い」　①「情報整理」「アイデア出し」「言語化」は得意　②「価値」「経験」「倫理」に基づく判断は苦手（４）メタ思考で問いを投げかける	講義
	７．総合演習～ＡＩと協働で最適解を導くために【ワーク】提示された課題の解決策を生成ＡＩを活用しながら考案し、ブラッシュアップしていくワーク	ワーク
	８．まとめ	ワーク

企画者コメントcomment

生成ＡＩの登場により、これまでビジネスパーソンに求められてきたスキルにも大きな変化が生まれています。そんな中で、これまで以上に「人間」に求められるようになってきているのが「クリティカルシンキング」なのです。手放しでＡＩをもてはやすばかりではなく、「本当にコイツに任せて大丈夫なのか？」という視点も併せ持ちながら活用していく、そんな姿勢で付き合っていっていただきたいという思いでこの研修を企画しました。

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会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

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	３．「情報の真偽」を見極める（１）生成ＡＩの本質である「確率的回答」とは　①文章としてこなれていることと正確さは別　②背景や意図も確率的に推測されてしまう　③玉石混交の回答を前提に問い方を工夫する（２）ハルシネーションの仕組みとその見抜き方（３）ファクトチェックの進め方　①一次情報にあたる　②クロスチェックを行う　③出典元の信頼性を評価する【ワーク】普段行う生成ＡＩを活用した情報収集作業におけるチェック方法を振り返るワーク	講義ワーク
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	５．「実用と倫理」の観点で評価する（１）ＡＩの回答は人間社会のバイアスが反映されたもの（２）実用性の観点から出力回答を評価する　①取り巻くビジネス環境　②自社のリソース　③企業文化（３）倫理面の観点から出力回答を評価する　①著作権の侵害　②個人情報・機密情報リスク　③差別的表現【ワーク】ＡＩが出力した内容「実用性」と「倫理面」から評価するワーク	講義ワーク
	６．「自身の問いそのもの」を振り返る（１）なぜ意図したものと異なる回答が出るのか　①問い方が曖昧である　②問いかけが広過ぎる　③一発で回答を得ようとする（２）「良い問い」に含まれる４つの要素　①目的　②前提条件　③制約条件　④出力形式（３）「訊くべき問い」と「訊くべきでない問い」　①「情報整理」「アイデア出し」「言語化」は得意　②「価値」「経験」「倫理」に基づく判断は苦手（４）メタ思考で問いを投げかける	講義
	７．総合演習～ＡＩと協働で最適解を導くために【ワーク】提示された課題の解決策を生成ＡＩを活用しながら考案し、ブラッシュアップしていくワーク	ワーク
	８．まとめ	ワーク

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