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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」

ＡＩ・ＲＰＡ

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

25/12/25 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　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意思決定の支援（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目的や文脈に合った回答になっていない　③バイアスや倫理的問題をはらんでいる　　④質問者におもねった回答になっている【ワーク】ＡＩが出した回答を見て違和感を感じるところをあげる（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「判断の観点」と「一定量の知見」	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　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（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「もっともらしさ」を疑う　　②「出力根拠の不透明さ」を疑う　　③「バイアスや倫理面」を疑う	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（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】普段行っている「ＡＩを活用する業務」を一つ挙げ、そのアウトプットをクリティカルに評価し、検証手順をチェックリスト化する	講義ワーク
	４．「出力のロジック」を検証する（１）出力に必要な３つの要素　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）悪いのは「ＡＩの能力」か「自分の指示」か【ワーク】同じ課題に対し異なる前提でプロンプトを作った場合の出力の違いを比較分析する	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が出力した内容を採用するかどうかを「実用性」と「倫理面」から評価する	講義ワーク
	６．「自身の問いそのもの」を振り返る（１）「良い問い」と「悪い問い」　①曖昧な問い方　　②広すぎる問いかけ　　③段階的な問いの有効性（２）「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	講義
	７．総合演習～ＡＩと協働で最適解を導くために【ワーク】提示された問題に対する解を導き出すにあたり、生成ＡＩを活用しつつ、その回答をクリティカルに検証しながら問いを修正し、ブラッシュアップしていく	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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	４．「出力のロジック」を検証する（１）出力に必要な３つの要素　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）悪いのは「ＡＩの能力」か「自分の指示」か【ワーク】同じ課題に対し異なる前提でプロンプトを作った場合の出力の違いを比較分析する	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が出力した内容を採用するかどうかを「実用性」と「倫理面」から評価する	講義ワーク
	６．「自身の問いそのもの」を振り返る（１）「良い問い」と「悪い問い」　①曖昧な問い方　　②広すぎる問いかけ　　③段階的な問いの有効性（２）「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	講義
	７．総合演習～ＡＩと協働で最適解を導くために【ワーク】提示された問題に対する解を導き出すにあたり、生成ＡＩを活用しつつ、その回答をクリティカルに検証しながら問いを修正し、ブラッシュアップしていく	ワーク
	８．まとめ	ワーク

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