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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」（１日間）

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」（１日間）

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

研修No.B LTH220-0300-6185

対象者

  • 全階層

・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仕事での生成ＡＩ活用を促しているマネージャー

よくあるお悩み・ニーズ

  • 生成ＡＩのどのような回答が信用でき、どのような回答が疑わしいのかがよく分からない
  • 生成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
  • どのような問い方をすれば、使える「いい回答」が出せるのか知りたい

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。しかし、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、アウトプットに対して「真偽を疑うこと」や、他の見方が無いかと「視野を広げて捉え直すこと」が、ＡＩ時代には不可欠となります。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の特性と活用シーンを理解し、クリティカルな視点でアウトプットをチェックする力を養います。そのうえで、生成ＡＩを真に有効なパートナーとして駆使する方法を学びます。

研修のゴールgoal

  • ①生成ＡＩが出す回答を、クリティカルに評価する観点が分かる
  • ②回答ロジックを理解し、その特性を踏まえて問いを立てられる
  • 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

研修プログラム例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】生成ＡＩが出した回答を見て違和感を感じるところを挙げる
    （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「生成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】出力された内容を採用すべきかを、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】ある問題の解を導き出すために、生成ＡＩを活用して回答をクリティカルに検証しながら問いを修正し、解決策をブラッシュアップする
ワーク
  • ８．まとめ
ワーク

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全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメント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。このような中で、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。手放しで生成ＡＩをもてはやすばかりではなく、「本当に生成ＡＩ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、そういった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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