みなさん、こんにちは！ タカハシ(@ntakahashi0505)です。
最近、生成AIのブームに乗って、生成AIを学ぶ機会にあふれてきました。
でも、その学びが本当に「使える」スキルに繋がるのか、心配な点があります。今回はその理由についてお話しします。
ということで、今回は「生成AIを学んでも「使えない人」で終わる、たった1つの理由」です。
では、行ってみましょう！
急増する生成AI学習の機会、でも…
僕たちの周りでは「生成AI、学びませんか？」という声がたくさん聞こえてくるようになりました。
本屋さんに行けば関連書籍がずらり、インターネットを開けば初心者向けの講座や解説動画、X（旧Twitter）のようなSNSでも活用術の情報が毎日たくさん流れてきます。
生成AIの学習機会はものすごく充実しているように見えます。
こういう新しい技術が登場すると、一部には「面白そう！」「とにかく触ってみたい！」と目を輝かせる、好奇心旺盛な方々がいらっしゃいます。
そういったみなさんには、あまりそういった学習機会は不要ですが、多くの方にとっては、そのような機会がありがたい存在です。
「使えた方がいい」けど、一歩踏み出せない理由
「使えた方が仕事も楽になるんだろうな…」とは思いつつも、「じゃあ、具体的にどんな学習をして、どんなすごい成果が出るの？」が解決できないと、一歩踏み出せないという方がほとんどのはず。
貴重な休みの日や、仕事終わりの疲れた体にムチ打ってまで、新しいことを学ぶのって結構大変なのです。
「確実にこれだけのリターンがある！」と分かっていれば頑張れるかもしれませんが、まだ効果が未知数なものに、時間やお金を投資するのは、ちょっとためらってしまう気持ち、すごくよく分かります。
じゃあ、会社が積極的に導入してくれて、研修とかで使い方を教えてくれればいいのにと期待しますが、残念ながらそうはうまくいきません。
情報通信総合研究所が行った調査によると、従業員1000人以上の大企業では、生成AIの導入しているのが約3割、従業員1000人未満の中小企業に目を向けると、導入率は約2割。まだまだ低い数字です。
つまり、多くの場合、「会社が教えてくれるのを待つ」という受け身の姿勢では、なかなか生成AIスキルを身につける機会は巡ってきません。
結局のところ、「自分でなんとかするしかない」という状況であり、そのニーズに応えるために、たくさんの学習機会が提供されているということです。
溢れる情報、募るモヤモヤ
「よし、じゃあ自分で学ぼう！」と決意したとしても、次にぶつかるのが「何から学べばいいの？」という問題です。
先ほども触れたように、SNS、YouTube、オンライン講座…本当にたくさんの情報が溢れています。
では、それらで本当にうまく学べるのでしょうか。
僕自身、それらの大量の学習コンテンツを見てきて、「うーん、このままで本当に『生成AIを使える人』が増えるのかな？うまくいかない人も多いのでは？」と、モヤモヤと疑問に感じていました。
そして、2025年、生成AIといろいろ向き合ってきた中で、そのモヤモヤの正体がようやく見えてきた気がします。
それは、世の中にある多くの生成AIに関する学習コンテンツから、ある「とても大事な視点」が抜け落ちている、ということなんです。
一般的な生成AI入門講座、その中身と限界
試しに、AIアシスタントのPerplexityに「一般的な生成AI入門講座のカリキュラムってどんな感じ？」と聞いてみました。すると、だいたい以下のような内容が返ってきました。
- イントロダクション: 生成AIとは何か？基本的な概念、定義、これまでの歴史など。
- 技術的基盤: 生成AIがどうやって動いているのか？特に大規模言語モデル（LLM）の仕組みについて。
- プロンプトエンジニアリング: 生成AIにうまく指示を出すための「プロンプト」の作り方、考え方。
- 応用分野: テキスト生成、画像生成、音声合成、動画作成、プログラムコード生成など、どんなことができるのか。
- 活用事例: 実際のビジネスシーンでどう使われているか？（メール作成、議事録作成、文章要約、アイデアの壁打ち、企画のたたき台作成など）
- ワークショップ: 実際にツールを触ってみる時間。
どうでしょう？皆さんがこれまでに見聞きしたことがある講座の内容と、だいたい同じではないでしょうか。
もちろん、これらの内容はどれも大切です。特にプロンプトの考え方や、その前提となるLLMの仕組みを知っておくことは、生成AIを理解する上で欠かせません。活用事例を知ることで、「あ、こんなことにも使えるんだ！」とイメージも湧きやすくなりますよね。
生成AI学習でできることはどれだけ価値がある？
しかし、問題はここからです。
これらの知識を一通り学んだとしても、多くの場合、できるようになるのは「そこそこのメール」や「まあまあまとまった議事録」、「ありきたりな企画のたたき台」を作ることくらいかもしれません。
もちろん、これまで手作業でやっていたことに比べれば、時間は短縮できるでしょう。それは一つの進歩です。
でも、考えてみてください。もし、誰もが同じように「そこそこのアウトプット」を生成AIで簡単に出せるようになったら、それは本当にあなたの仕事の価値を高めることに繋がるのでしょうか？
周りも同じことができるようになったら、その時短効果って、相対的に見たらあまり意味がなくなってしまうかもしれませんよね。
ここに、多くの学習コンテンツが見落としている、大きな落とし穴があるように思うのです。
決定的に欠けている「たった1つの視点」とは？
では、一体何が抜け落ちているのでしょうか？
それは、ズバリ、「学習者それぞれの目的」という視点です。
言い換えるなら、「あなた（学習者）は、生成AIを使って、具体的に何がしたいのですか？」という問いかけです。
考えてみれば当たり前のことなのですが、何かを学ぶとき、「何のために学ぶのか」という目的がはっきりしていないと、なかなか身が入らないですよね。
自分にとって「これはどうしても達成したい目標に必要なんだ！」という強い動機がない学びは、どこか他人事になってしまいがち…以下のような問題を引き起こします。
- 効率が悪い: 「とりあえずやっとくか」くらいの気持ちだと、集中力が続きません。
- 続かない: モチベーションが低いので、ちょっと難しくなるとすぐに諦めてしまいがちです。
- すぐに忘れる: 自分に関係が薄い情報は、脳が重要だと判断せず、記憶に定着しにくいのです。
これは、別に生成AIに限った話ではありません。例えば、表計算ソフトの使い方を学ぶときも、「ただ関数を覚える」のと、「毎月の売上レポート作成を自動化したい！」という具体的な目的を持って学ぶのとでは、吸収力が全く違います。
プログラミングだってそうです。「とりあえずPythonを学ぶ」よりも、「このデスクトップアプリをつくりたい！」という目標があれば、難しいエラーにぶつかっても乗り越えようという意欲が湧いてきます。
このように、学習において「目的意識」、あるいは心理学でいうところの「自我関与（自分自身との関わり度合い）」がいかに重要かは、皆さんも経験的にご理解いただけることと思います。
なぜ生成AIの学習で「目的」が特に重要なのか？
そして、この「目的を持つこと」は、生成AIという技術を学ぶ上で、特に、とっても、めちゃくちゃ重要になっていると僕は考えています。
それは、生成AIが持つ「ある特性」と深く関係しています。
その特性とは何なのか？
核心に迫るところなのですが、実は、この「なぜ生成AIの学習で目的が特に重要なのか？」という理由について、今度3/31に開催を予定している「非ITビジネスパーソンのための生成AI入門講座」で詳しくお伝えする予定です。
はじめの一歩から、生成AIとの付き合い方について、そしてどうしてその付き合い方がよいのかを学ぶことができますので、ぜひお越しください。
まとめ：「使える人」になるために
今日の話をまとめると、生成AIを学ぶ機会はたくさんあるけれど、多くの入門コンテンツでは「学習者自身の目的」という視点が抜け落ちている可能性がある、ということです。
その「目的」が見つかれば、学びの質も効率も、きっと格段に変わってくるはずです。
以上、「生成AIを学んでも「使えない人」で終わる、たった1つの理由」についてお伝えしました。
引き続き、みなさんがいきいきと学び・働くためのヒントをお届けしていきます。次回をお楽しみに！
この話を耳から聴きたい方はこちらからどうぞ！
