理系・実務の現場へ。AIは計算機ではなく“考え方の相棒”。式の立て方、場合分け、コードの意図確認——論理を一緒に組み立てる使い方を学ぶ。
この講のねらい
- AIに“過程”を出させて検算できる
- 場合分け・前提の抜けを洗い出せる
- コードや手順を“説明させて”理解を深められる
AIは時に計算を間違える。だから「答えだけ」をもらう使い方は危うい。代わりに“考え方の過程”を出させ、その筋道を人間が検算する——これが堅実なやり方だ。
TIP魔法の一言：まず考え方を
「答えを出す前に、解き方の方針と前提を箇条書きで整理して。それから計算して」。過程を言語化させると、AIの精度自体が上がり、あなたも誤りを見つけやすくなる。
前提と場合分けを洗い出させる
実務の問題は「条件次第で答えが変わる」ものばかり。「この問題で、答えが変わる前提を全部挙げて。場合分けして」と頼めば、見落としていた分岐が見える。意思決定の質が上がる。
コードは“書かせる”より“説明させる”
プログラムを貼って「この関数が何をしているか、初学者向けに1行ずつ説明して。バグの可能性があれば指摘して」。動く理由がわかると、自分で直せるようになる。コピペで終わらせない。
試コードを説明させ、バグを疑うBEFORE · 曖昧
この売上データの最適な価格は？
AFTER · 設計された問い
値づけを考えています。前提（原価・需要の感度・競合・在庫）のうち、結論に影響が大きい順に並べ、それぞれが分かれば取れる戦略を場合分けで示してください。数値はまだ仮で構いません。
→ “正解”を急がない。AIに思考の地図を描かせ、判断は人が下す。