【2次のシンギュラリティ(後)】4人1組2次対策 / AI上手の期待効果と留意点

試験委員が恐れるAI誤用を避けるには、AIを使って試験委員の想いを先読み。その前提でAIを使い倒して人智を超える、2次シンギュラリティを業界トップで実現します。

それにしても個人運営の格安サイトが、扉絵･4コマ･コンテンツとAIを全面に押し出して今年の業界トップをひた走る。で、後編は何をしでかす？

AI時代といえど、勤務先でAIを使い倒す人はまだこれから増える段階。そこで上手な人を先頭に、残りメンバーが後から追いつく4人1組チーム学習を加速します。

①誤ったAI利用のリスク

受験生がAIに答を求めるも、与件無視のズレた回答に不安を抱く。「これって本当に正解なの？」というAI依存の危うさが描かれています。

②4人1組チームで始動

4人の仲間と役割分担しながら議論する中で、仮説や論理のズレが明確になる。多角的視点によって思考の深まりと補正が促進されます。

③Notebook LMで差分を可視化

個人の100字仮説に対し、コメントとログで改善点を発見。記録→フィードバック→再構築の流れが可視化され、高速な仮説検証が始まります。

④数値目標より根拠重視で

単に正答率などの達成指標を目指すのではなく、「なぜその答えか？」「根拠は？」と問い直す重要性を仲間が強調し、思考停止を防ぐ構造が描かれます。

これまで診断士のチーム学習といえば5～7人程度がベストとされた。しかしNotebook LMで最新チームを組むなら4人にせよと、AI委員が言い出します。

前編で述べた通り、生成AIは使い方の上手下手で真逆の結果に。そこで上位5%候補が4人集まれば、1人は生成AI上手だろうと期待が持てます。

参入障壁と固定費がWで高い生成AI学習では、最初の出足でどう勢いをつけるか次第。上記は一例として、MTGでNBLMと会話のキャッチボールをし、全員の総意で決めると良いです。

今年が試験における生成AI元年になることは、隣のふぞでもさすがに気づく。このとき、チームの組み方→立ち上げ→期待効果&留意点に至るまで、全体像を先に描くのが上位5%に求められるAI活用力です。

今日のまとめ

むむ、｢2次｣でAIシンギュラリティを起こすコツが段々読めた。前編でAI利用の上手下手、今日の後編で10月までの全体像を最初に摑めば、後は4人1組で高速PDCAを回すのみ。

これまでの経験則⇔これからのAI予測のおっきな違いは、その粒度の高さにある。AIの強みは前人未踏をその目で見たかの如く示すことにあり、その再現性をチームで上げると、具体的なA答案になる以外にありません。