1. 難問とAI
「AIに聞いたけどわかりませんでした」という話をよく聞きます。
多くの人は自分が分からない難問をAIに教えてもらおうとします。しかし、これは効率が悪いと感じます。「自分が分からない難問を、教わるためのプロンプト」を考えるのもまた、難問だからです。
2. AIとの適切な対話
多くの人が簡単なことは自分で考えようとします。そして、難問をAIに問い合わせようとします。そうではなくて、自分にとっては難問だが、AIにとっては楽勝なことを、どんどんAIに回答してもらうのがいいと思います。「自分にとっては難問だが、AIにとっては楽勝なこと」は、「自分は知らないが、一般的には知られていること」と置き換えられます。
3. AIのプロンプト
ニッチな質問の回答をAIから引き出すのは容易ではありません。生成AIのプロンプトは、おおまかに作成、編集、質問する、理解する、最新の状況の確認の、5つのカテゴリに分類できます。「AIで調べた」という場合、これらのうちの「質問する」アプローチを採ったことになります。
4. AIの活用
自分の業務全体を見渡した時に、「質問する」以外のタスクもいろいろあると思います。たとえば、文書の下書き作成（作成）や文書校正（編集）、アイディアを分析する（最新の状況の確認）といったタスクでAIを活用し、時短で終わらせます。
5. 難問の解決
そうしてできた余剰時間で、難問を自分で解くのが良いと思います。その際には、翻訳や要約（理解する）を多用します。つまり、AIに難問を「質問する」のではなく、AIを使って難問をまず「理解する」のです。
6. 理解するアプローチ
- 知らないから教えてください。（質問する）これで答えが出なければ、
- 知らないから理解したい。（理解する）というアプローチに切り替えるわけです。
理解しようというスタンスに立てば、自ずと質問したい内容が次々と思い浮かぶものです。
7. 例：Azureでの静的解析
- Azureでコンテナアプリケーションを静的解析するためのツール〇〇の具体的な設定手順を教えてください。
これで答えが出ないなら、自分が理解したいことをAIにバンバン聞いていきます。
- 静的解析とは何ですか。
- コンテナアプリケーションにおける静的解析とは何ですか。
- Azure WebAppsでコンテナアプリケーションの静的解析を行うツールにはどのようなものがありますか。
8. 結論：理解するアプローチ
これは、人間を理解する試みに似ています。質問するより理解を試みたほうが（プロセスがサクサク進むため）結論が出るのが早い。人とのコミュニケーションで、「質問する」より「理解する」アプローチの方がスムーズに進む。これは普遍的なことなのかもしれませんね。
「質問する」は受動的です。回答によって次の展開が行き詰まる可能性があります。一方、「理解する」は能動的なため、より状況をコントロールしやすくなるのだと思います。その結果、総対応時間が短く済む傾向があるのだと思います。
