AIを触り始めた技術者から、「使ってみたけど仕事ではうまく活かせない」という声をよく聞きます。
技術者は普段から“整理”や“条件出し”に時間を使う職種。本来AIと相性が良いはずなのに、むしろ迷走してしまうケースがあります。
その原因は、操作方法ではなく「思考の型」にあります。
この記事では、現場で10年以上働いてきた経験から、技術者がAIで迷わず使いこなすための思考法をまとめました。今日から仕事が確実に軽くなる内容です。
1. 技術者がAIで迷走する3つの理由
① AIを“正解をくれる存在”と思ってしまう
技術者は普段の仕事で「正しいかどうか」を判断する場面が多いため、ついAIにも“正解”を求めてしまいます。
しかしChatGPTは、正解を返す仕組みではありません。数値を間違えることもあり、文脈で結論が変わることもあります。
“答え”を求めるほど迷いが増えます。
② 情報の渡し方が技術思考とズレている
技術者同士なら「前提条件を言わなくても伝わる」ことがよくあります。しかしAIには文脈がありません。
AIが最も必要としているのは、
・目的
・現状
・制約
・想定リスク
この4つです。
③ “抽象化 → 具体化”ができていない
現場の情報は具体的すぎてAIに入れられない。かといって抽象化しすぎても伝わらない。このギャップが迷走を生みます。
抽象化は「固有名詞を外す」だけで十分です。
2. AIが最も力を発揮する“思考の型”
技術者が迷走しないためには、次の3ステップが重要です。
① 最初に“抽象化”して渡す
× 悪い例
「高力ボルトのS10Tで軸力が安定しません。試験計画を作ってください。」
○ 良い例
「機械要素部品（締結部）で、締付け後の初期軸力がバラつく現象があります。条件と原因候補を整理しながら、試験計画の構成を作りたいです。」
回答の質が大きく変わります。
② AIには“視点を広げる役”を任せる
AIの得意分野は、
・視点出し
・切り分け軸の整理
・比較軸づくり
・構成案づくり
など、“思考の幅”を広げる部分です。
「AI＝思考の補助輪」という距離感が最適です。
③ 最後は必ず“人間の判断”で締める
AIの回答は“候補”です。
・何を採用するか
・何を捨てるか
・どの視点を重視するか
この判断が技術者の価値です。
3. 今日からできる“迷走しないAI活用法”
ステップ①：質問前に“前提”を整理する
AIに渡すのは以下の4つだけで十分です。
・目的
・現状
・制約
・想定リスク
前提が整うほど回答の精度は安定します。
ステップ②：AIの回答は“候補”として扱う
AIは正解を返す仕組みではありません。
・使える部分だけ拾う
・違和感があれば捨てる
この距離が大切です。
ステップ③：使える部分だけ抜き出す
すべて使う必要はありません。
・見出しだけ使う
・論点整理だけ採用
・切り分け軸だけ採用
“部分使い”が最も効率的です。
ステップ④：“構造の整理”だけAIに任せる
特に相性が良いのは以下の5つです。
・試験計画の構成
・報告書の流れ
・議事録の整理
・不具合解析の観点
・条件整理／比較軸づくり
これだけで業務負担は大きく減ります。
4. 迷走しないための“現場向けプロンプト集”
思考整理プロンプト
次の内容を整理し、論点・前提条件・不足情報をまとめてください。
目的：
現状：
制約：
懸念点：
切り分けプロンプト
現象：
再現条件：
追加で確認できる条件：
上記から、優先的に切り分けるポイントを整理してください。
視点出しプロンプト
以下の現象について、原因候補を
「機械」「材料」「人」「環境」「工程」
の観点で整理してください。
現象：
抽象化プロンプト
以下の現象を、固有名詞を除いて一般化した構造に変換してください。
現象：
補足：
5. 技術者がAIを正しく使うと“判断力”が伸びる理由
① AIが“比較対象”になる
自分の考えとAIの回答の差を見ることで、判断ポイントが明確になります。
② 思考の癖を自覚できる
AIが異なる視点を提示してくれるため、思考の偏りに気づきやすくなります。
③ 上司やチームへの説明が楽になる
整理された構成をベースに資料を作ることで、説明のストレスが減ります。
6. まとめ：AIを“思考の補助輪”として使おう
AIは答えを出す存在ではなく、迷った時に視点を出してくれる相棒です。
・AIに正解を求めない
・抽象化して情報を渡す
・回答は“候補”として扱う
・最後は自分で判断する
この4つを押さえるだけで、技術者はAI時代でも強く働けます。
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