私はいま、何が起きていると思っているのか？
仮説は正解ではなく、検証するための初期モデルです。期待・恐れ・価値観も含めて外に出します。
ソクラテス式の補助質問
- 私が当然だと思っていることは何か？
- この考えが間違っているとしたら、どこか？
- 反対の立場なら、この状況をどう見るか？
AIは答えの代行ではなく、鏡・反対役・質問役として使います。
Question generation × AI co-evolution × deliberate practice
本質理解のための
問い生成ループ
自分の仮説を起点に、問い・根拠・結果・フィードバックを循環させます。最後は「答え」ではなく、次に明らかにすべき問いへ進みます。
入力はこの端末に自動保存されます
0 / 7局面を記入1. 自分のモデルを外在化
第1ループフィードバック後は「次の問い」から再開できます。
何について、何を明らかにしたいのか？
対象・主張・問いを分け、いつ・どこで・誰に・どの条件で成り立つ話かを決めます。
ソクラテス式の補助質問
- 「それ」は具体的に何を指すか？
- 何が分かれば、判断や行動が変わるか？
- 事実・解釈・価値判断が混ざっていないか？
この考えや現象は、何を前提に、何のために、どう成立しているのか？
起源や目的は理解の材料ですが、真偽の証拠ではありません。前提と仕組みを分けて記録します。
ソクラテス式の補助質問
- その前提は、誰にとって有利か？
- 目的が変わっても同じ仕組みは残るか？
- どの条件が崩れると成り立たないか？
この主張は、どの根拠によって、どこまで支えられているのか？
「根拠があるか」だけでなく、根拠の質と、元の主張を本当に支えているかを確認します。
ソクラテス式の補助質問
- それをどうやって知ったのか？
- 別の測定や比較なら結果は変わるか？
- 因果・相関・単なる同時発生を区別できているか？
AIには、証拠が支持する範囲と、支持しない範囲を分けて整理させます。
この考えを採用すると何が起き、他の説明ではどう見えるか？
直接的な結果だけでなく、二次的・意図しない影響、利得と損失、代替説明まで比較します。
ソクラテス式の補助質問
- その結論から、さらに何が起きるか？
- 最も強い反対意見を、相手が納得する形で言えるか？
- 別の説明でも同じ結果を予測できないか？
いまの仮説を、最小の行動でどう検証できるか？
努力を投入量だけで評価せず、予測と結果のズレから、次の修正を設計します。
ソクラテス式の補助質問
- 何が起きれば、現在の仮説を弱めるか？
- 最小の変更で、どの要因の影響を見られるか？
- 結果が出ないとき、努力量ではなく方向を疑えるか？
結果とフィードバックを受けて、何を維持し、何を修正するか？
フィードバックは採点ではなく、次の問いを生み出すデータです。人格ではなく、行動・結果・方法を更新します。
チェックは「できていない／詰まりがありそう」な要素です。複数選択できます。問題がない項目は空欄のままにします。
1. 情報への注意力正確に受け取る
注意の問題なのか、理解・知識の問題なのかを分けます。
2. 学習意欲新しい方法を試す
フィードバックを自分の改善に関係する情報として扱えるかを見ます。
3. 失敗への粘り強さ適応期間を耐える
一時的な不調や違和感を、すぐに「失敗」と判定していないかを見ます。
4. フィードバック探索自分から取りに行く
「もらうまで待つ」状態になっていないかを確認します。
5. フィードバック受容防御せず評価する
受け止めることと、無批判に信じることは分けます。
6. フィードバック実行行動に落とし、再評価する
理解しただけで終わらず、観察可能な行動に変えられるかを確認します。
チェックした項目から主なボトルネックを文章化します。
ソクラテス式の補助質問
- 何が分かり、何がまだ分からないか？
- 自分はフィードバックを正確に聞いたか？
- この結果から、新しい問いは何になるか？
- 同じ問いの深掘りか、仮説そのものの組み直しか？
AIには、初期仮説・予測・結果・フィードバックを比較させ、更新点を整理させます。
ここから次のループへ
「次の問いから再開」を押すと、今回の記録を履歴に残し、問いと検証欄を新しいループ用に切り替えます。
過去のループ履歴を表示
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