「なぜ日本人はAIと話せないのか学」——日本人の生成AI利用が低い理由と、問いを育てる力の再発見 【コラム】思好の科楽（その105）

「答えより、問いが未来をつくる。」

🧠 このコラムで学べる、3つのこと

• ① なぜ日本人は生成AIを活用しにくいのか？──文化・言語・教育の構造的背景を理解する

• ② プロンプト（問い）の質がAIの出力を決める──問いを立てるための構造と思考法

• ③ 生成AIは「問いの練習相手」である──子どもも大人も、今から鍛えられる力があること

🟨 序章｜「なぜ、みんな使ってないの？」という問いから始める

📊 生成AI利用率、まさかの26.7%

今朝、NHKの報道で目にした数字に、思わず目を見張った。

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250714/k10014862251000.html

日本における生成AIの個人利用率は、たったの 26.7％。アメリカでは68.8％、中国にいたっては 81.2％ とされる中、この数値はかなり控えめだ。もちろん、「去年は9.1%だったのだから進歩だ」と言えなくもない。でも、世界の流れの中に置けば、日本だけが別の島にいるようにも見える。

このギャップは一体、何を意味しているのだろう？

🗣️ 使わない理由、それが問題だ

報道で紹介された総務省の調査によれば、日本人が生成AIを使わない理由のトップは、「自分の生活や仕事に必要がない」（40.4％）、そして「使い方がわからない」（38.6％）だった。

この2つの理由は、ある意味では “自然” とも言えるし、“根深い” とも言える。

「必要がない」と感じるということは、生成AIの活用シーンが、自分ごととして想像できていないということだ。
「使い方がわからない」というのは、単なる技術の習熟不足というより、「試してみる」心理的なハードルが高いということかもしれない。

🧩 本当にそれだけの理由だろうか？

ここで、ひとつの問いを抱いた。
この利用率の低さは、本当に「便利じゃないから」とか「操作が難しいから」なのだろうか？
もっと深いところに、日本社会のあり方や、日本語の使い方、人間関係の築き方などが関係しているのではないか？

つまりこれは、単なる “デジタル格差” の問題ではなく、日本文化の構造的な鏡写し なのではないか──。

生成AIを使うか使わないか、というのは、実は「問いを立てる力があるかどうか」の現れでもある。
問いを持たない人は、そもそもAIに何を尋ねていいかがわからない。
それは、「情報がない」というより、「自分の関心や課題が言葉になっていない」ことの方が大きい。

🎯 だから今、必要なのは「問いを立てる力」

このコラムでは、日本人の生成AI利用の低さを起点として、文化・言語・教育・心理の側面からその背景を探っていく。
そして最終的には、「問いを立てる力」がなぜ今こそ求められているのかを見つめ直したい。

生成AIは、使えばすぐに答えを出してくれる “魔法の機械” ではない。
それは、自分の問いの輪郭を映し出す、知的な鏡 のような存在だ。

そして、日本人がそれをまだ「使っていない」のではなく、「問いきれていない」のだとしたら──
今こそ、その問いの力を、私たちは育て直すべきではないか。

🟧 第1章｜「問いが出てこない社会」の正体

🎓 教わらなかった「問いを立てる」という学び

思い返してみたい。
小学校、中学校、高校、そして大学まで、どれほどの場面で「問いを立てる」練習をしただろう？
覚えているのは、黒板に書かれた問いに、いかに “正しく答えるか” を競った記憶ばかりだ。
そう、「問いを作る」のではなく、「答えを出す」ことが、教育の中心だった。

「問いを持つ力」は、自然に湧いてくるものではない。
それは 育てられなければ育たない スキルだ。
けれど、これまでの教育環境では、それが “教えられること” として扱われていなかった。
だから多くの人は、「AIに何を聞けばいいのか分からない」というより、「何を聞くことが許されるのかが分からない」という、もっと根深い戸惑いを抱えているのではないか。

🫧 正解主義の中で育った私たち

「間違ってはいけない」「変なことを言うと笑われる」
この感覚は、学校だけでなく社会全体にも染みついている。
正解を出す人が評価され、正解のない問いは「空気を乱す」として扱われる。

つまり、日本の多くの場面では、「問いを立てる」という行為が、リスクとセットで認識されている のだ。
だからこそ、「生成AIに聞く」という、答えのない問いを投げる行為が難しい。
「こんなこと聞いていいの？」「間違ったら恥ずかしい」「無知だと思われたくない」
そんな声が、心の奥底でブレーキを踏んでしまう。

人に対してだけではなく、生成AIに対しても、日本人はこのブレーキを踏んでいる。

🌫️ 空気の濃度が高すぎて、言葉が発酵しない

日本は、よく「空気を読む文化」と言われる。
実際、何も言わなくても何となく察してくれる関係性が大切にされるし、「言わなくても分かる」ことが美徳とされる。

けれど、その “空気” の濃度が高くなりすぎると、自分の中にある問いを言葉にする前に、窒息してしまう のだ。
「こんなこと聞いたら場違いかな」
「誰も聞いてないのに、自分だけ質問するのは変かな」
そんな “空気圧” が、問いの発芽を潰してしまう。

本当は、問いは芽吹いている。
でも、その芽が日光にさらされる前に、引っ込められてしまう。
その繊細な心理の積み重ねが、結果として「問いが出てこない社会」をつくっているのではないか。

🤖 問いの内向性と生成AIの相性の悪さ

生成AIは、問いに対して反応する鏡のような存在だ。
つまり、問いを発する側の態度・意図・構造がそのまま返ってくる。
だから、問いがあいまいなら、答えもあいまいになる。問いがなければ、何も返ってこない。

日本社会に根づいたこの「問いの内向性」は、生成AIの本質とは相性が悪い。
AIは、“察してくれる存在” ではない。
「空気を読んでくれる友達」ではなく、「問いを待つインターフェース」なのだ。

だからこそ、自分の問いを言葉にして、外に出す習慣がなければ、AIはただの無言の画面にしか見えない。
そこには、AIがダメなのではなく、問いが不在なのだ という、静かな事実がある。

🪜 問いを外に出すための第一歩

この章の終わりに、ひとつだけ提案をしたい。
「問いは思いつかないもの」ではなく、「言葉にしないままでいるだけ」かもしれない。
だからまずは、自分のなかにある “もやもや” を、そのまま言葉にしてみてほしい。

「どうしてAIって怖いんだろう？」
「この仕事って本当に意味あるのかな？」
「もっと楽なやり方ってないのかな？」

正しさよりも、率直さ。
整った問いよりも、未整理な感情。
そこから始めれば、生成AIは必ず何かを返してくれる。
そしてそれは、自分自身の思考を少しずつ “外向き” にしてくれるはずだ。

🟦 第2章｜日本語はなぜプロンプトに向いていないのか？

🗨️ 「あれ、それ、それっぽいやつ」ではAIは動かない

たとえば、私たちが日常でよく使うこんな会話を想像してみてほしい。
「例の件、どうなった？」
「だいたい、そんな感じにしておきました」
日本人同士なら、これで通じる。どの「件」か、どの「感じ」か、お互いの文脈を共有しているからだ。

でも、生成AIはこういう会話に弱い。
なぜならAIは、空気を読まない。文脈を前提にしない。主語や目的語が抜けたままだと、何をしていいのか分からない。

日本語は、まさにその「文脈共有ありき」の言語だ。
ハイコンテクスト（高文脈）言語とも呼ばれ、話し手と聞き手が暗黙のうちに前提を共有していることを前提にして成り立っている。
だから私たちは、「言わなくてもわかる」ことに慣れすぎていて、「はっきり言う」ことに不慣れなのだ。

🌫️ 曖昧でやわらかい言葉が、AIを迷わせる

日本語は、曖昧さを美徳とする言語だ。
「〜っぽい」「〜な感じ」「〜かもしれない」
こうした言葉は、相手の解釈にゆだねる柔らかさを持ち、時に人間関係を円滑にする。

けれど、生成AIにとっては、この曖昧さは “困惑” の原因になる。
「カフェっぽい雰囲気の画像を作って」
「ちょっと和風な感じの文章にして」
このようなプロンプトでは、AIはどの方向にチューニングすればいいかが分からない。
結果、出力も曖昧になり、「なんかイマイチ…」という感想になりがちだ。
でも、それはAIのせいではなく、私たちの “ぼんやりした指示” の反映なのだ。

🙇‍♂️ 丁寧すぎると、指示にならない

もうひとつ、日本語の特徴として「丁寧さ」がある。
それ自体は美しい文化だが、ことプロンプトにおいては、遠慮や敬語が命令性を弱めてしまう。

「〜していただけますか？」「〜のようなものをお願いしたいのですが」
こんな丁寧なプロンプトをAIに投げると、意図が埋もれてしまう。
人間なら、表情や声色で「本当はこうしてほしい」が伝わるが、AIにはそれがない。
はっきりと、「〜を生成せよ」「〜風の〇〇を出力せよ」と言わなければ、AIは判断できないのだ。

つまり、日本語話者は “曖昧で、やわらかく、遠慮がちに” 問いかける傾向があり、
それがそのまま、プロンプトの弱さ・不明瞭さ につながっている。

🧠 言語のクセが、そのまま「問いの曖昧さ」に

ここまで見てきたように、日本語という言語は、
・前提を共有していることを前提とし、
・曖昧さと柔らかさを好み、
・はっきり言うことを避ける

という性質を持っている。
この言語的傾向は、問いを立てる力にも影響を及ぼす。
なぜなら、「問い」とは、思考を外に出すための言語化行為 そのものだからだ。
問いの立て方に迷うというより、「問いを言語として明確にする」というプロセスそのものに、構造的な困難がある。

📘 「はっきり言葉にする」のための言語再教育

とはいえ、これは「日本語が悪い」という話ではない。
むしろ、この文化の中で、どう言語をチューニングしてAIと対話するか が課題なのだ。

私たちは今、「曖昧さの文化」と「明確さを求めるAI」のあいだに立っている。
だからこそ、生成AIと向き合うことは、私たち自身の言語の使い方を見直すチャンスでもある。
そして、「自分の思いや意図を、あえて明確な言葉にする」練習は、思考の整理にもつながる。

プロンプトを磨くことは、言葉を磨くことであり、問いを鍛えることなのだ。

🟥 第3章｜他国はどう問いを立て、どうAIと話しているか

🌍 「問いのスタイル」は、文化がつくる

AIへの問いかけ方——つまりプロンプトのスタイルは、個人の性格やスキルに依存しているように見えて、
実はその背景には、文化や価値観、教育のあり方 が色濃く反映されている。
国や地域によって、AIとの接し方、問いの構造、そもそもの “使い方の発想” がまったく異なるのだ。

生成AIは万能なように見えて、その使いこなしには、「その国がどんな問いを育ててきたか」 が問われる。
ここでは、アメリカ・中国・ドイツの3つの国を取り上げ、日本との違いを浮き彫りにしてみたい。

🇺🇸 Try & Error文化と鋭い問いのアメリカ

アメリカのプロンプト文化を一言で言えば、「とにかくやってみる」だ。
彼らは問いの精度や正しさよりも、スピードと実験を重視する。

「Summarize this in three bullet points.」
「Make it more persuasive for a business audience.」
「Rewrite in the tone of Steve Jobs.」

短く、的確で、目的がはっきりしている。試して、気に入らなければすぐ修正。
“完璧な問い”を準備するのではなく、“動かしながら問いを調整する” という姿勢が根付いている。
教育の中でも、「まず仮説を出し、試して、失敗して、修正する」ことが奨励されていることが背景にある。

いわゆる”アジャイル”的な思考だ。

だからAIに対しても、失敗を恐れず、試行錯誤で使いながら問いの質を上げていく。
生成AIとの関係性は、「自分のパートナー」というより、「道具として手足のように使う」に近い。

🇨🇳 実利とスピードの中国、「まずやってみる」から始まる

中国のAI文化は、アメリカとは異なる方向から「速さ」を求める。
特徴は、目的第一主義と実利志向 だろう。

たとえば、SNSビジネスや商品販売において、キャッチコピーや画像を大量に生成させてA/Bテストを高速で回す。
「商品の魅力を5つのパターンで強調して」「もっと若者向けに」「3行で伝えて」
こうしたプロンプトは、ビジネスの現場で“すぐに役立つ” 結果を出すための問いとして自然に使われている。

ここにあるのは、「使えるかどうかは、使ってみないとわからない」という実践優先の精神だ。
正しさより、役立つかどうか。正確さより、即効性。
国家全体としてもAI活用を推進しており、社会全体が「AIとの共存」を当然視している。

🇩🇪 論理と専門性のドイツ、構造で問いを組み立てる

ドイツでは、生成AIの利用にも 論理性と専門性 が求められるに違いない。
問いは短くても、その裏にある構造や意図が整理されている　のが特徴だろう。

たとえば、エンジニアが使うプロンプトはこうだと考えられる。
「Generate code to perform X, considering memory efficiency and error handling.」
あるいは、学生が論文支援としてAIに頼む場合は、
「Give me a neutral summary of the pros and cons of position Y in environmental policy.」

ドイツでは教育において、問いの立て方そのものが論理的な訓練の対象　になっており、
「背景→目的→前提条件→求める形式」という構造で問いを組み立てる癖が身についている。
生成AIにもそのまま応用されているのだ。

🔍 文化が生む「問いの姿勢」の違い

ここまでを見てみよう。

• 🇺🇸 アメリカ

  • 特徴：短く鋭く、目的明確

  • 背景文化：Try & Error、個人主義、成果主義

  • 傾向：とりあえず使ってみて、動かしながら問いを調整する

• 🇨🇳 中国

  • 特徴：実利重視、高速反復

  • 背景文化：実用主義、国家主導、社会実験的風土

  • 傾向：まず使って、役立つかどうかを判断する実践型スタイル

• 🇩🇪 ドイツ

  • 特徴：構造的、論理的、専門的

  • 背景文化：合理主義、教育重視、専門職文化

  • 傾向：問いそのものを「設計」し、構造化された問いをAIに投げる

• 🇯🇵 日本

  • 特徴：曖昧、遠慮、内向き

  • 背景文化：空気の文化、正解主義、失敗回避

  • 傾向：問いの前に「これを聞いていいのか？」とためらいが生まれやすい

生成AIは、文化の鏡である。
そして、問いの立て方は、国や文化の「思考の型」が最もよく現れる場所だ。

💡 「使えるか」より「どう問いかけるか」が試されている

日本でも、生成AIはもちろん “使える”。
ただ、その使い方の根本にある「問いのスタイル」が、
まだ文化的に確立されていないだけなのかもしれない。

つまり、今問うべきなのは、
「AIをどう使えばいいか」ではなく、「私はどんな問いを立てたいのか？」 ということだ。
そしてこの問いこそが、私たちの文化や思考習慣に風を吹き込む出発点になる。

🟩 第4章｜AIは「問いの鏡」である

🪞 出力は問いの “反射像” にすぎない

生成AIを使ってみて、最初に感じるのは「思ったより大したことないな」という失望と、
「意外と気が利くな」という感動の間を行き来する、あの微妙な距離感だ。

でも、よく考えてみれば、AIの出力は こちらが投げた “問い” に対する鏡像 でしかない。
こちらの問いが曖昧なら、答えも曖昧になる。
問いが明確なら、驚くほど的確な補助を返してくれる。

つまり、生成AIは魔法のランプではない。
問いの質が、答えの限界を決める。
この単純な原理が、意外と私たちにはなじみにくい。
なぜなら、これまでの教育や社会では、「答え」を出すことばかりが重視されてきたからだ。

🌫️ 曖昧な問いは、曖昧な答えしか呼ばない

たとえば、「なんかいい感じのアイデア出して」というプロンプトをAIに投げても、
返ってくるのは「なんかそれっぽい」けれど、芯を食っていないアウトプットだ。

一方で、「20代のSNSユーザー向けに、3秒で心をつかむキャッチコピーを5本提案して」と投げれば、
かなり的確な案を返してくれる。

この違いは、AIの性能差ではなく、プロンプトの設計差　だ。
問いの粒度、対象、制約条件、目的が明示されるほど、AIは的確に　“補助者”　として機能する。

そして逆に、「あ、AIがダメなんじゃなくて、自分の問いがぼやけていたんだ」と気づかされる。
この気づきは、AIが私たちの思考の未整理さを映す鏡　であることの証でもある。

🧠 いま、必要なのは「問いをつくる力」

生成AIの登場で、誰も “なんとなく答え” にアクセスできるようになった。
だからこそ、これからの時代に重要になるのは、「どれだけ答えを知っているか」ではなく、
「どんな問いをつくれるか」 という能力だ。

問いをつくる力とは、思考の起点をつくる力であり、
自分の意図や関心、前提を自覚し、言語化する力でもある。

これは、一朝一夕には身につかない。
けれど、生成AIという道具を通して、「問い方を試す→返答を見る→問いを磨く」というループを回すことで、
少しずつ育てていくことができる。

問いとは、内省と思考の “姿勢” のあらわれであり、生成AIはその鏡である。

📚 問いを立てることは、思考を言語化するトレーニング

生成AIを使うことは、実は 「自分の考えを言葉にする訓練」 でもある。
プロンプトを書くたびに、自分の中にある曖昧さや、前提のあいまいさに気づかされる。
どこが足りなかったのか、どう補えばよかったのか、試行錯誤を通じて「問いの質」は磨かれていく。

このプロセスは、まさに “メタ思考” であり、AIという外部装置を通じた言語思考のリフレクション とも言える。
つまり生成AIは、単なる情報生成マシンではなく、「問いを鍛えるフィードバック装置」なのだ。

🌱 問いの力は、未来をつくる力

これからの社会では、定型業務や再利用的な知識は、ますますAIが担っていくだろう。
では人間に残されるのは何か？
それは、「問いを立てること」であり、「問題の構造を見抜く力」であり、「曖昧な状況に意味を見出すこと」だ。

AI時代のリテラシーとは、問いを立てるリテラシーでもある。
だからこそ、生成AIを「問いの鏡」として日々使っていくことが、自分の思考を耕す行為になる。
答えのためにAIを使うのではなく、問いを鍛えるためにAIを使う。
この視点の転換が、私たちの可能性を大きくひらいてくれる。

🟦 第5章｜どうすれば問いを立てられるようになるか？

🧱 「目的・背景・条件・出力形式」で問いを組み立てる

生成AIとの対話で重要なのは、「どれだけ具体的に意図を伝えられるか」に尽きる。
そのためには、“なんとなく” の思いを、構造化された言葉にしていく必要がある。

そこで有効なのが、以下のようなプロンプトの4要素フォーマットだ。

• 目的：何のために？（例：「SNSで拡散されるキャッチコピーをつくりたい」）

• 背景：どんな状況で？（例：「対象は20代、最近フォロワーが減っている」）

• 条件：どんな制約で？（例：「文字数は20字以内、カジュアルな言葉で」）

• 出力形式：どんな形で？（例：「5案出して。番号つきで箇条書きに」）

このように問いを「目的・背景・条件・形式」に分解して考えると、
頭の中のぼんやりしたアイデアが、AIにとって解釈可能な指示 へと変わっていく。

問いとは、ひらめきではなく、構造である。
そして構造は、誰でも学べる「技術」だ。

🏫 問いを立てる“場”があれば、人は育つ

学校教育や職場研修で、問いづくりの練習をしている場面は、まだまだ少ない。
けれど今こそ、問いを立てることを目的とした学びの場 が必要とされている。

たとえばこんなワークショップが考えられる：

• テーマを与えて、それについて「AIにどんな質問を投げれば有効か」をグループで考える

• 他の人が出したプロンプトを見て、「もっとよくなる改善案」を出し合う

• 実際にAIに問いを投げて、その結果を比較し、問いの良し悪しを対話する

これらはすべて、答えではなく問いそのものを対象とした思考訓練 だ。
正解を探すことではなく、問いを育てること。
こうした場を持てば、誰でも「問うこと」に慣れていく。

🌱 問いづくりは才能ではない、鍛えられる力だ

「自分は問いを立てるのが苦手だから…」という声をよく聞く。
でも、それは「問いづくり＝センスやひらめき」という誤解だ。
実際には、問いとは 訓練と観察から生まれる技術 である。

料理も、スポーツも、楽器も、最初は型から入る。
問いも同じで、「どう問いを立てるか」の型を学び、練習すれば、誰でも上達する。

問いとは、“考える力” と “表現する力” の結び目だ。
だからこそ、「できる人が勝手にやるもの」ではなく、「全員に必要な基本スキル」なのだ。

🤝 「聞く力」より「問う力」を鍛える社会へ

日本は「聞く力」を大事にする文化だ。相手の話を遮らず、よく聞くこと。察すること。
それは確かに人間関係を円滑にする重要な力だ。
だが今、社会に足りないのはむしろ、「問う力」ではないか。

「なぜ、それが必要なのか？」
「別の視点はないか？」
「本当にそうなのか？」

そうした問いが、議論を深め、創造を促し、社会に風を通す。
そして生成AIは、その問いを試せる“安全な実験場” にもなりうる。

問いを口にする前に萎縮するのではなく、まず投げてみること。
それが当たり前になる社会を、私たちは少しずつつくっていける。

🟪 まとめの章｜AIが教えてくれるのは、私たちの “問いの姿勢”

🧩 生成AIを使わないことで見えてきた「問いの弱さ」

ここまでの章を振り返ってみて、あらためて気づくのは、
日本で生成AIがあまり使われていないという事実が、私たちの「問いの姿勢」をあぶり出していた ということだ。

「必要性を感じない」「使い方がわからない」という理由の背後には、
そもそも「問いを立てる」という行為が日常に根づいていない現実がある。

それは単なる技術的遅れや操作スキルの話ではない。
文化的・教育的な土壌の中で、「問うこと」がどれほど抑圧され、軽視されてきたかの反映なのだ。

🌱 問いは、生まれつきではなく、育てるもの

けれど、だからといって悲観する必要はない。
むしろこの気づきこそが、問いを育てる出発点 になる。

問いとは、磨けば必ず深くなる。
型を学び、言葉にし、試行錯誤しながら、自分なりの問い方を身につけていく。
生成AIはその練習相手として、遠慮も嘲笑もしない。何度でも応答してくれる。

だからこそ、問いの力は、今からでも確実に鍛えられる希望のスキル なのだ。

🔍 生成AIが映し出す未来は、「答えの時代」ではなく「問いの時代」

生成AIは、情報を吐き出すだけの装置ではない。
こちらの問いかけに応じて変化し、補助し、対話する存在だ。
つまりそこには常に、「こちらがどう問いかけるか」という姿勢が試されている。

これまでの社会は、「いかに答えを出すか」に価値を置いてきた。
だがこれからは、「いかに問いを立てるか」によって、人の創造性や問題解決力が測られる時代になる。

生成AIが本当に教えてくれるのは、未来のための “問いの力” そのものなのだ。

🚪 思いを、目的を、言葉にする練習を

問いを立てるとは、自分の中にある思いや目的を、はっきりと外に向けて言葉にする行為だ。
そして、それはすぐには上手にならなくてもいい。

「どうしたらもっと伝わるだろう？」
「なにを言いたかったんだろう、私は」
そうやって言葉を探すこと自体が、思考を深め、他者との接続点を生み出す。

生成AIとの対話を通して、私たちはその練習を、日々行うことができる。
問いとは、未来をひらく小さな鍵。
自分の中にその鍵を育てることができるのだとしたら、
生成AIは、私たちにとって単なるツールではなく、「問いの先生」でもあるのかもしれない。

📘 あとがきのようなもの

このコラムを書くきっかけは、NHKのニュースです。
生成AIの個人利用率、日本はたったの26.7%。
「それって、さすがに少なすぎないか？」と、目を疑いました。

でも驚いたのは、数字そのものではありません。
「必要がない」「使い方がわからない」という、利用しない理由のほうです。
それはつまり、「問いを立てる場面がない」「そもそも何を聞いていいかわからない」
そんな日常のあり方が透けて見えるようで、胸がざわつきました。

いま、教育の現場では、「問いを立てる力」がとても大切にされています。
小学校でも、中高でも、「探究」「対話」「自分の言葉で問うこと」がキーワードになっています。
子どもたちは少しずつ、自分の中にある “もやもや” を言葉にしようとし始めています。
問いの種は、ちゃんと蒔かれつつあるのです。

けれど、それを受け止める大人の側には、その力がまだ根づいていない　ように思います。
問いより答え、効率より正解、空気より異議を恐れる大人たち。
子どもたちの問いに「おお、面白いね」と応じるよりも、「そんなこと聞いてどうするの」と受け流してしまっていないでしょうか。

生成AIを使わないことの背景には、技術の問題ではなく、
問いを立てることに慣れていない私たち大人の姿勢が、静かに横たわっているのかもしれません。

でも、だからこそ希望もあります。
生成AIは、問いを立てる練習相手になってくれます。
失敗してもいい。何度でも聞き直していい。
それは、子どもたちと同じように、大人がもう一度「問いを立て直す」機会なのだと思います。

子どもたちは、問いの芽を育てている。
次は、私たち大人が、その土を耕す番 なのです。

プロフィール｜Kazuomi Matsunaga

🧭思考の案内人｜Thinking Navigator

略歴：九州大学工学部卒業（材料工学）⇒中京地区の金属素材メーカーエンジニア（生産技術）⇒地元長崎県のフリーペーパー広告営業⇒学校法人職員（←いま、ココ）。長崎県在住の50代。こどもは二人とも大学生となって巣立ち、妻と二人暮らし中。
“問い”と“好奇心”の交差点で、日々思考を遊ばせている書き手です。最近は、連載コラム「思好の科楽（しこうのかがく）」シリーズを中心に、教育・物語・心理・AI・デザインなどをテーマとした独自視点の思索を綴っています。既存の枠を超えた“自由な知のデザイン”を模索中。モットーは「想像力が世界をひらく」。
本業では大学・教育関連の仕事に携わりつつ、「人が何かを“好き”になる瞬間」や「問いが芽吹く場面」を丁寧に見つめることを大切にしています。
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