AI時代に必要なのは、プロンプト力ではない――ポンコツ会社員が「第二の脳」をつくるまで

生成AIを使えば、誰でも仕事が速くなる。

少し前まで、私はそう思っていた。

ChatGPTに質問すれば、すぐに答えが返ってくる。文章も作れる。情報も整理できる。最近では、プログラミングの知識がなくても、言葉で指示するだけでアプリの原型まで作れるようになってきた。

これほど便利な道具があるなら、自分の仕事も、生活も、もっと簡単になるはずだ。

しかし、実際に使い続けてみると、思っていたほど簡単ではなかった。

AIに質問しても、どこか一般論のような答えしか返ってこない。

自分の仕事に合わせた提案をしてもらおうとしても、前提を説明するだけで時間がかかる。

過去に同じような相談をしたはずなのに、新しいチャットを開けば、また最初から説明しなければならない。

何より困ったのは、AIに渡す以前に、私自身が過去のことを覚えていなかったことである。

「あの仕事では、なぜこの方法を選んだのか」

「前回は、どんな失敗をしたのか」

「参考にした資料は、どのフォルダに保存したのか」

「数か月前に思いついたアイデアは、どこに書いたのか」

思い出せない。

検索しても見つからない。

メール、会社のフォルダ、紙の手帳、スマートフォンのメモ、ブラウザのブックマーク。情報は存在しているはずなのに、必要なときには取り出せない。

AIを使いこなす以前に、自分の頭の中と情報の置き場所が散らかっていた。

私はここで、ようやく気づいた。

AI時代に本当に必要なのは、上手なプロンプトを書く能力ではない。

必要なのは、AIに渡すための「自分の文脈」を持つことである。

私は、この文脈を「コンテキスト」と呼ぶことにした。

AIは、何もないところから自分を理解してくれるわけではない

生成AIを使い始めた頃、私はAIを「何でも知っている優秀な専門家」のように考えていた。

質問さえすれば、正しい答えを教えてくれる。

曖昧な相談でも、意図をくみ取ってくれる。

自分で考えられないことを、代わりに考えてくれる。

だが、これは半分だけ正しかった。

AIは多くの知識を持っている。しかし、私がどのような人間で、何に困り、何を大切にし、過去にどのような判断をしたのかまでは知らない。

たとえば、「仕事を効率化する方法を教えてください」と質問すれば、それらしい答えは返ってくる。

タスク管理をする。

優先順位を決める。

自動化ツールを使う。

集中できる時間を確保する。

どれも間違いではない。

しかし、私が知りたいのは、一般的な仕事術ではなかった。

会社員として働きながら、家庭の時間も確保したい。限られた時間の中でブログを書き、AIを学び、新しいことにも挑戦したい。

本業では、過去の経緯や判断の理由を追いかける必要がある。一方で、自分が以前に行った作業の内容を忘れてしまい、同じことを何度も調べ直している。

そのような事情をすべて説明して、ようやくAIは私に合った答えを出せるようになる。

つまり、AIの回答の質を決めているのは、AIの性能だけではない。

AIに渡したコンテキストの質が、回答の質を決めている。

料理に例えるなら、AIは優秀な料理人である。

しかし、冷蔵庫に何が入っているのか、誰が食べるのか、アレルギーはあるのか、予算はいくらなのかを伝えなければ、自分に合った料理は作れない。

AIに「もっと良い答えを出してほしい」と求める前に、私たちは材料をそろえる必要がある。

その材料とは、日々の記録、経験、失敗、感情、知識、価値観、過去の判断である。

私がつくろうとしたのは、「第二の脳」ではなく「自分の文脈」だった

私は情報管理の方法を調べる中で、「第二の脳」という考え方に出会った。

人間の脳だけですべてを覚えようとせず、外部のノートやデジタルツールに記憶を預ける考え方である。

確かに私は、記憶に頼りすぎていた。

仕事の内容も、読んだ本の内容も、そのとき感じたことも、「重要だから覚えているだろう」と考えていた。

だが、ほとんど忘れていた。

忘れること自体は、人間として自然なことである。

問題は、忘れたあとに取り戻す仕組みがなかったことだった。

そこで使い始めたのが、Obsidianのような、ノート同士をリンクできる知識管理ツールである。

一般的なフォルダ管理では、一つのファイルを一つの場所に入れる。

仕事のメモなら「仕事」フォルダ。

読書メモなら「読書」フォルダ。

ブログのアイデアなら「ブログ」フォルダ。

しかし、人間の考えは、きれいに分類できない。

読書で得た知識が、仕事の改善につながることがある。

育児中に感じたことが、ブログの題材になることもある。

仕事で起きた失敗が、人生について考えるきっかけになることもある。

一つの経験には、複数の意味がある。

だから私は、情報を分類するだけでなく、「つなげる」ことが重要だと考えるようになった。

たとえば、次のような短いノートを作る。

• 過去の仕事を思い出せない問題

• 設計判断の理由を残す

• AIに渡すコンテキスト

• 失敗を再利用可能な知識にする

• 記録と創造性の関係

それぞれのノートに、自分の言葉で数行を書く。

そして、関連するノート同士をリンクする。

すると、「仕事の記録」という一見地味なテーマが、「AI活用」「学習法」「組織の知識」「失敗の価値」とつながっていく。

情報をためているだけなのに、新しい考えが生まれる。

ここで大切なのは、インターネットの記事をそのまま保存することではない。

情報を自分の言葉に変換することである。

「この記事には、こう書いてあった」だけでは、まだ他人の情報だ。

そこに、

「自分の仕事では、どの場面に当てはまるのか」

「この考えに、私は賛成なのか」

「過去の経験と、どこでつながるのか」

「明日から何を変えるのか」

という一文を加える。

その瞬間、情報は自分の知識になる。

私にとって第二の脳とは、情報を大量に保存する倉庫ではない。

自分の経験を、自分の文脈として育てる場所なのである。

紙の手帳を捨てなかった理由

デジタルで情報を管理し始めると、すべてをデジタルに統一したくなる。

紙の手帳は検索できない。

自動で整理されない。

AIに直接読み込ませることも難しい。

効率だけを考えれば、紙は不便である。

それでも私は、紙の手帳を完全には手放さなかった。

手書きには、デジタル入力とは異なる役割があるからだ。

パソコンやスマートフォンに入力するとき、私は無意識に文章を整えようとする。

誤字を直す。

文法を整える。

人に見られても困らない表現に変える。

一方、紙の手帳には、まとまっていない言葉を書ける。

「今日は疲れた」

「あの言い方は納得できない」

「本当は、この仕事をやりたくない」

「なぜか、このアイデアが気になる」

その時点では役に立たない、未完成の感情や違和感を残せる。

AIは整った情報を処理するのは得意だが、私たちの人生を変えるきっかけは、必ずしも整った形では現れない。

小さな違和感。

言葉にできない不満。

理由のわからない好奇心。

紙の手帳は、そうした未整理のものを受け止める場所になる。

そこで私は、紙とAIを対立させるのをやめた。

紙は、考えるために使う。

デジタルは、残して検索するために使う。

AIは、広げて整理するために使う。

それぞれに役割を与えればよい。

たとえば、夜に手帳へ三つだけ書く。

1. 今日起きたこと

2. そのとき感じたこと

3. 明日試したいこと

週末になったら、その中で気になったものをデジタルノートへ移す。

さらにAIに渡し、次のように質問する。

「一週間の記録から、繰り返し起きている問題を三つ抽出してください」

「私が無意識に避けていることはありますか」

「来週、小さく改善できる行動を提案してください」

手帳が単なる予定表ではなく、自分を理解するためのデータになる。

AIに人生を決めてもらうのではない。

自分が残した記録を、別の角度から見直すためにAIを使うのである。

音声入力は、考える速度と書く速度の差を埋める

記録を続けるうえで、もう一つ大きな壁がある。

入力が面倒なことだ。

頭の中では次々に言葉が浮かんでいるのに、キーボードで入力しているうちに忘れてしまう。

特に仕事や家庭で時間が細切れになっていると、机に座って文章を書く時間を確保すること自体が難しい。

そこで役に立ったのが、Aqua Voiceのような音声入力ツールだった。

音声入力を使うと、歩きながらでも、休憩中でも、思いついたことを文章にできる。

ただし、私が便利だと感じたのは、単に入力が速くなることだけではない。

話すことで、自分が何を考えているのかが見えてくる。

「今日の会議で何が問題だったのか」を声に出して説明しようとすると、頭の中の曖昧な不満が、少しずつ具体的になる。

最初は、

「何となく話が進まなかった」

と思っていたものが、話しているうちに、

「参加者によって、完成の定義が違っていた」

「過去の判断理由が共有されていなかった」

「誰が最終決定するのか決まっていなかった」

という形に変わる。

話すことは、思考を外に出す行為である。

そして、外に出た思考は、AIで整理できる。

私が実践している流れは単純だ。

まず、思ったことを音声で話す。

次に、AIへ渡して要点を整理する。

最後に、重要な部分だけをObsidianへ保存する。

音声入力ですべてを完成させようとしなくてよい。

最初から正しい文章を作ろうとすると、話せなくなる。

音声入力の役割は、完成原稿を作ることではない。

頭の中にある材料を、消える前に外へ出すことである。

AI時代にリベラルアーツが必要になる理由

知識管理の仕組みを整えれば、AIの回答は良くなる。

しかし、ここで新たな問題が生まれる。

自分の中にある知識が狭ければ、AIに渡せるコンテキストも狭いままである。

仕事の知識だけを集めていると、仕事の枠内でしか発想できない。

AIツールの情報だけを追いかけていると、「どのAIを使うか」という話ばかりになる。

そこで重要になるのが、リベラルアーツだと私は考えている。

歴史、哲学、文学、社会科学、自然科学。

一見、目の前の仕事には関係がないように見える。

しかし、新しいアイデアは、同じ分野の知識を増やすだけでは生まれにくい。

異なる分野がつながったときに生まれる。

たとえば、AIによる業務効率化を考えるとき、技術的に何ができるかだけでは不十分である。

歴史を学べば、新しい技術が登場したとき、人の働き方がどのように変化したのかを考えられる。

哲学を学べば、「効率が上がることは、本当に良いことなのか」と問い直せる。

心理学を学べば、人はなぜ便利な仕組みを導入しても使わなくなるのかを考えられる。

文学を読めば、数字や理屈だけでは説明できない、人間の感情を想像できる。

AIは答えを作ることができる。

しかし、何を問うべきかは、人間が決めなければならない。

そして、良い問いは、幅広い知識と経験から生まれる。

AI時代になればなるほど、すぐに役立つ知識だけでなく、一見役に立たない教養が重要になる。

なぜなら、誰でも同じAIを使える時代には、AIの性能では差がつかないからだ。

差がつくのは、その人が何を見てきたか。

どのような経験をしてきたか。

どんな本を読み、何を疑問に思い、どの価値観を選んできたかである。

AI時代の個性とは、その人が蓄積してきたコンテキストの組み合わせである。

私が考えた「コンテキスト循環」

手帳、音声入力、Obsidian、リベラルアーツ、生成AI、AI開発ツール。

一つひとつを見ると、別々の道具に見える。

しかし、私はこれらを一つの循環として考えている。

私はこの仕組みを、「コンテキスト循環」と呼んでいる。

第1段階　感じる

日常の出来事、感情、疑問、違和感を、紙の手帳に残す。

ここでは整理しない。

正しさも求めない。

人に見せることも考えない。

自分の中に生まれた、小さな反応を捕まえる。

第2段階　外に出す

考えていることを、音声入力で話す。

文章になっていなくてもよい。

結論がなくてもよい。

話しながら、自分の考えを発見する。

第3段階　つなげる

重要な内容を、Obsidianなどの知識管理ツールへ保存する。

一つのノートに一つの考えを書く。

過去の経験、読書メモ、仕事の記録とリンクさせる。

ここで、点だった情報が線になる。

第4段階　広げる

生成AIにコンテキストを渡し、別の視点から検討する。

要約してもらう。

反対意見を出してもらう。

見落としている前提を指摘してもらう。

具体的な行動に分解してもらう。

AIを回答装置ではなく、思考を広げる相手として使う。

第5段階　形にする

得られた考えを、文章、仕事の改善、企画、アプリの試作品などに変える。

Google AntigravityのようなAI開発環境が進化すれば、プログラミング経験が少ない人でも、言葉から試作品を作れる可能性が広がる。

ただし、最初から大きなものを作ろうとしない。

一つの問題に絞る。

機能を小さく分ける。

AIが作ったものを、自分で確認する。

うまくいかなかった理由も記録する。

第6段階　振り返る

実行した結果を、再び手帳やノートに戻す。

何がうまくいったのか。

どこで失敗したのか。

次に何を変えるのか。

行動の結果が、新しいコンテキストになる。

これで循環が一周する。

この仕組みの目的は、情報をきれいに整理することではない。

経験を使い捨てにしないことである。

成功も失敗も、次の判断に使える形で残す。

それを繰り返すことで、AIは少しずつ「自分に合った道具」になっていく。

AIへの指示は、六つの項目で変わる

コンテキスト循環を実践する中で、AIに依頼するときの型も決めた。

長く複雑なプロンプトを書く必要はない。

最低限、次の六つを伝える。

1．目的

最終的に何を実現したいのか。

「文章を作って」ではなく、「忙しい会社員が行動したくなるnote記事を作りたい」と伝える。

2．背景

なぜ、それを行うのか。

過去にどのような問題があったのか。

3．現在地

今、どこまでできているのか。

材料があるのか、まだアイデアだけなのか。

4．制約

使える時間、予算、文字数、対象読者、使用できない情報などを伝える。

5．過去の判断

以前に試して失敗したことや、採用しなかった案を伝える。

これがないと、AIは同じ提案を繰り返す。

6．完成条件

何ができれば終了なのかを明確にする。

「良い感じに」ではなく、「初心者が今日から一つ実践できる状態」と定義する。

この六つを伝えるだけで、AIの回答は大きく変わる。

重要なのは、言葉遣いを工夫することではない。

自分が持っている情報を、AIが理解できる順番で渡すことである。

会社の仕事にも「第二の脳」が必要だ

ここまでの話は、個人の知識管理だけに見えるかもしれない。

しかし、同じ問題は多くの会社でも起きている。

仕事の経緯が、担当者の頭の中にしかない。

重要な判断が、メールのやり取りに埋もれている。

ファイルは共有フォルダにあるが、なぜその結論になったのかは残っていない。

担当者が異動すると、過去の知識が消える。

新しい担当者は、同じ調査をやり直す。

同じ失敗を繰り返す。

会社はAIを導入しようとする。

しかし、AIに参照させる情報が整理されていなければ、混乱を高速化するだけである。

AI導入より先に必要なのは、コンテキストを残す文化ではないか。

少なくとも、仕事が終わったときに次の五つを残す。

• 何を目的にした仕事だったか

• どのような選択肢を検討したか

• なぜ、この案を選んだか

• 何がうまくいかなかったか

• 次に行う人への注意点は何か

完璧な報告書でなくてよい。

数分で書ける短い記録でよい。

これが蓄積されれば、過去の仕事は単なる古いファイルではなく、次の判断に使える知識になる。

AIは、その知識を検索し、要約し、比較する役割を担える。

人間は、最終的な判断と責任を担う。

この分担ができて初めて、AIは会社の生産性を本当に高めるのだと思う。

道具を増やしすぎない

AIの世界では、毎日のように新しいツールが登場する。

新しいものを見ると、試したくなる。

私も何度も、道具を乗り換えた。

しかし、ツールを増やしすぎると、情報の置き場所が分散する。

紙の手帳。

スマートフォンのメモ。

音声入力の履歴。

AIのチャット。

Obsidian。

クラウドストレージ。

使う道具が増えるほど、どこに何を保存したのかわからなくなる。

そこで私は、役割を固定することにした。

• 感情と違和感は、紙の手帳

• 思いつきを素早く出すときは、音声入力

• 長く残したい知識は、Obsidian

• 整理と壁打ちは、生成AI

• 試作品を作るときは、AI開発ツール

大切なのは、最も高性能なツールを選ぶことではない。

どの情報を、どこに置くかを決めることである。

ツールは変わっても、役割は変えない。

そうすれば、新しいサービスが登場するたびに、自分の仕組みを一から作り直さずに済む。

今日から始める一週間の実践法

コンテキスト循環は、特別な知識がなくても始められる。

最初の一週間は、次のように進めればよい。

1日目

紙やメモ帳に、今日気になったことを三つ書く。

2日目

五分間だけ、最近困っていることを音声で話す。

3日目

残したい考えを一つ選び、デジタルノートに自分の言葉で書く。

4日目

そのノートと関係する過去の経験を二つ追加する。

5日目

目的、背景、現在地、制約、過去の判断、完成条件を整理し、AIに相談する。

6日目

AIの提案から、一番小さな行動を一つ実行する。

7日目

結果を振り返り、うまくいったことと失敗したことを残す。

一週間で人生が劇的に変わるわけではない。

第二の脳も完成しない。

しかし、「経験を残し、つなげ、次の行動に使う」という循環は始まる。

その小さな循環が、数か月後、数年後に大きな差になる。

AI時代に失ってはいけないもの

AIを使えば、文章を速く作れる。

情報を速く集められる。

アプリも速く作れるようになる。

だが、速く作れることと、作る価値があることは同じではない。

何を作るのか。

なぜ作るのか。

誰のために作るのか。

それによって、誰が幸せになり、誰が困るのか。

その問いに答えるのは、人間である。

私が紙の手帳を残し、リベラルアーツを学び、Obsidianに自分の言葉を蓄積するのは、AIより多くの情報を持つためではない。

自分が何を大切にしているのかを、見失わないためである。

AIは強力な道具だ。

しかし、自分の価値観まで外注してはいけない。

便利さの中で自分を失わないために、自分の経験を記録する。

異なる知識を学ぶ。

自分の言葉で考える。

AIの提案を疑う。

そして、自分で決める。

これからの時代に必要なのは、AIを使う人と使わない人を分けることではない。

AIに自分の人生を預ける人と、AIを使いながら自分の人生を考え続ける人の違いではないだろうか。

ポンコツだから、記録する

私は記憶力が特別に良いわけではない。

整理整頓も得意ではない。

過去の仕事を忘れ、ファイルを探し回り、同じことを何度も調べてきた。

だからこそ、第二の脳が必要だった。

完璧な人には、必要ない仕組みかもしれない。

しかし、忘れる人。

迷う人。

時間がない人。

考えがまとまらない人。

仕事と家庭の間で、自分の時間を失いかけている人。

そのような人にこそ、AIと記録の組み合わせは役に立つ。

AIは、ポンコツな自分を別人に変える魔法ではない。

忘れてしまう自分を支え、過去の経験をもう一度使えるようにする道具である。

だから私は、今日も短い記録を残す。

手帳に書く。

声に出す。

ノートにつなぐ。

AIと考える。

小さく実行する。

そして、また記録する。

私たちがAIに渡すべき最も重要なものは、完璧な命令文ではない。

これまで生き、働き、失敗し、考えてきた、自分だけのコンテキストである。

その文脈は、誰にもコピーできない。

AI時代における本当の強みは、最新ツールを誰より早く使うことではない。

自分の人生を、自分の言葉で蓄積していることだ。

#創作大賞2026 #ビジネス部門