AI時代でも深い知識が良い質問を生む：専門性を積み上げる方法

いまは多くの人が、仕事で疑問が生じるとChatGPTやClaudeに尋ねます。複雑な法律の条文や会計基準も同じです。では、専門知識を頭に入れておく必要はもうないのでしょうか。筆者の答えは「いいえ」です。AIは良い質問をする人により良い答えを返し、良い質問は深い知識から生まれます。このガイドは、会計、法務、人事、経営管理の分野で働く人向けで、韓国で働く外国人も対象です。

質問が答えの上限を決める

会計を例にします。基礎知識だけの社員はAIに「売掛金の会計処理を教えて」と尋ねます。専門家は「IFRS第15号を適用する際、変動対価を含む複合契約で履行義務をどう識別し、取引価格をどう配分すべきか、実務ではどう進めるか」と尋ねます。同じツールでも、得られる答えの深さはまったく違います。

IFRS第15号（顧客との契約から生じる収益）は、2018年1月1日以後に開始する事業年度から適用されています。韓国はこれを企業会計基準書第1115号（기업회계기준서 제1115호「고객과의 계약에서 생기는 수익」）として採用しました。この基準は5つのステップで構成されます。契約を識別し、履行義務を識別し、取引価格を算定し（変動対価の見積りを含む）、取引価格を履行義務に配分し、各履行義務を充足したときに収益を認識します。この構造を知る人だけが専門家の質問をできます。

法務も同じです。「契約書のチェックポイント」を尋ねると一般的な一覧が返ってきます。国際取引の契約で、最近の判例の流れを踏まえて準拠法を選び紛争解決条項を定める方法を尋ねれば、はるかに役立つ答えが得られます。

学生のように準備するポッドキャスター

ドワーケシュ・パテル（Dwarkesh Patel）氏は「ドワーケシュ・ポッドキャスト」の司会者です。Mercuryの雑誌「Meridian」が2024年2月に紹介したとき、同氏は23歳でした。ゲストには、メタのマーク・ザッカーバーグCEO、グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビスCEO、当時オープンAIのチーフサイエンティストだったイリヤ・サツケバー氏などがいます。

同氏の方法は準備です。Mercuryの記事によると次のとおりです。

• ディープマインドのトップへのインタビューに向けて、過去数年のディープマインドの論文をほとんど読んでおくと話していました。
• 1回のインタビューのために、AI研究者12人と話をしました。
• サツケバー氏へのインタビューの前に、今日の言語モデルの土台となる構造であるトランスフォーマーを自分で実装しました。
• インタビューの前に、その分野の学部課程の要点を身につけることを目標にしています。

そのため、同氏の質問は表面的なものにとどまりません。

知識は複利のように積み上がる

筆者の中心的な主張は、学習は複利のように積み上がるということです。会計の原理をしっかり理解している担当者は、新しい基準が出てもすぐに対応できます。民法の基本体系を理解している法務担当者は、新しい判例や法改正をすぐに既存の知識と結びつけます。労働法の改正を学ぶ人事担当者は、AIで旧規定との違いを整理し、実務への当てはめを試せます。

オンラインメディアのEveryは2024年7月、パテル氏がAIツールで「自分の知性を複利で伸ばしている」と紹介しました。目立つ習慣は2つです。

• 記憶を助けるAI：言語モデルに資料を問答形式に変えてもらい、自分をテストさせます。同氏がインタビューした研究者アンディ・マトゥシャク氏に触発された間隔反復の学習法です。
• 知らないことを示すAI：Claudeがある質問にうまく答えられなかったとき、同氏はそれを、ゲストの遺伝学者デビッド・ライク氏に尋ねる価値があるというサインと受け止めました。

筆者は職場向けの例も挙げます。AIが「ESG経営と財務成果の関係」について一貫した答えを出せないなら、そのテーマは自分でさらに深く調べるべきだという意味です。

効果が確かめられた学習法

学習研究は、特に2つの習慣を支持しています。ジョン・ダンロスキー氏らが2013年に「Psychological Science in the Public Interest」で発表した研究レビューは、練習テストと分散（間隔）学習を最も有用な学習法と評価しました。読み直し、マーカー引き、要約は低い評価でした。

筆者の提案は次のとおりです。

• 間隔をあけて復習します。会計担当者は主要な会計基準を1週間ごとに見直し、実際の事例に当てはめます。法務担当者は重要な判例を定期的に見直し、解釈の流れを追います。
• 問答形式を使います。AIにメモを問答に変えてもらい、自分で答えてみます。新しい人事制度を導入する人事担当者なら「この制度は今の成果評価とどうつながるか」といった質問を作れます。
• 中核の概念を毎日見直します。財務・経営管理の担当者は、予算編成の原則や投資判断の基準が身につくまで復習します。

AIで考えを深める方法

• 文脈を伝えます。背景、契約条件、関係する基準を伝えます。会計担当者は取引の背景、契約条件、適用基準を詳しく説明します。
• 考えを検証します。契約書を確認した後、AIに自分の解釈が妥当か、見落としたリスクはないかを尋ねます。
• 分野をつなげます。組織文化を改善する人事担当者は、AIの助けを借りて心理学と経営学の考え方を組み合わせます。
• 自分なりの枠組みをつくります。学んだことをまとめ、一貫した意思決定の方法にします。

AI時代の専門家として成長する

情報検索や基本的な分析はAIが担うようになりました。しかし、それで専門性の価値が下がるわけではありません。会計の専門家は日常の会計処理を速く確認し、浮いた時間を戦略的な財務分析に使えます。法務の専門家は契約書の初稿をAIに任せ、リスク分析に集中できます。人事の専門家は基本的な方針の案をAIと作り、組織文化と人材育成により多くの時間を使えます。

筆者の言葉でまとめると、AIは知識の代わりにはなりません。知識を持つ人をより強くします。基礎が深いほど鋭く問い、答えを正しく評価できるからです。

チェックリスト

1. AIに尋ねる前に、すでに知っていることと調べるべきことを書き出します。
2. 1回読み直すより、日程を決めて中核の概念を復習します。
3. メモを質問に変えて自分をテストします。
4. AIに十分な文脈を伝え、答えは元の出典と照らし合わせます。
5. AIの弱い答えや食い違う答えは、調べる手がかりにします。
6. 学んだことから、自分なりの意思決定の枠組みをつくります。