現在の仕事の6〜7割は『人に教える』ことを行なっていて、日々自分自身の知識が研ぎ澄まされていくことを感じます。

自分の仕事を過大評価するわけではないのですが、『教える』ということは表面的な知識だけでできることではありません。

 

現在のAIに関する勉強で難しいと感じていることは『理解度の確認』だと感じています。

というのも、高校や大学までのお勉強であれば、定期テストという形で理解度の確認が存在し、社会人になってからであれば資格試験という形で理解度の確認が行われます。

しかし、AIという分野においては、まだこれといった資格はなく、自分自身がどの程度の理解度にあり、今後何を学べば良いのかといった道筋を立てにくい状況にあります。

これを解決してくれるのが『人に教える』ことです。

 

人に教えることで、自分自身の表面的にしか理解できていなかった部分が浮き彫り(理解度の確認)になることが一番のメリットだと感じています。

また、人に教えている中で『これって何に使えるんですか?』といった自分では疑問に持っていなかった見え方にも出会うことができ、そのため質問に答えるべく学ぶべき事柄が明確(道筋の発見)になります。

いかがでしょうか。

いまのAI分野で必要なことは『人に教える』ことなのです。

そして、それが自分にとっても最良のインプットとなります。

みなさんも、ぜひ、学んだことを多くの方へ教育という形でアウトプットし、知識をブラッシュアップしてみてください。

 

私なりに考えた初心者の方にうまく教えるための3つのポイントです。

1. わからない言葉は使わない

2. 難しい部分はきっぱりと諦める

3. 必要最小限で伝えられる構成を練る

 

わからない言葉を使わないのは言わずもがなですよね。

これは墓穴を掘らないために大事であり、教える側が焦ると、教わる側は教える側に不信感を抱き、その結果、同じ情報でも知識の吸収率が下がると感じています。

別に最初から触れなければ、教わる側も気にならないのですが、一度聞いてしまうと気になって解決できるまで質問が続き、結局解決できないことが多々あります。

そのため、ちょっとぐらい根拠のない自信でも、自信満々かつ自信のないところは触れないで伝えてあげる方が良かったりします。

教わる側の信頼を損ねないためにも、背伸びは禁物です。

 

前述のことと大きく通じるところですが、難しい部分はきっぱりと諦めましょう。

初心者は『ざっくりとでもまず理解する』ことを目的としているケースが多く、最初からプロフェッショナルになることがゴールではありません。

人工知能や機械学習をこれから勉強したいんだけど、何を学べば良い?という質問に対し、まず論文でも読めば?という回答がワーストケースです。

粗くても良いので、何ができるか、どう実現しているのかを、『なんとなく』理解してもらえるように努めましょう。

 

最後の必要最小限の構成を練ることが一番難しいですが、ぜひ挑戦してほしいことです。

最小限ということは、全てを知っている必要があり、それを俯瞰して見て、最短のルートを辿れるということであり、相当な知識量がないと実現できません。

いまの自分の説明は本当に最小限なのだろうか?と自問自答する中で、知識が大きくブラッシュアップされていくため、ぜひ最小限にこだわってみてください。

 

以上、『人に教えることは最良のインプットである』でした。

共感していただけた方、シェアをお待ちしております。

 

 

株式会社キカガク 代表取締役社長

吉崎 亮介