Reading: Standart #35
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75番ではセッションの壁、モデルの壁、プロジェクトの壁についてお話ししました。今回はその壁を逆に活かして、プロジェクトを面白く使う方法を紹介します。

ある日、食生活を見直したいと思いました。AIに質問しようとしたとき、そもそもの前提知識がないので、何を相談したら良いのかわからないと気がつきました。良い質問をするためには、まず学ぶ必要があるからです。

そこでAIに教師になってもらうことにしました。学びたい領域と目指すゴールを伝え、それに合わせて文献を読み込んでもらい、教えるにあたって必要な情報を私に尋ねてもらう。こうすることで、自分に合わせた講義が始まります。

栄養学を教えてもらった結果、食事の見直しから、何が不足していて何を改善するべきか、時間帯別に食べるもの、一度に食べないほうが良いものなど、ひとつの要素ではなく俯瞰した知識を身につけることができました。

これを機に、自分が気になっていたこと、学びたいと思っていたことを次々とセッションとして開始しました。栄養学、社会学、投資、心理学。まるで大学に通って好きなカリキュラムを選択しているような気分です。

大きく違うのは、興味のあることをなんでも学べることです。お菓子作りではなく、最高のドーナツ作り。天文学ではなく、冥王星学。もしかしたら、冥王星で最高のドーナツを作る方法も学べるかもしれません。

面白いのは、AIが教師として宿題を出してくることです。社会学では1000字のレポートを要求されていて、最終的に1万5000字のレポートを書くことになっています。AI が本当に教授になって、レポートを要求されるとは夢にも思いませんでした。

こうした学びをひとつのプロジェクトにまとめることで、知識を横断した検索が可能になります。栄養学で学んだことが社会学の考察に使えたり、学ぶほどに独自の体系的な知識が組み上がっていく。プロジェクトの壁が、むしろ専門性を守る境界として機能しています。

資料を GitHub に誰でも利用できる形で公開しています。みなさんがお使いのサービスで試してみてください。 https://github.com/tora16e/ai-university

- Tora

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