AIで学ぶ勉強法｜何から聞けばよいか分からない分野でも、質問2回で一覧が出る

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回は、はてなブログ「ぷりんの雑記帳」の筆者が書いた、知らない分野をAIで学ぶ手順の記事を読んで、解説します。

この記事は、私が保存したブックマークです。読んで気になったのは、手順のはじめが、答えを聞くことではなく、自分の現在地を出すことだった点です。私が10月に書いた記事の言葉と、入口がつながって見えました。経営者や一人で仕事をしている方が、知らない分野に出会った時に使える形だと感じたので、取り上げます。

筆者の手順は、道のりを測る、前提を伝えてカリキュラムにする、Markdownで保存して新しい会話で登る、の順です。この記事では、その順に沿って読みます。ガロア理論は手順を見せるための例なので、数学の中身は追いません。あなたの知らない分野に置き換えて読んでください。

ぷりんの雑記帳「知らない分野を学ぶ技術 powered by AI」の「「知らない」にもレベルがある」の節

そのため、まずは理解したい内容を理解するまでの道のりはどれぐらいなのかを把握する必要があります。

最初にやることは、AIに質問を投げることではありません。理解したい所まで、自分からどれくらい距離があるのかを測ることです。筆者は、そこから始めています。

筆者は、「知らない」にも段階があると言います。ひとつ目は、一回学んだけれども忘れてしまった状態です。二つ目は、雰囲気は知っているけれど、正確なところは理解していない状態です。

三つ目は、前提となる知識はある程度あるけれど、対象の知識そのものはまだない状態です。四つ目は、それを理解するのに何が必要なのかも分からない状態です。

筆者によると、下の段階ほど、理解に至るまでの道のりが長くなります。必要な時間も労力も大きくなります。だから、先に道のりの長さを知っておくんですよね。

ここで、私が書いた記事の言葉を引きます。

AI氣道『AIにインタビューしてもらう方法｜自分の経験をコンテンツ化する問いの設計』より

「AIは何でもできてしまうので、私は焦点を当てないと毎回不安定になると見ています。だから、AIとやる前に軸を作っています。」

この考え方の入口を、私は『AIにインタビューしてもらう方法｜自分の経験をコンテンツ化する問いの設計』で書いています。

私の読みでは、AIに聞く前に軸を決めることと、道のりの長さを先に測ることは、同じ向きです。軸とは、何のために学ぶのか、どこへ着きたいのかということです。

そこに元記事の言う現在地が組み合わさって、はじめて道のりが測れます。

筆者がお題にしたのはガロア理論です。ただ、この記事で数学を学ぶ必要はありません。ガロア理論は、手順を見せるための例として使われています。あなたの分野に置き換えて読んでください。

たとえば、あなたがマーケティングの用語を勉強し直したいとします。昔、本で読んだけれど忘れたのなら、1つ目です。広告の言葉は聞いたことがあるけれど説明はできないなら、2つ目です。

何を勉強すれば入口に立てるのかも見えないなら、4つ目です。

自分がどこにいるかを、4つのどれかに当てはめてみてください。これだけで、AIへの頼み方が変わります。地味ですが、ここが大事ですよね。

ぷりんの雑記帳「知らない分野を学ぶ技術 powered by AI」の「理解までの道のりを把握する」の節

ガロア理論の核心であるガロアの基本定理を理解したいです。この定理を理解するために学ぶべき数学の分野や概念を列挙してください。

この章では、筆者が質問2回で、学ぶべき分野の一覧を手に入れる流れを見ます。1回目は概要を聞く質問、2回目は学ぶべき分野を列挙してもらう質問です。ガロア理論の中身ではなく、頼み方の形に注目してください。

筆者は、Claude Opus 5.5 に、2回質問しています。1回目は、こう頼みました。「ガロア理論について知りたいので、簡潔にどのような理論なのか説明して」。

返ってきたのは、概要だけの答えでした。詳細には踏み込んでいません。筆者は、概要で満足できたならそこで終わりでもよいとしています。証明まで知りたいなら、もう一歩踏み込む必要があります。

ここで筆者が使ったのが、AIの答えに出てきた核心のキーワードです。ガロアの基本定理という言葉を起点に、2回目の質問をしました。「ガロア理論の核心であるガロアの基本定理を理解したいです。

この定理を理解するために学ぶべき数学の分野や概念を列挙してください。」

返ってきた一覧は、5つの区分でした。土台となる基礎、群論、環論、体論、基本定理の直前の概念です。下から積み上げる順に並んでいます。筆者は、この一覧から項目だけを抜き出して、道のりとして眺めています。

数学の中身は、この記事では説明しません。見てほしいのは、答えの形ですね。分野名が下から順に並ぶと、自分が登る道のりが見えるんです。

順番は言い切れます。1回目は大まかに聞く。2回目は、返ってきた核心のキーワードを起点に聞く。これだけです。

あなたの分野に置き換えるなら、1回目で概要を出してもらい、その中から気になった言葉を選びます。選んだ言葉を使って、学ぶべき分野を列挙してもらう。この二段で、一覧が出ます。

筆者はClaudeで試していますが、頼み方の形はChatGPTでも使えると私は読みました。

ぷりんの雑記帳「知らない分野を学ぶ技術 powered by AI」の「理解までの道のりを把握する」の節（一覧のどこまで分かるかを決める部分）

このとき、「ここまで知っている」の基準は厳しめにしたほうがよいです。なんとなく知っている気がする、というところより先にすると、大体必要以上に辛い思いをします。

「ここまで知っている」の線は、厳しめに引きます。なんとなく知っている気がする所までを「知っている」にすると、あとで辛くなります。

筆者は、AIが出した一覧を見て、自分がどこまで知っているかをまず考えます。たとえば、一回生の微分積分と線形代数を終えた直後なら、土台は分かるけれど、群論からは分からない、という感じだそうです。

一覧の途中まで分かる人もいるし、土台から全然分からない人もいます。体論まで分かる人は、一度やって忘れた状態に近く、ゴールは近いと筆者は見ています。

基準を厳しめにする理由は、甘くすると必要以上に辛い思いをするからです。なんとなく知っている気がするラインから始めたほうが、リズムがつくという利点もあるそうです。

では、一覧の言葉が一切分からない時はどうするか。筆者は、正直に伝えましょうと言います。頼み方の例は、これです。「挙げてもらったリストが一切理解できません。

もっと基本的なところから理解をスタートさせるならどのような形になりますか？」

AIは、より簡単なレベルから出し直してくれます。筆者は、対話しながら自分の知識レベルを掘り下げるのもいい、とも書いています。

ここで、私が書いた記事の言葉を引きます。

AI氣道『IIJ Bootcampに学ぶ、AI時代の社内勉強会の作り方。環境準備でつまずかせず、全員が手を動かす仕組み』より

「知らない分野で、何を聞けばいいか分からない。なら、AIに全体像をつかむための質問を出してもらう。答えていくうちに、知っている所と知らない所の境目が見えてきます！」

この入口の話を、私は『IIJ Bootcampに学ぶ、AI時代の社内勉強会の作り方。環境準備でつまずかせず、全員が手を動かす仕組み』で書いています。

「質問を出してもらう」も「一覧を出してもらう」も、知っている所と知らない所の境目を先に出す点は同じだと私は読みました。答えを聞く前に、現在地を出させているんですよね。

入口が2つあると読めます。何を聞けばよいか分からない時は質問から、質問が思いつく時は一覧から入ればよいかな、と私は思います。

ぷりんの雑記帳「知らない分野を学ぶ技術 powered by AI」の「自分専用の学習カリキュラムを作る」の節

私は1回生配当の微分積分と線形代数の単位を取りました。それ以上の数学の知識はないため、挙げてもらったもののうち2以降を学ぶ必要があります。これを前提に、最短経路でガロアの基本定理にたどり着くためのカリキュラムを組んでください。

カリキュラムを頼む時は、自分がどこまで知っているかを一緒に伝えます。これが、筆者の依頼の中心ですね。

筆者は、大学1回生で学ぶ微積と線形代数だけを学習済みと仮定して、こう依頼しています。「私は1回生配当の微分積分と線形代数の単位を取りました。

それ以上の数学の知識はないため、挙げてもらったもののうち2以降を学ぶ必要があります。これを前提に、最短経路でガロアの基本定理にたどり着くためのカリキュラムを組んでください。」

それまでAIは、ガロア理論を学ぶ一般的な道筋として話していました。前提を入れないと、一般的な道筋しか返らないんですよね。前提を入れて、初めて自分用の道になります。

返ってきたカリキュラムには、最短にするための方針がありました。体を複素数の部分体に限定する、という案を出したんです。数の範囲をしぼって、遠回りになる部分を省く方針、と受け取ってください。

代償は、有限体などの一般の場合が後回しになることだと、AIは書いています。

段階は、第0から第4まで、5つに分かれていました。証明の言葉に慣れる、群論、多項式、体論、ガロア理論の順です。

最後に、AIから確認の質問が返ってきました。証明を自分で再現できる段階を目指すのか、定理の主張と意味を具体例で納得できれば十分か、という問いです。後者なら、もっと短い道筋も組める、とのことです。

筆者は、ここで到達イメージが合っているかを確かめます。狙った到達点なら、Markdownにします。Markdownとは、AIが書いた文章をそのまま保存できる形式のファイルです。違っていたら、追加で注文します。

教材として、筆者は雪江明彦さんの『代数学』の2冊とアルティンの『ガロア理論入門』を挙げています。

私の読みでは、この確認の質問に答えることが、一般的な道筋を自分用に合わせる最後の作業です。ゴールの高さを自分で決めると、カリキュラムの長さも変わりますよね。

ぷりんの雑記帳「知らない分野を学ぶ技術 powered by AI」の「カリキュラムを登っていく」の節

添付したカリキュラムに沿って学びを進めたいです。まずは第0段階について説明してください。図解を利用して工夫して説明してください。

カリキュラムができたら、新しい会話に切り替えます。筆者は、新しいセッションに切り替えて、先ほど保存したMarkdownを添付しています。そこから登り始める形ですね。

筆者の最初の頼みは、こうでした。「添付したカリキュラムに沿って学びを進めたいです。まずは第0段階について説明してください。図解を利用して工夫して説明してください。」

この文のうち、前半の「添付したカリキュラムに沿って学びを進めたい」は、そのまま使えます。後半の「図解を利用して」は、好みでアレンジしてよいと筆者は言います。

アレンジの例は、4つ挙がっています。具体例をなるべく多く挙げてもらう。理解しているか確かめるために、問題を出してもらう。先生と生徒の対話形式で出力してもらう。HTMLのスライドで作ってもらう。

筆者の場合、返ってきたのは図解だけではありませんでした。触って動かせる仕組みも作ってくれたそうです。あとは、いくらでも質問攻めにしてよい、と筆者は書いています。

出力のペースも調整できるんですよね。今回は一気に出力されたので、大体知っているけれど穴がある人にはちょうどよい形でした。全く初めてなら、一気に出すのではなくて、少しずつ出力してほしいと頼みます。

学習が済んだら、記録を残します。「一通り理解できました。今日の学習はここまでにします。ここまでに学んだ内容を記録したMarkdownを出力してください。」と頼みます。

出力されたMarkdownを保存して、次回はカリキュラムと一緒に添付すれば、続きから始められます。

私の読みでは、カリキュラムと学習記録の2つのファイルが、会話をまたいで続ける仕組みになっています。会話が新しくなっても、ファイルを渡せば続きから始められるんです。

ぷりんの雑記帳「知らない分野を学ぶ技術 powered by AI」の「挫折しないためのコツ」の節

学習の進み具合を定期的に振り返る。進捗を記録しているので、ファイルの中身をみればどれぐらい進んできたかがわかります。これを見るだけで元気が出てきます。

続けるコツは、筆者が5つ挙げています。一つ目は、学習の進み具合を定期的に振り返ることです。

学習記録を残しているので、ファイルの中身を見れば、どれくらい進んだかが分かります。これを見るだけで元気が出てくる、と筆者は書いています。

二つ目は、学習内容を誰かと共有することです。友達や家族に話すと、学ぶ内容が定着して、やる気も上がる。筆者は、これを一石二鳥と呼んでいます。個人的にはAI相手より人間のほうが良いように思う、とのことです。

聞いてくれる友達がいない時は、「最近学んでいることがあるので、聞き役として話を聞いてください」とAIに頼むのもアリだそうです。

三つ目は、自分の得意な理解スタイルのプロンプトを常備しておくことです。人によって、図解が得意な人、文章が得意な人、会話調が得意な人がいます。

分かりやすかったスタイルをMarkdownで保存して、開始時に渡します。

四つ目は、カリキュラムのステップの粗さを調整してもらうことです。急できつい時は細かく、ゆるくてつまらない時は粗く。Markdownを渡して注文すれば、作り直してくれます。

五つ目が、eli5で最初に雰囲気をつかむことです。eli5は、ざっくりまとめた図解スライドを作ってくれるスキル（AIに特定の仕事のやり方を覚えさせる仕組み）で、概観に有用だと筆者は言います。

学習の途中で迷子になった時にも役に立つかもしれない、とのことです。

私は、このeli5を8月に実測しました。ここで、その記事の言葉を引きます。

AI氣道『show-me・eli5・diagram-design を実測比較｜Claude Code図解スキルで10.6倍差』より

「社外・非エンジニアに渡す資料を作るなら eli5。絵文字と大きな絵で階段を作ってくれるから、「ITわからない人に一枚で説明したい」場面には刺さる。」

このeli5の特徴を、私は『show-me・eli5・diagram-design を実測比較｜Claude Code図解スキルで10.6倍差』で書いています。

絵が主役で、何も知らない人向けに固定される。だから、学習の最初の一枚には向いていると私は読みました。深く登る段階では、カリキュラムのほうに戻ればよいんです。

ぷりんの雑記帳「知らない分野を学ぶ技術 powered by AI」の「まとめ」の節

「いつか理解したいんだけど難しい・・・」と思っていることがあれば、ぜひ試してみてください。

元記事の最後は、いつか理解したいけれど難しいと思っていることがあるなら、ぜひ試してみてください、という言葉です。ここから先は、私が考えた頼み方です。

元記事の手順に、私が書いたAIに質問してもらう入口を足すなら、最初の頼みは次のようになると考えました。

「私が理解したい分野は〇〇です。まず簡潔にどんな分野か説明してください。次に、理解するために学ぶべき分野や概念を列挙してください。そのあと、私がどこまで知っているかを、1問ずつ質問して確かめてください。」

〇〇には、あなたが学びたい分野を入れます。前半の2つは、筆者の質問2回と同じ形です。後半は、私が書いた記事の入口をつないだ部分です。

この文は、順番に読むと働きが見えます。最初の文は分野を伝えるところ、次の文は概要を出してもらうところ、その次は学ぶべき分野の一覧を出してもらうところ、最後は現在地を確かめてもらうところです。

AIが1問ずつ質問してくれると、一覧を自分で見て判断するより答えやすい場面もあると私は考えます。知っている所と知らない所の境目が、答えるうちに見えてきます。

答えが出たら、元記事の流れに戻ります。その答えを前提にして、カリキュラムをMarkdownで作ってもらいます。保存して、新しい会話で添付して、登ります。終わったら学習記録も残します。

気をつけたいのは、急がないことですね。AIから確認の質問が来たら、そこに答えてからカリキュラムを完成させます。筆者のAIも、到達イメージを確認してきました。

経営の仕事でも、知らない分野の言葉に囲まれる場面はありますよね。まず現在地を測る。この順番を、ひとつの習慣にしてみるのはどうかな、と私は思っています。

ぷりんの雑記帳の筆者の記事は、AIで学ぶ勉強法の手順を、ガロア理論を例にして見せてくれました。数学の記事ではありません。手順を学ぶ記事です。

手順の中心は、答えを聞く前に、道のりを測ることでした。何から聞けばよいか分からない分野でも、質問2回で一覧が出ます。その一覧を見て、自分がどこまで知っているかを厳しめに決めます。

次に、その前提を伝えて、最短のカリキュラムを作らせます。AIの確認の質問に答えて、狙った到達点ならMarkdownで保存します。新しい会話に添付して登り、学習記録も残します。

私が書いた、AIに質問を出してもらう入口も、一覧を出してもらう入口も、知っている所と知らない所の境目を先に出す点は同じです。入口が2つあると私は考えます。

続けるコツは5つありました。進み具合の振り返り、誰かに話すこと、得意な理解スタイルの常備、粗さの調整、eli5です。まずは、知らない分野を1つ決めて、概要を聞くところから始めてみてください。

この記事で学んだことを誰かに教えて恩送りして学びを深めよう！