蒼の余白

― データと人のあいだで、考えたこと。―

第2話　答えが速くなるほど、問いを大切にしたい

最近、仕事の中でAIを使う機会が本当に増えました。

文章をまとめる。
情報を整理する。
アイデアを出す。
データを分析する。

少し前までなら何時間もかかっていたことが、驚くほど短い時間でできるようになっています。
私自身も、その便利さに助けられている一人です。
2026年7月にIPA（情報処理推進機構）が公表した「DX動向2026」でも、企業におけるAI導入が急速に広がっていることが紹介されています。
おそらく、これからAIを使うこと自体は特別なことではなくなっていくのでしょう。

そんな時代になって、最近ひとつ考えることがあります。
「答えを出す力」よりも、「問いを持つ力」の方が大切になっていくのではないか。
ということです。
AIに問いかければ、かなり整った答えが返ってきます。
しかし、その答えの出発点にある「何を聞くか」は、私たち自身が考えなければなりません。
例えば、地域の観光について考えるとします。
「どうすれば観光客を増やせるか」という問いもあります。
でも、
「この地域を訪れた人に、何を持ち帰ってもらいたいのか」
と問いを変えると、考える方向が少し変わります。
あるいは企業のデータ分析でも、
「売上が下がった理由は何か」
だけではなく、
「お客様の行動は、いつから変わり始めていたのか」
と聞いてみる。
同じデータを見ていても、問いによって見える景色は違ってきます。
これはAI以前から変わらないことなのかもしれません。
仕事で地域や企業の方々のお話を聞かせていただいていると、ときどき最初に考えていた課題とはまったく違う場所に、本当の課題があることがあります。
こちらが「こういうことですね」と早く答えを出そうとしてしまうと、
大切なものを見落としてしまう。
だから最近は、以前よりも
「本当にそうなのだろうか」
と、一度考えるようになりました。

相手の話を聞く。
数字を見る。
現場を見る。

そして、もう一度考える。
その繰り返しの中で、最初とは違う問いが出てくることがあります。
私は、その瞬間がとても大切なのではないかと思っています。
AIは、これからもっと賢くなるのでしょう。
だからといって、人が考えなくてよくなるわけではない。
むしろ逆で、
答えが簡単に手に入る時代だからこそ、
何を問いかけるのかが、その人らしさになる。
そんな気がしています。
そしてもう一つ、大切にしたいことがあります。
AIが出した答えを、そのまま「自分の答え」にしないことです。

AIから教えてもらう。
データから教えてもらう。
人から教えてもらう。
現場から教えてもらう。

その上で、自分なりに考えてみる。
私自身も、まだまだAIとの付き合い方を学んでいる途中です。

便利だから使う。
新しいから使う。

それだけではなく、「この技術によって、人や仕事を少し良くすることができるだろうか」という問いを持ちながら使っていきたいと思っています。

空蒼知31という名前には、
「空の蒼さを知る」
という想いがあります。
目の前のことに夢中になっていると、つい視野が狭くなる。
そんなとき、ときどき空を見るように、少し視点を変えてみる。
AIの時代だからこそ、そんな「余白」が必要なのかもしれません。
答えを急ぐのではなく、
少し立ち止まって、「そもそも、何を考えるべきなのだろう」
と問い直してみる。
その小さな習慣を、私自身も大切にしていきたいと思います。