AIに雑談するだけで学習が続く理由とは？習慣化の科学

2025年9月25日

【著者情報】

こんにちは、IT・DX教育サービスの株式会社サートプロ　近森満です。
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AIとの「ひと言対話」から始まる新しい学習法

AIと話すことが、まさか学習習慣の起点になるなんて—
—少し前の私だったら想像もしていなかったと思います。ところが今、毎朝AIに向かって「今日やること、どう思う？」と軽く相談するだけで、一日の動きが驚くほどスムーズになります。

この「ひと言対話」は、実は行動科学の観点から見ても非常に合理的です。
行動が変わるためには

・動機

・能力

・きっかけ

この3要素が揃う必要があります。

私たちはやるべきことを知っているのに、行動に移せないことがありますよね。これを「知行合一できない状態」と言います。AIとの対話は、この“行動の起点となるきっかけ”をつくる極めて効果的なツールになるのです。

毎日、AIと対話する。
それは自分の感情と行動の記録を自然に積み重ね、自分の状態を客観視できるようになる「セルフモニタリング」の実践でもあります。

 

 

習慣化できる人・できない人の違いとは

習慣化が得意な人は「行動の摩擦を減らす」のが上手です。
反対に、習慣化が苦手な人は「始める前の心の壁」が高い傾向があります。

AIに相談するという行動は、実はこの壁を劇的に下げてくれるんですね。
スマホを開く、AIアプリをタップする、話しかける——一見ステップに見えますが、今のAI環境はすでにここを簡略化できる仕組みが揃っています。

音声ボタンを長押しするだけで質問が始まり
「AI、今日は何からやるべきかな？」
と声を投げるだけで、あなたのタスクが瞬時に整理されます。

人間は“やり始める瞬間”がいちばん重い。
ここをAIが引っ張ってくれるだけで、行動は驚くほど軽くなっていきます。

 

事例: 家族の中で自然に広がったAIの習慣

私の家でも面白い変化が起きました。

妻が旅行を計画するとき、
「ペットOKのホテルは？」「日程は？」「予算は？」
といった調べごとを、自然とAIに相談するようになったのです。

娘も当たり前のように生成AIに質問しています。
いわば、家族全員が“日常の判断の前にAIを通す”状態になっていて、夫婦間の会話でも
「AIがこういうプラン出してくれたよ」
という具合に、AIが“共有の情報フィルター”になってきている。

AIを使わないと得られなかった情報や気づきが、日常の選択肢を豊かにしてくれる。
これが新しい学習と生活のスタイルです。

 

 

生産性を上げる「AIワークフロー」の正体

生成AIを活用すると、私たちの仕事の進め方はまったく変わります。
特に大きいのは、アイデア出しからタスクの分解までをAIが代替してくれる点です。

例えば
０〜１：やりたいこと（目的）を自分が言う
２〜９：アイデア展開、構造化、タスク化をAIが全部やる
１０：人間が最終判断して実行する

この構造に移るだけで、行動までのスピードは10倍にもなり得ます。
以前なら、自分で調べて、要素を分解して、さらに他者にも確認して…という長いルートを通る必要がありました。

AI時代では、ここがすべてショートカットされる。
これが「AIを使う人と使わない人の格差」が生まれる最大のポイントです。

もちろん、AIを使わなくても迷惑をかけるわけではありません。
しかし、“使わないことで失われる時間（機会損失）”は確実に積み上がっていくのです。

 

 

「時間を作る人」と「時間を失う人」の分岐点

1時間でできる仕事を10時間かけても、誰にも迷惑はかけません。
でもその9時間は、未来のチャンスを失っているとも言えます。

AIを上手に使う人は、

・50分短縮

・その50分で新しい学びを得る

・さらに新しい成果を積む

という“正の連鎖”に入ります。

使わない人は、

・現状維持

・余白ができない

・新しい挑戦に踏み出す余裕が生まれない

という“停滞のループ”に入りやすい。

ここには行動経済学で言う「現状維持バイアス」が働きます。
つまり、
「今のままで困っていないから変える必要がない」
と思ってしまう心理です。

しかし未来は確実に“AIを前提とした社会”へと進む。
そこで「変わらない」という選択こそが、最大のリスクになるのです。

 

事例: 娘がAIを当然のインフラとして使うようになった理由

娘は、Google検索よりも生成AIを使うのが当たり前になっています。
情報が集約され、要点が整理され、ファクトチェックまでセットで提案してくれる。

つまり、
「最初から“まとめてある情報”にアクセスする」
という世界観に移行しているわけです。

私たちの世代が検索エンジンを使いこなしたように、
次の世代は生成AIを情報インフラとして使いこなす。

その差は時間の差であり、視野の差であり、チャンスの差でもあります。

 

 

AIは「日常の雑談」から行動様式を変える

AIが私たちの行動を変えるのは、実は高度なタスク処理だけではありません。
むしろ、もっと“どうでもよく見える雑談”のほうが影響は大きいのです。

「今日は疲れた〜」
「やる気が出ないんだよね」
「明日の準備どうしよう…」

こうした何気ないつぶやきにも、AIは寄り添うように応答し、
穏やかに行動へと導いてくれます。

例えば

・明日のタスクを3つに絞って提案してくれる

・気持ちの揺れを受け止めながら、言語化を促してくれる

・必要なら休息の取り方まで整えてくれる

これは人間相手だと遠慮してしまいがちな部分ですが、AIには遠慮をしなくて済む。
この“心理的安全性”こそ、習慣化を支える最大の土台になります。

そして雑談の延長で
「そういえば昨日の続きなんだけど…」
と学びの再開が自然に起きる。

これが“AIが習慣化を支えるメカニズム”なんです。

 

 

AIと共存する社会で求められるマインド・トランスフォーメーション

DX推進の現場でも、AI導入の最大の壁は技術ではありません。
マインドセットの切り替えです。

多くの企業で見られるのは、
「AIは難しそう」
「自分は詳しくないから」
「仕事のやり方を変えたくない」
といった“変化回避バイアス”。

これは人類共通です。
私自身も最初は「従来のITワークフローのほうが慣れているから楽」と思っていました。
しかし、AI時代にはこの“慣れた流れ”がむしろ足かせになります。

マインドセットの変革が必要な理由は3つ。

・AIを前提とした社会構造に変わること

・業務の生産性格差が広がること

・学習スピードが指数関数的に要求されること

そして何より
生成AIは人間の弱さを支える存在になる
という点です。

苦手を補い、迷いを整え、学びを継続させる。
これを“個人の努力だけ”でやる時代は終わりつつあります。

 

事例: 「AIを子どもに使わせない」という大人の心理

私の周りでも、意外と多い意見があります。

「子どもにAIを使わせると考えなくなる」
「自分で調べる力が失われる」

これらは善意からの心配ですが、
実はここにも“自分が学んできた方法を正とする”
という確証バイアスが働いています。

図書館で調べる、本で学ぶ、先生に聞く——
これらはかつての最適解でした。

しかし今は
「AIを使って高速で概要をつかむ → 必要な部分を深掘りする」
という“新しい学びの流れ”が存在するわけです。

これは「ズル」ではありません。
むしろ、未来を生きる世代に必要なのは

AIを使って理解を深める力
AIの回答をファクトチェックする力
AIと協働して創造する力

なのです。

学びのプロセスが進化しただけで、思考力が失われるわけではありません。

 

 

すべての会話が「共有知」へと変わる未来

家族の会話、職場でのやり取り、日常の雑談——
これらの間にAIが“フィルター”として入ってくると、コミュニケーションの質がガラッと変わります。

妻との旅行相談でAIが間に入るように、
人と人の間にAIが介在することで情報の齟齬が減り、認識のズレも少なくなる。

つまり
AIを通した情報は“最初から整理されている”

これこそが超知性AI時代の基本となるコミュニケーションです。

そして次の段階では、

・行動

・スキル

・知識

・意思決定

がすべて共有化され、共通の判断軸が形成されていきます。

これがマインド・トランスフォーメーションの本質です。

 

 

生産性が爆上がりする社会で人間はどう生きるか

AI導入が進むと、確かに生産性は劇的に上がります。
しかしこれは「忙しくなる」という意味ではありません。

本来やりたかったこと
本来伸ばしたかったスキル
本来挑戦したかったプロジェクト

——こうした“未来の自分への投資”に時間が回るようになるのです。

逆に、AIを使わない人は

・気づけば時間に追われ

・学びの余白がなくなり

・新しい挑戦のタイミングを逃し

・気づけば停滞してしまう

という負の連鎖に入ります。

だからこそ
「AIを使う生活が当たり前になること」そのものが、最高の習慣化」
になるわけです。

 

 

自己変革の起点は「AIに聞いてみる」という一歩

私が提案したいのは、難しい学習計画でも、完璧なタスク管理でもありません。
もっとシンプルで、もっと始めやすい第一歩です。

それは
「AIに聞いてみた」
という行動を、毎日の生活に入れてしまうこと。

朝起きたら
「今日やるべきことを3つに絞って」
通勤中に
「昨日の続きの学びを再開させて」
夜寝る前に
「今日の振り返りを一緒にして」

この程度で十分です。

AIを“使いこなす”必要はありません。
まずは“使い続ける”ことが大事なのです。

そして習慣化が生まれる最大のポイントは、
行動のハードルが最小化されること
AIはこれを得意としています。

 

事例: 習慣化が苦手だった受講者の変化

私の研修参加者の中に「どの学習も三日坊主になる」という方がいました。

その方には
「朝のひと言AI日記」
をおすすめしました。

内容はこれだけ。

・今日やること

・不安なこと

・やりたいこと

それをAIに送るだけです。

1週間後、表情が明らかに変わっていました。

「毎日AIが返してくれるのが嬉しくて、続いちゃいました」
「自分の考えが整理されて、余計な迷いが減りました」

こうした“成功体験の積み重ね”こそ、習慣化を支える本質です。

 

 

AI×セルフモニタリングが創る「未来の学び」

AIと共に習慣化学習を実践することで、私たちは今までにないレベルで自分の内面と向き合うことができます。

・毎日の感情のゆらぎ

・学びの進捗

・やりたいことの優先順位

・今の課題と次の挑戦

これらが自然に言語化され、記録され、蓄積されていきます。
AIが“伴走者”として、自分の思考を鏡のように映し出してくれるのです。

これは人類史上初めての体験であり、
未来の教育の中心になる「超知性リテラシー」の第一歩でもあります。

AGI・ASI時代を生きる私たちにとって、
AIと共に学び、AIと共に自分を育てることは、もはや必須スキル
になっていくでしょう。

 

 

まとめ：AIを日常に迎え入れるという決断

AIを習慣化するために必要なのは、難しい勉強ではありません。
「AIに聞いてみた」と言える生活に一歩踏み出すこと。

これにより

・学びが続く

・行動が変わる

・思考が整理される

・時間が生まれる

・未来がひらける

という好循環が始まります。

特にDX推進を担うビジネスパーソンにとっては、
AI習慣は“自分の価値を高める最もシンプルな方法”になります。

これからの10年、AIを使う人と使わない人の差は

・学習量

・行動量

・思考スピード

・成果の質

すべてに表れます。

だからこそ今、
今日この瞬間から、
AIとの対話を始める意味があります。

 

本日の内容が、あなたの「シンギュラリティ時代への準備」に向けた、わずかながらでも「気づき」や「次の一歩」のヒントになれたなら幸いです。

10年先の超知性ASIやAGIが当たり前になる未来に向けて、
私たち自身をアップデートし続けることが、今最も重要です。
ぜひ一緒に学びを深めていきましょう。

「社員のDXマインドをどう高めるか？」
「実践的なITスキル教育が進まない」
など、DX推進担当者の育成やIT教育研修でお悩みでしたら、ぜひ一度お聞かせください。

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生成AI導入を検討させている方は、こちらもご覧ください。
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次回の記事も、どうぞお楽しみに！

 

【キーワードの解説】

生成AI

生成AIとは、大量のデータを学習したモデルが文章・画像・音声・プログラムなどを自動生成する技術の総称です。従来のAIが「判定・分類」を中心に活用されていたのに対し、生成AIは“新しいアウトプットを生み出す”点が革新的です。学習効率の向上、タスクの自動化、アイデアの拡張が容易になり、個人の行動力や生産性に直接影響を及ぼします。ビジネスでは企画・資料作成・顧客対応など幅広く活用され、教育分野では学習内容の整理や理解促進にも貢献。今後はAGI・ASIへの進化とともに、社会基盤として不可欠な存在になっていきます。

 

マインド・トランスフォーメーション

マインド・トランスフォーメーションとは、外側の仕組みを変える“DX（デジタル・トランスフォーメーション）”に対し、内面の思考構造・価値観・判断基準をアップデートする取り組みです。生成AI時代には、従来の経験則や成功パターンが通用しない局面が増えます。そのため、「AIを活用しても良い」「AIを使う方が自然」という精神的受容が必要になります。行動の摩擦を減らし、変化を肯定し、新しい学びを継続できる状態にすることがマインド変革の本質です。AI習慣化と組み合わせることで、個人の成長速度を飛躍的に引き上げます。

 

セルフモニタリング

セルフモニタリングとは、自分の行動・思考・感情を自覚し、継続的に記録することで自己理解を深めるプロセスです。行動科学において、習慣化の最重要ポイントとされます。AIを活用したセルフモニタリングは、従来の紙日記やアプリよりも手軽で即時性があり、対話によって気づきが深まりやすいのが特徴です。「今日の気分は？」「何が不安？」「どんな行動が良かった？」とAIに話しかけるだけで、自然に振り返りができ、学習意欲や行動改善に直結します。超知性AI時代の自己成長スキルとして必須のリテラシーになります。

 

 

【著者紹介】

近森 満（ちかもりみつる）
■株式会社サートプロ 代表取締役CEO
IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定、＋DX認定、アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして、自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。
■所属・役職
・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定、＋DX認定、超知性ASI検定）
・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格）
・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定）
・NPO 組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み）
・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作）
・経済産業省地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援）
・経済産業省地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援）
・デジタル庁デジタル推進委員（デジタル化支援）
・DX事業共同組合 設立理事（DX推進）
・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証）
・”一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援）
・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定）
・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）