AIの効率的な学び方3つのコツ──自分の情報を与え、事例を集め、毎日1つ実践する

コツ①：AIに自分の情報を与える

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1つ目のコツは、AIに自分の情報をまず与えてみることです。普段の生活では、自分のことをコンピューターに詳しく伝えるという経験はほとんどありません。家族や同僚なら自分のことをある程度知っているからこそ会話が成り立つのに、AIに対しては同じことをしない人がほとんどだとシュウヘイさんは指摘します。

自分がどんな仕事をしているか、どんな場面で困っているか、何をやりたいかといった情報をAIに渡しておくと、AIからの提案の精度が格段に上がります。「何を学べばいいか」すらAIに考えてもらえるようになるわけです。

具体的なやり方

シュウヘイさんが勧める方法は、今使っているChatGPTOpenAIが提供するAIチャットサービス。テキストでの対話を通じて質問への回答、文章作成、コード生成など幅広いタスクをこなせます。やClaudeAnthropic社が開発したAIアシスタント。長文の読解や丁寧な対話が得意とされ、デスクトップアプリ版では自動化機能（コワーク）なども提供されています。、GeminiGoogleが開発したAIモデルおよびサービス。Google検索やGoogleドキュメントなど、Googleの各種サービスとの連携が強みです。に対して、「今までの会話履歴から、自分がどんな仕事をしていて、どんな仕事の進め方を求めていて、どんな価値観やライフスタイルを持っているかをテキストでまとめてください」と依頼するというものです。出力されたレポートをそのままAIに渡し、「これを基に、自分に合ったAI学習のロードマップを作ってください」と続けます。

たとえばシュウヘイさんの場合、会話履歴から「アプリやサイトを作りたがっている」という傾向が読み取れるため、「週に1個アプリを作るロードマップ」のような提案が出てくるそうです。さらに「1日30分でできるようにして」と絞り込めば、「今日はDiscord Botを作りましょう」のような具体的なタスクに落とし込んでもらえます。

ClaudeのデスクトップアプリAnthropic社が提供するClaudeのPC向けアプリケーション。ブラウザ版にはない「コワーク」機能でタスクのスケジュール実行ができます。には「コワーク」というスケジュール機能があり、たとえば自分が日頃チェックしたいニュースをAIにまとめさせて、毎日スマホで確認できるように設定することも可能です。通勤中にニュースサイトをだらだら見る代わりに、自分にカスタマイズされたニュースが届く──そんな体験が自分の情報を渡すだけで実現できると語られていました。

コツ②：SNSで活用事例を集めて保存する

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2つ目のコツは、XなどのSNSでAI活用事例を見つけたら、積極的にいいね・保存・ブックマークしていくことです。こうしたアクションを繰り返すと、SNSのレコメンドアルゴリズムがAI関連の投稿を優先的に表示するようになり、自分の思考の外側から「今ホットな事例」が流れてくるようになります。

NotebookLMのスライドを綺麗に出す方法

シュウヘイさん自身が実践した例として、NotebookLMGoogleが提供するAIノートツール。PDFやWebページなどの資料を読み込ませると、要約・Q&A・スライド生成などができます。のスライド出力の話が紹介されていました。NotebookLMで資料を作ると、文字が多すぎたり見づらかったりする問題があったそうです。そこでXで流れてきた事例を参考に、あらかじめMarkdownテキストファイルの記法の一種。見出しや箇条書きなどを簡単な記号で表現でき、ファイル容量が小さく、人間にもAIにも読みやすいのが特長です。厳密にはプログラミング言語ではありませんが、AI活用では非常に重要な形式です。ファイルでスライドの「構造書」を作っておき、それをNotebookLMに読み込ませてからスライドを生成すると、かなり綺麗に出力されることがわかったそうです。

こうした事例は、自分で検索して見つけるのは難しいけれど、SNSで関連投稿にアクションし続けていると自然に目に入ってくるとのことです。

保存したまま忘れない工夫

ブックマークしただけでは忘れてしまうという問題もあります。シュウヘイさんはObsidianローカル保存型のノートアプリ。Markdown形式でメモを管理でき、ノート同士をリンクでつなげられるのが特長。プラグインが豊富で、ナレッジベース構築に人気があります。というノートアプリにXの記事URLを保存し、Claudeに定期的に「自分がやっておくべきこと」をObsidianのメモから抽出して教えてもらう仕組みを作っているそうです。

コツ③：1日1つ、実際にやってみる

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3つ目のコツは、保存した事例やロードマップの中から1日1つ、実際にやってみることです。シュウヘイさんも「最終的には精神論」と認めつつ、これが一番大事だと強調していました。

毎日30分でもいいからAIを触り続けることで、「こんなことができる」「これは苦手」「こうすると失敗する」といった経験値が自分に溜まっていきます。逆にこの経験値がないと、どれだけ知識を集めても実際には使えないままになってしまいます。

大事なのは、SNSで「すげえ」と引用ポストするだけで終わらせないことです。「後でやろう」ではなく本当にやる。やったうえで「こうだった」という自分の体験をアウトプットしていく。この積み重ねが、AI活用の実力につながっていくとのことです。

プロンプトを配ってくれている人がいれば、遠慮なくコピペして自分で試せばいいとシュウヘイさんは言います。そもそもプロンプト自体がAIで作られていることも多く、「パクリ」を気にする必要はないとのこと。自分が便利に使えて、必要なら出典を紹介すれば誰も困らない、という考え方です。

体験談があると「伝える力」になる

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日々の実践で経験値が溜まると、誰かから相談を受けたときに「こんなことできるよ」と具体的に答えられるようになります。シュウヘイさんは、これがそのまま仕事になると話していました。たとえば商工会や企業を回ってAIの半日講師をするだけでも、1回3万円程度で受けられる仕事が成り立つそうです。月に10回やれば30万円。特別なスキルではなく、毎日30分ずつ触り続けた経験の蓄積がそのまま価値になるということです。

具体例として、奥さんがNotebookLMでスライドを作ろうとしていた場面が紹介されました。シュウヘイさんは自分で実際にMarkdownの構造書を使ってスライドを作っていた経験があったため、「こうすると綺麗に出せるよ」と具体的にアドバイスできたそうです。「この人がこう言っていたからできるんじゃない？」という伝聞と、「自分がやってみてこうだった」という体験談では、説得力がまったく違います。だからこそ1日1つ実践することが大切だという結論でした。

まとめ

AIを効率的に学ぶための3つのコツは、どれもシンプルですが一貫したメッセージがあります。自分の情報を渡してAIのレコメンド精度を上げ、SNSで他人の事例を広く集め、そして毎日1つ実践する。特別な塾やスクールに通わなくても、この3ステップを回し続ければ自然とAI活用の実力がつき、それがそのまま仕事にもなり得るという話でした。Claudeデスクトップアプリの入門ガイドは無料で配布されているので、まだの方は概要欄からチェックしてみてください。