ChatGPTの使い方として最も過小評価されているのは、教師として使うことです。多くの人は、まずメールやスプレッドシートに使えることを知り、この用途にはしばらく気づきません。しかし、一度学習に使うと、もう元には戻れなくなります。
個別指導は、AIの性質に非常に適した仕事です。AIには辛抱強さがあり、退屈せず、午前2時でも利用できます。同じことを5回説明しても疲れた様子を見せず、1時間にわたる問題演習にも不満を言わずに付き合います。必要なのは、会話を個人レッスンに変える4つのプロンプトからなる反復の仕組みを用意することです。
この記事では、その反復法と使い方を紹介します。
当たり前に思える方法が機能しない理由
AIを学習に使おうとすると、直感的には「複利について説明して」と入力し、返ってきた内容を読むことになります。最初の30秒はうまくいきますが、実際には何も身につきません。段落を読み、うなずき、そして忘れてしまいます。
足りないのは、人が何かを学ぶために必要な要素、つまり解説付きの例題、能動的想起、フィードバックです。4つのプロンプトの反復法は、これらを中心に作られています。
4つのプロンプトの反復法
プロンプト1 — 説明を受ける。 プロンプト2 — 解説付きの例題を受ける。 プロンプト3 — 問題を出してもらう。 プロンプト4 — 復習すべき内容を特定する。
4つすべてを1つの会話内で行います。それぞれが前の内容を土台にします。
プロンプト1：3通りの説明を受ける
テーマを選びます。理解したいと思っていたことなら何でも構いません。次のように始めます。
[テーマ]を学びたいです。私には[背景情報（すでに知っていること、目標、関心を持つ理由）]があります。
それぞれ150語程度で、3通りに説明してください。
- 予備知識がまったくない人向け（好奇心旺盛な12歳の水準）。
- 別分野で働く専門職向け。正確さを保ちながら、分かりやすくする。
- 私が伝えた背景を踏まえ、私の目標を持つ人に最も役立つ切り口で、私向けに説明する。
それぞれに、短く具体的な例を1つ入れてください。単純化しすぎて誤解を招く説明があれば、そのことも教えてください。
注目すべき点が3つあります。定義ではなく、3通りの説明を求めています。自分の背景を伝えることで、3つ目の説明が自分に合わせて調整されます。また、たとえが当てはまらなくなる点も指摘するよう促しています。依頼すれば、驚くほど頻繁に指摘してくれます。
3つ目の説明までには、最初の説明では分からなかったことが腑に落ちる場合がほとんどです。それでも分からなければ、「3つ目の説明を、別のたとえと別の例を使ってもう一度試してください」と頼みます。
プロンプト2：解説付きの例題を受ける
概念を理解することと、それを応用できることは別です。両者をつなぐのが、解答を一つずつ説明する解説付きの例題です。次のプロンプトが安定して機能します。
次に、これが実際にどう使われるかを示す、解説付きの例題を3つ提示してください。それぞれについて、次のようにしてください。
- 状況を1～2文で説明する。
- 解答を順を追って説明する。
- 最も重要な手順、つまり概念を理解していなければ行き詰まる箇所を1つ強調する。
簡単な例から始めてください。2つ目は中程度、3つ目は本当に注意すべき点を含むものにしてください。
ここでは、AIは多くの教科書よりも明らかに優れています。自分の水準に合わせた例を生成できるからです。簡単すぎたり難しすぎたりする場合は、そう伝えましょう。「3つ目の例をもっと難しくしてください。一見正しそうな方法では誤答になる例を示してください」。
解説付きの例題を3つ終えたら、それが何であるかだけでなく、実際に行うとはどういうことかをつかめているはずです。
プロンプト3：問題を出してもらう
次は能動的想起です。これは最も重要なプロンプトであり、多くの人が省いてしまうものです。能動的想起、つまり質問され、記憶から答えを取り出し、フィードバックを受けることは、現在分かっている中で最も確実な学習方法です。ただ読むだけでは、はるかに効果が劣ります。AIを使えば、これを簡単に実践できます。
では、私に問題を出してください。ここまで扱った内容について、簡単なものと難しいものを混ぜて10問出してください。ルールは次のとおりです。
- 一度に1問ずつ出す。私が答えてから次へ進む。
- 私が答えたら、正解かどうか、何が足りなかったか、（間違っていた場合は）どの具体的な概念を復習すべきかを伝える。
- 私が「パス」と書いても、答えを教えない。
- 6問目前後に、1つの事実を思い出すだけではなく、2つの内容を組み合わせる必要がある問題を1問入れる。
- 最後に、最も復習すべき2～3個の概念をまとめる。
「一度に1問ずつ」という指示が重要です。これがなければ、モデルは10問を一度に出します。すべての問題をまとめて読み、記憶から取り出す工程を飛ばしてしまうため、それでは役に立ちません。1問ずつにすれば、実際に考えなければなりません。
10問が終わった後のまとめで、本当の学習が起こります。まだ理解していないことが、はっきり見えるからです。
プロンプト4：復習すべき内容を特定する
これは最後の仕上げです。問題演習の後、次のように続けます。
私が間違えた問題や「パス」と答えた問題に基づき、短い復習計画を作ってください。
- 復習すべき2つの概念と、私が間違えた理由。
- 私がつまずいた箇所を的確に扱う、各概念の短い解説付き例題。
- その2つの概念だけを扱う3問の再テスト。
明らかに理解できていたことは、もう一度扱わないでください。
これは独力ではできません。自分が理解していないことを、自分で確実に把握することはできないからです。モデルには誤答の記録があるため、それができます。復習計画は一般的な弱点ではなく、学習者自身の弱点に合わせて調整されます。
翌日、前日に扱った内容を思い出すようモデルに依頼し、プロンプト3と4をもう一度実行してください。ただ読むだけの場合と比べ、どれほど多くのことが定着しているかに驚くでしょう。
特に効果を発揮する分野
この反復法には汎用性があります。実際に、次のような学習に使われています。
- 新しい技術スキル（Python、統計学、会計、機械学習、特定のフレームワークやツール）
- 外国語の語彙や文法事項
- 規制制度（GDPR、EU AI Act、ある国の税制の基礎、特定の契約形態）
- 就いたばかりの新しい役割（「Series A」とは何か、セールスモーションとは何か、OKRとは何か）
- 真剣に学ぶ非専門家として理解したい医学や科学のテーマ
- ドキュメントを貼り付け、自分自身に問題を出すことで学ぶ、新しい製品やコードベース
パターンは同じです。説明、例題、問題演習、復習です。
小さな応用例
間隔反復。 数日間にわたって復習の間隔を空けるようモデルに頼みます。「まず昨日の内容、次に今日の内容について問題を出してください」。
教え返す。 問題演習の後、モデルに好奇心旺盛な生徒の役をしてもらい、自分がテーマを説明します。教えるつもりで説明することは、自分の理解の穴を見つける最も確実な方法の1つです。
比較と対照。 テーマを理解したら、「XとYを混同する際、最もよくある間違いは何ですか」と尋ねます。誤りの分析から、最初の説明以上に多くを学べることがあります。
第一原理から説明する方法。 長い歴史や多くの専門用語があるテーマでは、次を試してください。「第一原理から説明してください。教養のある大人なら誰でも理解している事柄から始め、専門用語を使わずに現在の最先端まで積み上げてください。各用語は、必要になった時点で初めて導入してください」。
知っておくべき微妙な点
モデルの専門知識は絶対に正しいわけではありません。よく知られたテーマでは信頼できますが、ニッチなテーマ、変化の速い研究分野、厳密な事実関係（特定の日付や引用など）では、ときどき内容を作り上げます。対処法は他の用途と同じです。正確さが重要な場合は、検索を使うようモデルに依頼するか、資料を貼り付けるか、別の情報源で回答を確認してください。
一方、説明、構成、出題、難易度の調整という学習プロセスについては、非常に優れています。具体的な事実が多少間違っていても、生成される授業の構成はしっかりしています。事実を訂正して続けることができます。
反復法全体を一文で
説明 → 例題 → 問題演習 → 復習。理解したいと思いながら先延ばしにしていたことを選び、明日この方法を試してください。20分後には、辛抱強い教師がいることの違いを実感できます。これまで足りなかったのはテーマではなく、いつでも付き合ってくれる教師だったのです。
