ＡＩが知的作業の道具（相棒？）として存在感を持ち始めたのは、３年前の2022年11月、ChatGPTの登場を機にしてのこと。以降、あっという間に、学習や仕事、生活の場で、物事を調べたり、考えたりするのに使って当然、なくてはならない道具としての立場を手に入れました。
クリックを重ねるまでもなく、尤もらしい答えがすぐに返ってくるのが当たり前（普通の状態）になった今、生徒や学生に限らず、ＡＩを活用するあらゆる立場の人にとって、最も強く獲得が求められるのは「問いを立てる力（その姿勢とスキル）」であると考えます。
2024/09/02 公開の記事をアップデートしました。
❏ 適切な問いが、正しい答えを引き出す
生成ＡＩは、こちらが尋ねたことに対して、既に学習した膨大なデータを土台に「正解である確率が高い答え」を返してくれますが、尋ね方が下手だと、納得できる／期待通りの答えを中々返してくれません。
ＡＩとの的外れなやり取りが続くと、「馬鹿なの？」と悪態をつきたくなりますが、こちらの訊き方が悪いだけのことも少なくありません。
自分の疑問を的確に伝えるには、解き明かしたいものをきちんと捉えると同時に、効果的な表現を与える必要があるのは、尋ねる相手が人間の場合と同じでしょう。（cf. 質問や相談が上手にできない生徒）
所謂「腹芸」（言外の意を汲むこと）は、互いをよく知る人間同士で成り立つことであり、ＡＩには言語化したものしか伝わりません。
インターネットで情報を得ようとするとき、これまでは「どんな検索ワードを入れるか」を考えるだけでしたが、ＡＩが代わって答えてくれるようになった今、効率よく情報を得る鍵は「どう問うか」にあります。
日々の授業や探究活動を通して、「問いを立てる力」「疑問を言語化する力」を養わないと、効果的にＡＩを活用することはできず、上手に使えている人たちとのパフォーマンスの差は開いていくばかりでしょう。
❏ ＡＩが返した答えを吟味し、問いを重ねる
ＡＩが返してきた「答え」が正しいものかを判定するにも、「それって本当か？」「なぜそう言えるのか？」「この条件が違っても同じ結果なのか」と問いを重ねて行く必要があります。
返ってくる答えは、正解である確率が最も高いというだけであり、信ぴょう性が保証されているわけではありません。それを鵜呑みにしていては、正しい選択を重ねる（＝より良く生きる）のは難しくなります。
ＰＩＳＡが測定する「読解力」には、２０１８年のテストから「質と信ぴょう性を評価する」と「矛盾を見つけて対処する」という２つの要素が加わりましたが、ＡＩ活用の鍵のひとつがここにあります。
普段の学習を通して、もっと言えば生活の中で、物事を鵜呑みにせず、正しいのか／信頼に足るのかを、勘に頼らず、論理的に考える（＝問いを立てる）方法と習慣を身に付けているかどうかが問われています。
ＡＩが相手でも、返ってきた答えに対し、さらに問いを立て、思考を掘り下げる「対話」ができてこそ、より良い答えが得られるはずです。
そのための基礎作りとして、複数の資料を比較して、解明／解消すべき疑問や矛盾を見つける練習や、それらへの対処を考える方法を学ぶ機会を整える必要がありそうです。cf. 複数テクストの比較で試す「読解力｣
❏ 問いを立てる力、探究の姿勢とスキルがより重要に
ブラウザに組み込まれた検索エンジンはますます強化され、検索しようとすると、その結果（ＷＥＢページのリスト）を表示するのではなく、先回りして「答え」を自動で生成し、目立つところに提示してきます。
いわゆる「ノークリック検索」（クリックせずに答えが完結する状況）が一般化しつつあります。
Ｇｏｏｇｌｅなら「ＡＩによる概要」が検索結果のページのトップに、あたかも「模範解答」のように出てきますので、それでユーザーが分かった気になってしまうのも無理からぬところでしょう。
実際、たいていの場合はそれで事足りる情報が得られますので、それ以上に掘り下げて考える習慣は、意識しない限り失われていくはずです。
日々の授業で「問いを立てる」ことをタスクに、その習慣とスキルを獲得させたり、探究活動を通じて掘り下げ／解き明かすべき問いを見つける方法と楽しさを学ばせていることは、本格的なＡＩ時代をより良く生きるために欠かせないものになります。
ＡＩが先回りして整えた「尤もらしい答え」を鵜呑みにすることなく、論理的・批判的に考えてみる習慣を持ち、少しでも違和感のようなものを感じたら探究的な思考をスタートできるようにさせたいところです。
そこで立てた新たな問い（探究活動の文脈なら「リサーチ・クエスチョン」）が、さらなる地の地平を拓いていく鍵であり、ＡＩと対話しながら、その問いをブラッシュアップしていけるかどうかが問われます。
❏ 問いを立てる力の基礎は各教科の日々の学びで
問いを立てる力とは、「問題発見力」（２１世紀型能力の「思考力」を構成する要素）にほかなりません。あらゆる能力や資質は、全教科でその涵養にコミットすべきものであり、観察をタスクに「問題発見力」を育てるような機会は、どの授業の中にも設けたいものです。
自ら問いを立て、その答えを欲してこそ、学ぶことへの自分の理由も生まれます。cf. 学びにおけるインプット(input）とインテイク(intake）
他教科の学びの中でどこまで獲得が進んでいるかも捉えつつ、相乗効果が得られるような「仕掛け」を教科間の連携で講じていきましょう。
生徒一人ひとりが立てた「問い」を教室の内外（他のクラスや年度を跨いだ学年間でも）でシェアすることも重要です。先生方が教えられるのは、先生方の発想の中にあるものだけ。新たな世代が相互啓発の中で学ぶことの中からは、まったく違った価値が生まれ出るかもしれません。
ＡＩは自ら問いを立てることは、少なくとも現時点では、できません。今の社会が抱える課題の解決と、より良い社会の創造を進めるには、現状を正しく捉えた中に適切な問いを立てる力が不可欠です。
また、将来はＡＩが今より踏み込んだ「提案」を様々なところで人類に対して行うようになろうかと。ＡＩからの提案の一つひとつを吟味し、必要なＮＯを返すにも、返ってきた答えに効果的な問いを立ててこそ。
突き返した提案に「好ましい代案」を作らせるにも、正しい課題を設定する（＝適切な問いを立てる）力を備えているかどうかが問われます。
別稿でも書きましたが、観察した事実の中に問題を見つけたり、それらを解決してどんな世界を創り出すべきなのかを描いたりするのは、人間がやるべきところ。本格化したＡＩ時代にヒトがアドバンテージを持ち得るのは「問いを立てる力」によってだと思います。
ただし、ＡＩもプロンプトを生成できます。人間の思考の強みを知ってこそ、人間ならではの営みが実現できるのではないでしょうか。「ＡＩが質問を作る」時代の幕開け（外部リンク｜第一生命経済研究所）、特にその最終節「人間とＡＩの質問生成プロセスの比較と今後の可能性」は、極めて分かりやすく、短いながら、深く考えさせられる内容です。