理解しなくていい
「AIの仕組みを理解してから使おう」
そう思っていませんか。
ニューラルネットワークとは何か。トランスフォーマーとは何か。大規模言語モデルとは何か。
理解しなくていいです。貴方は車の仕組みを理解しているか
貴方は車を運転しますか。
エンジンの仕組みを説明できますか。燃料がどうやって動力に変わるか、わかりますか。
たぶん、わからない。
でも、運転はできる。
それでいいのです。
道具は「使えれば」いい
道具の価値は「使えるかどうか」です。
仕組みを理解することではない。
スマートフォンの中でどんな処理が行われているか、知らなくても使える。電子レンジがどうやって食べ物を温めているか、知らなくても使える。
AIも同じです。
LLMとは「確率機」である
一つだけ、知っておくと便利なことがあります。
AIは確率で動いているということです。
「この言葉の次に来る言葉は何か」を、確率で予測している。それだけ。
「今日の天気は」と入力すると、「晴れ」「曇り」「雨」などの候補を確率で計算して、最も確率の高いものを出力する。
これを繰り返しているだけです。
だから「考えて」いるわけではない
ここが重要です。
AIは「考えて」答えを出しているわけではありません。
確率計算をしているだけ。
だから、間違えることがある。もっともらしい嘘をつくことがある。
これを「ハルシネーション」と呼びます。
でも、これを知っていれば対処できます。
AIに「処理させる」という発想
AIを使うときのコツは、こう考えることです。
「AIに考えさせる」ではなく「AIに処理させる」考えるのは貴方です。AIは処理係。
具体的に言うと：
- 「何を作るか」は貴方が決める
- 「どう作るか」はAIに処理させる
- 「これでいいか」は貴方が判断する
判断は人間がする
AIは大量の選択肢を出せます。
でも、どれが「良い」かは判断できません。
「良い」というのは、文脈によって変わるからです。貴方の目的、貴方の状況、貴方の価値観によって変わる。
AIはそれを知らない。
だから、最終判断は人間がする。
AIの出力を見て、「これを使う」「これは使わない」を決めるのは貴方です。
「理解してから」は言い訳
「AIを理解してから使おう」
これは、実は言い訳です。
理解するまで使わない。理解できないから使わない。
でも、理解しなくても使えます。
車の仕組みを理解しなくても運転できるように、AIの仕組みを理解しなくても使える。
使いながら、必要な分だけ覚えればいい。
具体的な使い方
では、どうやって使うか。
1. AIに指示を出す：「〇〇を作って」「〇〇を教えて」 2. 出力を見る：AIが返してきた内容を確認 3. 判断する：使える？使えない？修正が必要？ 4. 必要なら追加指示：「もっと〇〇にして」「〇〇を変えて」
これだけです。
仕組みを理解する必要はありません。
まとめ
- AIの仕組みを理解しなくても使える
- 知っておくと便利なのは「確率で動いている」ということだけ
- AIは「考える」のではなく「処理する」
- 判断は人間がする
- 「理解してから」は言い訳、使いながら覚えればいい
関連記事:
- Claude Code インストール（100円）
- ターミナルからClaude API（100円）
- curlでAPI叩く基本（100円）
「サボりながら勝つ」思想シリーズ #4