平井：そうです。「図で考える」というのは、物事を抽象化することで、その本質や関係性、全体像を理解するということ。仕組みや成り立ちで物事を捉え、そこから何を読み解くか、ということです。たとえ複雑な問題でも、図で考えれば、情報が整理され、思考の糸口が見つかり、答えを導きやすくなります。
西岡：読んだ文章を、どう図に落とし込むか。すごく長ったらしい文章でも、図にしてみたら「ペラ1枚」で説明できる。そういうこと、よくありますよね。
文章には「関係性をそのまま示す方法」がない
西岡：最近、生成AIを使っていてすごく思うのは、人間がアウトプットしている情報は実はすごく無駄が多いんじゃないかということです。たとえば自分が書いた文章を「もっと短くして」という指示を出すと、内容的には不足なく、すごく短くしてくれる。図式化も同様で、ある文章を示して「図で説明して」と指示すると、パワーポイント1枚分程度に、かなりシンプルにまとめてくれます。ごちゃごちゃとした思考をマインドマップ化するのもお手のものです。こうした能力は、あと1年もすれば、きっと人間を超えてしまう、そういう時代が来ているんだなと思うのですが、いかがですか。
平井：たしかに時代は大きく変わっていますね。ただ、生成AIは物事をわかりやすくしてはくれますが、それは単に「シンプルにしている」だけで、「関係性を読み解く」ことまではしていないのではないでしょうか。私の言う図式化とは、物事の関係性、つまり流れ、因果の循環、全体像、パターンといったことを図にして考えるということなのですが、今の生成AIには、まだまだ、そういう表現はできないという点で物足りなさを感じます。そのうちできるようになるかもしれませんけど。
西岡：僕は文章を魚の「骨」と「身」のようなものだと考えています。ある物事にまつわるエピソードや具体例が「身」で、それをどんどん削ぎ落としていくと、物事の本質である「骨」が見えてくる、というイメージですね。
平井：「骨」が物事の基本構造で、そこにいろんなエピソードや具体例の「身」で肉付けしたものが文章、ということですね。
西岡：はい。エピソードや具体例のほうがわかりやすいし、おもしろいから、ついそればっかりに目が行きがちです。でも、あえてそれらを除外してみなければ、一向に物事の本質はつかめません。先ほどの平井さんのお話を受けて思ったのですが、生成AIは「文章から身を削ぎ落として骨だけを見せる」という作業が、まだあまり得意ではないのかもしれません。
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【図にしている瞬間に頭が整理される】
