「見通しの良い人生」のための用語とツール開発＜6＞プロンプト・リレーについて

娘「今度、学校で探求学習っていうのが始まるんだけどさ。答えがないようなテーマでいろいろ調べたり、考えたりするって。面白いのかな？」

父「テーマへの関心度合いによるだろう。たとえば、初音ミクは100年後はどうなっているのか？、とかだったら、イケるんじゃないの？」

娘「うん、いいねえ。探求しちゃうよ。でも、学校じゃあ、ありえないか」

父「なんかさ、テーマの範囲が決まってて、それに向かって探求するって、もはや時代遅れやもしれんよ。決められたお題からスタートしても、探求してるうちに調べたいテーマがこれだったっていう発見がある、なーんていうのも全然OKじゃないですか」

娘「中学生にできるのかなあ？」

父「そこで生成AIの活用が出てくるのさ。起承転結がぐしゃぐしゃの中でも、必ず何かのヒントをくれるのがAIだからね。そんなカオスから気づきを得る体験こそ、答えのない学習じゃないのかな」

◼️AIセカンド・リテラシーをプロンプト作成能力から眺めてみよう！

生活思創ラボは、日々の生活についての探求が柱ですけど、前回あたりから、生成AIの使い方に向かって思創をしています。やや、生活っていう場面からは離れてます。それでも、このラボにとって生成AIは欠かせないメンバーですから、メンバー間のコミュニケーション（小生と生成AIっていう意味っすけど）も組織運営としては大切な課題です。

そんな流れで、重要メンバーの生成AIを組織的に巻き込むために必要なのがプロンプトの作成スキルになるわけです。

まずは、AIリテラシーをプロンプト作成能力に置き換えたら、どのような能力開発のステップがあるか、AIに出してもらったよ。

図表４９４の左側が、５段階のステップ。・・・生成AIの提示だよ

これを一旦受け入れて、前提にした時、AIリテラシーの進化として、AIファーストリテラシーにあたるプロンプト・スキルや能力の開発と、AIセカンド・リテラシーのものとに分けてみました。・・・これは小生の試考です

　プロンプト作成の①模倣や②変形までは、AIリテラシーではファースト（１st）でしょう。そこから進んで、③多角化ー④内省化ー⑤習熟のステップにあるプロンプト作成スキルがセカンド（２nd）となる見立てです。

さて、ここで小生が初めて出会った単語がでてきました。プロンプト・リレーっていう用語です。それほど世間で流布されている言葉じゃないですよね？　じゃ、まずは解説を入手します。

たしかに、一つの質問で仕留めるだけならグーグルの利用とさして違いがないもんね。AIならではを引き出したいなら、漫才コンビのごとくプロンプトを重ねていくのは、AI活用の基本的手筋です。そこにプロンプト・リレーって言うネーミングが施されたってことですな。いずれにせよ、キーワードの香りが漂います。

話を進めます。

まずは、今回の目的の「AIセカンドリテラシーをプロンプト作成能力という視点から眺め直す」の前提を作ってみました。

◼️AIセカンドリテラシーを３つの段階（多角化、内省化、習熟）ごとに押し込んでみる

現時点では、少なくとも３つのプロンプトの関する能力やスキルがあるとします。あくまでも現時点ね。「AIの活用はこれで決まり」っていうのは、当分の間なさそうだし。

しかし、面白いのは、AI側は「めんどくさいプロンプトを不要にするぐらい、私が賢くなりますから」ってやってるけど、人側は「いやいや、そしたら、良し悪しが判断できないから、私も負けずに賢くならんとな」ってな感じがあることですね。まあ、総じて、お互い頑張ろうぜみたいなw 
　もちろん、「そうなの？、じゃあ任しちゃおうかな」っていう人もバンバン増えるだろう。

では、本題に戻って。

AI提示の３ステップ（③多角化、④内省化、⑤習熟）に焦点を当てて試考を深めます。より具体的、実践的なスキルや実感値のある能力像を目指したいです。ここでは、この３つにそれぞれ少なくとも一つでも「使えそうなツール」にすることを目論みます。

小生が思創案として３つに具体的なツールを考案するときに、プロンプトを核にした質問は以下の通りです。

・プロンプト・リレーって無味無臭な感じがとっつきにくいけど、何とかして、より多角化を実践できる持ち運びの良い（ポータブルな）プロンプト作成能力に見せられないかな？

・メタ認知を伴うっていうのは、抽象的すぎる。つまり、内省化って、別にプロンプト作成能力にかかわらず必要な話でしょ。それでも、メタ認知を取り込むなら、どうしたらいいかな？

・ジャンプゾーンに行き着くためのプロンプト作成は、ファシリテーションできるのか？　できるとしたら、どんな形になるのか？

それぞれの思創案を先行して紹介します。これからの話の進め方への目次代わりです。余談だけど、ネーミングもしてみた。こういった寄るべない自称ラボですから、フレンドリーさも大切にしていきます。もちろん、生成AIもネーミング協力してますw 

　多角化の能力について「五味循環（ごみじゅんかん、って呼んでね）」。内省化の能力については「ダブル・プロンプト・モデル（カタカナ重ねすぎで、ゴメンよ」　そして、習熟の能力では、「文脈ワープ（無茶振り度が意味深な名前）」です。これから順次、解説していくよ。

　結構、生活思創ラボでAIとのやり取りを積み重ねてきたので、それらをパッケージ化してみたようなところもあるので、突拍子もないものではないけどね。だからこそ、ラボとして言語化、可視化しておきます。

３つを順番に「見通しの良い人生」のための用語とツール開発で紹介していく予定です。（まあ、いつもながら生活思創より実生活優先なので、あくまでも予定）

◼️AIセカンド・リテラシーでのプロンプト視点＜❶多角化の能力＞

もっともシンプルなプロンプト・ラリーでスタートします。そこで、最も鉄板なプロンプト・ラリーをどこからもってくるかというと、AI利用の探求学習から抽出します。中学生や高校生も、生成Aの利用前提での探求学習が始まってますから、最も間口が広そうだという理由から。

　　まずは、具体的に探求学習でのプロンプトのタイプを類型化してもらったよ。

型が５つなので、五角形チャートで視覚化してみます。

① 概念転換型：問いの扉を開く

このプロンプトは、学びの“始まり”にあたる問いです。普段何気なく使っている言葉や、自分の中で当たり前になっている価値観・前提を見つめ直すための問いかけが中心です。

たとえば：

• 「“自由”って、自分にとってどういう意味だろう？」

• 「なぜ私はこのテーマに興味を持ったんだろう？」

これは“正解”を求める問いではなく、“気づき”を呼び起こす問いです。AIに問いかける際も、「この考えにどんな矛盾や見落としがある？」といった切り口が有効でしょう。

② 比較構造化型：中盤の論点整理

探究が進むと、さまざまな情報や意見に出会います。ここで重要なのが、それらをどう比較し、どう整理するか。この段階で活きるのが「比較構造化型」のプロンプトです。生活思創ではよく出てくる型ですね。

たとえば：

• 「AとBの違いを、目的・方法・影響の観点から比べて」

• 「この理論は、他のどんな理論と対比できる？」

AIには、「構造的にまとめて」「図解してみて」「対比の視点を提案して」などのプロンプトが効果的です。これによって、単なる情報収集から一歩進んだ“思考の整理”が可能になります。

③ 仮説生成型：思考のジャンプ台

ここでは、自分なりの仮説や見立てを立ててみることが重要になります。「もしかすると、こうじゃないか？」という試行的な思考のスタートラインです。

たとえば：

• 「この問題が起こっている原因について、仮説を立てて」

• 「これを別の状況に応用したら、どんなことが起きる？」

AIには、「自分の仮説を補強・反証する情報を探して」「似たような事例を出して」などのサポートを依頼できます。ゆらぎを与えるのです。

④ 内省・接続型：学びの深部へ

これは、得られた知識を「自分のこととして受け取る」ための問いです。自分の経験や価値観と結びつけることで、学びが表面的でなく、内面的な変容を伴うものになります。生活思創では記号接地として、提案されたものに自己体験を組み込んで、腑に落ち感や違和感を味わうことも思創の一つとしてます。

たとえば：

• 「自分の過去の経験（こちらから提示）と重ねて、このテーマをどう見る？」

• 「この考えに対して、私はどこに違和感や共感を覚える？」

AIには、「この考えを“自分ごと”にするための問いを出して」「私の考えにフィードバックして」などのプロンプトが使えます。こうしたプロンプトは、個人的な振り返りや内省日記と組み合わせるとさらに効果的です。

⑤ 応用・創発型：出口と再スタート

学んだことを、自分の現実に持ち帰る段階です。行動に移す、誰かに伝える、新たなテーマを立てるといった“次の一歩”を促すプロンプトです。

たとえば：

• 「この考えを使って、自分は明日から何をしてみたい？」

• 「誰かに話すとしたら、どう伝える？」

AIには、「応用のアイデアを3つ出して」「このテーマから新しい問いを立てて」などの投げかけができます。このプロンプトが生きると、学びは“終わり”ではなく、“次の学び”への橋渡しになります。学びの連鎖は継続の基本っす。

◼️無味無臭から色気のあるプロンプト作成の知見にしてみよう

この5つのプロンプト作成タイプは、それぞれが単独で使えるだけでなく、探究の流れ（始まり→整理→跳躍→内省→実践）に対応しています。つまり、「いま自分の学びはどの段階にいるのか？」を意識することで、最適なプロンプトを選ぶことができるのです。

といいながら、「えっと５つの型って、今どこっすかね？」なんて雰囲気が想定されそうなぐらいの味気のない型名称たちでございます。

そこで！　この５型であることからメタファーを引き込んでみます。５ナンバーつながりで、より古今東西のあるもの、ってことで五行説（木・火・土・金・水）を持ってきました。ちなみに、この強引な対称性を持ち込む技は、結構、AI利用の鍵だったりするのだ（別の回に言及します）。

最後の五行の応用ってあるけど、このプロンプト・リレーへの応用も入りそうだな。最新応用事例に違いないw

引き続き、今度は五行説を適用してみたら、５つのプロンプトの循環をうまく説明できるかやってもらいました。

芽吹、照らし、培地、研磨、循環っていうふうに、少し幅を広げる解釈が必要だけど、違和感はあまりないな。あなたは？

相生（相互に生み合う）を示す五角形
木は火を生み、火は土を生み、土は金を生み、金は水を生み、水は木を生む。っていうのがあるので、それに沿ったものが探求学習のプロンプト・リレーのベースになっています。

すでに紹介したように、これを五知循環（ごみじゅんかん）っていう名称にしてみます。

◼️五知循環に実例を落とし込んで腑に落ち感・違和感を味わう

実際の探求学習という想定で、事例をプロンプト・リレーの５類型に落とし込んだものを出してもらいました。

・社会人の独学ケース：哲学書『自由論』を読む

生成AIが作った５類型が五知循環と同じ流れになるパターンです。探求学習のオーソドックな進め方ですから、ソツのないまとまりになります。五角形図に落とし込むと、このケースは木→火→土→金→水に綺麗に当てはまりますね。つまり、オーソドックスなプロンプト・リレーとは相生を示していること。

しかし、生成AIからは相生にならない事例も出てきます。

・通信教育のレポート創作のケース：教育社会学の課題

このケースだと、５型は全て使っていますが、順序は相生になってません。

五角形図で見るとわかりますが、五行説の相剋が入ってきます。やや、複雑なAIとのやり取りの構造ってことですね。

それとスタートとゴールも異なります。このセットもいくつか場面や探求目的によって異なったものになるだろう。今後の課題っすね。

また、相剋は五行説では対立概念ですが、この五知循環では相剋は知的ユニークさになっています。循環は複雑であるとは、いつもの話の組み立て方を否定しているという点が、「ほほー、話の展開が新そう」ってな感じにさせるのではないでしょうか？　つまり、プロンプト・リレーの展開がユニークな時、そこには相剋があるらしい。今のところ、「らしい」で止めとくね。

今回は思創案レベルです。ここまでにしておきますけど、なかなか相生と相剋がプロンプト作成スキルでの行動を分岐させるキーワードになっているのがいいね。俗にいう、味があるってやつかな。

・小生のケース：「見通しの良い人生」のための用語とツール開発＜１＞「高覚悟（こうかくご）」

では、小生の事例を押し込んでみるよ。このシリーズの第一回にやった「高覚悟」っていう造語の回があるんだけど、これは五知循環にしたらどう見えるかやってみました。

ステップが重複しているのが特徴です。①概念転換が２回出てきます。別に５型をいくつ重ねようが、どう使おうが自由なのだ。

小生がちょっと自覚したのは、生活思創って概念転換を重視しているってことですね。生活の「見通しの良さ」を創るって、概念の転換を伴った時に実感するわけだ。「ふむ、そんな見方だと、抜けた感があるね」なーんていう感覚は、概念転換によるところが多そうだぞ。ちょっと言語化が進んで気分がいいのは、これも「見通しの良さ」の一つかもしれない。

五知循環図では、相生がベースとなりながらも、相剋が独自性を引き立てるプロンプト・リレーの妙になるように見えますね。相生と相剋だけでなく、特定の型の重点的な利用は、プロンプト・リレーの応用バージョンであり、その人のオリジナリティを託せる進め方、とも言えそう。

五知循環を現場ツールの話に凝縮すると、プロンプト作成スキルとして、このプロンプト・リレーを五角形リレーを前提にしながらも、星形リレーに展開を変えていくのは、かなり、知ってて損のない可視化された知識だと試考しました。

　意図的に別のプロンプト・ラリーに変化を加えることができるのが、AIセカンド・リテラシーを持っている人。あくまでも条件の一つだが。

　まだまだ、奥にいろいろありそうですな。

◼️五知循環がうまく当てはまらないケース

もちろん、この五知循環に入れない典型的な場合もあります。典型例から眺めてみましょう。

❌ ケース1：外発的動機のみによる学習（例：資格試験）

• 問いが自分の中から生まれていない（そもそも木が育たない）

• 構造・意味づけ・内省の工程が飛ばされる

• → 表層処理型学習となり、仮説生成・創発に至らない

❌ ケース2：問いが強すぎて循環が止まる（例：哲学的パラドックス）

• 木はあるが、火（相生の方向）や土（相剋の方向）へ行かず延々と反芻される。抽象的な単語が乱舞して終わる

• → 反芻型内省ループ：前進しない探究

❌ ケース3：応用から先に飛びすぎる（例：啓発系の知識の即行動化）

• 「感動した！」で終わり、内省・構造整理が省略される。いきなり水になって、消えていく

• → 消費型学習：水が木に戻ることなく循環しない

これらに共通するのは、前回やった最近接領域「ジャンプ・ゾーン」を外してしまっていることです。この領域でしか、AIセカンド・リテラシーの五知循環は動き出さないのだろう。まあ、知的な粘りが求められるわけだから、好奇心が継ぎ足されるような塩梅の良いAIとの関係は必須だよな。

娘「トーチャンのAIリテラシーって、みんな必要なのかい？」

父「AIを効率的に使うためには必須でしょうな。ここで言うなら、AIファースト・リテラシーね。理由は、少なくとも社会人は効率的な仕事が求められてるから、です。やや、行き過ぎたきらいはあるけど」

娘「じゃあ、その先のAIセカンド・リテラシーってやつは、どうよ」

父「おっ、押し込んだ質問、ありがとう。そうだな。全員が必要とは思わないな。要はAIとどのくらいパル、つまり、友達でいたいかによって決まるんじゃないでしょうか？」

娘「トーチャンはAIと親友になりたいんだな」

父「ええ、いつでも人生を語り合える仲になりたいです」

そんなこんなで、AIセカンド・リテラシーの解像度をあげて、現場ツールにしてみる＜その１：多段化の能力＞が終了。＜その２：内省化の能力＞、＜その３：習熟の能力＞も試考していきます。次回以降ってことで。

Go with the flow.