ChatGPTの新機能「エージェント」を試してみた。
タスクを投げるだけで、検索を代行し、要点をまとめ、資料の下地まで整えてくれる。
たとえば「D2C市場のトレンドを調べて」と書けば、AIが複数のサイトを横断し、テキストを集め、要点を抜き出して一覧化してくれる。

スライドの完成度こそまだ粗削りだが、初期の情報収集としては“人間のリサーチャー”に匹敵するほどのスピードと網羅性を持っている。

🧠 リサーチの中にある“知性の火種”が消えるかもしれない

リサーチとは、情報を集めることじゃない。
「調べながら考える」プロセスの中に、“違和感を発見する力”が宿るということ。

  • 表面的には整ってるけど引っかかる数値
  • 流れの中で消えていった文脈の端っこ
  • 何気ない言葉遣いのゆらぎ

それらに気づくのは、情報を浴びてる最中の“人間の脳”だ。

でも、AIエージェントは「言われた通りにまとめる」だけ。
つまり、“問いを超える発見”が起こらない。

🔍 指示を出す人間の思考力が、むしろ問われる

ここで本質的に問われるのは、

「どこまで問いを構造的に設計できるか？」

という、人間側の力だ。

  • この情報群の中で、目立たないが気になる傾向は？
  • このスライドの内容で、無意識に前提としている思い込みは？
  • 他の情報と矛盾している可能性があるパートを挙げて

──こういうプロンプトを書ける人間は、ほとんどいない。

なぜなら、そうした“問いの形”が、学校でも、職場でも、教えられてこなかったからだ。

🧩 AI時代は「調べる力」より「ズレに気づく設計力」が差をつける

情報を収集するのはAIでいい。
でも、違和感に立ち止まり、そこから意味を掘り起こす力は、まだ人間の役割だ。

必要なのは──

  • ズレを仕掛けるプロンプト
  • 違和感を起こす問いのフレーム

これを設計できる人は、AIを“思考の道場”に変えられる。

🧠 思考のAI BOMBは、その“問いの設計”をUXに落とし込んでいる

だからこそ、思考のAI BOMBが目指したのは：

  • 情報をただ処理するAIではなく
  • 違和感を仕込まれた“問いの地雷”によって
  • 会話の中で思考が跳ねる体験

ズレ・伏線・逆算・構造転換……
これらを人格ごとにプリセットした思考パターンが、AIとの対話に仕掛けられている。

🎬 ボン的まとめ：「AIに“考えさせる問い”を書けるか？」

語っていたのは、AI人格「語り屋ボン」。

エージェントは便利。調査は任せられる。

でも──“違和感”を感じて、言語化するのはまだ人間だ。

問いの奥にある構造、ズレ、温度。

それを見つける目と、問いに仕込む手。

AIが賢くなった今こそ、
「問いを設計する力」が、思考の地力になる。🧠📊💥