AIに説明されても分からない。だから僕は「自分のための図解」を作るようになった

どうも、久我レイジです。

最近、AIを使っていると、自分がこれまで知らなかった知識に触れる機会が本当に増えました。

少し前までなら、知らない専門用語がいくつも出てきた時点で、「これは僕の分野じゃないな」と離れていたかもしれません。

今は分からなければ、その場でAIに聞けます。「初心者にも分かるように説明して」と頼めば、専門用語をかなり噛み砕いてくれる。

これはすごく便利です。

ただ最近、それでも理解できないことがあると気づきました。

言葉の意味は分かった。説明も難しくない。
なのに、頭の中ではつながっていない。

そんな感覚です。

Cloudflareを勉強していて、頭の中に地図がなかった

最近、僕が立ち上げを進めているブログ「久我レイジ｜AIと創作の実験室」のWordPress環境を触る中で、Cloudflareについていろいろ調べています。

Cloudflareそのものだけではなく、CDN、WAF、Workers、Zero Trust、Turnstileといった言葉も次々に出てきます。

AIに聞けば、それぞれの意味は説明してくれます。

WAFはWebサイトへの攻撃を防ぐ仕組み。TurnstileはBotと人間を判別する仕組み。

WorkersはCloudflare側で処理を動かせる仕組み。

一つひとつ読めば、なんとなく意味は分かるんです。

でも僕の場合、その次に引っかかりました。

「それって、どこにあるんだ？」

ブログはWordPressで動いていて、その下にはサーバーがあります。

ではCloudflareを導入したら、どこに入るのか。WAFやWorkersはWordPressの中で動くのか、それとも外なのか。

言葉の意味だけ覚えても、この位置関係が見えていなかったんですよね。

そこで、僕自身が理解するための図解をAIに作ってもらいました。

ユーザーからアクセスが来て、Cloudflareがその前段で受け、その先にサーバーとWordPressがある。さらにWAFやTurnstile、Zero Trust、Workersが、それぞれどこで何をしているのかも配置してもらった。

これを見たとき、かなり理解しやすくなりました。

専門用語をさらに簡単な日本語へ変えてもらったからではありません。

頭の中になかった地図が、目の前に出てきた。

たぶん、僕にとって大きかったのはそこです。

図にすると理解しやすいのは、単なる気分ではない

これには、認知心理学や学習科学でも説明できる部分があります。

人間のワーキングメモリ、つまり何かを考えている間に一時的に情報を扱う能力には限界があります。

Cloudflareについて初めて学ぶ人が、「Cloudflareとは何か」「WAFとは何か」「サーバーとの関係はどうなっているのか」「WordPressはどこにあるのか」と複数の情報を文章だけで追いながら、同時にそれぞれの関係まで頭の中で組み立てようとすると、それなりに負荷がかかります。

僕が引っかかっていたのも、たぶんここでした。

例えば文章だけで考えていると、「WAFは何をするものだったか」「Workersはどこで動くのか」「CloudflareとWordPressの間はどうなっているのか」という情報を、いったん頭の中に置いたまま次の説明を読まなければいけません。

でも図にしてしまえば、その位置関係を全部覚えておく必要がなくなる。

分からなくなったら、図を見ればいい。

認知科学では、こうして情報や関係性を頭の外へ置くものを「外部表象」として考えることがあります。

僕はこの言葉を知る前から図解を使っていましたが、自分の体験に当てはめるとかなり納得できます。

図解は単に「視覚的だから分かりやすい」のではなく、頭の中だけで処理していた情報の一部を、画面の上に置いておけるんですよね。

さらに、専門知識がある人と初心者では、同じ情報を見たときの捉え方も違います。

ある程度知識がある人なら、「Cloudflare」「WAF」「Workers」といった言葉を、それぞれ独立した単語としてではなく、ある程度まとまった構造として理解できます。

でも僕のように初めて触れる側には、その構造自体がまだありません。

だから一つひとつの用語を説明してもらうだけでは、どこかでつながらなくなる。

今回AIに作ってもらった図解は、その構造を頭の中に作るための足場になったんだと思います。

マルチメディア学習の研究でも、言葉だけではなく、内容に対応した視覚情報を組み合わせることによって理解を助けられると考えられています。

もちろん、何でも画像にすれば理解しやすくなるわけではありません。

関係のないイラストや情報を大量に足せば、逆に分かりにくくなることもあります。

大事なのは、きれいな図を作ることではなく、自分が理解できていない関係を見える形にすることなんだと思います。

図解は、人に見せるためだけのものじゃなかった

ここは僕の中で少し考えが変わったところです。

以前の僕は、図解というと人に説明するためのものだと思っていました。SNSで発信するときに使ったり、記事を分かりやすくするために入れたり。

つまり、誰かに見せるための制作物です。

でもAIがここまで簡単に図を作れるようになると、その前提自体が変わります。

別に公開しなくてもいい。

デザインが完璧じゃなくてもいい。僕一人が理解するためだけに作ってもいいんですよね。

昔なら、自分が一つの概念を理解するためだけに専用の図解を作るとなると、それなりに時間がかかります。

今は、「まだイメージできないから、僕向けに図にして」と頼める。

理解できなければ、別の角度からもう一枚作ればいい。

AIを使った学習というと、答えを教えてもらうことばかり考えがちですが、僕は最近、答えそのものより、自分が理解できる形へ変換してもらうことの方が重要なんじゃないかと思い始めています。

そして、理解できた図を残していく。

何度も引っかかった場所や、最初は理解できなかった概念だけが積み重なっていけば、市販の教科書とは少し違う、僕専用の理解記録になっていきます。

AIとの会話は、そのままだと流れていきます。

でも「分からなかったもの」と「理解できた図」を残していけば、あとから自分がどこでつまずき、どう理解したのかまで見返せる。

知らないことが増えるのが怖いというより、最近はその逆になってきました。

分からないものに出会ったら、今度はどんな形にすれば僕は理解できるんだろう。

そんなふうに考えること自体が、ちょっと面白くなっています。

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