生成AIで馬鹿になるは本当か？研究と体験から分かった賢い使い方！

2025年10月29日

「生成AI馬鹿になる」と聞くと、ちょっと怖い響きがありますよね。
「AIに頼りすぎると自分で考える力がなくなるのでは？」と不安に思う方も多いでしょう。実際に、海外の研究では「生成AIを多用する人は批判的思考が低下しやすい」という報告もあります。けれど一方で、私の体験ではAIを使うことで逆に考える量が増え、頭が疲れるほどだったんです。つまり「どう使うか」がカギになります。

この記事では、初心者でもわかりやすい形で「生成AIで馬鹿になる」と言われる背景や、思考力を落とさずに活用するコツを解説します。

さらに、私が会社員から副業→月50万円達成→独立に至ったリアルな経験も紹介しつつ、バイテック生成AIスクールで学ぶメリットについても触れていきます。安心して読み進めてくださいね。

この記事でわかること

「生成AI馬鹿になる」と言われる理由と誤解
頭を鍛えるプロンプト設計と検証法
初心者でもできる副業・仕事での活用手順
バイテック生成AIスクールで学ぶ価値と実践法

生成AI馬鹿になるは本当か

研究が示すリスクと前提

結論から言うと、「生成AI馬鹿になる」という懸念は完全に間違いではありません。
マイクロソフトとカーネギーメロン大学が行った研究では、知的労働者300人以上を対象に「AI活用が思考に与える影響」を調査しました。その結果、時間的なプレッシャーがある状況ではAIの回答を吟味せず鵜呑みにする傾向が強まると報告されています。つまり、本来は自分で考えるべき場面でAI任せになりやすいのです。

さらにスイス・ビジネススクールの研究では、666人を対象にAIツールの利用頻度と批判的思考力の関係を分析。そこで分かったのは、AIを頻繁に使う人ほど思考力が低い傾向があるという結果でした。特に若い世代にその傾向が強いとも示されています。

ただし、学歴や思考力の基盤がしっかりしている人は、AIをいくら使っても影響を受けにくいとも報告されています。つまり「AI自体が人を馬鹿にする」のではなく、考える習慣が弱い人ほど影響を受けやすいということです。

認知的オフロードの正体

研究でよく出てくるキーワードが「認知的オフロード」です。これは「自分の頭を使わずに、外部に考えを委ねること」を指します。例えば、昔は電話番号を暗記していましたが、今はスマホに保存して覚えなくても平気ですよね。これも一種の認知的オフロードです。

生成AIに文章や企画を任せることも同じ構造です。ただし、ここで重要なのは「すべてを任せるか、一部を任せるか」という切り分けです。

危険な使い方：記事を丸ごとAIに書かせて確認もせず提出する
賢い使い方：AIに要点整理を任せ、仕上げは自分の言葉で行う

このように、オフロードは悪ではなく、設計次第で武器にもリスクにもなるのです。

疲れる作業と楽な作業の線引き

私自身の感覚でも、AIを使うと「疲れる作業」と「楽になる作業」がはっきり分かれます。

疲れる作業：記事や提案書作成など「方向性はあるが答えが決まっていない仕事」
→ AIが案を出しても、自分で検討・取捨選択しなければならず、むしろ頭を使う
楽になる作業：データ集計やグラフ作成など「答えが決まっている仕事」
→ AIに任せても品質が安定し、効率化に直結する

つまり「生成AI馬鹿になる」と言われるのは、考える領域をAIに丸投げしてしまう場合です。逆に「考える相手」としてAIを使えば、思考の量は増えこそすれ、減ることはありません。

私の体験談：AIで思考は増えた

私自身、会社員として働きながらバイテック生成AIスクールで体系的に学びました。
MidjourneyやStable Diffusionの操作、プロンプト設計、商用利用の知識までカバーできたおかげで、副業として海外サイトに画像素材を販売するようになったんです。

最初は「AIに任せればラクだろう」と思っていたのですが、実際は真逆。AIが出してくる提案を理解し、選び、修正する作業に想像以上の思考エネルギーを使いました。結果として、自分の判断力や批判的思考が磨かれた感覚があります。

この積み重ねで月50万円を安定して稼げるようになり、最終的に独立する決断ができました。AIはただの道具であり、正しい学びと実践を通じて、自分の頭を鍛える相棒になると実感しています。

生成AI馬鹿になるを防ぐ実践

自分の頭で考えるプロンプト

生成AIを使うときに最も重要なのがプロンプト設計です。浅い質問をすれば浅い答えしか返ってきません。逆に、自分の頭で整理してから投げかけると、返ってくる答えも格段に深まります。

プロンプトを作るときは、次の流れを意識すると効果的です。

結論：最終的に知りたいこと
理由：なぜその情報が必要なのか
条件：前提となる状況や背景
制約：入れてほしい形式や分量など
評価基準：良し悪しを判断する基準

例えば「記事の書き方を教えて」とだけ聞くのは浅いプロンプトです。これを「初心者向けに3000文字程度で、段落やリストを使いながら、SEOを意識した記事の構成を提案して」と具体化するだけで、結果は大きく変わります。
つまり、プロンプトを作る過程そのものが思考トレーニングになるのです。

半強制で疑うチェックリスト

生成AIの出力は便利ですが、鵜呑みにしてはいけません。そこで役立つのがチェックリスト方式です。AIから答えを得たら、最低でも以下を確認しましょう。

事実：根拠や出典があるか
数字：統計や数値が正確か
出典：参照リンクが信頼できるか
反例：別の見方や弱点はあるか
限界：AIでは答えられない部分は何か

また、プロンプトで「この案の反証を3つ挙げて」と指示すると、AIの答えを半強制的に疑うことができます。“逆張りプロンプト”を習慣化することで、思考停止を防げるのです。

初心者向けの検証ワーク

AIを学び始めたばかりの人におすすめなのが小さな検証サイクルです。

まずはAIに依頼して小さな成果物を作る
その成果物を自分で比較・修正する
どの依頼方法が一番よかったかを記録する

例えばブログ記事のタイトル案を3つ作らせて、実際にSNSで反応を比べる。クリック率の高い案を記録しておけば、次に活かせます。これを繰り返すことで、自然と“考える筋肉”が鍛えられるのです。

仕事と副業への落とし込み

「生成AI馬鹿になる」を避けながら実益につなげるには、仕事の中でどう役割分担するかがカギです。

AIに任せる部分：要約、構成整理、画像生成、表作成
自分で考える部分：最終判断、言葉のニュアンス、戦略設計、顧客対応

私はこの考え方を副業にも応用しました。AIに素材生成を任せつつ、自分で「どのテーマが売れるか」「どんな市場に出すか」を考えました。その結果、少しずつ売上が増え、最終的には月50万円を安定化させることができました。

つまり、AIは考える余白を作り出してくれる存在であり、その余白を活かして次の行動に踏み出せるかが成果を左右します。

つまずきやすい注意点

生成AIを使うとき、多くの人が同じ落とし穴にはまります。これを事前に知っておくと安心です。

鵜呑みにする：AIの答えを検証せず、そのまま使ってしまう
過学習する：毎日情報ばかり追いかけて、実践が伴わない
冗長化する：AIの提案を全部盛り込み、逆に分かりにくくなる
情報の古さ：AIの回答が最新である保証はない

解決策はシンプルです。AIが出した情報は必ず一次情報にあたる、または自分の言葉で説明できるか確認する。この習慣があれば、思考停止を避けられます。

具体テンプレと例文集

初心者がつまずきやすいのが「どう質問すればいいか分からない」という点です。そこで、すぐに使えるテンプレートをいくつか紹介します。

要件定義用
「〇〇を目的にした記事構成を、H2とH3を使って5項目で提案して」
構成作成用
「読者が初心者でも理解できるように、段階的な説明を含めて構成して」
反証要求用
「この提案に対して、考えられる3つのデメリットを挙げて」
品質基準用
「2000文字以内で、箇条書きと表を使って、読みやすさを重視して」

こうした具体的な指示文を持っておくと、毎回ゼロから考えなくても、AIの出力を効率的にコントロールできます。

学びを加速する環境づくり

スキルを早く伸ばすには、学ぶ環境を整えることも大切です。おすすめは次の3つ。

時間帯を固定する：毎日15分でも同じ時間にAIを触る
ログを保存する：よかったプロンプトや失敗例をノートにまとめる
失敗を見える化する：うまくいかなかった理由を振り返る

また、無料ツールと有料ツールをうまく組み合わせるのも効率的です。

ツールの種類	活用例
無料AIチャット	発想支援、構成のたたき台
有料画像生成AI	クオリティの高い素材作成
学習プラットフォーム	商用利用の知識や実践演習

こうした仕組みを整えておくと、学習効率が飛躍的に上がります。