A40_AIの返事に疲れるのは、長いからではなかった

Claude Code との作業は、楽しい。

思いついたことを伝えると、形になる。気づいていなかった提案まで返ってくる。
でも、読んでいるうちに分からなくなる。

「これは、何に対する答え？」

任せたはずなのに、説明を理解する仕事が増えた

Claude Code は、AIに指示してパソコン上の作業を進めてもらう道具です。
以前なら自分で調べ、試行錯誤していた作業が、驚くほど速く進むようになりました。

ところが、返事を読むのが疲れるのです。
技術的には正確そうで、いろいろ考えてくれているのも分かります。
それなのに、途中でこんな疑問が浮かびます。

もっと困るのは、確認を求められたときです。
なぜ今それを聞かれているのか、何を判断すればいいのかが、わかりづらい。

説明を理解するために質問する。返事が来る。それをまた読む。
AIに仕事を任せているはずなのに、AIの説明を理解する仕事が増えていました。

返事を短くしても、分からないままだった

最初に試したのは、返事を短くする設定でした。
前置きや末尾のまとめが減ります。

若干、読みやすくなりました。
でも結局、よく分からない部分が目立つ。

自分が今何をやっていて、この返事が何に対する答えなのか。そこは変わらなかったのです。

そこで、Claude Code と相談しながら、返事の書き方の設定を自分用に作りました。

疲れの正体は、現在地を組み立て直す仕事

「何の話か」「どっちがおすすめか」「私は何をするのか」。
どれも、返事が短くなっただけでは読み取れるようになりません。

自分用の設定には、悪い例と良い例を入れました。

短いのに、経路Bが何だったかを覚えていないと読めません。
読み手は作業の手を止めて、会話をさかのぼることになります。

「前回までのあらすじ」がない連続ドラマのようなものです。
話は面白いのに、この人は誰だったかを思い出すのに忙しい。

疲れていたのは、読む量のせいだけではありませんでした。返事を読むたびに、「今どこの、何の話か」を自分で組み立て直していたのです。

この「現在地の組み立て直し」は、長すぎる説明でも、短すぎる報告でも発生します。

短いことと、分かりやすいことは、違います。

優秀な部下に「私は忘れる上司です」と伝える

たとえば、こんな部下がいたらどうでしょう。

仕事は驚くほど速く、専門知識も豊富。頼んでいない改善案まで考えてくれる部下がいます。
ただ、報告が分かりにくい。

「3つの選択肢を検討しました。それぞれのメリットは……」

上司としては聞きたくなります。それで、君はどれがいいと思うの？
そして最後に、「この方針で進めてもよろしいでしょうか？」。

ちょっと待ってほしい。「この方針」とは、どの方針なのか。

そこで、こう頼みます。

• まず結論を教えてほしい

• 選択肢があるなら、君のおすすめも聞きたい

• 私の判断が必要なときは、何を決めればいいのか教えてほしい

• 詳しい説明は、必要になったら聞く

部下の能力を下げる指示ではありません。優秀な部下の力を生かすための、報告ルールです。

ただ、私の設定の冒頭には、もう1つの前提が書いてあります。

上司は忘れる。だから、毎回そのつもりで報告してほしい。
部下の話し方を直す設定は、同時に、自分の記憶力の限界の宣言でもありました。

それでも、設定は完成していない

今では、返事を読むストレスはほとんどなくなりました。
それでも、迷子がゼロになったわけではありません。

この記事の相談中にも、番号だけで質問されて、「2番っていうのは何のこと？」と聞き返しました。

迷子になった場面は、報告の仕方を見直す材料になります。読みにくい返事に出会うたびに、設定を直し続けています。

もっと楽な道があるのに、「いきなり完成版を出さないで」と頼んでいる

負荷を減らすだけなら、もっと楽な方法があります。
全部AIに考えてもらい、完成版だけを受け取ることです。

でも、減らしてよい負荷と、そうでない負荷があります。

認知負荷とは、頭の処理にかかる負担のことです。
心理学者スウェラーらの認知負荷理論では、提示の仕方で生まれる余計な負荷と、考えること自体に必要な負荷を分けて考えます。

私が減らしたかったのは、提示の仕方で生まれる余計な負荷でした。

私は数学を教えています。
教室でも同じです。生徒に詳しく説明したつもりでも、何を理解すればよいのか、次に何をすればよいのかをつかんでもらえなければ、説明は十分に働いていません。

では、考えること自体に必要な負荷まで減らすとどうなるか。高校生約1,000人を対象にした数学の実験があります（Bastaniら、2025年発表）。
ふつうの生成AIを使った生徒は、練習中の成績が上がりました。ところが、AIを使えない試験では、AIなしで学んだ生徒より17％低くなったのです。

答えを直接与えず、ヒントで支援するAIでは、この悪影響はほぼ解消しました。

これは高校生の学習の話で、大人の仕事にそのまま当てはまるとは言えません。
それでも、成果物が完成することと力が伸びることは別だと、この結果は示しています。

解答を写したノートは、とてもきれいです。
でも、試験会場に持ち込めるのは、頭に入ったものだけです。

私の設定にも、逆向きの指示が入っています。

自分で目的・現状・条件を書いて相談したら、AIが返すのは抜けとズレを1〜2点だけ。

いきなり完成版を出されると、考えを磨く場所がなくなるからです。
考える力は、AIと相談しながら伸ばしたい。

楽になったぶん、頭をどこに使うか

設定を作らなくても、試せることがあります。
AIの返事で迷子になったら、次の1文を足して頼んでみてください。

「これは、何に対する答え？」は、AIの報告の仕方で減らせる問いです。
「このおすすめに、私は賛成か？」は、これからも私が考える問いです。

減らしたのは、1つ目の問い。
空いた頭は、2つ目の問いに使っています。

人生の限りある時間を大切に。シンパクト和 でした。
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