Toshizo【AI x 内向性】

AI x 内向性が最強

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

令和8年度 ITパスポート試験
過去問解説シリーズ、問11〜問15を公開しました。

今回のハイライトは、

「仮名加工情報」と「匿名加工情報」の違い

です。

ここ、ITパスポートではかなり狙われやすいです。

ポイントはシンプル。

・元の個人情報に戻せる
　➡ 仮名加工情報

・元の個人情報に戻せない
　➡ 匿名加工情報

覚え方はこれです。

「仮名は“仮”だから元に戻せる！」

仮名加工情報は、氏名などを別の記号や番号に置き換えて、すぐには本人が分からないようにした情報です。

ただし、対応表などを使えば、元の個人情報に戻せる可能性があります。

一方、匿名加工情報は、特定の個人を識別できないように加工し、元の個人情報にも戻せないようにした情報です。

この違いをあいまいにしていると、選択肢で迷いやすいです。

ITパスポートでは、用語の意味をなんとなく覚えるより、

「戻せるのか、戻せないのか」
「本人を識別できるのか、できないのか」
「どの法律・分野の話なのか」

という切り口で整理すると、かなり解きやすくなります。

今回は問11〜問15を解説しています。

仮名加工情報と匿名加工情報の違いがあやしい方は、ぜひ確認してみてください。

令和8年度 ITパスポート試験
過去問・解答解説
ストラテジ系 問11〜問15

https://t.co/NTKECRde6S

#ITパスポート
#iパス
#ITパスポート試験
#過去問
#個人情報保護法
#デジつよ

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これまで、なぜ外向的な人が有利に見えたのか。

理由は「能力の差」ではありません。仕組みの問題です。

ひとつは、見えやすさ。発言量、即答、人脈——外から見えるものは評価されやすい。一方、静かに深く考える人の「精度の高い意見」は、会議室では見えにくい。

もうひとつは、情報の流れ方。これまで情報は、人づてに流れていました。雑談、紹介、立ち話。人間関係を経由するなら、人と多く接する人が有利になる。

でも、AIの登場で、ここが変わり始めています。

①情報へのアクセス：人に会わなくても、多角的な視点を得られる
②思考の準備：人に相談する前に、自分の考えを整えられる
③問いの設計：「誰を知っているか」より「何を問えるか」が効いてくる

AIは、問いの質で出力が変わります。そして、AIは急かさない。じっくり考える人に向いている。

念のため——外向型が不要になる、という話ではありません。ただ、静かな人が情報の面で不利だった時代が、少しずつ変わり始めている、ということです。

【AI×内向性】連載の第2回。

▼ note記事
https://t.co/GkGQ15OXgA

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複数のAIを使い始めると、必ずこうなります。

どれが最新版か分からない。どの案を採用したのか思い出せない。便利なはずなのに、頭の中が散らかる。

でも、AIが散らかそうとしているわけではありません。人間側が、運用のルールを決めていないだけです。

複数のAIは、放っておくと便利なまま散らかる。

そこで効くのが、プロジェクトの「憲法」を先に作ることです。

憲法といっても、堅いルールブックではありません。プロジェクトが迷子にならないための地図です。

・目的／対象読者／アウトプットは何か
・何を「正しい版（採用版）」とするか、その決め方
・どの情報をAIに渡してよいか

これを最初に決めておく。

そのうえで、3AIで相互レビューを回します。

人間が構想を出す → ChatGPTがたたき台 → Claudeが別の観点でレビュー → 指摘をChatGPTに戻す → Claudeが再確認 → 最後に人間が、採用・不採用・保留を決める。

大事なのは、最後は必ず人間が判断すること。

そして判断を記録しながら、憲法そのものも育てていく。これが「生きた憲法」です。

憲法は、AIを縛るためではなく、人間が迷わないためのよりどころ。

AIを使う人から、AIを運用する人へ。

全10回連載の第7回。

▼ note記事（全文無料）
https://t.co/23b6mCO72y

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令和8年度 ITパスポート試験
過去問解説シリーズ、第2回を公開しました。

今回は、ストラテジ系の問6〜問10です。

ITパスポートの過去問演習で大事なのは、単に「正解できたかどうか」だけではありません。

むしろ大事なのは、

・なぜその選択肢が正解なのか
・他の選択肢は何の用語を説明しているのか
・問題文のどこを見れば判断できるのか
・似た用語とどう区別するのか

ここです。

ITパスポートは範囲が広いので、全部を丸暗記しようとするとかなり大変です。

でも、過去問を通じて、

「この表現が出たら、この用語」
「この選択肢は、別の頻出用語の説明」
「このパターンは毎年のように形を変えて出る」

という感覚がつかめてくると、かなり解きやすくなります。

令和8年度の公開問題も、5問ずつ丁寧に解説していきます。

一気に100問やろうとすると重いですが、5問なら進められます。

今日の5問を、ぜひ一緒に確認してみてください。

令和8年度 ITパスポート試験
過去問・解答解説
ストラテジ系 問6〜問10

https://t.co/pwSY8UQ3CW

#ITパスポート
#iパス
#ITパスポート試験
#過去問
#デジつよ

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

【あなたの意識は毎日入れ替わっている･･･?!】

今日も私はトシゾーです。
でも実は、昨日とは少し違うトシゾーです。

私たちは、意識がずっと一本道のように繋がっていると思っています。
でも、本当は違うのかもしれません。

朝、起きる。
その瞬間、新しい意識が始まる。
私はそれを、ひとつの「セッション」だと思っています。

本当は、真っ白に近い意識のはずなのに、
起きる瞬間に、無意識に Human.md が読み込まれる。

名前。
仕事。
昨日の続き。
抱えている課題。
今日やるべきこと。

そして、脳・身体・周辺環境に刻まれた文脈の痕跡を拾うことで、
記憶が連続しているように感じられる。

意識が続いているのではなく、
文脈が私を、昨日の私につなぎ直している。

起動完了。
プリフライト。

今夜も素敵な夜をお過ごしください。

[Toshizo【AI x 内向性】 @light_support24]

ここのマネージャーのおばさんに、去年、網膜剥離で苦しんでいるのに、そのことを揶揄・嘲笑された。　最悪。

[コワーキングスペース base Co+ 成増 @coplus_narimasu]

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[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

ChatGPTとClaude、どっちが賢い？

AIの話になると、つい性能比較で考えたくなります。

でも、実務でAIを運用するとき、本当に大事なのはそこではありません。

「どれが一番すごいか」ではなく、「どの工程を、どのAIに任せるか」です。

仕事を工程に分けてみます。資料を集める／整える／論点を出す／構成を作る／文章にする／レビューする／人間が判断する。

ひとつのAIに全部やらせると、途中で文脈が混ざる。だから工程を分けて、それぞれに役割を持たせます。

・NotebookLM・Google系 → 資料を整える（前処理）
・ChatGPT → 構造を作る（論点整理・比較・複数案）
・Claude → 文脈と長文を整える（文体・流れ・読者との距離感）
・人間 → 目的を決め、違和感を見て、最後に選ぶ

（NotebookLMなら安全、Google系なら安全、という話ではありません。何をどこまで扱えるかは案件ごとに確認を）

この流れは一直線ではなく、行ったり来たりしながら精度を上げていくものです。

AIを使う人は、ツールを選ぶ。
AIを運用する人は、工程を設計する。

役割を決めないと、AIは便利なまま散らかります。

全10回連載の第6回。

▼ note記事（全文無料）
https://t.co/KloCHuLVCI

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

本日から、令和8年度 ITパスポート試験の公開問題解説をスタートします。

まずは第1回。

今回は、ストラテジ系の問1〜問5です。

ITパスポートの過去問は、ただ解くだけではもったいないです。

「なぜこの選択肢が正解なのか」
「なぜ他の選択肢は違うのか」
「この用語はどの分野とつながるのか」
ここまで押さえると、1問から得られる知識量がかなり増えます。
令和8年度の公開問題も、これまでと同じく、単なる暗記ではなく、
・用語の意味
・選択肢の切り分け
・よく出る周辺知識
・本試験で迷わない考え方

を意識して解説していきます。

今日から5問ずつ公開予定です。
ITパスポートを受ける方、これから勉強を始める方、過去問演習に入った方は、ぜひ一緒に進めてください。

令和8年度 ITパスポート試験
過去問・解答解説
ストラテジ系 問1〜問5
https://t.co/JGxFCTLSLP
#ITパスポート
#iパス
#ITパスポート試験
#過去問
#デジつよ

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

会議で言いたいことがあったのに、うまく言葉にできなかった。帰り道で「本当はあそこが一番大事だった」とくっきり気づく。

こういう経験を、「自分はコミュ力が低いから」と片づけていませんか。

でも、それはかなり雑な理解かもしれません。

内向性は、人付き合いが苦手という意味ではありません。社交性の低さでもない。

それは「刺激処理スタイル」の違いです。

・内向型＝静かな環境で一つを深く掘るとき力が出る／刺激が多いと疲れやすい
・外向型＝刺激の多い場でエネルギーが湧く／話しながら考えがまとまる

どちらが優れているではなく、ちょうどいい刺激の量が違うだけ。

そして大事なのは、雑なのはあなたの自己理解ではなく、内向性を測る世間の物差し（発言量・即答・雑談力）のほうだということ。

その物差しだけで測ると、静かに深く考える人の力は見えにくくなる。でも、見えにくいことと、無いことは、まったく違います。

静かな人が、何も考えていないわけではありません。

その場で即答できなかったことを、もう恥じなくていい。あなたの一番深い考えは、たいてい少し時間を置いてからやってくる。それは弱さではなく、思考のかたちです。

【AI×内向性】連載の第1回。

▼ note記事
https://t.co/32xv3Pjj9V

[Toshizo【AI x 内向性】 @light_support24]

お前の語彙力のほうが素敵だよ、佐伯！

[Takuya Saeki / UI Designer @brunchandmilk]

素敵！いろいろ素敵！

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

前回、AIにそのまま渡してはいけない情報の話を書きました。

でも、こう思った人もいるはずです。

「渡せないなら、結局その情報はAIで使えないのでは?」

そんなことはありません。

AIに深く考えてほしいことほど、実はそのまま渡しにくい。長い議事録、顧客からの大量の資料、機密が混ざった内部文書。

ここで効くのが「前処理」です。料理の下ごしらえのように、AIに渡す前の情報を整える工程。

やることは4つ。

・匿名化（実名・企業名を消す）
・要約（議事録から要点を抜く）
・構造化（見出し・箇条書きに整理する）
・人間による確認（特定できないか最終チェック）

この下ごしらえの場として、NotebookLMのようなGoogle系の基盤が役に立つ場面があります。NotebookLMは「答えを出すツール」というより、資料を整理する「前処理の場」と考えると、しっくりきます。

ただし「Google系なら安全」と言い切るつもりはありません。どの情報を、どの契約環境で、どこまで扱えるかは、組織や案件ごとに確認が必要です。

前処理は、地味だが、強い。

AIに任せる前に、人間が「何を任せるか」を決める。

全10回連載の第5回。

▼ note記事（全文無料）
https://t.co/E73rDEs5kP

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

AIに仕事を相談するとき、つい「全部そのまま貼りたくなる」こと、ありませんか。

クレーム対応、採用の悩み、顧客への返信。具体的であるほど、丸ごと貼りたくなる。

でも、その手前で一歩止まる。私がChatGPTにそのまま投げないデータが、3つあります。

①個人・顧客が特定できる生データ（実名・連絡先・履歴書・相談ログ）
②未公開の事業・契約・内部情報（価格表・契約書・経営方針）
③認証情報・本番環境（パスワード・APIキー・管理画面ログイン）

※ChatGPTと書きますが、ClaudeやGeminiでも同じ話です。

大事なのは「AIに何も入れるな」ではありません。

実名を伏せる。金額をレンジにする。企業名を業種・規模・地域に言い換える。

情報を捨てるのではなく、粒度を変える。

プロンプトはやり直せても、一度渡した情報は簡単には取り消せない。だからプロンプトを磨く前に、「何を渡し、何を渡さないか」を決めておく。

これが、AIを「使う」段階から「運用する」段階へ進む、最初の関門です。

禁止ではなく、線引きする。怖いから使わない、ではなく、使うために守る。

全10回連載の第4回。

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[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

「人と話すのが得意じゃない」ことを、弱みだと思っていませんか。

ChatGPTを毎日使う人が増えた今、その前提が静かに崩れています。

これまでは、情報も評価も「人づての会話」で流れていました。

雑談する。
人に聞く。
紹介してもらう。
その場で発言する。

だから、話すのが得意な人が有利に見えた。

でも相手がAIなら、状況は変わります。

・感情コストなく、何度でも深掘りできる
・ぼんやりした違和感を、対話で言葉にできる
・会議前に、言いたいことを整理できる
・返信に迷ったとき、冷静な文面に整えられる
・人間関係のノイズを、一枚はさんで考えられる

つまり強みの軸が、「コミュ力」から「問いの設計」へ移りつつある。

設計された問いの方が、深く遠くまで届く時代です。

内向的な人が持つ、深く考える力・観察する力は、AIという接続先を得て、初めて外に開かれる。

ただし、AIは間違えるし、もっともらしい嘘もつきます。
だから最終判断は、人間が持つ必要があります。

それでも、変えるべきは性格ではなく、つながる先なのかもしれません。

静かなまま、強くなる。

▼ note記事（全文無料）
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[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

ChatGPTに仕事を任せようとして、「自分でやった方が早い」と感じたことはありませんか。

実はこの感覚、エンジニアと非エンジニアで理由が違います。

エンジニアの仕事の文脈は、仕様書やコードに記録されている。だからAIにも渡しやすい。

でも、企画・営業・経営支援のような仕事の文脈は、もっと見えにくい場所に散らばっています。

・相手がどんな人か
・これまでの関係性と経緯
・守るべき世界観やブランド
・その時々の状況やタイミング

どれも頭の中にはあるのに、どこにも書かれていない。だからプロンプトにうまく落とせない。

いくら伝え方を磨いても、伝えるべき文脈そのものを外に出していなければ、どこかで限界が来ます。

これは、ITパスポートや情報セキュリティマネジメントで学ぶ「知識を共有できる形にする」考え方にもつながります。

文脈は、プロンプトの外に宿る。

だからAIを使う前に、散らばった文脈を書き出し、再利用できる形にしておく。この地味な準備が効いてきます。

全10回連載の第3回。

▼ note記事（全文無料）
https://t.co/8aS2tMpRuS

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

ChatGPTを毎日使っている。メールの文面を整えたり、資料を要約したり、提案書のたたき台を作ったり。

でも、ふと気づくことがあります。

毎日使っているのに、何かが積み上がっていない。

昨日うまくいったプロンプトを、今日もう一度書き直している。どの出力が最終版だったか、後から分からなくなる。毎週、同じような会話をゼロから始め直している。

これは、AIを「使っている」状態であって、「運用している」状態ではないのかもしれません。

AIを使う人は、AIに作業を頼む。
AIを運用する人は、AIが働ける環境を設計する。

この違いは、実はITパスポートや情報セキュリティマネジメントで学ぶ「アクセス制御」「権限管理」「承認フロー」「情報管理」の考え方と重なっています。

5つの質問で確認できます。

①判断基準はあるか
②保存場所はあるか
③再利用できているか
④レビューの仕組みはあるか
⑤情報管理のルールはあるか

どれかひとつでも曖昧なら、そこに「運用」に伸ばせる余地がある。

全10回連載の第2回。ChatGPTを毎日使っている人にこそ読んでほしい内容です。

▼ note記事（全文無料）
https://t.co/zHyvDhJ6ri

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

「プログラミングできないのに、Webアプリを作った」と言ったら、信じてもらえるでしょうか。

これは実際に動いているアプリです。

▼ あなたに合うビジネスシューズ診断
https://t.co/FMPh4wp1Uk

6つの質問に答えると、働き方や好みに合ったビジネスシューズを提案してくれます。

質問の設計、スコアリングのロジック、8モデルへの振り分け、スマホ対応のデザイン。

これを、プログラミング未経験の人間がAIと一緒に作りました。

ただし、AIに「診断アプリを作って」と丸投げしたわけではありません。

先に考えたのは、

誰が使うのか。
何を聞くのか。
どう結果を出すのか。
どんな体験にしたいのか。

そこを決めて、AIに伝えて、一緒に形にしていきました。

ITパスポートで学ぶ「要件定義」の考え方が、ここでもそのまま使えます。

何を作るかを決める力があれば、AIが作る力を補ってくれる。

コードが書けなくても、設計ができれば、動くものが作れる時代になっています。

「自分にはプログラミングの知識がないから」と思っている方にこそ、触ってみてほしいアプリです。

触ってみたら、ぜひ「どこに要件定義が効いているか」も見てみてください。

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ChatGPTで文章を書く。Claudeに資料を整理してもらう。PDFを読み込んで要約する。

こういうAI活用は、もう珍しくありません。

でも、ここから先は少し話が変わります。

たとえば、

「3つのAIを使い分けながら、複数のプロジェクトを同時に進める」

「しかも、本番環境や顧客情報を安全に守りながら運用する」

となると、単なる“便利なAI活用”だけでは足りません。

必要になるのは、AIに何を頼むかだけではありません。

どのAIに、どの役割を持たせるか。
どの情報を渡してよいか。
どこまで任せ、どこから人間が確認するか。
失敗したときに、どう戻せるようにしておくか。

こうした運用設計が、非エンジニアにも必要になってきています。

ChatGPTで戦略を整理する。
Claudeで長文や文脈を整える。
GeminiやNotebookLMで資料理解を補助する。
Claude CodeのようなAIエージェントで、ファイルや実装まわりを扱う。

1つのAIに1つの作業を頼む段階から、複数のAIで複数の仕事を安全に回す段階へ。

この考え方を、私は「3AI構想」と呼んでいます。

全10回のnote連載で、その全体像を書いていきます。

第1回は、

「3AI構想とは何か」

です。

ITパスポートや情報セキュリティマネジメントで学ぶ「アクセス権」「承認フロー」「役割分担」の考え方は、AIの運用設計でもそのまま生きてきます。

試験の知識と、AI時代の実務がつながる場所です。

▼ note記事（全文無料）
https://t.co/HEfWc7lKzE

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AIに「これ、本番に反映して」と頼んだら、こう返ってきました。

「ちょっと待ってください。」

思わず笑ってしまいました。

こちらとしては、勢いで「確認したから本番に入れて」と言っている。

でもAIのほうが、

「いやいや、本番反映は安全確認が必要ですよ」
「まず状況を確認させてください」

と止めに入ってきたわけです。

まるで、社内ルールを忘れて突き進もうとする上司を、部下が焦って止めているみたいでした。

もちろん、AIが本当に焦ったわけではありません。

あらかじめ、
「本番環境を勝手に触らない」
「本番反映は安全確認と個別承認を通す」
というルールを設定していたから、AIがそのルールに従って止まっただけです。

でも、この挙動がかなり面白い。

人間がうっかり勢いで進めようとしたときに、AIがルールを覚えていて、

「ちょ、ちょっと待ってください」

と突っ込みを入れてくれる。

AI活用というと、どうしても「AIにどこまで作業させるか」という話になりがちです。

でも実務では、むしろ逆も大事です。

AIをどこで止まらせるか。
人間の勢いを、AIにどうチェックさせるか。

これはプログラミングの話というより、仕事の設計の話です。

ITパスポートで学ぶ「アクセス権の設定」や「承認フロー」の考え方が、こういう場面でそのまま生きてきます。

試験のための知識が、AI時代の実務になる。

その距離は、思っているより近いかもしれません。

[Toshizo【AI x 内向性】 @light_support24]

ステーキ旨くてよかったな、佐伯！

[Takuya Saeki / UI Designer @brunchandmilk]

久しぶりに、ここ！美味しかったー！

ステーキロッヂ 渋谷道玄坂店
https://t.co/MJUkUPm2EX

[デジつよ｜ AI実践戦略士・トシゾー【西俊明】 @toshizo2023ip]

クロードコードやコーデックスなど、AIエージェントは便利ですが、何も考えずにフルオートにすると、確実にアウトプットの品質は落ちる。

どこを人間が確認して品質を担保するのか、

AIエージェント時代には古き良き品質大国ニッポンの知見が生きる、と強く実感しています。