ローカルLLMで基礎教科書の要約

昨日、正式にZIKUUのサーバーでGPU（RTX 2000 ada 16GB）を使いLLM（gpt-oss:20b）を常時稼働させました。それにより、Discordで動いているAIチャットボットとAIコーチ（メンバーの作業に毎晩アドバイスする）が使用するLLMをそれに繋ぎ変えました。これでサービスの高速化と高品質化ができました。

さらに、人間行動（文章化されたもの）の構造分析をやらせたところ、プロンプトチューニングだけで、非常に良い結果が得られています。

今日は試しに、昨日書き上げたばかりの、ZIKUU基礎教科書第25巻「知の構造」（A5で30ページ弱）を要約させてみました。概ね満足できる要約になっていがます。

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1. ざっくりまとめると…

章	何が語られているか	代表的な例	AI／人間の役割
序章	知の３種類（形式知、暗黙知、身体知）	身体知の例：自転車に乗るときの「ペダルを踏む感覚」	それぞれのレイヤーで別々に扱う
第1章	知は行動が「継続される」ことで育つ	整理整頓した棚で作業を繰り返す	体験を設計する
第2章	知は「形式知→暗黙知→身体知」の階層的流れ	見せ方を変えても学べない時	AI＝情報整理
第3章	知の転移は段階的に行われる	目で見た手順を実際に試して失敗→修正	AI＝情報比較
第4章	身体が最初に動く。感覚が思考より先に動く	作業中に手が止まる瞬間	人間＝実際の身体操作
第5章	AIは知識を整理するが判断はできない	AIの最適手順は現場で使えない	AI＝助言、判断＝人間
第6章	教育は「渡す」ではなく「設計」	手順を語らず作業を継続させる	叩き込み＝環境設計
終章	人間は結果を引き受ける存在	決断の理由は説明できない	AI＝選択肢提示、判断は人間

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2. ３つの知―何がある？

レイヤー	何ができるか	何が足りないか	具体的な例
形式知（Explicit）	書く・話す・データ化	体験が欠ける	マニュアル・FAQ・AI
暗黙知（Tacit）	体験を通じて自動化	体感的な感覚は欠如	同僚の失敗パターンを学ぶ
身体知（Embodied）	体感覚が先行して行動する	説明は難しい	スキンに触れると力がわかる

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3. 重要な流れ（知の移行）

(1) 形式知 
(2) 形式知 → 暗黙知  
(3) 暗黙知 → 身体知

１．外部化できる部分はAIに任せる

• 例：最適手順をAIが提示 → 受け取るだけ
• AIは「正しい」理論を提供するが、実際の危険度や時間は把握できない。

２．実際の作業で失敗が見える

• 失敗は即座にフィードバック → 修正が必須

３．環境を「固定」しておく

• 危険を最小化、作業スペースを一貫して保つ
• 作業者が「逃げ道」を減らすことで、自ら判断する圧力をかける

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4. 教育＝知の設計

伝えるべきか？	理由	結果
形式知	受け取ればOK	成績向上・評価は容易
体験知 / 身体知	受け取れない	受け取らなくても知が芽生える

例）「手順を語らない」
① 作業は毎日同じ場所で行われる。
② 失敗はその場で見える。
③ 何度も試みることで、質問は減り、手が止まらなくなる。
結論：教育者は「説明」ではなく「場」を整えることが本質。

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5. AIは何をするか？

AIの役割	人間の役割
情報の整理・比較	結果を受け入れ判断を確定
視点を広げる	失敗したら痛む、結果を生きる
選択肢提示	何が正解かを語れないが、結果を背負う

AIは「最適化ツール」だ。判断は人間が最終的に受け取る。

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6. 人間の本当の役割

1. 環境を設計（作業スペースを安定化させ、逃げ道を減らす）
2. 時間を流す（学びの時間を確保）
3. 失敗を見せる（即時フィードバックを許容）
4. 結果を引き受ける（判断の責任を持つ）

人は知識で生きるのではなく、判断で生きる。
その判断は頭だけでなく、体験と身体感覚からもたらされる。

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7. まとめ（図解で表すと）

レイヤー	表現方法	例	AI／人間の役割
形式知	書面・音声・データ	マニュアル、FAQ	AI＝整理・提供
経験知	体験を通じて得る	同僚の失敗例	人間＝実践者
身体知	身体が変化する感覚	何かを持ち上げる感覚	人間＝身体操作

図

  (言語化) ──> (経験) ──> (身体) 
      ↑           ↑          ↑
  AI              人間         人間
  （整理）        （実践）      （判断）

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最後に

「知の構造」は、単に知識を配るだけではなく、知が自然に芽生える場を作ることの重要性を示す。AIは情報の最適化を担い、最終的な判断と結果の責任は人間に帰属する。人間は環境設計と結果を受け入れる責任を担うことで、真の学びと判断力を育む。