生成AIは「好きを言語化する技術」を学習したのか？

前回の続きです。
「好きを言語化する技術」のPIVOT版 後編で、印象に残ったポイントを共有したいと思います。

【スラムダンク安西先生の言語化スキル】言語化＝細分化である/ポジティブな感想は共感か驚きで分ける/書き出しで他人の興味を惹きつける方法【COMMUNICATION SKILL SET】（PIVOT）

❗印象に残ったこと❗

で、フォーカス先の具体例を挙げられていたため、
下記の内容のスクショを撮って、テキスト化しようとCopilotに
―――何が書いてあるか教えて
と聞くと、

フィクション (小説・映画・漫画・舞台)

• 好きな/好きじゃないキャラクター

• 印象に残ったセリフ

• 心に残っている場面、びっくりした展開

• 結局最後までよくわからなかった心情

イベント (ライブ・ショー)

• 自分に響いた歌詞

• よかった場面/曲

• 舞台装置で気に入った点

• グッときた人、衣装

人 (アイドル・ミュージシャン・芸人)

• 自分がなるほどと思った言動

• 好きになったきっかけ

• 今までいいと思った現場

• 好きな髪型/服装

と、テキスト化してくれただけでなく、以下の解説文が付いてきました。

おい、Copilot、既に「好きを言語化する技術」を学習済みか？😮

「好きを言語化する技術」＝「生成AIと対話する技術」になるんじゃないかと思うような回答で驚きです。
そのうち、AIが「どの部分に感動したか教えてください。Aですか？Bですか？それともCですか？」と深堀りの支援までしてくれそうです。

動画の内容に戻ると、細分化した後に、共感か驚きかで分けて考えるほうがいいそうです。

共感・驚き どちらなのか？

「共感」既に自分が知っている体験/好みと似ている
「驚き」今までに見たことのない意外性

「共感」の場合：自分の体験との共通点/好きなものとの共通点
「驚き」の場合：どこが新しいと感じるのか

なるほど。
今回の私の記事だと「驚き」なので、驚きに通じるタイトルにしました！

3回にわたって「好きを言語化する技術」の感想をお届けしました。
読んでいただき、ありがとうございます。
以下に、自分の行動に落とし込んだ内容をまとめます。

更に本を読み返しながら訓練していくと、より細分化した文章を書けそうです。今回はとても勉強になりました、感謝！

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【追記】
この記事を書いた当時から、生成AIは「言語化」を助けてくれる存在になるのではないかと感じていました。

今もその感覚はあります。

ChatGPTなどと壁打ちすると、自分の言いたいことが形になるスピードは確実に上がります。ただ一方で、AIに文章を出してもらうことと、AIと壁打ちしながら自分の言葉を探すことは、似ているようで違うとも感じています。

AIは優秀な書記であり、時にはファシリテーターにもなる。
でも、最後に「これでいく」と決める議長は自分自身でありたい。
そんな今の考えを、こちらの記事にまとめました。