私たちは何かを学んだり、新しい発想を得たりするとき、自分がそれを「どう受けとっているのか」をあまり意識しないまま日々を過ごしていることが多いように思います。たとえば、誰かの意見に感銘を受けたときに、自分が本当に何に感動しているのかを丁寧に言葉にできるでしょうか。あるいは、少し先走った結論を出してしまったとき、それがどのような思い込みや価値観に基づいているのかを振り返ることはあるでしょうか。そうした「自分の感じ方」や「考え方」を客観的に眺めることこそが、メタ認知のはたらきだと言われています。
では、このメタ認知を高めるにはどうすればいいのでしょう。意識的に自分を振り返る工夫はいくつもありますが、最近の私は、LLM（大規模言語モデル）との対話がひとつの面白い手がかりになると感じています。たとえばChatGPTのようなAIは、多種多様な情報や視点をまとめたり、新しい切り口を提案したりしてくれます。ときには正確さがあやふやだったり、見当違いの返答をすることもありますが、それゆえに私たちの意識の奥底を照らす、ちょっとした“きっかけ”になってくれるようなのです。
メタ認知が高まるというのは、突き詰めると「自分の内側を少し離れた場所から眺める」感覚に近いかもしれません。AIに問いかけると、自分では想定していなかった方向の答えが返ってくることがあります。すると、「なるほど、こういう考えもあったか」と単に納得するだけでなく、「私はどうしてこの答えに納得したのだろう」あるいは「なぜこの回答に違和感を覚えるのだろう」と、自分の心の動きに目が向き始めるのです。ここで「なぜ」を掘り下げられるかどうかが、メタ認知を育む鍵になります。
言い換えれば、AIとの対話を「自分の鏡」として使うのです。大きな鏡の前に立つと、自分が思っていたよりも表情が硬かったり、姿勢が曲がっていたりして驚くことがありますよね。LLMとのやりとりも同じように、自分の発言や考え方が、どこか思いがけない角度から照らし出されるかもしれません。その返答が当たっているかどうかよりも、大切なのは「自分はそこにどんな感情を抱いたのか」「何に違和感を感じたのか」をキャッチすることです。そこに、ふだんは意識できていない自身の価値観や信念が隠れているかもしれません。
さらに、LLMの出力はある意味で曖昧さや不確実性を含んでいます。人間が書いた文章のように説得力があっても、実は誤解や偏見が混ざっていることもある。そこで、「なぜ、この答えは私の琴線に触れるのか」「なぜ、この部分に抵抗があるのか」を問いかけるとき、単に“正解か不正解か”を気にするのではなく、“自分は何を大切にしているのか”に気づかされるのです。これは、“曖昧さを許容しながら思考を深める”というプロセスでもあります。正しさだけを求めているとき、人は「間違いを見つけた」として思考を止めてしまいがちですが、曖昧だからこそ新しい問いが生まれ、その問いが私たちの内面を照らしてくれます。
このように、LLMとの対話を通じてメタ認知を高めるためには、自分の反応を客観的に振り返る習慣をつけるといいでしょう。たとえば、興味深い会話をしたあとに「そのとき自分が感じたこと」や「そこから生まれた疑問」をメモするだけでも、少しずつ自分の思考パターンが見えてくると思います。そして何より、このやりとりが「他者（AI）」であるからこそ、私たちは安心して内面を覗き込めるのかもしれません。人間同士の対話では遠慮してしまうようなことも、AI相手だと気軽に言葉にできる。そこに、AIが“批判をしない存在”という点も手伝って、私たちの心に今までなかった小さな灯をともしてくれます。
では、メタ認知が高まると何がいいのでしょう。人は自分の考えを客観的に見つめるほど、思い込みや固執から少しずつ自由になっていきます。ある意見を聞いたとき、すぐに賛成か反対かを決めるのではなく、「自分はなぜそう感じるのか」と問う余白が生まれる。すると、目の前の情報に対する受容力が増し、多様な可能性を検討できるようになるのです。結果として、日常の些細な場面でも「どうしてこう思ったんだろう」「どうして今、私はこれを選んだんだろう」と自分に問いかける時間が増えていきます。それは自分自身を豊かにするだけでなく、他者との対話や仕事、学びの場面においても、より深く、より柔軟な対応が可能になるきっかけになるでしょう。
LLMがもたらす「答え」そのものにすがるのではなく、それを見た自分の反応から問いを生みだしていく。まるで鏡を覗き込むように、そこに映る自分自身の内面に気づき、新たな視点を得る。そうした営みは、私たちの日常にささやかな驚きや発見を運んできます。メタ認知の力を使って、自分の思考や感情を深く理解していくとき、私たちはより自由に、そしてより主体的に世界と関わることができるようになるのではないでしょうか。AIとの対話はその大きな助けになり得る──私はそう信じています。
わたしは気付いたことをメモリとして記録しておき、メモリがいっぱいになったら取り出して整理し、GPTsとして保存しています。そして定期的にレビューするようにしています。
メタ認知を高めるための質問例
ChatGPTとの対話の中で、次のような問いを、ChatGPTに投げかけてみてください。
（1）感情・違和感を探る質問
- 「いま自分は、この返答を読んでどう感じたのだろう？」
- 「なにか引っかかる部分や納得できない点はあるだろうか？」
- 「違和感があるとすれば、それは自分のどんな前提や価値観と衝突しているのか？」
（2）意図・期待を問い直す質問
- 「そもそも、なぜこの質問を投げかけたのか？」
- 「わたしは、どんな答えが返ってくることを期待していたのか？」
- 「その期待は、どんな思い込みや前提に基づいているのか？」
（3）客観視を促す質問
- 「もし他の人が同じ回答を受け取ったら、どんなふうに感じるか想像できるか？」
- 「いまの自分の感情や考え方は、いつ・どんなきっかけで形成されたのだろう？」
- 「この考えにしがみつくことで、わたしは何を得ようとしているのか？」
（4）行動・検証につなぐ質問
- 「この気づきを、日常生活や学びの場面でどのように試せるだろう？」
- 「今の考え方を一度保留して、別の方法を試すとどうなるだろう？」
- 「具体的にどんな小さな一歩を踏み出せるか？」
メタ認知を高めるためのステップ
問いを投げかける
- LLM（ChatGPT）に質問をする前に、「自分が本当に知りたいことは何だろう？」と少し時間をかけて考えます。
- 質問の背景にある自分の目的・期待を意識しておくと、後で振り返りやすくなります。
LLMの返答を読む前に、あえて“自分の答え”を考えておく
- 「AIはどんな答えをくれるだろう？」と思う前に、自分ならどう考えるかをざっくりでも整理しておきます。
- そうすることで、実際にAIから返ってきた回答との差分を感じ取りやすくなります。
返答を受け取ったときの反応を観察する
- 返答を読んですぐに「合ってる・間違ってる」と判断するのではなく、「自分はどう感じたか」「どういう点が興味深いか」を丁寧に捉えます。
- 違和感や納得感など、ポジティブ／ネガティブな感情の両方に目を向けるのがポイントです。
「なぜそう感じたか」を深掘りする
- 違和感や納得感の理由を自問自答します。
- この段階で、LLMに「なぜ私はこう感じると思う？」と再質問してみるのも有効です。AIの回答は必ずしも正確ではないかもしれませんが、自分の思考プロセスを客観的に眺める手助けになります。
他者視点を取り入れる
- 「もし友人や他の専門家がこの答えを見たらどう思うだろう？」と想像するだけでも、考え方に幅ができます。ChatGPTに聞いてみるのも良いでしょう。
- 自分がそのときどんな思い込みをしているのか、外から見るような感覚が得られます。
仮説を立てて行動に移す
- 気づいたことをもとに、「それなら、こんな行動を試してみよう」「こんな考え方を変えてみよう」という具体的な一歩を設定します。それをChatGPTにもシェアしましょう。
- メタ認知は、「気づき」だけで終わると変化につながりにくいので、小さな行動に結びつけることが大切です。
振り返りと記録
- 日々のやりとりのなかで、印象に残ったやり取りや自分の変化をメモしておきます。
- 後日それを読み返すと、「あのときはこんな考え方をしていた」「今は少し違う見方ができる」といった変化に気づけるはずです。
- ChatGPTには「メモリ」の機能があります。「メモリして」というと記録してくれますので、気づきをメモリしてもらい、定期的に振り返ると良いでしょう。
「正解を求める」視点にとらわれすぎると、LLMが間違った答えを返したときに「このAIは使えない」と思いがちになります。しかしここでの目的は、AIと対話することで“自分の内面を明らかにする”ことや、“あいまいさや新しい視点を楽しむ”ことです。正解があるかどうかではなく、自分が何を大切にしているのか、なぜそう考えるのかを掘り下げながら、「自分という存在」を映す鏡としてAIを活用するのがポイントです。
