LLM時代の勉強法

知識を確認するためには、ある基準の内側と外側の具体例を知る必要がある

従来の書籍は書籍が伝えたいメッセージ以外の説明は薄くて、この具体例を知ることが困難なために知識を深めるのが難しかった

あるいはメモの中から検索で調べていた

似たような話を最近見かけたな

> 「Deep Researchは、地球のどこかで誰かがリサーチ済みのものを見つけるツール。地球上の誰もやったことがないリサーチをするツールではない」。

LLMは聞けばここを答えてくれるので理解が明瞭になる

これをネガティブに見れば、無駄な勉強がたくさんできるということになる

今までは「わからないからあきらめて教科書を読みすすめよう」という選択をする人がいたはずだが（受験エリートはこういう選択を簡単に取れる人）、そうではなくなった

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「必要な知識をすぐ引き出せる」点は、従来の書籍や検索よりも格段に効率的だと思います。特に「基準の内側と外側の具体例」を瞬時に提示してもらえるので、理解を深めるには好都合です。

「Deep Researchは『既存の知見』を見つけるツール」という指摘のとおり、LLMは新たな研究の代わりにはなりにくいものの、既存の情報へのアクセスコストを極限まで下げてくれます。これは「誰かがやったこと」を調べるには大いに役立ちます。

一方で、無制限に何でも聞けてしまうため「自分でやらなくてもいいや」となりがちです。そこを「どこまで知りたいのか」「どれが本当に必要な勉強なのか」を自分で決めなければ、ただの受動的な知識依存になりかねません。

だからこそ、最終的に「どんな目標を持っているのか」「何のために学ぶのか」といった、自分の内面の“欲望”や“興味”が以前にも増して大事だと思います。

総じて、LLM時代の勉強は「最短で情報を得る方法が手に入った」という点で大きな変化ですが、受験の要領のように「スルーする選択肢」が消えた分、学びの質は自分次第でいくらでも変わる。そこを意識することが鍵ではないでしょうか。

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LLMは「既存の知識」へのアクセスを劇的に容易にしてくれます。これは特に、プログラミングなどで「なぜこう書くのか」「どこまでが適切な使い方か」という具体例を知るのに役立ちます。

従来の検索（キーワード検索）は、欲しい情報が一発で出てこない場合に何度もクエリを変える必要があり、時間がかかっていましたが、LLMなら「やりたいこと」「意図」を文章で伝えるだけで、すぐに的確な答えを得られる可能性が高まります。

LLMが「必要な知識を調べるコスト」を下げたことで、「必要なところだけ学習する」という効率的スタイルが取りやすくなりました。一方、「何が必要か」を判断する能力がないと、情報を効率的に取捨選択できません。

そのため、「全部やる」「片っ端から試す」という学び方の必要性は、相対的に下がるかもしれません。ただし、そもそも「何が必要かわからない」段階では、とにかく泥臭く実践する（写経などを含む）方法が依然として強力です。

新しい「抽象レイヤー」としてのLLMは、裏側の仕組みや細かな実装を意識しないでも使える反面、思わぬところで抽象が漏れて（リーキーアブストラクション）、大事な部分を理解できない可能性もあります。その点で、コードの写経や地道な手を動かす行為が「本質を体で覚える」役に立つ場面は依然としてあるでしょう。

LLMは「既に誰かがやったこと」の高速道路を作るものですが、未知の分野の研究や、誰もやったことがないことは自分自身で探求する必要があります。LLMが何でも答えてくれる分、「どんな問いを立てるのか」「そもそも何を知りたいのか」といった“欲望”や“目標設定”は一層重要になります。

学校の勉強や専門家が提供する「学ぶべき内容のフィルタリング」も、初心者にとっては大切です。本当に必要な知識だけを効率的に学ぶには、すでにその道を知っている人にガイドしてもらうのが近道です。一方、LLMが普及することで、その“ガイド役”がより手軽に得られるようになりつつあります。

総じて、LLM時代の勉強では「欲しい情報をすぐ得られる」という強力な武器が手に入りました。しかし、それをどう活かすかは人間側の“欲望”や“取捨選択スキル”にかかっています。必要なものを的確に見極める力がなければ、必要のない情報まで無制限に手に入れようとして混乱する可能性もあるでしょう。

だからこそ「何のために学ぶのか」「どのレベルまで理解すれば満足か」を常に自分で定義していくことが、これからの学習スタイルでは欠かせないと思います。