この記事でわかること
大規模言語モデルが「考えてから答える」「手順を組んで実行する」段階に入ったことで、求められる力は小手先のプロンプト術から、AIと共に深く考え業務を設計する力へ移りました。CODEVISIONが沖縄で教育と導入支援に取り組む理由を書いています。
この記事の要点
- AIの役割は「チャットで答えを返す」段階から、「考えてから答える」「手順を組んで実行する」段階へ移っています。
- これからの時代に求められるのは、小手先のプロンプト作成術ではなく、AIと一緒に深く考え、業務の流れを設計する力です。
- CODEVISIONは、この考え方を沖縄の教育ブランドMOAIと、中小企業向けのAI導入支援で形にしています。
この記事は、2025年12月の大規模言語モデルの進化を受けて書いたものです。モデルの名称や性能指標は短期間で変わるため、この版では具体的な数値を省き、考え方の部分を残しています。
はじめに：AIは「チャット」から「思考」へ
2025年末、主要な大規模言語モデルは相次いで「回答の前に考える」仕組みと、「複数の手順を自律的に実行する」仕組みを強化しました。私たち株式会社CODEVISIONが注目しているのは、個々の性能指標ではありません。AIの役割が「チャット（対話）」から「Thinking（思考）とAgent（自律的な実行）」へ移った、という事実です。
この変化は、AI教育の在り方を根本から変えます。これからの時代に求められるのは、小手先のプロンプト作成術ではなく、AIと共に深く考え、複雑なワークフローを設計する「アーキテクト」としての能力です。
「専門家の壁」が薄くなる
各社が公開している評価では、知識労働の多くの課題で、AIが専門家に近い水準の成果を、人よりはるかに速く、安く出せるようになってきました。数値は公開元で確認してください。重要なのは数値そのものではなく、「AIに指示を出せば何かが返ってくる」時代が終わり、「専門家レベルの知能を持つAIを、いかに指揮（オーケストレーション）して価値を生むか」が問われる時代になった、ということです。
「Deep Thinking」には「Deep Environment」が必要だ
回答を出す前に長い思考の過程を経るモデルは、複雑な推論やコーディングでの誤りを減らします。AIが「深く考える（Deep Thinking）」ようになった今、それを使う人間側にも「深く考える時間と環境」が必要です。
私たちが沖縄で教育の場を作っている理由はここにあります。都心のノイズにまみれた環境では、AIの回答速度に追いつくだけで精一杯になりがちです。沖縄が掲げるResorTech（リゾートテック）やワーケーションの環境であれば、人は本来の創造性を取り戻せます。
「AIの思考モード」×「沖縄の没入環境」
この掛け合わせが、次世代のAI人材を育てる場になると、CODEVISIONは考えています。提供するのは、ツールの操作説明ではありません。エージェント型のワークフローを前提とした、次のようなスキルの習得です。
- AIオーケストレーション：複数のAIエージェントを連携させ、複雑なプロジェクトを完遂させる設計能力
- ガバナンス：安全性とリスクを踏まえた、企業導入における倫理と設計の実装
- 深い推論の活用：AIの推論能力をビジネス課題に応用する論理構成力
その後の取り組み
この記事を書いた時点では「スクールの詳細は追って発表」としていました。現在、CODEVISIONは沖縄で教育ブランドMOAIを運営し、本部町で2日間の集中講座「MOAI CAMP」と、企業向けの法人研修を提供しています。また、中小企業向けに、業務の棚卸しからAIの導入・定着までを支援するAIコンサルティング・AX支援・システム開発を行っています。
おわりに
AI技術は、各社が競い合いながら急速に進化を続けています。この激動の時代において、株式会社CODEVISIONは沖縄という地から、「思考するAI人材」と、AIで業務が回る会社を増やしていきます。AIと共に「思考の旅」に出る準備はできていますか？
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