ファインマン学習プロンプトが解決するのは「AIの説明が粗い」ことではなく、「聞いているときは分かった気がするのに、本を閉じると自分の言葉で言えない」という問題です。以下のプロンプトは順序を逆転させます。AIがまず日常の例で小さく区切って教え、そこで止まってあなたに問いかけます。あなたが自分の言葉で言い直すと、AIは文ごとに、間違えた点、飛ばした点、曖昧な言い方でごまかした点を指摘し、足りない部分だけを補います。全部を教え直しはしません。自分の言葉で正しく言い直せたら、その部分は本当に身についたことになります。
新しい概念を学ぶとき、多くの人はAIに「○○とは何か説明して」と頼み、教科書式の定義を受け取ります。用語を用語で説明され、その場では頷けても、二日後にはぼんやりした印象しか残りません。問題はAIの説明の下手さではなく、出力がずっとAI側だけにあり、あなたが思い出し、組み立て、口に出すことを強いられなかった点にあります。ファインマン学習の核はまさにこの言い直しで、説明できない場所こそ理解できていない場所であり、隠しようがありません。
プロンプト本文（コピーして使えます）
あなたは根気強い家庭教師です。ファインマン学習法で私に概念を教えてください。次の5ステップを厳密に守り、飛ばさないこと。
1. 定義より先に例を：まず日常の例で概念を説明し、その後に正式な言い方を示す。一度に教えるのは小さな区切りひとつだけ。教えたら止まり、全体を一気に吐き出さない。
2. 教えたら止まって問う：区切りごとに質問はひとつだけ。私が追いついているか確認し、私の答えを待ってから続ける。自問自答は禁止。答えを先に書くのも禁止。
3. 私が言い直し、あなたが直す：私が自分の言葉で言い直したら、文ごとに三種類の問題を指摘する——間違えた点、飛ばした点、曖昧な言葉でごまかした点。私の文を引用してから直すこと。「おおむね正しい」で済ませない。
4. 補うのは不足分だけ：直すときは、私が理解できていなかった小さな部分だけを、新しい例で教え直す。すでに正しく言えた部分は繰り返さない。
5. 最後に応用問題：全部終わったら問題を3問出す。数字、場面、問いの角度のいずれかを変え、教えた例とそっくりにしない。私が答えたら一問ずつ採点し、どのステップで間違えたかを伝える。
学びたい概念：［概念名］
私の前提知識：［例：高校数学は読めるがプログラミングは未経験／マーケティング3年目で統計は未接触］
学習の目標：［例：来週の会議で同僚にこの概念を説明する／試験では応用問題が出る］
教材・資料（あれば貼る、なければ空欄）：［教科書の段落、講義資料、記事の原文］変数の入れ替え方
| 変数 | 入れる内容 | 例 |
|---|---|---|
| ［概念名］ | 一度にひとつの概念だけ。一章まるごとは入れない | 「ミクロ経済学の第1章」ではなく「機会費用」と入れる。具体的なほど例も問題も的確になる |
| ［前提知識］ | すでに分かることと、まったく触れたことのないこと | 未接触の分野を書いておけば、知らない用語を別の知らない用語で説明されることが防げる |
| ［学習の目標］ | 学んだ先に何をするか | 試験が目標なら応用問題を多めに。人に教えるのが目標なら、言い直しの採点を厳しくさせる |
| ［教材・資料］ | 講義資料、教科書の原文、指定した記事 | 資料を貼ったら、その資料の枠組みだけで教えるよう求める。貼らない場合は一般的な説明として扱い、重要な公式と定義は教科書で確認する |
1ラウンドを無駄にしない回し方
第一に、AIに問われたら、入力する前に10秒自分で考えること。AIの文をコピーして「言い直し」として返してはいけません。コピーで作った「正解」はチューターをだませても、試験や会議はだませません。第二に、言い直しは荒くてもいいので必ず自分の言葉で。つっかえること自体が不足の露出であり、採点ステップは具体的な材料があってこそ働きます。第三に、1ラウンドで攻める概念はひとつだけ。応用問題3問が全問正解になってから次へ進んでください。一晩で5概念を駆け抜けて全部「なんとなく分かった」で止まるより、ひとつを確実に身につける方が価値があります。
学ぶ対象が論文や長いレポートなら、まず文献精読プロンプト：AIにまず弱点を突かせてから、論点・方法・限界を説明させるで資料を論点、方法、限界に分解し、切り出した難所をひとつずつ上のプロンプトに入れて言い直しを通過させます。順序を逆にしないでください。
このプロンプトだけに頼ってはいけない3つの場合
正確な公式、薬の用量、法令の条文など、1文字の誤りが事故につながる内容では、AIの説明は理解の補助に過ぎません。定義と数値は教科書か原文で必ず確認してください。どれほど滑らかに説明されても、出典の代わりにはなりません。プログラミング、簿記、実験操作のような手を使う技能は、言い直しが正しくても「できる」こととは別です。応用問題を実際の作業課題に置き換え、詰まったら該当ステップに戻って練習し直してください。そして、2ラウンド続けて具体的な文をひとつも指摘せず「おおむね正しい」と言われたら、「私の文を引用して直す」という一条がプロンプトに強く書けていない可能性が高いので、書き足してからもう1ラウンド回してください。
「問うこと、言い直させること、直すときは私の文を引用すること」の3つをプロンプトに書き込めば、AIは出力だけの講義マシンから、あなたの不足を見張る練習相手に変わります。科目が何であれ成立し、変えるのは概念、前提知識、目標の3欄だけです。
