次回配信予定
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2026/11/02
AIの使い方が地味に上手い人は、何をしているのか?研究から学ぶ14の習慣を見てみよう!#2「習慣2.背景説明のテンプレ、習慣3.『いい感じ』の明確化」
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2026/11/04
大人になってから友達をつくろう!の科学#1:『「友達がいない」を、もう少し細かく考えてみようじゃないか』
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2026/11/06
AIを使って、AI時代に必須の「質問力」を育てようぜ! #最終回「最後はAIから自立しようじゃないか!」
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2026/11/08
AIの使い方が地味に上手い人は、何をしているのか?研究から学ぶ14の習慣を見てみよう!#3「習慣4:作業を始める前に、AIから質問してもらう, 習慣5:一度出してもらい、見ながら直す」
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2026/11/10
AIの使い方が地味に上手い人は、何をしているのか?研究から学ぶ14の習慣を見てみよう!#4「習慣6:文字・音声・画像を使い分ける,習慣7:読み切れる長さで答えさせる」
世界の専門家23人が「最強のウォームアップとは?」の結論を出してくれたんで、内容をチェックしてみましょう

「運動前はウォームアップ!」ってのは一般常識のひとつ。ジムとかでも、いきなり走り始めるのではなく、まずは軽くジョギングをしたり、ストレッチをするように、指導されるはずであります。
ただ、ここで気になるのが、「そもそも、ウォームアップって本当に意味があるの?」って問題でしょう。というのも、「運動前にはなにをすべきか?」って問題には諸説がありまして、
- 運動前にストレッチをすると、ケガを防げる!
- いや、ストレッチをすると筋力が落ちるから、やらないほうがいい!
- 軽いジョギングで体を温めるのが一番だ!
- 本番と同じ動きを、少しだけやっておくのがいい!
みたいに、いろんな意見が飛び交ってるんですよ。難しいですねぇ。
そんなわけで、近ごろめっちゃ参考になったのが、『International Journal of Sports Physiology and Performance』に掲載されたコンセンサス研究であります(R)。
これは、スペインのダニエル・ブジョサ博士らを中心に、世界12カ国のスポーツ科学者やトップレベルのコーチ23人が集まり、ウォームアップについてわかっていることを整理したもの。最終的に72項目にわたる声明をまとめ、「現時点で言える最強のウォームアップとはなにか?」って問題を調べたんですよ。
新たな実験を行った研究ではないものの、既存の科学的な証拠をまとめてくれているので、ウォームアップ難民になっている方には、めっちゃ参考になるんじゃないでしょうか(私もめっちゃ参考になりました)。
では、調査の詳細を見ていきましょうー。
ウォームアップには3つの目的があるんだぞ
まず専門家たちが重視したのが、「そもそも私たちは何のためにウォームアップをするのか?」って問題であります。通常、ウォームアップというと「体を温めるため!」と考えられがちなんだけど、実際には大きく3つの目的があるそうな。
- 目的① 体温を上げる:筋肉の温度が上がると、筋肉や腱が動きやすくなり、神経の信号も伝わりやすくなる。結果として、運動に必要な力を発揮しやすくなる。
- 目的② 代謝を活性化する:軽く体を動かしておくと、心拍数や呼吸数が上がり、筋肉へ酸素を届ける仕組みが働き始める。そのおかげで、本格的な運動に入ったときにも、体が素早く対応できるようになる。
- 目的③ 心身を運動モードに切り替える:ウォームアップには、単に筋肉を温めるだけでなく、集中力を高めたり、これから行う動作に慣れたりする役割もある。
いずれも納得ですが、この3つのなかでも面白いのが、「体を温めるだけでは不十分!」ってポイントであります。なんでも、2011年に行われた実験では、20分間の軽いサイクリングと、20分間の温浴を比較したところ、運動パフォーマンスに関しては、実際に自転車をこいだほうが有利だったらしいんですな。つまり、ウォームアップに必要なのは、体温を上げることだけではなく、心臓や肺、神経系などを含めて、運動に適した状態を作ることだと言えるわけです。
さらに専門家たちは、ウォームアップには長期的なメリットもあると指摘しております。たとえば、
- 運動前に片脚立ちや軽いジャンプを取り入れれば、準備運動と同時にバランス能力や運動スキルの練習にもなる。
- ウォームアップ中に体の重さや動きにくさをチェックすれば、「今日はいつもより疲れているから、トレーニングの強度を下げよう」と判断する材料にもなる。
みたいな感じです。ウォームアップってのは、単なる準備ではなく、トレーニングの質を高めるための時間としても使えるわけですね。
あなたの「キンタマ」エピソード募集!

すんません!ながらく「パレオチャンネルのおまけ配信」で延期になっていた「キンタマ新規へ」ですが、そろそろちゃんとやろうと思います!
つきましては、皆さまから、とっておきのキンタマエピソードを募集しております。
たとえば、「子供のころ、キンタマの左右を入れ替えようとして激痛が走った」みたいな子供時代のエピソードなど、「玉袋は、実は筋肉でできている」などのトリビアでも構いませんので、なにかあればぜひお願いします!
https://forms.gle/Z88j9i5hhAVfqU5A8
AIの使い方が地味に上手い人は、何をしているのか?研究から学ぶ14の習慣を見てみよう!#1「習慣1.とにかくAIが得意な仕事を選ぶ」
このチャンネルの「おまけ配信」では、皆さんからの質問を受けつけてるわけですが、そこでよくいただくのが、
- 「パレオさんは、普段どんなふうにAIを使ってるんですか?」
みたいなやつです。これはホントにちょくちょくいただいております。
とはいえ、このあたりは、すでにAIチャンネルでいろいろ紹介されているので、「私が書かなくてもいいかなー」と思ってたんですよ。私が使ってる方法も、AIチャンネルで紹介されている工夫と重なるところが多いもんで。
ただ、まぁAIチャンネルでは、プログラミングや画像・動画・ゲーム制作など、エンジニア&クリエイター向けの話が多めだったりしますわな。一方、私の作業ってのは、
- 論文や本を読む
- 情報を整理して文章にする
- 企画書や提案書を作る
- クライアントとやり取りする
- なんかよくわからん細々したことのスケジュール管理
といった、めっちゃ地味なものが中心なんですよ。なので、このような「調べる・コミュニケーションを取る・予定を組む!」って地味な仕事をしている人間が、果たしてAIをどう使っているのか?ってのが参考になる人もいるでしょう。
ということで、このシリーズでは、「私が何を考えつつAIを使ってるか?」みたいなとこを見ていきます。あくまで個人の使い方ではありますが、いちおうAI企業各社のガイドラインを確認しつつ、関連する研究も調べながら使ってたりしますんで、まんざらなんの根拠もない話でもなかったりはします。なので、「すごい作品を作りたいというより、日々の調べものや書類仕事をもう少し楽にしたい」と思っているような方には、役に立つんじゃないかと。
それにしても、AIで仕事は速くなるのかねぇ?それとも、遅くなるのかねぇ?
さて、具体的なAIの使い方の話に入る前に、まずは「そもそもAIで仕事は本当に速くなるのか?」って問題に関する、2026年10月時点の知見を押さえておきましょう。近ごろは「AIを使えば仕事が楽になる!」って話をよく耳にするわけですが、その前提がどこまで成り立つのかは、やっぱ確認しておきたいですからね。
で、実際の研究ではどうなのかってことですが、これがまた「ハッキリ言いづらい!」という、いつものような結論になっちゃうんですよねぇ。
どういうことかと言いますと、
- AIによって作業が速くなった研究:2023年に『Science』に出た研究(R)では、大卒の専門職453人に、職業に関連する文章作成の課題を行うように指示。参加者の一部にだけランダムでChatGPTを使ってもらい、「もともと文章が上手な人がAIを使う」みたいな偏りを減らしております。
その結果、ChatGPTを使える条件では、平均作業時間が40%短くなり、文章の品質の評価も18%上がったんだそうな(文章の品質は、評価者が文章を採点して調べている)。つまり、AIを使うことで「速く書けたけど、内容がひどくなった」みたいな話ではなく、時間と品質の両方が改善したわけっすね。
- AIによって作業が遅くなった研究:METR(AIを評価する研究組織)が2025年に公表した実験(R)では、経験豊富なソフトウェア開発者16人に、普段から関わっているプロジェクトで、246件の作業を行うように指示(不具合の修正や機能の追加みたいな作業をやってもらった)。
で、この際に、それぞれの作業を「AIを使える条件」と「AIを使えない条件」にランダムに振り分けたところ、AIを使える条件では、完了までの時間が19%長くなったんだそうな。しかも、参加者は実験後も、「AIを使うことで約20%速くなった」と考えてたというから面白いもんすね。要するに、本人は「AIのおかげでパフォーマンスが上がった!」と感じていたのに、実際に測ってみたらパフォーマンスは下がってたんですな。
って感じで、相反する結果が普通に出てたりして、いまの段階ではどっちが正しいとも言いづらいんですよ。こいつは“実験あるある”ですなぁ。
ちなみに、METRはその後も似たような調査をしてますが、2026年2月の報告(R)では、
- 現時点では、「AIを使わずに働きたくない!」って人が増えすぎたせいで、そもそも実験の参加者を集めるのが難しくなった
- AIをよく使う人ほど実験に参加しなくなると、AIのメリットを小さく見積もっちゃう可能性が出てくる
みたいになっていて、「ちょっと現段階では、AIの効果は言いづらいっすねー」ってスタンスになってたりします。難しいっすねぇ。
ということで、いまの段階で冷静に言えるのは、
鈴木祐
1976年生まれ。新宿区在住のライター/編集者。パレオダイエットにくわしい人。普段はチャイナ服ではありません。ライター歴は18年ぐらい。科学の知見を自分のカラダで試していくのが趣味で仕事。
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