因果関係の見極め方
論理的思考を実践するうえで、最も基礎的でありながら誤解されやすいのが「因果関係」の認識である。「Aが起きたのはBのせいだ」といった思考は、日常生活でも頻繁に登場する。しかし、その因果が本当に存在するのか、それとも単なる偶然や相関に過ぎないのかを見極めることは、情報が氾濫する現代において極めて重要である。
まず押さえておきたいのは、「相関関係」と「因果関係」は異なるという点である。相関関係とは、二つの事象が同時に変化する傾向を持つ状態を指す。一方、因果関係は「一方がもう一方を引き起こしている」状態を意味する。すなわち、すべての因果関係は相関を含むが、相関があるからといって因果があるとは限らない。
たとえば、「アイスクリームの売上が増えると、溺死事故も増える」というデータがあったとする。この2つの変数には確かに相関があるが、アイスクリームが溺死を引き起こすわけではない。両者の背後には「夏の暑さ」という共通の要因がある。このように、見かけの相関の背後にある「第三の変数」に気づけるかどうかが、因果関係の見極めには不可欠である。
ChatGPTを活用した思考訓練では、この因果関係の見極めにおいて極めて実用的なフィードバックが得られる。ユーザーがある出来事の理由を述べた際、AIは「それは本当に因果関係と言えるのか？」「他に原因があるとしたら何か？」「逆因果の可能性はないか？」といった問いを返す。これによって、思考が一方向に流れることを防ぎ、多角的に検証する習慣が育つ。
また、「時間的順序」や「介在変数の存在」など、因果関係の判断基準についても、AIとの対話を通じて理解を深められる。ある行動の前後関係が明確であるか、変化が他の変数に依存していないか、他の仮説と比較してどれがもっとも合理的か。こうした視点を繰り返し確認することで、因果を語る際の慎重さと正確さが養われていく。
さらに重要なのは、「自分の思い込み」によって因果を誤認するリスクを自覚することだ。人はしばしば、自分の信じたい仮説に沿った因果を見つけたくなる。これは“確証バイアス”と呼ばれ、科学的な思考を歪める大きな要因である。AIは人間の感情や先入観を持たないため、そうしたバイアスに冷静な光を当ててくれる。
因果関係を見極める力は、データを読み解く場面だけでなく、人間関係、政治、経済、日常の判断など、あらゆる意思決定の基盤となる。本質的には、「なぜそうなるのか？」という問いをどこまで誠実に追求できるかという姿勢が問われているのである。
ChatGPTはこの誠実な思考の伴走者として、問い返し、再検討を促し、より筋の通った推論へと導いてくれる。因果を語る前に、どこまで疑い、どこまで構造を解体し直せるか。それが論理的思考における成熟の尺度なのである。
