1.「正解を出す力」より「問いを立てる力」
AIは計算・最適化・パターン認識が非常に得意です。だから人間により重要なのは、何を問題にすべきかその問題は本当に解く 価値があるか数式やモデルで表せるかどうかを見極める力です。
例：「平均値を出せ」ではなく「平均で語ってよい現象か？外れ値は意味を持たないか？」これは数学的思考そのものです。
2. 数学を「道具」として使える理解
本当の理数力は、公式を知っている →
❌なぜその式になるかを説明できる →
⭕特に重要なのは：変数の意味を言葉で説明できる
単位・次元を意識できる極端な値を入れて妥当性を検証できるAIの出した答えを「信じていいか」を判断できるのは、人間の理解力です。
3. モデル化する力
（現実 → 数学）現実世界はそのままでは複雑すぎます。そこで必要なのが：重要な要素を選び余計な要素を捨て仮定を明確にする力これは理科・数学・情報に共通する核心です。
例：空気抵抗を無視してよいか？線形近似で十分か？確率モデルが適切か？AIはモデルの「中」で強い。モデルを作るのは人間の仕事です。
4. データを疑う力（統計リテラシー）
AI時代は「データが正しそう」に見える罠が多いです。本当の理数力とは：相関と因果を区別できるサンプル数・偏りに敏感であるグラフの見せ方に騙されない「数字がある＝科学的」ではありません。
5. エラー・限界を理解する力
AIも数式も万能ではない。誤差はどこから来るか前提が崩れると何が起きるか外挿は危険ではないかこうした「失敗を予測する力」は、理数教育の最上位スキルです。
6. 言語化・説明する力（文系×理系）
AI時代の理数力は「説明できる理数力」です。数式を言葉にするグラフをストーリーとして説明する専門外の人に伝えるこれは人間にしかできない価値です。
まとめ
AI時代の本当の理数力とは、「数式を解く力」ではなく「数式で世界を考え、疑い、説明する力」を身につけることが大きなポイントになります。