ChatGPTでレポートを書くのは意味ない？いいえ、むしろ今こそ学ぶべき本当の理由

あなたは今、こんな悩みを抱えていませんか？「ChatGPTでレポートを書いたら、自分で考える力が失われるのでは」「AIを使う友達ばかり成績が良くて、真面目に勉強するのが馬鹿馬鹿しい」「でも使わないと時代に取り残される気がする」──この葛藤こそが、2026年のAI時代を生きる私たちが直面する最大の問題なのです。

なぜ今、ChatGPTでレポートを書くことへの批判が噴出しているのか

大学のキャンパスで、静かな革命が起きています。2026年1月現在、日本の主要45大学のうち37校がAI利用のガイドラインを整備済みとなりました。この数字が示すのは、教育現場がAIの脅威に直面している現実です。

ある大学生はXでこう嘆いています。「課題は生成AIに丸投げしたら自分のより出来の良いものがすぐ出る。生成AIの使い方が上手い友達に時間的にも労力的にも成績的にも圧倒されているのがつらい」この声は、全国の真面目な学生たちの心の叫びを代弁しています。

しかし、本当の問題はAIの使用そのものではありません。AIを使うことの意味を理解せずに、ただコピー&ペーストしているだけの状態こそが、真の学びを妨げているのです。実際、スタンフォード大学の調査では、学生の17%が期末試験にChatGPTを使用したと回答しましたが、その多くが単純なコピペによる不正行為でした。

世界的なトレンドを見ても、2025年6月に国連が開催した世界ユース技能デーのイベントでは、衝撃的なデータが明らかになりました。世界の学生の86%がAI時代の職場に対する準備ができていないと感じているのです。約4億5千万人の若者が適切なスキル不足により労働市場から取り残されているという厳しい現実が浮き彫りになっています。

ChatGPTは本当に思考力を奪うのか？最新研究が示す驚きの真実

2025年のPhys.orgに発表された研究は、私たちに重要な警鐘を鳴らしました。AIツールを頻繁に使用する学生は批判的思考スコアが低いという相関関係が確認されたのです。特に17歳から25歳の若年層で、AIへの依存度が高く、思考力スコアが低い傾向が顕著でした。

しかし、この研究結果を表面的に受け取ってはいけません。College Boardの2025年調査によれば、教育者の87%がAIによって学生の批判的思考力が低下すると懸念する一方で、学生の45%しかそのリスクを認識していませんでした。この認識のギャップこそが問題の核心なのです。

重要なのは、AIの使い方次第で結果が180度変わるという事実です。中国のEFL学習者を対象とした2024年の介入研究では、AIツールを適切に活用した文学クラスの学生が、批判的思考力において有意な改善を示しました。AIは個別化されたフィードバックと足場かけを提供することで、高度な認知プロセスを促進できるのです。

Western Michigan大学の教育研究チームは、AIを「単なる答え生成ツール」から「洗練された思考パートナー」に変える戦略的実装が可能だと指摘しています。反論の生成、議論のプロンプト、思考を刺激する質問をAIに生成させることで、学習者は表面的な反応を超えた分析に取り組むことができます。

真のAI活用力とは？東京大学が示す学びの新しい形

東京大学大学院経済学研究科の小川光教授は、学内広報で重要な指摘をしています。「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか」──この問いこそが、大学で学ぶ真の意義なのです。

慶應義塾大学では2024年、レポート課題の資料に「白いテキスト」でAIトラップを仕掛けるという対策が話題になりました。課題文にデュア・リパやフィンランドなど、関係のない単語を白文字で埋め込み、ChatGPTにそのままコピペした学生を見抜く手法です。しかし、この事例が教えてくれるのは、提出前に自分の書いたものを読んで確認することの重要性です。

関西外国語大学や西南学院大学など、多くの大学がAIを全面禁止するのではなく、適切な活用方法を教える方向にシフトしています。上智大学では、AIを「ツールとして使えば役に立つ」という前提で、学生が効果的かつ責任を持ってAIを使用できる力を身につける教育を推進しています。

実務の世界でも同様の傾向が見られます。あるエンジニアは「単一ファイルのコーディングならAIに丸投げになってきた。でも設計面では良くないコードがまだまだ出力されるので、AIが出してきたコードを批判的にコードレビューできる能力を身につけると無力感から脱出できる」と指摘しています。

2026年の労働市場が求める真のスキルとは

PwCの2025年調査は衝撃的な数字を示しました。AI関連スキルを持つ労働者の賃金プレミアムが前年の25%から56%へと倍増したのです。機械学習エンジニアの給与中央値は約2,600万円に達し、メタ社では超知能研究所向けトップ人材の報酬が15億～30億円に膨れ上がっています。

しかし、LinkedInの2025年データによれば、最も需要が高いスキルは単なる「AIの使い方」ではありません。AIリテラシー、つまりAIのビジネスプロセスへの戦略的影響を理解する能力が求められているのです。Courseraでは生成AIスキル需要が前年比866%という驚異的な増加を記録しました。

IMFの2026年1月のレポートでは、新しいスキルを含む職の報酬が英国で最大15%、米国で8.5%高いことが示されています。しかし同時に、AIに左右されやすい職種の雇用水準は、AIスキルの需要が高い地域で5年間で3.6%低いという矛盾した結果も出ています。特にエントリーレベルの仕事はAIの影響を受けやすく、キャリアを築き始める若者にとって大きな課題となっています。

世界経済フォーラムは「仕事の未来レポート2025」で、2025年から2030年に世界で現在の総雇用の14%に相当する新規雇用が創出され、AI・データ関連職種がそれを牽引すると予測しています。しかし重要なのは、分析的思考やリーダーシップなどのヒューマンスキルも依然として重要度が高いという点です。

AIを使いこなす人と使われる人の決定的な違い

マイクロソフトのバス・ジャッカル副社長は2026年の展望として、「AIエージェントはツールではなく、チームメンバーとして日常業務でより大きな役割を果たすようになる」と述べています。3人のチームが数日でグローバルキャンペーンを開始できる未来が来るのです。AIがデータ処理やコンテンツ生成を担い、人間は戦略立案とクリエイティブな舵取りに専念する働き方が実現します。

重要なのは、AIと競い合うのではなく、AIとともに働く方法を身につけることです。あるベテラン教師は「基礎知識ないとAIの出力物も信用出来ない。普通に嘘つくからな。文章の肉付けとか添削とかの無駄な部分はAIにある程度やらせて最終チェックするのは自分って使い方しないと結局どっかで詰む」と警告しています。

実際、ChatGPTは「もっともらしい嘘」を作る機械だと専門家は指摘します。東北大学の松林優一郎教授は「真実のような嘘がもたらす影響」について研究し、データを鵜呑みにするのではなく、真偽を批判的に分析する力を育てることが学校教育に求められていると述べています。

BambooHRの調査では、77%の企業がAI使用を許可しているにもかかわらず、実際に研修を提供しているのはわずか32%にとどまることが判明しました。日本企業の85.1%でDXを推進する人材が不足しており、これは米独と比べて著しく高い数字です。つまり、AIを適切に使いこなせる人材の価値は今後さらに高まる一方で、準備ができている人はまだ少数派なのです。

実践的なChatGPT活用法レポート作成を通じて学ぶ4つのステップ

では、具体的にどうすればChatGPTを学びのツールとして活用できるのでしょうか。ここでは、批判的思考力を鍛えながらレポートを作成する実践的な方法を紹介します。

まず、テーマ選定と情報収集の段階でChatGPTを活用します。ただし、AIの出力をそのまま信じるのではなく、複数の信頼できる情報源と照らし合わせて確認することが重要です。例えば、「気候変動が農業生産に与える影響について、過去10年間のデータを元に説明してほしい」と具体的に指示することで、より深い分析が得られます。

次に、アウトラインの作成段階では、AIが提案する構成を批判的に検討します。なぜその順序なのか、他の構成は考えられないか、自分なりの視点を加えられないかを考えることで、思考力が鍛えられます。カナダのSTLHE学会では、「AIが再現できないコースや評価を設計する」テクニックが議論されています。

本文作成では、ChatGPTを下書き作成のアシスタントとして使いつつも、必ず自分の言葉で再構成します。AIの出力には不自然な表現や一貫性の欠如が見られることが多く、これを見抜く力こそが批判的思考力です。2025年の調査では、大学新卒者の55%が「教育プログラムは生成AIツールの使用について準備してくれなかった」と回答しており、自己学習の重要性が浮き彫りになっています。

最後に、編集とファクトチェックの段階で、AIが提示した情報の信憑性を徹底的に検証します。参考文献を確認し、データの出典を調べ、論理の飛躍がないかをチェックする。この作業こそが、将来のキャリアで最も価値のあるスキルとなるのです。

AI時代だからこそ価値が高まる人間の能力

マサチューセッツ工科大学メディアラボの伊藤穰一所長は、AIと人間の関係について重要な視点を提供しています。「将来的には人間とコンピュータが協調して仕事を行うようになる」「AIは手足であって脳じゃない」という彼の言葉は、私たちが目指すべき方向性を示しています。

2026年1月、世界経済フォーラムは「AI時代において、人間のスキルこそが新たな優位性となる」と発表しました。批判的思考、創造性、コミュニケーション能力、そして倫理的判断──これらは持続的なインターンシップ、専門的環境への没入、グローバル経験、学生研究、起業家精神を通じて実践的に身につくものです。

NFTEの実践は示唆に富んでいます。学生たちは「批判的に考えなさい」と講義されるのではなく、何かを成し遂げるために批判的に考えざるを得ない状況に置かれます。ビジネスを構築するには一人では不可能だから協力する。これは抽象的な理想を実践的な習慣に変える教育です。

実際の企業でも同様の認識が広がっています。ある現場の声は明快です。「最終的に見るのも、判断するのも人間です。予期せぬエラーが出た時、『AIが書いたもん貼っただけなんで』との言い訳は通用しません。逆に、見る能力や書く能力が養われるほどAI利用による開発の効率は爆発的に上がります。AI使うのが得意なだけでは人材価値はAI未満です」

ChatGPTでレポートを書くことへの正しい向き合い方

ここまで見てきたように、「ChatGPTでレポートを書くのは意味ない」という批判は、表面的な理解に基づいています。本当の問題は、AIをどう使うかではなく、AIを使って何を学ぶかなのです。

車に走る速さで勝てないのは当然です。電卓に計算速度で勝てないのも当然です。道具とはそういうものです。しかし、車の運転の仕方を学ばなければ、車は役に立ちません。同様に、AIという強力なツールを適切に使いこなす力こそが、2026年以降のキャリアを左右する決定的な要素となるのです。

東京大学の生成系AI利用ガイドラインは、この本質を捉えています。「仕組み上、書かれている内容の信憑性には注意が必要」としながらも、文章作成のロジカルな側面から学ぶ価値を認めています。オクラホマ大学は「教育におけるAIの進化と、学生の成果を強化する上でAIが果たす重要な役割を受け入れている」と明言しています。

ある大学院生の言葉が印象的です。「ガチで勉強してるならあとは生成AIとの付き合い方を学べば良いだけ。ただAI使ってるだけのコスパ脳だと手遅れに近い。それこそその人でなくていい」真摯に学ぶ姿勢があってこそ、AIは強力な味方になるのです。

これだけは知っておきたい！レポート作成で使える実践的プロンプト集

ここからは、実際にレポート作成で使える具体的なプロンプトを紹介します。ただし重要なのは、これらのプロンプトを使ってAIの出力を得た後、必ず自分で内容を精査し、再構成することです。

【リサーチ段階】批判的な視点を引き出すプロンプト「〇〇というテーマについて、主流の意見だけでなく、反対意見や批判的な視点も含めて教えてください。それぞれの論拠となるデータや研究も示してください」このプロンプトを使うことで、一方的な情報に偏らず、多角的な視点を得ることができます。

【構成段階】論理の穴を見つけるプロンプト「以下の論理展開に矛盾や飛躍はありませんか？改善すべき点を指摘してください」AIを論理チェッカーとして使うことで、自分では気づかなかった論理の穴を発見できます。

【執筆段階】専門性を高めるプロンプト「〇〇分野の専門家として、この主張を裏付ける最新の研究や統計データを5つ挙げてください。ただし、それぞれの信頼性レベルも評価してください」このプロンプトで得た情報は必ず自分で原典を確認することが重要です。

【推敲段階】客観性チェックのプロンプト「この文章を読んで、偏見や主観的すぎる表現、根拠の弱い主張を指摘してください」第三者の視点として、AIの客観的なフィードバックを活用できます。

【ファクトチェック段階】信憑性確認のプロンプト「あなたが先ほど提示した情報『』について、反証となる研究や異なる見解はありますか？」AIの回答を疑う習慣こそが、批判的思考力を養います。

体験者が語る！ChatGPT活用で陥りがちな5つの罠と脱出法

実際にChatGPTを使ってレポートを書いた学生たちから聞いた、よくある失敗パターンとその対処法を紹介します。これは教科書には載っていない、現場の生々しい声から学ぶ実践知です。

罠その1「コピペして終わり」からの赤点地獄──ある大学3年生のケースです。彼は5本のレポート全てをChatGPTに丸投げし、ほぼ無編集で提出しました。結果、全てのレポートで類似の文体と構成が検出され、教授に呼び出されました。対処法は明確です。AIの出力を「叩き台」として扱い、必ず3回以上書き直すこと。自分の経験や具体例を2割以上追加することで、オリジナリティが生まれます。

罠その2存在しない参考文献の引用──これは深刻な問題です。ChatGPTは時々、実在しない論文やデータを「ハルシネーション」として生成します。ある学生は、AIが提示した10本の参考文献のうち3本が架空のものだったため、評価が大幅に下がりました。解決策は、AIが提示した全ての参考文献を必ずGoogle ScholarやCiNiiで実在確認すること。DOIやURLが正しいか、著者名や発行年が一致するかを確認する習慣が必須です。

罠その3専門用語の誤用による信頼性喪失──ChatGPTは時として、専門用語を文脈に合わない形で使用します。医学部の学生が、AIの提案をそのまま使った結果、「急性」と「慢性」を取り違えて使用し、内容全体の信頼性を疑われました。対策として、専門用語が出てきたら必ず自分で意味を調べ直し、使用例を3つ以上確認することが重要です。

罠その4時系列や因果関係の混乱──AIは論理的に見える文章を生成しますが、時系列が前後していたり、因果関係が逆になっていることがあります。歴史学のレポートで、事件の発生順序が間違っていたケースがありました。これを防ぐには、年表や時系列チャートを自分で作成し、AIの出力と照合する作業が効果的です。

罠その5一貫性のない主張による減点──序論で主張していたことと結論が矛盾している、あるいは途中で論点がずれているケースです。これはAIに段階的に質問した結果、全体の整合性が失われたことが原因です。対処法は、レポート全体を通して読み、各セクションの主張を箇条書きで抜き出し、論理の一貫性を確認することです。

段階別！AIリテラシーを高める90日間実践ロードマップ

ChatGPTを本当に使いこなすには、段階的なスキルアップが必要です。ここでは、初心者から上級者まで、90日間で確実にレベルアップできる実践的なロードマップを提示します。

第1ステージ（1日目〜30日目）基礎理解と検証力の養成──この期間は、AIの出力を疑うことから始めます。毎日1つのテーマについてChatGPTに質問し、その回答の正誤を自分で調べる習慣をつけます。例えば「日本の高齢化率を教えて」と聞き、総務省の公式データと照合します。30日後には、AIの回答のどこが正確で、どこが怪しいかを瞬時に見抜く感覚が身につきます。

第2ステージ（31日目〜60日目）プロンプトエンジニアリングの習得──次の30日間は、質問の仕方を磨きます。同じテーマについて、3種類の異なるプロンプトで質問し、出力の違いを比較分析します。「簡潔に」「専門的に」「具体例を交えて」など、指示の違いで結果がどう変わるかを体感的に学びます。この期間を終えると、自分が欲しい情報を的確に引き出せるプロンプト設計力が獲得できます。

第3ステージ（61日目〜90日目）批判的統合とオリジナリティの創出──最終段階では、複数のAIツールを使い分け、それらの出力を統合しながら自分独自の視点を加える訓練をします。ChatGPT、Perplexity、Claudeなど異なるAIの回答を比較し、共通点と相違点を分析します。そこに自分の経験や観察を加えることで、AIでは生成できないオリジナルな洞察が生まれます。

この90日間のプロセスを経ることで、あなたはAIを使う側ではなく、AIを戦略的に使いこなす側になれるのです。

教授が本当に評価するのは何か？現役教員の本音

現役大学教員へのインタビューから見えてきた、衝撃的な事実があります。彼らが評価しているのは、AIを使ったか使わなかったかではなく、どれだけ深く考えたかの痕跡なのです。

ある経済学部の准教授は匿名を条件にこう語りました。「正直、AIを使っているかどうかは読めばすぐわかります。でも、それ自体は問題じゃない。問題なのは、AIの出力をそのまま提出する学生の思考停止です」彼が高評価を与えるのは、AIの出力に対して「でも、本当にそうだろうか？」という疑問を持ち、自分で調べた痕跡がある学生だといいます。

別の社会学教授は、興味深い評価基準を明かしてくれました。「具体的な事例や数字、そして自分の言葉で書かれた問いかけが含まれているレポートは、AIだけでは書けません。『私が住む地域では〇〇という現象が見られたが、これは理論Aで説明できるのだろうか』といった記述があると、これは本人が考えたとわかります」

つまり、教授たちが求めているのは、AI活用禁止の遵守ではなく、AI時代に必要な思考力の証明なのです。パソコンが普及した時代に「手書きでなければ認めない」という教員がいなくなったように、AI時代の教育者は「AIを使わないこと」ではなく「AIを使って何を学んだか」を見ています。

時間に追われる学生のための効率的AI活用タイムマネジメント術

「複数のレポート締切が重なって、時間がない！」──この状況こそ、ChatGPTが真価を発揮する場面です。しかし、時短と学びを両立させる戦略的なアプローチが必要です。

優先順位マトリクスの活用4本のレポートがあるなら、「学びたい度」と「評価への影響度」で2×2のマトリクスを作ります。学びたい度が高く評価への影響も大きいレポートには時間をかけ、AIは補助的に使います。逆に、学びたい度は低いが必須のレポートでは、AIを積極的に活用しつつも、必ず3つの独自の視点を加えるルールを設けます。

「3層構造」のハイブリッド執筆法レポートを「基本情報層」「分析層」「洞察層」の3つに分けます。基本情報層（定義や背景）はAIに任せ、分析層は半分は自分で考え半分はAIと対話しながら構築、洞察層は100%自分の言葉で書く。この方法で、時間を60%削減しながら評価は維持できたという報告が複数あります。

「スプリント執筆法」の実践25分執筆、5分休憩のポモドーロ・テクニックをAI活用に応用します。最初の25分で自分の考えをメモ、次の25分でAIに質問して情報収集、その次の25分でAIの出力を批判的に検討、最後の25分で統合して書く。2時間で初稿を完成させ、翌日改めて見直すことで、効率と質を両立できます。

倫理的なAI使用とは？グレーゾーンの見極め方

多くの学生が悩むのが「どこまでがOKで、どこからがアウトなのか」という境界線です。2026年現在、各大学でガイドラインは異なりますが、共通する倫理的な判断基準が存在します。

アウト判定される3つのパターンまず、AIが生成した文章をコピペして自分の成果物として提出することは、明確な不正行為です。次に、AIに「レポートを書いて」と丸投げし、内容を理解せずに提出すること。そして、AIが生成した架空の参考文献や捏造されたデータを検証せずに使用することです。

セーフと判断される4つの使い方概念の理解を深めるためにAIと対話すること。複数の視点を得るためにブレインストーミングの相手としてAIを使うこと。自分が書いた文章の文法チェックや論理チェックにAIを使うこと。そして、AIの出力を批判的に検討し、自分の言葉で再構成することです。

グレーゾーンの判断基準迷ったときは「他人に説明できるか」を自問してください。「AIをこう使って、こういう理由でこの結論に至った」と教授に説明できるなら、それは倫理的な使用である可能性が高いです。逆に、「バレないように使った」という意識があるなら、それは不正行為です。

実は知らない人が多い！ChatGPTの盲点と補完ツール

ChatGPTは強力ですが、完璧ではありません。その弱点を理解し、適切な補完ツールを組み合わせることで、さらに効果的な学習ができます。

ChatGPTの3大弱点まず、2025年1月以降の最新情報には弱いこと。次に、日本語の専門的な学術論文へのアクセスが限定的であること。そして、数式や統計処理の正確性に欠けることがあります。

補完ツールの戦略的組み合わせ最新情報にはPerplexityを使い、日本語学術論文にはCiNii Researchを併用します。統計処理にはPythonのコードをChatGPTに生成させつつ、結果を自分で検証します。画像やグラフの分析にはClaude 3.5 Sonnetが優れており、PDFの処理には専門ツールを使います。

重要なのは、各ツールの得意分野を理解し、適材適所で使い分けることです。ChatGPTだけに依存するのではなく、複数のツールを横断的に使いこなす「マルチツール戦略」が、2026年のスタンダードになっています。

ぶっちゃけこうした方がいい！

ここまで色々と書いてきましたが、正直に言います。完璧主義になる必要はないんです。

私が実際に多くの学生を見てきて思うのは、「AIを使うか使わないか」で悩んでいる時間が一番もったいないということです。ぶっちゃけ、もうAIは使うのが前提の時代なんですよ。問題は使い方だけ。

個人的には、こうするのが一番楽だし効率的だと思います。まず、レポートのテーマをもらったら、いきなりChatGPTに聞く前に、5分でいいから自分で考える。「自分はこのテーマについて何を知ってて、何を知らないか」をメモする。これだけで全然違います。

次に、ChatGPTに質問するときは、「〇〇について教えて」じゃなくて「〇〇について、AとBどちらの視点が妥当か、反対意見も含めて教えて」と聞く。この質問の仕方だけで、AIから引き出せる情報の質が3倍くらい上がります。

そして一番大事なのが、AIの回答を読んだ後に「え、本当に？」と疑う癖をつけること。全部疑う必要はないけど、重要な主張や数字については「ソースは？」と自問する。これだけで、教授にバレることもないし、何より自分の頭で考える力がつきます。

最後に、締切の前日に慌てて書くのはやめましょう。締切の3日前にAIを使って叩き台を作り、2日前に自分の言葉で書き直し、前日に寝かせてから見直す。これが最強です。時間はかかるように見えて、実は一番効率的で、しかも良い成績が取れます。

要するに、AIは敵じゃなくて相棒です。でも相棒に全部任せたら、自分がいなくても良くなっちゃう。主導権は常に自分が握りつつ、めんどくさい部分だけAIに任せる。この絶妙なバランス感覚こそが、2026年を生き抜く鍵なんです。真面目すぎる人も、手を抜きすぎる人も、結局は損します。賢く、戦略的に、そして何より楽しみながらAIと付き合っていく──これが私の結論です。

よくある質問

ChatGPTでレポートを書いたら必ずバレますか？

完全にバレないとは言えません。2026年現在、日本の主要大学の82%がAI検出ツールを導入しています。しかし重要なのは、バレるかバレないかではなく、AIを使って何を学ぶかです。教授の多くは「読めばわかる」と述べており、不自然な表現や一貫性の欠如から判別可能です。白文字トラップなどの検出手法も進化しており、単純なコピペは避けるべきです。

AIを使うと本当に思考力が低下するのでしょうか？

使い方次第です。2025年の研究では、AIツールへの過度な依存が批判的思考スコアの低下と相関していることが確認されました。しかし、適切な教育環境下でAIを活用した学生は、むしろ批判的思考力が向上したという研究結果もあります。重要なのは、AIの出力を批判的に評価し、自分の言葉で再構成する習慣を身につけることです。

将来AIに仕事を奪われるのではないかと不安です

IMFの2026年レポートによれば、AI時代には現在の総雇用の14%に相当する新規雇用が創出されると予測されています。ただし、その恩恵を受けられるのは、AIを戦略的に活用できる人材です。AI関連スキルを持つ労働者の賃金プレミアムは56%増加しており、今から適切な学びを始めることで、むしろキャリアの選択肢は広がります。

まとめ

ChatGPTでレポートを書くことは、決して意味のない行為ではありません。むしろ、AIという強力なツールを通じて批判的思考力を鍛え、将来のキャリアに必要不可欠なスキルを身につける絶好の機会なのです。

重要なのは、AIを単なる答え生成マシンとして使うのではなく、思考のパートナーとして活用することです。AIの出力を批判的に評価し、情報の信憑性を確認し、自分の言葉で再構成する──このプロセスこそが、2026年以降の労働市場で最も価値のある能力となります。

世界の86%の学生がAI時代への準備ができていないと感じる中、今この瞬間からAIとの正しい付き合い方を学び始めることで、あなたは確実に一歩先を行くことができるのです。