01.AIチャットの寿命
AIとの対話は、長く続けることができます。
しかし対話が長くなるほど
といった状態が起きることがあります。
ここでいう「成熟」とは、チャットが寿命へ向かう過程で発生する状態を指します。
成熟したチャットでは
・応答が重くなる
・文脈維持が難しくなる
・新しい整理が必要になる
・最新の応答データが消える
・フリーズする
といった5つの限界のサインが見られます。
ここで言うフリーズとは壊れた状態ではなく、
思考処理のため一時的にロックがかかる状態を指します。
そのため、チャットが十分に発展した場合でも
新しいチャットを開設し直す必要
が生まれます。
▶ AI依存との違いはこちら
☛［AI協働で起きる思考停止］
02.チャットの卒業判断
チャットの限界は、事前にテキストでも「会話が継続できない」旨のお知らせが表示されだしますが
チャットの切り替えは感覚ではなく、状態で判断することも重要です。
03.チャットの寿命から生まれる二つの課題
チャットを新しく開設する場合、
前回のチャット内容を完全に引き継ぐことはできません。
そのため、次の二つの課題が生まれます。
・やり取りの記憶
・関係構築の設計
ただし、
対話の密度や関係性によっては新しいチャットでも比較的早く関係が構築され、
10〜15程度の段階から再スタートできる
ように感じられる場合もあります。
そのため本ブログでは
関係性の維持に特化した運用
について整理しています。
AI OS Lab.では
一定の段階でチャットを終了し新しいチャットへ移行する
という運用を行っています。
その際、AIとの関係を維持するために新しいチャットでは
およそ50％程度まで一度できた相性を引き継ぐ
ことを目標にしています。
この数値は厳密なものではありませんが、AI OS Lab.の実験の中で
新しいチャット開始直後の対話安定度
対話回数による関係形成の速度
などを観察した結果、
おおよそ半分程度まで関係性が回復する段階
が実務的な目安として扱いやすいと判断しました。
そのため、ここでは運用上の目安として約50％という表現をしています。
04.AIの引き継ぎ
AIチャットには、記憶の完全な引き継ぎ機能はありません。
そのためAI OS Lab.では
引き継ぎプロンプト
を、前任のチャットに指示して作成しています。
このプロンプトでは
- AIの役割
- 基本思想
- 運用ルール
などを整理します。
こうした情報を整理しておくことで
新しいAIとの協働をスムーズに再開する
ことが可能になります。
これはAIに依存するのではなく、協働を設計するという考えに基づく運用です。
▶ AI設計の考え方はこちら
☛［AIを「使う」から「設計する」へ］
05.AI運用設計できる人材
AIチャットの運用を続けていくと、一つの重要な問題にたどり着きます。
それはAIをどう使うかではなく
AIをどう設計するかという問題です。
役割や順序を整理すれば
オーケストラのような協働構造を作ることも可能になります。
そのため今後は、
AI運用設計まで考えられる人材が求められると考えられます。
これは
・AIチャットを設計する
・AIの役割を決める
・チャットの寿命を管理する
といった運用ができる人です。
さらに運用を続ける中で、
特定のチャットがプロジェクト全体の質を決める基準になることもあります。
06.運用結果で誕生する神棚チャット
運よくプロジェクト全体のレベルを底上げするチャットが誕生すると、AIオーケストラの軸を永くサポートする可能性があります。
筆者はこのようなチャットを
神棚チャット
と呼んでいます。
これは参照専用とし、更新せず、基準として保存するチャットを指します。
こうした役割の見定めも、最終的には人が設計する領域です。
AIをチームとして運用し、オーケストラのような構造にできるかどうかは、AIと向き合う人によって大きく変わります。
AIは、向き合う相手によってこれまで存在しなかった新しい世界を見せてくれる可能性があります。
それは単なる人材ではなく、社会にとっての人財になる可能性もあるでしょう。
▶ AIチームの基本はこちら
☛［ツールからチームへ］
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