AIに相談する回数が増えると、毎回それなりに良い答えが返ってきます。
材料を整理してくれる。 見落としを出してくれる。 反対側の見方も出してくれる。 次に確認することを並べてくれる。
その場では助かります。
ただ、相談が増えるほど、少し気になることも出てきました。
AIの答えは、同じテーマでも会話ごとに少し変わります。
渡した材料が違う。 聞き方が違う。 その時に強く気になっている点が違う。 AIが最初に読んだ文脈が違う。
これは、AIが毎回おかしなことを言っているという話ではありません。
むしろ、材料に合わせて違う角度を返してくれるのは便利です。
でも、その時々の答えだけを追いかけていると、自分が何を大事にしていたのかが少しずつ埋もれていきます。
だから最近は、AIに結論を任せるためではなく、自分の判断軸を失わないための短いメモを別に残した方がよさそうだと思っています。
AIの答えは、会話ごとに少し変わる
AIに相談する時は、こちらが何を渡すかで返答が変わります。
良い材料を渡せば、より具体的な答えが返ってくる。
不安な材料ばかり渡せば、慎重な答えになりやすい。
急いでいる時に聞けば、今すぐ使える手順を探してしまう。
逆に、時間を置いて聞けば、少し引いた見方が返ってくることもあります。
これは当たり前のことです。
AIは、こちらが渡した材料と聞き方をもとに答えを作っています。
だから、AIの答えだけを保存しても、あとから読む時に困ることがあります。
なぜその答えになったのか。 その時に何を重視していたのか。 どの条件を守りたかったのか。 何を見落としていたのか。
結論だけでは、このあたりが分かりにくい。
特に、同じテーマを何度も考える時ほどそうです。
前は慎重だったのに、今回はなぜ強気なのか。 前は保留にしたのに、今回は進めてもいいと思っているのはなぜか。
こういう変化を、AIの答えの違いだけで追うと、自分でも整理しにくくなります。
結論より先に、「何を守るか」を残しておく
そこで残したいのが、結論ではなく判断軸です。
判断軸というと、少し大げさに聞こえるかもしれません。
でも、難しいルール集を作りたいわけではありません。
自分が何を守るのか。 何を良しとするのか。 どんな時は止まるのか。 どこから先は人間に確認するのか。
こういうものを、短く残しておくイメージです。
自分の場合、今のところはこんな形です。
- AIに判断そのものは任せない
- AIには、材料整理、反証、漏れの検査を頼む
- 安全、公開範囲、情報管理に関わることは、人間が境界を決める
- 未確認の情報と、確認済みの事実を混ぜない
- 迷った時は、結論より先に「次に確認する問い」を残す
これを先に置いておく。
その上で、AIに材料を渡す。
すると、AIの答えをそのまま採用するのではなく、自分の基準に照らして読めるようになります。
AIがどんな結論を出したかより、
この答えは、自分が守りたい境界を越えていないか。 この案は、確認すべきことを飛ばしていないか。 このまま進めるなら、誰に確認する必要があるか。
こういう見方がしやすくなります。
判断軸は、材料とは別の場所に置く
最初は、会話ログやメモの中に必要なことが全部あると思っていました。
実際、rawにはかなり多くの文脈があります。
その時に考えたこと。 迷ったこと。 うまくいかなかったこと。 途中で変えたこと。
こういうものは、後から読み直すと大事です。
ただ、rawは材料としては強い一方で、毎回最初に読むには重いです。
そこで今は、役割を分けています。
rawには、元の文脈を残す。
workbenchには、まだ考え途中の案や記事候補を置く。
判断軸には、何度も使えると決めた短い基準だけを残す。
そしてAIが作業を始める時は、まず判断軸を読む。 必要になった時だけ、rawやworkbenchへ戻る。
この形にすると、AIに毎回すべてを読ませなくても、自分が大事にしていることは渡しやすくなります。
入口ファイルが「どこを読めばいいか」を示す案内板だとしたら、判断軸は「何を優先して考えるか」を示す基準に近いです。
似ていますが、役割は少し違います。
AIには答えより、反証と確認する問いを返してもらう
判断軸を残しておくと、AIへの頼み方も変わります。
以前なら、
「これ、どうした方がいい？」
と聞いていたかもしれません。
今なら、
「この判断軸を前提に、見落としているリスクを出して」
「この案に反対する理由を出して」
「確認済みの事実と、まだ推測の部分を分けて」
「最後に、人間が確認すべき問いを残して」
と頼みやすくなります。
AIに正解を出してもらうより、考えるための材料を増やしてもらう。
AIに決めてもらうより、決める前に抜けているものを見つけてもらう。
この方が、自分には合っています。
AIは、別の視点を出すのが得意です。
反対意見を出す。 比較表を作る。 確認項目を並べる。 自分の説明の弱いところを見つける。
でも、何を守るべきかまでAIに決めてもらうと、少し怖い。
だから、守る基準は人間が持つ。
AIには、その基準を使って考える手伝いをしてもらう。
この役割分担が、今のところ一番しっくりきています。
判断軸は、変えた理由も一緒に残す
判断軸は、一度書いたら終わりのルールではありません。
実際に使ってみて、足りなければ変える。
新しい経験があれば、追加する。
前の考え方が合わなくなったら、更新する。
ただし、前の内容を何もなかったように消すのではなく、なぜ変えたのかを残しておきたい。
AIは、今の短い判断軸を読めば作業を始められます。
人間は、必要になった時に、過去のrawやworkbenchを読み直せます。
この二層にしておくと、今の判断を使いやすくしながら、過去の自分が何を考えていたのかも失いにくい。
AIの性能や使い方が変わっても、元の材料と変更理由が残っていれば、また読み直せます。
この形なら、判断軸を強すぎるルールにせず、使いながら育てていけそうです。
まとめ
AIに相談を重ねるほど、その場の答えだけを残すのでは足りないと思うようになりました。
AIの答えは、材料や聞き方によって変わります。
それは悪いことではありません。
でも、自分が何を守るのか。 何を良しとするのか。 どんな時は止まるのか。 どこから先は自分で確認するのか。
こういう基準まで、その場の会話に埋もれさせない方がよさそうです。
だから、自分の判断軸だけは短く別に残す。
AIには、その基準を読んだうえで、材料整理、反証、漏れの検査、確認すべき問いを返してもらう。
AIに答えを決めてもらうためではなく、人間側の基準を失わないためにAIを使う。
今の自分には、この距離感がちょうどよさそうです。
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