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AIに自分の判断を根拠として読ませるには記録を探索できる構造にする

自分のノートをAIに読ませたのに、返ってくるのがどこでも通る一般論だけ、ということがあります。記録の量を増やしても、必要な自分の判断がどこにあり、どう読めばよいかをAIが見つけられなければ、根拠として扱えません。

AIに自分固有の判断を読ませるには、記録を増やすだけでなく、型、読み書きの境界、探索経路を揃えます。AIが形式や対象を推測し続けず、必要な根拠まで辿れる構造を用意します。

記録の意味を読み取れる形に揃える

最初に見るのは、ノートが繰り返せる型で書かれているかどうかです。同じ種類の記録に同じ形式があれば、「前と同じ形式で作って」という短い指示でも、AIは何をどの形で扱うかを推測しなくてすみます。指示文に毎回形式を説明して補うより、参照される記録の側に型を持たせます。

属性も、読んだ人だけが分かる印ではなく、キーと値で揃えます。たとえば、状態や対象を決まった属性名と値で記録しておけば、AIはノートごとに異なる書き方から意味を推測しなくてよくなります。検索するときと内容を理解するときに、同じ言葉を使えるからです。型のない記録や意味の揺れる属性が残っていると、AIは必要な判断を探す前に形式そのものを読み取るところから始めます。

AIが読む範囲と記録する場所を分ける

AIに保管庫全体を渡すと、依頼に不要な情報まで候補に入り、回答の焦点がぼやけます。分析や参照に必要なノートを読める範囲に置き、読ませる必要のない記録は別の範囲へ分けます。フォルダの境界は、AIへ渡す情報の範囲を定めます。

同時に、誰が書く記録なのかで置き場を分けます。人間が残す一次記録、AIが更新する管理用の記録、AIの作業記録を混ぜると、書くたびにどこへ置くかを判断しなければなりません。書く主体で場所を決めておけば、記録が混ざらず、運用の判断も増えません。

範囲を絞ることと、書く場所を分けることは別の作業です。前者はAIへ渡す情報を絞り、後者は新しい記録の置き場を決めます。この二つを分けて扱います。

MOCから必要な根拠を選べるようにする

型と境界を整えても、記録がばらばらなら、必要なノートを選ぶ基準がありません。そこで、命題形のノートを並べたMOCを使います。MOCに並ぶタイトルや説明は、概要だけで足りるか、どのノートを詳しく読むかを選ぶ材料になります。MOCは、次に読む根拠を選ぶために使えます。

MOCで参照する根拠は、大きなまとまりのままにしません。根拠を細かく分けておくと、AIは全体を読まずに必要な部分を拾えます。

ただし、分けただけではノート同士の関係が分かりません。

命題形のMOCで関係を示し、細かく分けた根拠を組み合わせます。

この二段構えでは、MOCで候補を選び、細かく分けたノートで判断の中身を確認します。AIに多くのノートを一度に読ませず、MOCから必要なノートを選べるようにしておくと、自分の記録を根拠として扱えます。

次の依頼の前に欠けている場所を確かめる

次にAIへノートを渡して依頼するときは、指示文を長くする前に、型があるか、属性の意味が揃っているか、読む範囲と書く場所が分かれているか、MOCから必要な根拠を選べるかを確かめます。

一般論に戻ったときは、AIが必要な判断を示せなかった場所を見ます。形式を推測させているのか、不要な情報が混ざっているのか、次に読むノートを選べないのか。欠けている場所を整えれば、次の依頼で自分が積み重ねた判断をAIが読める状態から始められます。

この確認は、すべての記録を一度に作り直すためのものではありません。依頼に必要な判断が見つからなかった場所から、型、属性、範囲、経路のどれを直すか決めます。型が揃っていてもMOCがなければ必要な根拠を選べず、MOCがあっても読む範囲が広すぎれば回答の焦点がぼやけます。どの構造が足りないかを分けて見れば、次の一手を決められます。

AIへ記録を渡すときは、保管庫をそのまま見せるのではなく、必要な判断を見つけ、意味を読み取り、根拠として使えるようにします。そのための型、境界、MOCから根拠を選ぶ方法が記録にあれば、次の依頼でどこを整えるかを判断できます。