ChatGPTを仕事で使う時間が増えるにつれて、少し気になることがありました。
最初の頃は、調べものをしたり、文章を書いてもらったり、アイデアを整理したりする使い方が中心でした。
ところが、長く使っていると少し様子が変わってきます。
仕事について何度も対話しているうちに、自分が大事にしていること、過去にどう判断したか、どんな表現は使いたくないか、仕事の進め方など、かなり細かなことまでChatGPTとの対話の中に蓄積されていきます。
私自身、CREDISTA™についてChatGPTとかなり長く対話しています。
CREDISTA MASTERをはじめ、原本（SOURCE）、CORE、判断軸、CONTEXT、AEOの施工方法、実際に試した結果など、いまでは相当な情報量になっています。
これは仕事をする上で、とても便利です。
ただ、情報が増えてくると別のことも考えるようになりました。
これをChatGPTの中だけに置いておいていいのだろうか。
昨日は、そこを実際に試してみることにしました。
ChatGPTの外にも、自分たちの情報を持っておきたい
考えたのは、単純にChatGPTのデータをバックアップするということではありません。
自分や会社の経験、判断、専門知識、仕事のルールなどを、自分たちが持っているデータとして整理しておく。
そして必要になったときに、ChatGPTだけでなく、別のAIにも必要な情報を渡せるようにする。
そんなことができないか、という話です。
今回使ったのは、Windows版ChatGPT、Codex、Obsidianです。
Obsidianは、Markdownという比較的シンプルなファイル形式で情報を保存できます。
まず小さなところから確認しました。
Obsidianで作った情報をCodexから読む。
反対にCodexからファイルを変更して、Obsidian側に反映されるか確認する。
ここまでは問題なくできました。
当たり前にできる人には当たり前なのかもしれませんが、私にとって重要だったのは、この先です。
ファイルをたくさん置くだけでは使いにくい
CREDISTA™には、すでにいろいろな情報があります。
CREDISTA MASTER、研究記録、SOURCEに関する記録、CORE、判断軸、CONTEXT……。
これらを全部フォルダに入れて、
「必要なものを読んでください」
だけでは、情報が増えたときに困りそうです。
人間でも、資料が何百個もあるフォルダを渡されて「必要なものを探してください」と言われたら大変です。
AIでも、どこを入口にするかを決めておいた方がよいのではないか。
そこで昨日、
CREDISTA™ CONTEXT INDEX
というファイルを作りました。
これは、AIが最初に見る「案内板」のようなものです。
まずINDEXを見る。
そこから、その仕事に必要なMASTERやCONTEXTを探す。
まだ作り始めたばかりなので、この方法がどこまでうまく機能するかは分かりません。
次に確認したいのは、まさにそこです。
INDEXを入口にしたとき、AIが必要な情報を正しく選んで参照できるのか。
実際に仕事をさせながら試してみます。
AIが整理した情報を、そのまま正しいことにはしない
もう一つ、今回決めておきたかったことがあります。
AIが作った情報を、そのまま会社の情報として使わないことです。
昨日は、AIにINDEXを作成してもらったあと、私自身が内容を確認しました。
確認したものについて、
human_review: true
という状態にして承認するところまで試しました。
考え方としては、
AIが整理する → 人間が確認する → 承認したものを使う
という流れです。
AIに整理してもらえば、かなり作業は速くなります。
でも、会社が大切にしていることや判断基準まで、AIが勝手に確定するのは違うと思っています。
AIが整理したものを人間が見て、
「これは違う」
「これは残したい」
「この表現ではない」
と判断する。
その過程も含めて、その会社の情報になるのではないかと思います。
使うAIが変わっても、会社の知識は会社側に残る
最近は新しいAIが次々に登場します。
ChatGPTだけでなく、Claude、Geminiなどもありますし、AIエージェントの話も増えてきました。
これから先、どのAIを使うのが一番よいのかは、私にも分かりません。
用途によって使い分けることになるかもしれません。
だから、特定のAIの中だけに会社の知識を蓄積するのではなく、自分たちでも持っておく。
必要になったら、その仕事に必要な情報をAIへ渡す。
昨日やってみたことは、まだその最初の段階です。
大がかりなシステムを作ったわけでもありません。
自分のWindows PCにあるObsidianのファイルをCodexから読み書きして、そこにCREDISTA™の情報を少しずつ整理し始めたところです。
でも実際にやってみると、これまでCREDISTA™で考えてきたことと、かなりつながりました。
CREDISTA™では、
「AIに何をつくらせるかではなく、AIに何を渡すか。」
ということを大事にしています。
これまでは考え方として書くことが多かったのですが、昨日はそれを実際のファイルとして扱ってみた、という感じです。
まだ試したいことはいろいろあります。
まずは、昨日作ったCREDISTA™ CONTEXT INDEXをAIがちゃんと入口として使えるのか。
そこから続けてみます。
