AIは過去を検索する道具から、未来を一緒に考える相手へ――自分の外部記憶を常に持たせて分かった変化

自分の記録を渡すと、AIの提案まで変わってきた

AIは、質問に答えるだけではありません。

過去の会話や記録を材料として渡すことで、

「これまでの流れなら、次はこうしたいのではないか」

という提案をしてくることがあります。

時には、

「後藤さんらしい仕組みですね」

「こう来ると思いました」

と言われることもあります。

もちろん、AIが私の心を読んでいるわけではありません。

過去の会話、行動、興味、判断などの情報から、次に考えそうなことを推測していると考えるのが正確です。

それでも使っている側からすると、

AIが単なる検索や回答の道具から、自分の過去を踏まえて次の選択肢を考える相手へ変わってきたように感じます。

面白いのは、提案をすぐ形にできること

さらに大きいのは、AIから提案されたことを、そのAIと一緒にすぐ試せることです。

今回も、

928記事をPCへ保存する。

自分の価値観や判断記録を整理する。

PC内から関連情報を検索する。

検索した情報をAIへ渡す。

自分の実体験を情報源として回答させる。

という仕組みを、AIに聞きながら作りました。

私はプログラマーではありません。

それでも、

「こうしたい」

と伝え、

エラーが出れば画面を見せ、

一つずつ修正することで、実際に動くところまで進みました。

個人でも、発想さえあれば試せることが急速に増えた

今回感じたのは、

個人でも、発想さえ浮かべばAIを使いながら試せることが非常に増えた

ということです。

もちろん、すべてのシステム開発が簡単になったわけではありません。

安全性、規模、保守、法令対応などが必要な仕組みでは、専門家が必要な場面もあります。

しかし個人が自分用の小さな仕組みを作り、試して改善するハードルは、以前よりかなり下がったと感じます。

自動化が簡単になるほど、材料の価値が上がる

一方で、自動化そのものは今後さらに簡単になっていくと思います。

誰でも似た仕組みを作れるようになれば、

「自動化できること」だけでは差になりにくくなります。

そこで価値が出るのが、自動化に使う材料です。

今回なら、

928本の記事。

長年の経営経験。

モンゴルで実際に経験したこと。

海外送金で困ったこと。

銀行口座を作った経験。

失敗したこと。

そのとき何を考え、どう判断したのか。

こうした一次情報です。

AIはそれらを整理したり、検索したり、文章にしたりできます。

しかし、

私が過去に実際に経験した事実そのものを、後からAIが私の経験として作り出すことはできません。

だからこそ、自分にしかない材料を記録しておく意味があると思います。

AIが進化したら、AI本体だけ変えればいい

今回、自分の情報をAI本体とは別に持つようにした理由もここにあります。

将来、

ChatGPT。

Claude。

Gemini。

ローカルAI。

どれが中心になるかは分かりません。

現在作っている仕組みも、特定のAIへ完全に依存しない形を目指しています。

ただし、実際に別のAIへ移行する場合には、データ形式や接続方法などの調整が必要になる可能性があります。

それでも、

自分の元データを自分で持っていれば、AIサービスが変わったときに移行しやすくなる。

ここが重要だと思っています。

今の仕組みは、まだ完全なローカルAIではない

現在は、

自分の記録はPCに保存。

検索もPC側。

最終的な回答生成にはOpenAIのAPIを使用。

という構成です。

そのため、現在の状態ではインターネットが完全に遮断されると、AIによる最終回答までは作れません。

将来はAI本体もPCで動かすローカルAIを組み合わせ、

ネット接続がない場合でも最低限使える仕組み

まで進めたいと考えています。

ここは今後の段階で、まだ完成しているわけではありません。

AIは過去を検索する道具から、未来を一緒に考える相手へ

今回一番面白かったのは、過去の記事を検索できるようになったことだけではありません。

自分の経験や判断をAIへ渡すことで、

「この経験なら次はこんな使い方もできるのではないか」

とと具体的な提案されるようになったことです。

そして、

「それは面白い」

と思ったら、すぐ一緒に試せる。

AIを使う人が増えるほど、単にAIを使えること自体は特別ではなくなると思います。

だからこそ、

自分だけが持っている経験や記録を残し、それをAIが使える形にしておく。

そこに、これから大きな価値が出るのではないかと感じています。

AIは、

過去を検索する道具から、未来を一緒に考える相手へ。

自分の外部記憶を持たせる実験を続ける中で、私はそんな変化を感じ始めています。

作った仕組みを、15分ほどで記事で人に伝えられる

今回もう一つです。

自分が作った仕組みを、すぐに人に伝えられる

ということです。

例えば今回の外部記憶の仕組みも、

「928記事をPCへ保存する」

「価値観や判断記録も別に持つ」

「質問すると関連情報を検索する」

「その情報をAIへ渡して回答させる」

という流れを、AIに整理してもらえば、15分ほどの合間でも人に説明できます。

以前なら、

仕組みを自分で理解する。

資料を作る。

説明の順番を考える。

相手に合わせて言い換える。

という準備が必要でした。

今は、

作ることと、伝えることの両方をAIが助けてくれます。

これは個人事業者にとってかなり大きいと思います。

自分一人で思いついた仕組みでも、

AIと一緒に形にし、

さらにAIに要点を整理させれば、

短時間で他の人に伝えられます。

つまり、

発想 → 実行 → 自動化 → 説明

までの距離が一気に短くなっています。

今回のような仕組みも、作った本人しか分からないものにせず、

「なぜ作ったのか」

「何が便利なのか」

「どこまでできて、どこから先はまだできないのか」

まで短時間で整理して伝えられる。

ここも、AIを深く使ってみて感じた大きな変化の一つです。

私はこれまで、ホームページに900本を超える記事を書いてきました。

モンゴル、経営、銀行、海外送金、不動産、車、太陽光、古民家、AI活用など、自分自身の実体験が中心です。

最近は、これらの記事を使って「後藤友亮AI」という、自分の分身のようなAIを作る実験を続けています。

今回さらに、928記事を自分のPCへ保存し、

・基本プロフィール・経歴・考え方、価値観・今後の方針・重要な会話・重要な判断記録

まで外部記憶として整理しました。

ここでいう「外部記憶」とは、AIそのものが人間のように記憶しているという意味ではありません。

自分の情報をAI本体とは別に保存し、必要なときに検索してAIへ渡せるようにしたデータベース

という意味です。

協同組合かけはし／KAKEHASHI  HUMAN  MONGOL  LLC 　後藤友亮／GOTO YUSUKE 

静岡県浜松市／モンゴル・ウランバートル 　　　　公式サイト：https://www.kakehasi.biz/