ローカルAIをつくって気づいた価値 自分の経験をさまざまなAIで生かす
ローカルAIをつくりながら、私がいちばん価値を感じたことがあります。
自分の経験や考え方を、さまざまなAIが何かをつくるための土台にできることです。
私は今、自分のパソコンを使って「後藤友亮AI」づくりを進めています。自分の記事やプロフィールなどを保存し、質問に関係する資料を検索して、ローカルAIに回答させるところまで動くようになりました。
その作業を通じて、これまで書いてきた記録の使い道が、私の中で広がりました。
自分の経験を参照しながら、文章を書いてもらう。考え方を整理して、次の企画につなげる。
さらに、対応する連携の仕組みを整えれば、別のAIでも、その記録を生かしていける。
私にとって大きかったのは、この可能性に気づいたことです。
自分について書いてもらうことが楽になる
身近な使い道は、AIに自分について書いてもらうことです。
自己紹介を書くときも、過去の経験を記事にするときも、どんな仕事をしてきたのか、何を考えていたのか、その経験から何を学んだのかを伝える必要があります。
その材料が整理され、AIから参照できるようになれば、毎回説明し直す負担を減らせます。
例えば、こんな頼み方が考えられます。
私の経歴と考え方を踏まえて、ホームページ用の自己紹介を書いてほしい。
過去の記事を参考に、経営を通じて学んだことを一つの文章にまとめてほしい。
私がAIに挑戦している理由を、動画のナレーションとして整理してほしい。
AIに下書きをつくってもらい、私が読みながら「そこは違う」「そのときは、こういう気持ちだった」「ここをもっと伝えたい」と直していく。
自分の記録を材料にして、自分の言葉に仕上げる。
こうした進め方ができることにも、私は価値を感じています。
自分の経験と考え方が創作の材料になる
私は19歳から自営業を始め、長年、さまざまな事業を経験してきました。モンゴルとの関わりもあり、今はAIを使った新しい試みを続けています。
その記録には、出来事だけでなく、判断した理由や、そのとき大切にしていたことも含まれています。
例えば、同じ事業の相談でも、規模を大きくしたい時期と、自分の時間を大切にしたい時期では、求める提案が変わります。今の自分が何を望んでいるかまで伝えられれば、提案を自分の目的に合わせやすくなると考えています。
文章以外にも、使い道は広がりそうです。
自分の好みや伝えたい考え方を整理して、画像や映像をつくるための説明文にする。
過去の仕事の経験をもとに、新しいサービスの案を考える。
別々の記事に書いた出来事をつなげて、一つの物語にする。
これらは、今後試していきたい活用方法です。
「自分という人間」を出発点にすることで、AIと一緒につくるものに、自分の経験を反映させていく。
私が今回、強く魅力を感じたのは、この部分です。
今つくっているのは記録を検索して回答に使う仕組み
仕組みについても、少し説明しておきます。
今回の構成では、AIモデルとは別に自分の資料を保存しています。
質問をすると、その内容に関係する資料を検索し、見つかった情報を質問と一緒にAIへ渡します。AIは、それを参考にして回答をつくります。
このように、検索した資料を生成AIの回答に利用する方法は、RAGと呼ばれます。
モデル自体を再学習させなくても、外部の資料を回答時に参照させられる仕組みです。
こうした資料の活用は、クラウドAIでも行えます。
私は今回、自分の記録を手元で管理し、ローカルAIで使える形にしたことで、その価値を実感しました。
ここで私が「人物像」と呼んでいるのは、記録に表れている経歴、経験、価値観、好み、現在の目的などを整理した情報です。
AIが参考にできるのは、用意した資料と、その中から取り出して渡した内容です。
私の人生のすべてや、言葉にしていない気持ちまで分かるという意味ではありません。
だからこそ、何を記録しておくか、どの情報を参考にさせるかが大切になります。
ローカルAIとほかのAIを連携させる
今後広げたいのは、ローカルAIとほかのAIを連携させ、自分の記録を用途に応じて活用することです。
連携には、必要な文章をコピーして渡す方法や、対応するサービスへファイルを読み込ませる方法があります。
さらに自動化する場合は、APIなどを使って、資料を検索する仕組みと、回答や作品をつくるAIをつなぐ構成が考えられます。
APIは、ソフト同士が情報をやり取りするための窓口です。
私が利用しているOllamaにも、ローカルで動くAIモデルをほかのプログラムから呼び出すAPIが用意されています。
ただし、連携できる範囲は、相手のAIサービスが対応している機能や入力形式、接続方法によって変わります。サービスごとに必要な設定やプログラムを整えることになります。
私の外部AIとの自動連携は、これから整えていく構想です。
まずは手元の記録を検索して使う仕組みを土台に、連携の範囲を広げたいと考えています。
例えば、ローカル側で過去の経験を探し、必要な部分を文章作成用のAIに渡して記事にする。そこから画像生成用の説明文をつくり、対応する画像AIへ渡す。そうした流れを目指しています。
なお、クラウドAIに渡した情報は、そのサービス側でも処理されます。
Ollamaの公式説明でも、ローカルで動かす場合と、クラウド上のモデルを利用する場合は区別されています。
自分の記録を使う仕組みだからこそ、外部へ渡す内容も、自分で選べるようにしたいと思っています。
記録を残しながら今の自分に更新する
この使い方を考えると、元の記事やプロフィールを、自分で取り出せる形で残しておく意味も大きくなります。
新しいAIを使うときも、元の文章や整理した情報を、相手に合った形で渡せるようにしておく。そうすれば、これまでの積み重ねを次の道具でも活用しやすくなります。
ただし、移す先の仕組みによっては、資料の整理や検索用データの作り直しが必要になることもあります。私が大切にしたいのは、使い回せる元の記録を持っておくことです。
同時に、その記録は更新していく必要があります。
昔の自分が大切にしていたことと、今の自分が大切にしていることは、同じとは限りません。以前の計画が、今も続いているとは限らないからです。
会話の記録を取り込むときも、「私が実際に話したこと」「AIから提案されたこと」「私が採用したこと」を分けておきたいと思っています。
そうして整理していけば、過去の経験を生かしながら、今の自分に合った文章や提案をつくるための資料になります。
自分の積み重ねをこれからの創作に生かす
ローカルAIをつくる作業を通じて、私は、自分が残してきた記録を改めて見直すようになりました。
経験したこと。失敗したこと。そこから考えたこと。今、大切にしていること。
それらをAIが参照できる形に整えると、自分についての記事を書く材料にも、次のアイデアを考える材料にもなります。
自分の経験と考え方を土台にして、さまざまなAIと新しいものをつくっていく。
これが、今回のローカルAIづくりで、私がいちばん価値を感じたことです。
これからも「後藤友亮AI」を育てながら、自分の記録を、文章や映像、日々の活動にどう生かせるのかを試していきたいと思います。
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/
コメント