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あの、ちょっと想像してみてほしいんですが、あなたのAIエージェントが数億円規模の完璧な事業戦略を作り上げたとしますよね。
おお、それはもう大歓喜ですね。
ええ、とぞれそうなりますよね。それで、よし、明日、別のクライアントにも全く同じ手順で戦略を作ってくれと、AIに頼むわけです。ところが、
出てきたのは、全く使い物にならない失敗作だったりするわけですね。
そうなんです。昨日は完璧だったのに、今日はなぜかポンコツ。そんな経験、聞いているあなたにもありませんか?
まあ、本当にあるあるですよね。
ですよね。なので、今回の深掘りでは、まさにこのAIエージェントの仕事の再現性というテーマについて、最新の資料を読み解いていきます。
非常にタイムリーで実務的なテーマだと思います。
はい。完成したファイルを見るだけじゃなくて、明日、別の人が同じ結果を出せる条件をどう作るか。ここが今日のミッションです。
えーと、私たちはつい、目の前にある綺麗に整った完成品のファイルを見て、仕事が終わった後、安心しがちじゃないですか。
確かに。立派な資料ができたら満足しちゃいますね。
でも、プロセスがブラックボックスのままだと、担当者が変わったり、AIモデルがちょっとアップデートされたりした習慣に。
あ、もう同じものが作れなくなる?
そうなんですよ。なぜその結果にたどり着いたのか誰にも説明できなくて、チームの資産として全く使い物にならなくなってしまうんです。
なるほど。例えるなら、ものすごく美味しい料理を出されて、はいどうぞって言われても、そのレシピとどんな環境で調理したかっていう、いわゆる厨房の条件がセットになっていなければ、明日は絶対に同じ味を作れないってわけですね。
ああ、その厨房の条件という表現は今回の革新をついていますね。資料の中で特に興味深かったのは、AIにおける過去の状態に戻せることと、完全に再現できることは、根本的に異なるっていう指摘なんですよ。
えーと、盛り吸うことと再現できることの違いですか?
そうです。例えば、クロードコードのチェックポイントっていう機能を使えば、作業途中のセーブデータみたいに過去の状態へ巻き戻すこと自体は可能なんですね。
待ってください。タイムマシンのように過去の時点に戻れるなら、そこからもう一回スタートすれば、当然同じ結果になるんじゃないですか?
そこに大きな落とし穴があるんですよ。AIの内部状態を過去に戻せたとしても、AIが外部から読み込んでいるパッケージのバージョンとか、APIの応答、ウェブ上の情報まで過去に戻るわけじゃないですよね。
なるほど。外部の条件が一つでも変わっていれば、同じスイーブポイントから再スタートしても、全く違う結果が生まれちゃうと。
そういうことです。
ってことは、AIの通信から行動履歴まで全ログを記録してガッツリ監視すればいいってことですか?そうすれば何も見逃さないですよね?
まあ、そう考えがちなんですが、それはノイズが多すぎてかえって機能しませんし、現実的でもないんです。
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えっと、全部記録したダメなんですか?
必要なのは全部の記録じゃなくて、プロセスの実行境界を明確にする再現カードの作成なんですよ。
再現カードですか?
ええ。入力、環境、経路、人間の判断、出力、そして再回転、これらを構造化して残すんです。
ほうほう。
オープンAIのCODEXの運用事例を見るとわかりやすいんですが、ネットワークへのアクセスが許可されていたかとか、
人がどの段階で承認を出したかといった境界線の有無が、プログラムの実行結果の意味を根底から変えてしまうと指摘されているんです。
なるほど。同じプロンプトを使っても、どこまでアクセスできたかという環境の固定が結果を大きく左右するわけですね。
まったくその通りです。
ということは、最近のAIツールもただプロンプトを入力するだけから、この環境の固定をどう設計するかに進化してきているんでしょうか?
開発者たちもまさにそこに気づいていて、アプローチを大きく変えています。
従来のチャット欄みたいな自由すぎる環境ではなくて、最初からAIの作業環境を制限する設計ですね。
例えば、Googleアンティグラビティのような新しいツールでは、いきなり指示を出すんじゃなくて、
まずプロジェクトという単位で、AIがアクセスできるフォルダやリポジトリの範囲を先に固定してしまうんです。
ああ、プロンプトで指示を出す前に、あらかじめこの広さのキッチンでこの冷蔵庫の中身だけを使ってねって制限をかけるんですね。
まさにそれです。それなら勝手に外部の要素が混ざるのを防げますよね。
確かに。さらに、厨房の制約だけじゃなくて、調理の過程をデータとしてどう残すかも進化しています。
マニュースというツールは、プラン&ブランチという構造を持っているんですよ。
プラン&ブランチ、計画と分岐ですか?
ええ、これはAIが複数のアイディアを検討して1つを選んだ際に、採用しなかった深掘り案や比較案への分岐理由まで。
理由まで?
はい、構造化して保存する仕組みなんです。
つまり、ただ完成して料理を出すだけじゃなくて、なぜこっちの味付けを選んで、なぜあっちのスパイスは却下したかっていう思考の経路までレシピに書き残してくれるってことですよね?
そうなんですよ。それなら、後からやっぱりスパイスを変えようとなった時も、ゼロからやり直さずに済みます。
それは便利ですね。
さらに長期的な視点で見ると、AIの記憶の扱いの危うさに対処する動きもあります。
記憶の危うさですか?
ゲンスパークやハーメスエージェントのように長期記憶を持つAIは便利ですが、昨日と今日でAIの知識が変わってしまうリスクがあるんです。
ああ、確かに。学習しちゃいますもんね。
なので、情報が単なる総案、いわゆるドラフトなのか、確定した事実、ファクトなのか、出処と角度をタグ付けしたりするんです。
なるほど。
スキルの変更履歴も厳密に管理しないと、明日のAIは今日のAIとは全くの別物になってしまいますからね。
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いやあ、ここまで来ると私たちがAIツールを比較する時の基準が根本から変わりますね。
すごいですね。
どのAIが一番賢いかじゃなくて、オープンクローのようなシステムが重視している壊れた時に何が戻るか、つまり復旧とか再現性が最優先の価値になるんですね。
おっしゃる通りです。AIを使えば誰でも早く仕事ができる時代になりました。
でもこれからのビジネスで差がつくのは単に早いことではなくて、なぜその仕事が早くて高品質だったのかという理由を蓄積して、明日別の人間が来ても再利用できるシステムを持っているかどうかなんです。
完璧なレシピとケッチンをいつでも誰でも再現できるチームが勝つということですね。さて、聞いているあなたはこのAIの再現性についてどう感じましたか?
考えるべきことが多いですよね。
ええ、最後に一つ。この議論から一歩踏み込んだ問いを投げさせてください。もし将来、AIの仕事が100%完璧に再現可能になったら、私たち人間の気まぐれな判断やブレは単なるノイズとして排除されてしまうのでしょうか?
それともAIには決して再現できない最後の価値として残るのでしょうか?ぜひあなた自身の答えを考えてみてください。それではまた次回の深掘りでお会いしましょう。
