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昨日と全く同じ指示を出したのに、今日のAIは全然違う答えを出してくる。 リスナーのあなたも、そんな経験ありませんか?
ああ、それ本当によく聞く悩みですよね。
ですよね。今日はAIの機嫌が悪いのかな?なんて思いがちなんですけど、実はその見方、少し危険みたいなんですよ。
はい、非常に危険ですね。
ということで、今回の深堀では、2026年9月21日付けのITエンジニアによるAIエージェント日誌速報という記事を情報源にしていきます。
なかなか興味深いレポートでしたね。
そうなんです。この深堀のミッションは、昨日と同じ依頼をしたのに、出力が変わるという厄介なAIの気分問題の真の原因を解明して、再現可能な仕事の入り口を作ることです。
リスナーの皆さん、よし、紐解いていきましょう。
よろしくお願いします。
まず、AIの起源ではなくて、何が原因なんでしょうか?
AIが気まぐれを起こしているわけじゃなくて、私たちが昨日と同じ条件だと思い込んでいるだけというのがこの記事の確信なんですよ。
思い込んでいるだけですか?
はい。実は、AIの出力がブレる一番の原因は、指示の言葉そのものよりも、その環境の違いにあることが多いんです。
環境の違いって言われても、チャットの入力欄以外に何があるんだろうって思っちゃうんですけど。
例えばですね、コーデックスのような開発ツールでは、プロンプトなテキストを揃えるだけでは全然不十分なんです。
そうなんですか?
はい。裏で動いているプログラムのバージョンや、参照している特定のコードの履歴、いわゆるコミットとか、実行環境のランタイムと呼ばれるものを完全に固定しないと、結果が変わってしまうんですよ。
なるほど。
それに、クロードコードというツールでも、プロジェクト全体で共有する設定と、個人だけのプライベートな設定を厳密に分けて管理しているくらいなんです。
なるほど、わかります。それってあれですね、お菓子作りと同じですね。
お菓子作りですか?
はい。レシピ、つまりAIへの指示が全く同じでも、使っているオーブンの温度、これがコーデックスの環境だとして、それが違ったり、個人の隠し味がクロードの設定として混ざったりしたら、焼き上がるケーキの味は全く別物になっちゃうんじゃないですか。
その例えは非常に手近づくですね。
本当ですか?よかった。
このオーブンの温度や隠し味にあたる環境要因をしっかり分離しておかないと、ケーキが美味しくなかったときにレシピが悪かったのか、オーブンの設定が悪かったのか取り違えてしまうんですよ。
確かにそれは困りますね。
だからこそ、環境や設定の適応範囲を厳密に分ける対極的な仕組みが今AIツールに求められているわけです。
なるほど。じゃあオーブンの温度、つまり環境を固定できたとしますよね。でもまだAIとは自然言語で会話しながら指示を出していくわけじゃないですか。
ええ、そうですね。
会話の流れの中でAIが勘違いする余地ってまだ残っていませんか?
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つまりそこが次の重要なステップになります。揃えた環境の上で指示をどう管理するかですね。
はいはい。
ここでGoogleのアンチグラビティというシステムのアプローチがすごく面白いんですよ。
彼らはAIとの曖昧な会話の文脈に頼るのをやめたんです。
やめた?じゃあどうするんですか。
代わりに1万2000文字以内のマークダウンという見出しや箇条書きが明確なテキスト形式を使って、作業手順を完全にワークフローとしてパッケージ化してしまうんです。
へー、つまりチャットの文脈でふわっと使えるんじゃなくてガチガチのマニュアルとして書き起こすわけですね。
そういうことです。そしてさらにこれを進めたのがMADISというシステムなんです。
MADISですか?
はい。MADISはプロジェクトの目的や最終的な出力形式といった共通の前提を根幹のプロジェクト層に固定しておいておくんです。
そうすると個別のタスクにその前提が自動で付与されるんですよ。
ちょっと待ってください。全ての前提を最初からプロジェクト層に固定しちゃうと、今回はちょっと違うフォーマットでお願いしたいみたいな個別タスクの例外対応が難しくなりませんか?なんだか窮屈な気がするんですけど。
その疑問は最もです。全てを固定してしまったらおっしゃる通り身動きが取れなくなりますよね。
はい。使いにくそうです。
だからこそ重要になるのが、絶対に変わらない共通条件と今日の日付や対象データといった日々の入力を変数としてシステム上で明確に切り離すことなんです。
ああ、なるほど。共通ルールと変数をきっちり分けるんですね。
ええ。この切り分けの精度こそがいつでも同じ結果を出す、つまり再現性の質を決めるんです。
すごく納得です。じゃあここまで環境も指示も完璧に整えたら、あとはもう定期的なスケジュール実行、いわゆるクロン実行を毎週セットすれば完璧ですね。
実はですね、そこが最後の大きな罠なんですよ。
えっと、せっかくここまで完璧に揃えたのにですか?
そうなんです。定期実行をいつものチャットの続きとして考えてしまうと失敗します。前の会話の記憶や余計な文脈がノイズになって、AIが予期せぬ挙動をすることがあるんです。
なるほど。じゃあ定期実行のときはどうすればいいんでしょうか?
それを防ぐ仕組みを活用します。例えば、Jensparkでは副作用のない模擬テストであるテストラウンを必ず挟みますし、Hermesというツールでは過去の会話履歴を一切持たないフレッシュセッションという状態でクロン実行を行います。
ええ、毎回リセットするんですね。
はい。オープンクローンに至っては文脈を完全にリセットするアイソレートモードや、そもそもAIを使わずに決定的なシェルコマンドを直接実行する選択肢まで用意されています。
つまり、定期実行をいつものチャットの続きと考えるのは罠なんだ。毎回完全に記憶喪失の新人にお願いするつもりでゼロから真っさらな条件を渡さないとダメなんですね?
その通りです。なんとなく伝わっているだろうという暗黙の前提を徹底的に排除する仕組みこそが真の自動化なんですよ。
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いやー、面白いです。オーブンの温度から記憶喪失の新人の話まですっきりつながりました。
それは良かったです。
リスナーのあなたが今日から使える実践的なツールとして、記事では再実行条件カードの活用が提案されていますね。
ええ、とても実用的だと思います。
AIの気分を責める前に、入力した変数、環境、設定のスコープを記録して見直す。これなら私たちでもすぐに始められそうです。
はい、比較できる入り口を作ることが何より大切ですからね。
さて最後にリスナーのあなたに少し考えてみてもらいたいことがあります。
何でしょう?
AIに一貫性を持たせるために、これほど厳密に暗黙の前提を言語化しなければならないとしたら、私たちが普段、人間の同僚との間で異心伝心に頼って進めている仕事には、一体どれほど多くのミスコミュニケーションが存在しているのでしょうか?
耳が痛い話ですね。
ですよね。
次にAIの気分が悪いなぁと感じたときは、そんな視点も持ってみると、私たちの働き方自体の見直しにもつながるかもしれません。
それでは今回の深掘りはこの辺で。
