文脈の差を体感しよう | 知識管理の仕組みを作る

このレッスンでは、同じ質問を文脈あり・なしで投げて、答えの違いを自分で確認します。

AIに相談しても一般論しか返ってこない、と感じたことがあるはずです。原因はモデルの性能ではなく、渡している情報の量です。まずそれを体感します。

答えの質は渡した文脈で決まる

AIの答えの質は、渡せる文脈の質でほぼ決まります。

モデルはあなたの会社を知らないからです。事業の内容も、過去の経緯も、いま抱えている制約も知りません。知らない相手に相談すれば、返ってくるのは一般論になります。

同じ質問でも、渡す情報でこう変わります。

渡した情報	返ってくる答え
「採用をどう進めるべきか」	求人媒体の選び方、面接の設計、一般的な採用手法
上記＋事業内容・人員構成・過去に採用で失敗した経緯・予算	自社の状況で取れる選択肢と、過去の失敗を踏まえた注意点

後者は「賢い答え」ではなく、判断材料が揃っている答えです。

つまり、改善すべきはモデルではなく、渡す情報の側にあります。

渡すべき文脈は、事実・経緯・理由・制約の4種類です。

このうち抜けやすいのが3つ目です。何を決めたかは共有されても、なぜそう決めたかは記録されないまま消えます。

理由が残っていれば、状況が変わったときに判断を見直せます。「前はこう決めたが、その理由はもう成り立たない」と言えるからです。

この4分類は、次のレッスン以降で何を記録するかの基準になります。

同じ質問を2回投げて、答えを比べてください。

読んで納得するのと、自分の会社の話で体感するのとでは、以降の章に取り組む動機が変わるからです。

手順です。

3で書いた文章は保存しておいてください。 次のレッスンで、これが記録の出発点になります。

2回目の答えのほうが有用なら、その差は毎回あなたが説明を省いている分です。

ここで問題になるのは、毎回同じ説明を書いていることです。

チャットは会話が終われば消えます。次に相談するとき、また最初から事業の説明を書くことになります。

だから必要なのは、文脈を貯めておく場所です。一度書けば、次からはそれを渡すだけで済みます。

このコースはその場所を作ります。次のレッスンで、何を入れて何を入れないかを決めます。