今回はAIに難題を出しましたよ。
自分が経験してきたことってデータベースに出来ないのかって聞いてみたんです。
AIとの対話をしていると、自分自身で気付いたこととかがあって、そのことが次のステップに役に立ったりしますよね。
その気付きというのでしょうか。
なんとかデータベース化できないのかなぁ～っと思ってしまったんです。
今回も興味があれば最後までご覧下さい。
AIに私への理解度って保存できないのかな？
ちょっと抽象的で分かりづらいかも知れないのですがね。
この理由というか内容なんですけども。
AIって最初に話しかけるときには私の考え方に対してはほぼ知識０ですよね。
だからいつも初対面って感じよね
そこから対話を続けていくとこちらの意図っていうものを感じてくれるようになってきます。
そして、段々と私が欲しかった情報を出してきてくれるようになっていきます。
徐々に私の意図が伝わっていって親しくなってきた気がする！
この時に私のことが段々と理解されていっているということになりますかね。
その部分（私への理解度）を保存することは出来ないのかな？っと思ったんです。
私の基本的な考え方とか方向性みたいなものをAIが覚えてくれていれば次からは自分が欲しい情報だけを伝えれば私の意図に沿った考え方で情報を探り出してくれたりまとめてくれたりすると便利ですからね。
っということで今回もAIに聞いてみました。
これまでのAIとの経験値を保存できないものか？
AIっていろんな情報を学習しているからデータベースだって沢山あるはずですよね。
そんなら個人の経験というものも学習してくれるといいのにと思って次のようにプロンプト投げてみました。
経験値をデータベース化出来ないものかと考えています。
AIでも個人の経験値を保存するというのは、なかなか難しいらしい
なるほど、「経験値」をデータベース化するというのは非常に興味深い試みですね。組織や個人の成長にとって、経験から学ぶことは非常に重要ですから、それを体系的に蓄積・活用したいというお考えはよく分かります。
ただ、お察しの通り、「経験値」はそのままでは捉えどころがなく、データベース化するにはいくつかのハードルがあります。最も大きな課題は、**「経験値をどのように定義し、どのように記録・表現するか」**という点です。
「経験値」と一口に言っても、様々な側面がありますよね。
- 誰の経験か？（個人の経験、チームの経験、組織全体の経験など）
- どのような種類の経験か？（成功体験、失敗体験、特定の業務スキルに関する習熟度、問題解決のプロセス、顧客対応のノウハウなど）
- 経験のどの側面を記録したいか？（単なる事実だけでなく、その時の判断、感情、得られた教訓など）
これらの点を具体的にしていく必要があります。
一般的に、経験値をデータベース化しようとする場合、以下のようなアプローチや要素が考えられます。
- 事例ベースでの記録 (Case-Based Reasoning):
- 状況 (Situation): どのような状況でその経験をしたのか（例：プロジェクトの背景、市場環境、直面した問題）。
- 課題 (Task/Target): 何を達成しようとしていたのか、どのような課題があったのか。
- 行動 (Action): その状況・課題に対して、具体的にどのような行動を取ったのか。
- 結果 (Result): その行動によってどのような結果が得られたのか（成功、失敗、予期せぬ出来事など）。
- 教訓 (Lessons Learned): その経験から何を学び、次に活かせることは何か。これが「経験値」の核心部分の一つです。
- 関連情報: 参考にした資料、関わったメンバー、費やした時間やコストなど。
- スキルの可視化:
- 特定のスキルや知識について、経験を通じてどの程度習熟したかをレベルやタグで記録する。
- どのような業務経験を積めば、特定のスキルが向上するのかを関連付ける。
- ナレッジベースとしての蓄積:
- 経験から得られたノウハウやベストプラクティスを、より汎用的な知識として記述し、共有する。
- FAQ形式や手順書、チェックリストといった形に落とし込むこともあります。
データベース化する上での難しさとしては、
- 暗黙知の形式知化: 個人の頭の中にある感覚的な部分や、言葉にしにくいニュアンスをどう表現するか。
- 記録の負担: 詳細な経験を記録するには手間と時間がかかり、継続が難しい。
- 情報の質と鮮度: 記録される情報の質にばらつきが出たり、情報が古くなったりする。
- 検索と活用: 蓄積した経験値を、必要な時に効果的に引き出し、活用できるようにするための仕組み。
もしよろしければ、もう少し具体的にお聞かせいただけますか？
- どのような「経験値」（例えば、営業の成功事例、ソフトウェア開発のバグ修正ノウハウ、新人教育の経験など）をデータベース化したいとお考えですか？
- それをデータベース化して、どのような目的で活用したい（例えば、組織内でのノウハウ共有、個人のスキルアップ支援、AIによる意思決定支援など）とお考えでしょうか？
これらの情報が明確になるほど、より具体的なデータベース化の方法や、その実現可能性についてお話しできるかと思います。
AIとのやり取りで蓄積した私の意図をデータベースに
今考えているのは、Geminiとの会話や作業の中で培われてきた知識や知恵というものを保存しておけないのかということです。
特定のユーザー向けの「知識」や「知恵」はチャットセッション内でだけ保存される
なるほど、Geminiとの対話や共同作業を通じて得られた「知識」や「知恵」を、何らかの形で保存し、後で役立てたいということですね。
それは素晴らしいお考えです！
AIとのやり取りは、時に貴重な発見やひらめきを与えてくれますから、それをしっかりと自分のものとして蓄積していくことは非常に有益です。
まず、現状のGemini（私）の仕組みについて再度お伝えしますと、個々のチャットセッションを超えて、以前の会話で培われた特定のユーザー向けの「知識」や「知恵」を私自身が永続的に記憶し、それを元に成長していく、という機能は基本的に備わっていません。
各セッションはある程度独立しており、長期的な記憶はユーザー側で管理していただく必要があります。
では、どのようにしてGeminiとの対話から得られた知識や知恵を保存できるか、具体的な方法をいくつかご紹介します。
1. 手動でのコピー＆ペースト
- これが最も基本的で確実な方法です。
- Geminiの回答の中で特に重要だと感じた部分や、役立つ情報、あるいはご自身が工夫したプロンプトなどを、テキストエディタ（メモ帳など）、ワープロソフト（Word、Googleドキュメントなど）、ノートアプリ（Evernote、Notion、OneNoteなど）にコピー＆ペーストして保存します。
- 日付やテーマ、キーワードなどを一緒に記録しておくと、後で見返しやすくなります。
2. 要約やメモの作成
- 会話全体を保存するのではなく、ご自身で重要なポイントを要約したり、そこから得られた気づきやアイデアをメモとして記録します。
- これにより、情報が整理され、より自分自身の知識として定着しやすくなります。
3. スクリーンショット
- 図や表、あるいは特定のやり取りの文脈全体を視覚的に残したい場合に有効です。
4. 「Gemini活用ノート」のようなものを作る
- 上記の方法で保存した情報を、一箇所にまとめて「Geminiとの対話記録」や「Gemini活用ノート」のようなものを作成することをおすすめします。
- 目的別・テーマ別に分類:
例えば、「〇〇のアイデア出し」「△△に関する情報収集」「プログラミングのヒント」のように分類すると、後で参照しやすくなります。 - 成功したプロンプトと回答のセットを保存:
良い回答を引き出せたプロンプトは、それ自体が貴重なノウハウです。回答とセットで保存しておけば、似たような情報を得たい時に再利用できます。 - 得られた知恵や教訓を明記:
単に情報を保存するだけでなく、そのやり取りから何を学んだのか、どんな知恵が得られたのかを自分の言葉で書き加えておくと、より価値が高まります。
5. チャット履歴の活用（提供されている場合）
- ご利用のGeminiのインターフェースによっては、チャット履歴を一定期間参照できる機能があるかもしれません。
その場合は、定期的に見返して重要な情報を上記の手段で別途保存すると良いでしょう。
（ただし、永続的な保存を保証するものではないことが多いです）
AI側の限界と今後の展望
現時点では、AIが個々のユーザーとのやり取りで得た「知識や知恵」を自動的に学習し、それを永続的にパーソナルな知識ベースとして蓄積・進化させていく機能は、まだ発展途上です。プライバシー保護やデータ管理の観点からも、慎重な設計が求められる領域です。
しかし、将来的には、よりユーザーに最適化された形でAIが知識を記憶し、活用できるようになる可能性は十分に考えられます。
まずは、上記のような手動の方法で、Geminiとの対話から得られる貴重な「カケラ」を集め、ご自身の知識・知恵のデータベースを構築していくのが現実的かつ効果的なアプローチと言えるでしょう。
その過程で、Geminiをより上手く活用するためのプロンプトのコツなども見えてくるはずです。
何かご不明な点や、さらに具体的な保存・活用方法について知りたいことがあれば、お気軽にお尋ねください。
