私はGeminiをメインに使っていますが、ChatGPTも使っています。
どちらも「同じチャットで話を続ける」と【古いことは忘れる】「上限に達するとスピードも遅くなる」事が起きるのね。だからある程度のところで「新しいチャットに移る」ことを私はしていました。
この時の問題ですが、「新しいチャットは全てリセットされる」という点。だから「過去の話題を引き継いで議論する場合」には、それなりに「過去をまとめたもの」を【一番最初に読み込ませる】必要があるのね。そうじゃないと「全く違うAIとやり直しをする」ようなことになる。
このようにかきましたところ、「そんなことはない」というコメントが付きました。「新しいチャットを始めても、ある程度のことは引き継がれる」と。
これはたしかにその通りなのですが、「問題はそれが十分かどうか」なのであって、私にしてみると「新しいチャットは0スタートと同じ」という風に感じます。
この辺をChatGPTに聞いたところ、次のような答えが来ました。
「質問」チャットで話し続けているといつか限界が来ますよね。その時、新たなチャットを始めるわけですが、その時に、過去のチャットの内容や設定、前提はどの程度、引き継がれるのでしょうか。
「答え」
ChatGPTのチャット引き継ぎについての基本説明
① 基本原則
新しいチャットを始めると、そのチャット内の詳細な文脈は基本的に引き継がれません。
つまり、以下のようなものは自動では持ち越されません。
- そのチャット内での細かい議論
- 一時的な前提条件
- その場限りの設定
- 途中で決めたルール
② ただし「長期記憶」は別
ChatGPTには「長期的に有効な情報」を保持する仕組みがあります。
例えば次のような情報です。
- 居住国
- 言葉遣いの希望（丁寧語など）
- 継続中のプロジェクト
- 明確に「今後も使う」と指定された設定
こうした継続的に有効な前提は、新しいチャットでも反映される可能性があります。
③ 引き継がれるもの／引き継がれないもの
✅ 引き継がれる可能性が高いもの
- 長期的なプロフィール情報
- 応答スタイルの希望
- 長期プロジェクトの方針
- 明示的に保存された前提条件
❌ 引き継がれないもの
- チャット内限定の専門用語定義
- 仮のルール
- 流れ依存の内容（「さっきの話」など）
- 細かい技術的議論の積み重ね
④ 「限界が来る」とは何か？
チャットが長くなると、以下のことが起きます。
- 処理できる履歴量（コンテキスト）の上限に達する
- 古い発言から徐々に参照されにくくなる
そのため、
- 重要な前提は時々まとめ直す
- 新チャット開始時に再提示する
ことが効果的です。
⑤ 実践的なおすすめ方法
方法A：プロジェクトごとにチャットを分ける
- 例：「マイクログリーン研究」
- 例：「料理技術研究」
- 例：「AI構築構想」
方法B：新チャット開始時に前提を貼る
例：
前提： ・マレーシア在住 ・丁寧語希望 ・発芽率向上最優先
これを提示するだけで、回答精度は大きく向上します。
⑥ 仕組みの本質
ChatGPTはチャット単位で文脈を理解します。
- 同じアカウントでも
- 別チャットは別文脈
ただし、長期メモリに保存された情報は横断的に反映されます。
⑦ 完全に引き継ぎたい場合
以下の方法が有効です。
- 「これを今後の前提として保存してください」と明示する
- プロジェクト定義を固定文章として作成し、新チャットに貼る
ChatGPTを長期的な思考パートナーとして使う場合、
前提を言語化して固定することが最大のコツです。
つまり、ユーザーが何を求めるかで、この辺の見方も変わってくるし、また【自分が望むようにカスタマイズも可能】ということですね。また「専用AI」が必要となれば、APIを使って「まるで別のAIを構築する」事も可能で、私は「検索代わりに使うAI」と「自分の専門的な話を継続するAI」とは分けています。
でも今の時点では「ダボAI」を構築している途中で、まだ出来上がっていません。
そして前に書いたことは、もしGeminiを使うのであれば、Google AI Studioを使うと、かなり柔軟な設定変更が可能で、なおかつ「基本は無料」だから良いのではないかと書いたわけです。
当然、公開版を無料、有料でも使っていて、それで「十分だ」と思っているのなら、そのまま使えば良いだけの話。
でも「なんか物足りない」「これじゃ使えない」と思ったら、「次のレベルがある」ということなんですね。当然、企業が使う場合には「企業内の大量のデータ」を使いますし、「企業の基本理念や方針」をAIが理解していないとどうにもならないわけで、「閉鎖的な独自のAIを構築する」わけですね。
私が目指しているのはそういう「ダボAI」です。
その意味がわからない方は、中小企業でも「自社AI」を動かす時代になりましたし、「ホリエモンAI」や「落合陽一AI」がどんな風に使われているのかをちょっと調べてみれば良いと思います。ユーチューブにそんな動画はいくらでもありますから。
また何を質問するにしても「聞き方」、要は「プロンプト」が重要で、AIはサーバーに独自の巨大なキャッシュを持っているようで、「この質問にはこう答える」というのがある様子。だから「返答も早い」わけだけれど、「細かいことを突き詰める議論」の場合、そういう「一般論を返されても困る」わけで、でも「無視もできない」。
だから「一般的にはどう言われているか」「専門家、研究者の論文ではどう議論されているか」の双方を聞かないと意味がなくて、論文の場合は「その出典」も明記してもらう。また広いネット空間を検索する場合でも「英語圏、中国圏も調べて欲しい」というのも重要で、私達が「時間を掛ければ調べられるようなこと」をAIがすぐに答えてくれても、それじゃ意味がないんですよね。
でも質問するたびにああじゃこうじゃと書くのは面倒だから、「トピックごとにチャットを分ける」ことをして、「前提条件」をインストラクションに書いておくわけです。でもそれとてGeminiの公開版は「それを参考にする程度だ」とGeminiが言っていますし、「参考ではなくて絶対のルールとして実行させる」にはそれ相応の使い方をしないとならないということ。
「何かわからないこと」をAIに聞いてみるのは非常に便利ですが、「自分の専門分野で深堀りしたい場合」はなかなか欲しい答えは出てこないのが普通で、【その場合はどうするか】を考えていかないと「AIの本領発揮」ということはないと思う。