AIアダプター
例: 部下🐶さんと上司🕊️さんの1on1
- アダプターを使う場合:
- おそらく🐶さんの間に別人🐱さんが入る
- 🐶-🐱の1on1と、🐱-🕊️の1on1が別々に行われて、🐱が連携する
- AIアダプターを使う場合:
- 🐶さんは自分の文脈を食わせたAIチャットボット🤖を用意し、これを🕊️さんに使ってもらう
- 🤖-🕊️で1on1を行う（≒🕊️は単に🤖とあれこれ対話する）
- また対話のログは残り、あとで🐶さんが見ることができる
- このときの🤖がAIアダプターである
例の実装例
- たとえばGPTsで「🐶の現状」チャットボットをつくり、🐱さんに使ってもらう
- 🐱さんは会話ログの共有URLを🐶さんに渡す
- 人間-人間のやりとりは様々なものが混ざっており、広くて浅い
- そのせいで純粋に情報密度の高いやり取り、つまりは濃いやり取りができない
- この問題を解決するのが分離エンジニアリング
- 人間間のやりとり = 情報のやりとり + その他のやりとりに分けて、
- 「情報のやりとり」はこれ単体の営みとして洗練させればいい
- 「情報のやりとり」の実装として、AIアダプターは役に立つ
Q&A
- Q: AIアダプター経由で相手にすべての情報が適切に渡るとは思えないが……
- Ans: それで良い
- 従来の人間-人間コミュニケーションでもそんなことはできなかった
- ただAIアダプターを用いた方が、（情報のやりとりという意味では）まだマシである
- Q: 言語化能力が求められるのではないか
- Ans: はい
- ITリテラシーと同様、基礎的な素養として鍛えねばならない
- 大手企業の社員でも全然できない、が珍しくないので困難な道のりではある
- しかし[プロンプト・エンジニアリング]（LLMに渡すプロンプトの上手い書き方）がそうであるように、やれば慣れるものだし体系化もできる程度のジャンルではあります。私はコンテキスト・エンジニアリング(Context Engineering)と名付けています
