文章を書かないAIを知ろう

返るのは文章ではなく、形の決まった値だ

このモデルは文章を1文字も返しません。 返るのは、選択肢のどれか・段階・はいである確率の3つだけです（出典1、2）。

理由は、答えの形を先に決めてから聞く仕組みになっているからです。文章を書くAIは答えを自由に作れるので、こちらが望む形に収める工夫が要ります。

答えの形が崩れないので、後ろの処理が単純になります。 「高」と書いてほしい場面で「高い」「緊急度は高です」と返ってくることがありません。

自分の業務で、AIの答えから値を探して取り出している処理があれば、それが置き換えの候補です。

材料をまとめて渡し、決めた質問にだけ答えさせる

渡すのは会話ではなく「状態」です（出典2、3）。状態とは、判断の材料になる情報の束のことです。

問い合わせの本文、申請の内容、投稿の下書きのように、手元にあるものをまとめて渡します。モデルはその状態に対して、こちらが立てた質問にだけ答えます。

状態:   { "本文": "納期の件で確認したいことがあります…" }
質問:   { "担当部署": 経理・技術・営業・その他 のどれか }
答え:   技術 0.71 / 営業 0.22 / 経理 0.05 / その他 0.02

1回の問い合わせに質問を何個でも入れられます。 質問どうしは互いに影響せず、それぞれに答えが返ります（出典3）。

まず、いま人が目で見て振り分けている作業を思い浮かべてください。その人が見ている材料が、そのまま状態になります。

答えの形が崩れないことと、中身が正しいことは別だ

「幻覚が無い」という説明には留保が要ります。 開発元が保証しているのは、決めた形の外の答えが返らないことです（出典1）。

The Register は、これは答えの中身が正しいことを意味しないと指摘しています（出典6）。形が正しくても、振り分け先が間違っていることはあります。

上司や情報システム担当に説明するときは、後者で言いましょう。 前者で説明すると、検証なしで自動化してよいと受け取られます。

次のレッスン以降で、間違いを前提にした線の引き方を扱います。

向かない仕事が3つある

このモデルには、はっきり向かない用途があります（出典3）。開発元の資料にも、文字どおりに読むモデルであり、考える処理はさせないよう書かれています。

「この問い合わせを分析して最善の対応を決めて」は向きません。「返金の要求が含まれるか」「緊急度はどの段階か」のように割ります。

割れない問いは、まだ人の仕事です。 無理に任せると、形は整った間違いが返ります。