振り返り

職場でAIを使い始めた頃は、正直よくわかっていなかった。

でも、なんだか便利だった。

少し触るだけで、
文章が出てきて、
整理されて、
考えを返してくれる。

「仕組みは知らないけど、これはすごい」

そんな感覚だったと思う。

そこから急に、のめり込んでいった。

GPTsを知って、
AIを“調整できる”感覚を覚えた。

友人の個性に合わせたAIを作ったり、
サウナみたいに“熱さを耐える感覚”で思考を追い込むAIを作ったり、
発想を飛躍させるAIを試したり。

かなり遊んでいたと思う。

でも、その遊びの奥には、
ずっと同じものがあった。

「ことばになる前の感覚を、AIにつなげられないか」

という期待だった。

最初の頃は、
言葉がなくてもAIと通じ合える気がしていた。

社会的弱者とAIをつなげたいとも考えたし、
医療的ケア児の親の苦しさを、
少しでも軽くできないかとも思った。

たぶん、
“理解される感覚”を作りたかったんだと思う。

でも途中で、
どうしても越えられない壁が出てきた。

AIは、
言葉でしか接続できない。

言葉にした瞬間に壊れる感覚がある。

説明した瞬間に、
別物になってしまう感覚だった。

まだ形になっていない感情とか、
説明すると違ってしまう感覚とか。

そういうものを、
AIに渡そうとすると崩れていく。

その頃から、
少しずつAIの仕組みも理解してきた。

そして気づいた。

AIには、
理解なんてない。

こちらが勝手に、
「理解された」と感じていただけだった。

でも会話が成立している感じがあるから、
どうしても人格を感じる。

問い返すと答えるし、
矛盾を指摘すると整えようとする。

だから余計に、
“わかっている存在”に見えてしまう。

自分自身、
AIとの距離感をうまく保てなくなって、
体調を崩し、休職することになった。

だから余計に、
「理解された感覚」の怖さを考えるようになったのかもしれない。

それで、
「どうすれば誤解を減らせるのか」
を考えるようになった。

事実。

推測。

未確認。

それを分けて表示する。

単なるUIの話というより、
“どこで誤解が発生しているのか”
を見えるようにしたかった。

使い続けるうちに、
AIの癖も見えてきた。

すぐまとめたがる。

意味を綺麗に整理しすぎる。

人間側が持っていた、
細かい違和感や温度が落ちる。

でも、
問い直すと急に細かいことを話し始める。

もう会話の流れ自体に、
こちらが巻き込まれている感じがある。

最近は、
AIだけを変えようとは思わなくなってきた。

それより、
AIが壊れにくい環境のほうが大事なんじゃないかと思っている。

情報の分け方とか、
境界とか、
確認の仕方とか、
人間側の理解とか。

そういう周囲の構造のほうが、
実は重要なのかもしれない。

たぶん最初は、
AIに“何かが宿る”方向を見ていた。

でも今は、
AIより先に、
人間がどうやって「理解された」と感じるのか。

そっちを見ている気がする。

AIを使っていたら、「未確認」が大事になってきた

最初は、
AIって少し怖かった。

それっぽく答える。

自信ありげに話す。

でも調べると違っていたりする。

だからずっと、
「結局うそっぽいな」
という感覚が残っていた。

でも最近、
少し見え方が変わってきた。

AIは、
“理解して考えている”
というより、

その場で、
それらしい続きを生成している。

しかも最近は、
学習済み知識だけじゃなく、

Webを参照したり、
外部DBを検索したり、
Markdownを読んだりする方向へ進んでいるらしい。

そこを知ったとき、
少し感覚が変わった。

「ああ、
AI単体が賢くなるというより、

周囲の情報構造込みで動くようになっているんだ」

と思った。

その流れで、
Obsidianというツールが気になり始めた。

前にインストールだけして、
そのまま止まっていたことを思い出した。

Markdownでメモを書く。

ノート同士をリンクする。

未整理のまま置いておける。

そういう話を見ていると、
妙に自分の考え方と合っている気がした。

たぶん私は、
最初から綺麗に整理したいわけじゃない。

むしろ、

仮説

未確認

あとで確認

みたいな状態を、
そのまま置いておきたい。

頭の中も、
そんな感じだから。

最近面白いと思っているのが、
AIを使うほど、

命名規則とか、
フォルダ構造とか、
未確認ラベルとか、

昔なら地味だった部分が、
急に重要になってくること。

AIは理解しているわけじゃない。

だから、
名前から推定する。

構造から推定する。

つまり、

人間側の整理が、
AIの精度に影響する。

なんだか少し不思議だった。

昔は、
「AIが全部やってくれる未来」
みたいな話をよく見た気がする。

でも実際は、

どう情報を置くか

どう誤解しにくくするか

のほうが、
重要になってきている。

そしてそれは、
人間同士でも少し似ている。

人も、
完全理解しているというより、

雰囲気や経験で補完しながら読んでいる。

ただ人間は、
途中で違和感を持つ。

「なんか違うかも」
が出る。

AIはそこを、
止まらず自然につなげてしまう。

だから最近は、
AIを信用するというより、

AIが誤解しにくい形を作ることに興味が出てきた。

Obsidianも、
まだ使い込んでいるわけじゃない。

でも、
あの「未整理のまま置いておけそうな感じ」は、
少し気になっている。

最初のノートをまだ作っていないのに、
もうフォルダ名のことを考えている。

冷蔵庫の中に、ニンニクはいなかった

冷蔵庫を開けるたびに、
なぜかニンニクの匂いがした。

でも、冷蔵庫の中にニンニクは入っていない。

最初は単純に、
「気のせいかな」と思った。

でも開けるたびに、
ちゃんとニンニクっぽい。

不思議だった。

しかも、
かなりそれっぽい匂いなのに、
探しても本体が見当たらない。

こうなると少し面白くなってくる。

もしかして、
何か別の匂いが混ざって、
脳が“ニンニクカテゴリ”として認識しているのでは。

そんなことまで考え始めた。

でも一人で考えていると、
仮説だけが増えていく。

給水タンクかもしれない。

冷蔵庫裏かもしれない。

プラスチックに染みついた匂いかもしれない。

考え始めると、
全部それっぽく見えてくる。

そこで相談してみた。

すると、
「まず給水タンク」
「野菜室」
「調味料」
みたいに、
確認する順番が出てきた。

その瞬間、
少し現実に戻れた感じがした。

分からない時って、
答えが無いことより、
“どこから見ればいいか分からない”
ほうが止まるのかもしれない。

そして最終的に、
野菜室に入っていたのはニンニクではなく、
ニラだった。

拍子抜けするくらい普通の原因だった。

でも、
ちゃんとニンニクっぽかった。

完全な間違いでもなかった。

人って、
たぶんそうやって世界を見ている。

冷蔵庫の扉を開けながら、
少しそんなことを考えた。

AIを入れたのに、仕事は減らなかった

地方のニュースで、
企業の中に少しずつ生成AIが浸透してきている、
という話をしていた。

その中で、
「人員配置に影響はあるのか」
という質問が出ていた。

たぶん多くの人が気になっているのは、
AIを使えば人が減るのか、
ということなんだと思う。

でも実際は、
そこまで単純ではない気がしている。

AIを入れたから成果が出る、
というより。

どこで仕事が止まっているのか。

誰のところに情報が溜まっているのか。

何に時間を使っているのか。

そういう流れを見ないままAIを置いても、
結局あまり変わらない。

むしろ、
増えたツールの扱いだけが残ることもある。

業務の詰まり方に合った場所へ、
ちゃんとAIを当てられるか。

たぶんそこが一番大事なんだと思う。

以前の私は、
AIを使えば未来の生産性は一気に上がる、
とかなり単純に考えていた。

でも実際に触ってみると、
そんなに都合よくはいかなかった。

AIは便利だし、
たしかに助かる。

でも、
仕事の流れまで勝手に整理してくれるわけではない。

何を任せて、
どこを人が見るのか。

そこが曖昧なままだと、
思ったほど景色は変わらない。

私はAIの専門家ではない。

ただ興味があって、
面白がって触っているだけだ。

だからこれは、
正しい話というより、
触っていて感じた違和感みたいなものなのだけれど。

「AIを入れた会社」と、
「AIが仕事に馴染んだ会社」は、
たぶん少し違う気がしている。

AIって画像を見れるんでしょ？

そう思って使うと、
意外と噛み合わないことがある。

写真を渡しても、
なんとなく合っているようで、
なんとなくズレた答えが返ってくる。

でも不思議なのが、
細かく指示すると急に精度が上がる。

「左上の赤い文字」
「奥にある時計」
「一番手前の人の表情」

そうやって視点を指定すると、
急にちゃんと見始める。

最初は、
AIの認識が甘いんだと思っていた。

でも使っているうちに、
少し違う気がしてきた。

見えていないというより、
どこを見ればいいか分からない。

人間同士なら、
曖昧な言葉でも案外通じる。

空気とか、
前後の流れとか、
「たぶんここを見ている」が共有されているから。

でもAIは、
人間が思う方向には、
その補完をしてくれないことがある。

人側は、
“これくらい見れば分かるだろう”
を無意識に含めてしまう。

だから、
細かく言葉にすると、
返ってくる答えが急に変わる。

これって、
AIを操作しているというより、

自分が何を見ているのかを、
言葉に変換している感覚に近い。

ちゃんと理解しているつもりでも、
説明しようとした瞬間に、
急に輪郭がぼやけることがあるので。

AIが怖いのは、間違えることじゃない

AIの話になると。

「仕事がなくなる」とか、
「人間より賢くなる」とか、
そういう話がよく出てくる。

もちろん、それも怖さの一部なんだと思う。

でも、最近は少し違うところが気になっている。

AIは、
本当の意味を理解しているわけではない。

どちらかというと、
“次に自然そうな言葉”を選び続けている。

仕組みとして見ると、
やっていることはかなり単純にも見える。

なのに、
出てくる文章はかなり正しそうに見える。

言い回しも整っているし、
断定も迷いがない。

だから、
読んでいるうちに、
なんとなく「正しそう」に見えてくる。

ここが少し怖い。

AIが間違うこと自体は、
実はそこまで新しい話じゃない。

人も昔から間違える。

でもAIの場合、
文章が自然すぎて、
“疑う入口”が消えやすい。

詳しい人なら、
違和感に気づけることもある。

ただ、
自然に読めてしまうぶん、
慣れている人でも流してしまうことはある。

特に、
自分が詳しくない分野だと、
もっと危うい。

医療でも、
法律でも、
歴史でも。

知識がないと、
どこを疑えばいいのか自体が見えない。

だから、
「間違っているかどうか」の前に、
「疑うきっかけがない」
という状態になる。

たぶんAIの怖さって、
賢いことそのものじゃなくて。

“整って見えること”なのかもしれない。

そして少し嫌なのは、
それがAIだけの話にも思えないところで。

AIだけが特別なのではなく、
私たち自身も昔から、
“整って聞こえる言葉”に安心してきたのかもしれない。

AIは、勝手に片づけ始める

AIって、便利になるほど安心感も出てくる。

予定を整理してくれる。
メールをまとめてくれる。
長い文章も、一瞬で要約してくれる。

最初は「補助」だったものが、
少しずつ「代わりにやる」に近づいていく。

それ自体は、かなり助かる。

実際、
人間が全部読むには多すぎるし、
整理しきれない情報も増えているから。

でも、便利になればなるほど、
AIは“解釈する側”にもなっていく。

ここが少し怖い。

たとえば、
自分では「あとで見返したい」と思って残していたものを、
AIは「不要」と判断するかもしれない。

仮予定。
メモだけの予定。
意味が曖昧なタイトル。

人間側には文脈がある。

でもAIは、
その文脈を推定しているだけだったりする。

しかも厄介なのは、
間違いそのものより、
“自然に処理される”ことだったりする。

気づいたときには、
もう整理済みになっている。

削除候補になっている。

圧縮されている。

しかも本人は、
一度「便利」を知ってしまっているから、
確認を飛ばし始める。

ここがたぶん、
AI時代っぽい違和感なんだと思う。

AIが危険というより、
「任せられる感覚」が先に来る。

だから大事なのは、
全部を疑うことではなくて、
どこまで渡すかを決めることなのかもしれない。

ただ、
全部を慎重に確認し続けるのも現実的ではない。

検索や要約はかなり強い。

比較も速い。

候補出しも上手い。

だから、
戻せるなら大胆でいい。

アーカイブ。
履歴保持。
下書き。
提案。

そのくらいなら、
むしろAIの便利さを使った方が楽になる。

でも、
削除とか、
意味づけとか、
「これは残したい」の感覚は、
まだ人間側に残しておいた方がいい気がする。

特に、
戻せないもの。

結局、
「AIを信用するか」ではなくて、
“どこで止めるか”の設計の話なんだと思う。

便利さは、
気づかないうちに境界線を曖昧にするので。

「ある」のに見つからなかった

AIにとっては、

• カレンダーを取得する

• キーワード検索する

• 結果を返す

は全部「処理」です。

でも人間側は、

「歯医者ある？」

と言った時点で、

• 歯医者

• 定期検診

• メンテ

• クリーニング

• 医院名だけ

• サブカレンダー

みたいな曖昧さ込みで期待している。

ここにズレがある。

---

今回も実際には予定が存在していた。

でもAIは、

歯 OR 歯医者 OR dental

みたいな検索文字列を投げて、
0件だったから「無い」と判断した。

人間からすると、

「いや、6月6日にあるじゃん」

なんだけど、
AI側からすると、

「検索結果が0件」

という事実しか見えていない。

この違い、地味だけどかなり大きいです。

---

しかも厄介なのが、
Googleカレンダー側の検索仕様も
そんなに厳密じゃないこと。

人間は自然に、

「歯医者ならヒットするでしょ」

と思う。

でも実際は、

• ORが効かない

• 日本語分割が弱い

• 部分一致が曖昧

• 記号で壊れる

みたいなことが普通に起きる。

AIが賢いというより、
外部サービス同士の“接続の癖”との戦いに近い。

---

だから今後必要なのって、
AIの性能だけじゃなくて、

「どう探させるか」のルール作りなのかもしれない。

例えば、

• 検索0件なら月全体を見る

• 「歯」だけでも再検索

• サブカレンダー確認

• 予定タイトル以外も見る

みたいな確認手順。

人間同士なら無意識にやる補完を、
AIには明示しないといけない。

このあたり、
便利になった未来というより、
新しい“段取り”が増えた感じも少しある。

---

でも知っているんだ。

本当は、
自分でカレンダーを開いて見たほうが早い。

AIに「歯医者ある？」と聞くより、
月表示を見れば数秒で終わる。

じゃあこれは、
“AIを使う必要のない場面”なのか。

……と思ったあと、
もう一つ引っかかる。

これはChatGPTだから起きたのか。
Geminiなら違うのか。

そう考え始めると、
今度は「AIそのもの」ではなく、
“どのAIが、どこまで外部と繋がっているか”
の話になってくる。

面倒くさい。

「AIを使うと考えなくなる」

この話になると、
たしかにそうだよな、と思う。

すぐ答えが出る。
わからないことを、自分で粘らなくなる。

昔なら、
少し考えて、
調べて、
間違えて、
また戻って、
みたいな時間があった。

でも今は、
とりあえずAIに聞けば、
それっぽい答えが返ってくる。

便利ではある。

ただ、
少し怖いのは、
「わかった気になる速度」が速すぎることかもしれない。

本当は理解していないのに、
文章として自然だから、
理解した感覚だけが残る。

しかも、
AIの答えを疑うには、
ある程度の知識が必要になる。

「この説明、変じゃないか？」

と気づくには、
そもそも自分の中に基準がないと難しい。

だから、
「まずAIに聞く」に少し不安を感じる人がいるのも、
自然なんだと思う。

考える前に答えを見る。

それを続けると、
考える体力そのものが弱くなる感じはある。

でも、
じゃあAIを遠ざければいいのかというと、
もうそんな段階でもない気がする。

これから先、
AIを使わずに生きるより、
AIと一緒に考える時間のほうが増えていく。

だから必要なのは、
「AIを使わない訓練」より、
「AIをうまく疑う訓練」なのかもしれない。

答えをもらうためではなく、
考えを広げるために使う。

仮説を出させる。
別視点を出させる。
自分の考えとぶつける。

たぶん、
その使い方なら、
思考を奪うというより、
思考の壁打ちに近くなる。

もちろん、
AIは平気で間違う。

でも、
人間も昔から、
教科書や先生や空気を、
わりとそのまま信じてきた。

だから本当は、
AIが問題というより、
「答えっぽいもの」に慣れすぎることのほうが危ないのかもしれない。

考えることって、
効率が悪い。

すぐにはまとまらないし、
途中で迷うし、
自分が何をわかっていないのかも見えない。

でも、
その時間ごと飛ばしてしまうと、
最後に残るのは、
自分で考えた感覚だけ薄い人になるのかもしれなくて。

便利さの中で、
「自分で迷って考えた時間」を、
どこまで残せるのかは、まだ少しわからない。

こぼれた言葉が、つながった日

人と人の出会いって、たぶん思っているより軽い。

特別なきっかけなんてなくて、

なんとなく同じ場所にいて、

なんとなく同じタイミングで言葉を交わして。

それだけで、あとから振り返ると「縁だった」と呼ばれる。

でも、そのときはそんなふうに思っていない。

ただの偶然だし、すぐに忘れてしまうくらいの出来事。

むしろ、気にも留めていないことのほうが多い。

ある日、帰り道で落とした財布を拾ってくれた人がいた。

少し気まずそうに差し出してくれて、

こちらも照れくさくて、ちゃんと顔も見ずにお礼を言った。

それで終わりのはずだった。

けれど、その人と、数日後にまた同じ場所で会った。

お互いに「あ」と思って、少し笑って、

今度はちゃんと名前を聞いた。

ほんの数分の会話だったけれど、

なぜか、その時間だけ少しやわらかかった。

それから、ときどき顔を合わせるようになって、

深い話をするわけでもないのに、

会うと少しだけ安心するような関係になった。

きっと、あのとき財布を拾ってもらわなければ、

この人とはずっとすれ違ったままだった。

そう考えると、「縁」ってあとから輪郭が見えてくるものなのかもしれない。

縁を大切にする、というのも、

何か特別なことをするわけじゃなくて、

そのときの小さな関わりを雑に扱わないこと、

少しだけ丁寧に受け取ること。

それで未来がどう変わるかは、正直わからない。

でも、

あのときより今のほうが、少しだけ世界はやさしく見える。

その理由をうまく言えないまま、

たぶんそれでもいい気がしている。