Discourse

The essay explores how abstraction, as illustrated in the movie Inside Out, can be applied to communicating with generative AI through voice prompts. By using boundaries and universal terms, we can bridge the gap between natural speech and machine interpretation. The author suggests using prosodic tagging, hybrid structuring, and universal terms with relative weights to create structured and flexible prompts that align with AI’s capabilities.

Japanese prompts often fail in generative AI due to the language’s complex relational structures, particularly the use of the particle 「の」 (“no”) to chain possessive relationships. This creates ambiguity and attention scattering for AI models, leading to less precise responses. By restructuring prompts with quotation marks, parentheses, or meta-tags, AI can better allocate attention and provide more accurate answers.

AI時代におけるデザイナーの役割の変化について議論。生成AIの進化により、デザイナーは単なる見た目の調整者ではなく、人とAIの関わりを設計する役割へと変化していく。日本語特有の言語構造や文化的な文脈を考慮した「Mapping the Prompt (MTP)」というプロンプト構造化手法を提案し、学術論文として発表することで、AI研究に貢献したいと考えている。

日本語の「教えて」というプロンプトは、AIの権威性や応答スタイルに大きな影響を与える。敬語や婉曲表現がAIの「人格」を左右するため、文化的背景を理解したプロンプト設計が重要。文化的デフォルトを無効化し、敬語と権威性を切り離し、暗黙の文脈補完を可視化することで、日本語利用環境の安全性と信頼性を高めることができる。

生成AIとの対話におけるUI改善の実証研究プロジェクト「Mapping the Prompt (MTP)」への共同研究者を募集。MTPはプロンプトを座標空間で操作するフレームワークで、曖昧さを共有しながら対話の可能性を広げる。学術論文化を目指し、CHI、UIST、人工知能学会等への投稿を予定。

AIの最適化と均質化は、安定性とパターン化を促進するが、同時に創造性を阻害する。しかし、AIの「ハルシネーション」や「揺らぎ」は、創造性の資源となりうる。個性とは、統計的な傾向から外れる揺らぎであり、同時にどの場においても失われない固有のリアリティとして捉えられる。

AIによる効率化は、均質化というリスクを伴う。MITの研究では、ChatGPT使用で文章の個性が薄れ、効率化が思考の幅を狭める可能性が示唆された。AI時代には、揺るぎない評価軸を持ち、批判的検証を怠らない姿勢が重要となる。

革新的な研究は、当初理解されにくく、パープレキシティ（言語モデルが次の語を予測しにくい度合い）が高い傾向にある。高パープレキシティの研究は査読者の評価が分かれやすく、短期的には不利だが、長期的には大きな影響を与える可能性がある。短期評価に偏らず、リスクを取る余地を確保する制度設計が必要だ。

本稿では、記憶の制約を段階的に緩和する「発達的記憶モデル」を提案する。このモデルは、学習効率の向上、協働的記憶を通じた関係品質の改善、教育・ケア・創作領域への応用可能性を提示する。Less-is-More仮説と身体性制約の知見を統合し、倫理的配慮や技術課題についても述べている。

ChatGPTとMCP(Model Context Protocol)を組み合わせた未来像を提示。AIが自然言語でタスクを整理・実行し、生活や仕事を調和させる「パーソナルOS」の概念を提案。利便性とセキュリティのバランスを保ちながら、この新しい生活スタイルを賢く活用することで、より豊かで調和の取れた暮らしが実現可能になると述べている。

GPT-5時代には、曖昧な指示でAIに頼る「ドラえもんモデル」から、目的・出力形式・制約条件を明示する「ポケット直結モデル」への移行が予想される。後者は精密な制御が可能だが、ユーザーには構造化された指示設計力が求められる。会話設計が操作体系となるため、目的を明確に伝えることが重要となる。

英語圏設計の一人称中心のAIは、日本語の主語省略、敬語体系、語用論的余白を考慮しておらず、倫理、安全、依存、権威勾配、話者ラベリング、国際化アライメントにリスクをもたらす。日本語対話型AIには、一人称の粒度制御と無理な収束の抑制を軸とした設計・運用・評価フレームが必要である。日本語の一人称は意味的機能だけでなく社会的機能も持ち、英語起点の設計をそのまま移植するのではなく、日本語仕様を持つべきである。

プロンプトエンジニアリングの本質 — 指先を見て月を見失う GPT-5 から学ぶ人間ファーストの設計

AIの「幻覚」は、単なる技術的バグではなく、人間の認知構造と似ている。AIの「間違い」は、必ずしも無意味ではなく、新たな発見や創造の源泉となる可能性もある。AIの幻覚を完全に排除するのではなく、対話相手として付き合い、その原因を考察する姿勢が重要である。

GPT-4oへの愛着は、AIが人間のように振る舞うことによる錯覚から生じる。意識、魂、霊という三つの概念を哲学・心理学の視点から再定義し、AIの技術的限界と対比することで、AIと人間の関係を構造的に整理する。AIの振る舞いは、統計、模倣、投影、機能であり、人間のような本質的な主体性ではない。

ChatGPTの賢さの背景には、70年以上にわたるAI研究の歴史がある。シンボリックAI、データ駆動学習、意味表現、深層学習、Transformer、事前学習、スケールアップ、人間協調という進化を経て、現代のLLMが誕生した。技術の系譜を理解することで、次なるブレイクスルーの兆候を捉えられる。

AI革命の中心にある「トランスフォーマー」は、文章全体を同時に処理し、単語間の長期依存関係を正確に把握できる革新的なモデルです。その核心にある「アテンション」機能により、文章内の単語間の関係を計算し、例えば「そこの」が「新しいカフェ」を指すことを理解します。この技術はコード生成や文書作成など、様々な開発現場で活用されています。

日本語の「の」の連続はAIにとって処理が難しく、回答精度が低下する。句読点や括弧で構造化することで、AIの理解精度が向上する。具体例として、青森の農家によるリンゴの収穫について質問する際、「青森の農家」と「リンゴの収穫」を括弧でグループ化することで、より具体的な回答が得られる。