たしかに、見た目はフォルダに近い。

ブログ用のチャット。
LINEスタンプ用のチャット。
AI活用記事用のチャット。
仕事の整理用のチャット。

そういうものをまとめておく場所として見ると、Projectsは「チャットの分類箱」に見える。

ただ、実際に使ってみると、それだけでは少し足りなかった。

Projectsは、単なるフォルダというより、そのテーマの前提、資料、方針、判断軸を置いておく作業部屋に近い。

Projectsは何をするための機能なのか

OpenAIの公式ヘルプでは、Projectsは長く続く作業に関係するものを一か所にまとめるワークスペースとして説明されている。

具体的には、Project内に以下をまとめられる。

• 関連するチャット
• 参照したいファイル
• Projectごとの指示
• そのテーマで使う文脈や前提

つまり、Projectsはチャットを入れるだけの箱ではない。

チャット、ファイル、指示をまとめて、そのテーマで作業を続けやすくするための場所だ。

ここが、通常チャットとの大きな違いになる。

通常チャットは、その場の相談に向いている。

「この文章を直して」
「このエラーの意味を教えて」
「このアイデアを整理して」

このくらいなら、通常チャットで十分だ。

一方で、何度も続くテーマになると、毎回前提を説明するのが面倒になる。

このブログはどういう方針なのか。
このシリーズでは何を扱ってきたのか。
このツールは何のために作ったのか。
このProjectでは何をやらないことにしているのか。

そういう前提を置いておく場所として、Projectsが効いてくる。

フォルダではなく「作業部屋」と考える

Projectsをフォルダだと思うと、使い方は整理で止まりやすい。

チャットを分類する。
後から見つけやすくする。
テーマごとにまとめる。

もちろん、それも便利だ。

ただ、それだけだと少しもったいない。

Projectsは、チャットをしまう箱というより、そのテーマで作業するための部屋として考えた方が使いやすい。

たとえば、ブログ運営のProjectなら、そこにはブログ運営の前提がある。

どんな読者に向けて書くのか。
どんな文体にするのか。
どんな表現を避けるのか。
どの記事シリーズとつながるのか。
noteや無料ツールへの導線をどう考えるのか。

こういう前提をProject側に置いておく。

すると、毎回ゼロから説明しなくても、「このProjectではこういう方針で考える」という状態を作りやすくなる。

Projectsは、チャットを片付ける場所というより、毎回同じ説明をしなくて済むようにする場所だと考えると分かりやすい。

通常チャットとの違い

通常チャットは、単発の相談に向いている。

思いついたことを聞く。
文章を少し直す。
軽く壁打ちする。
調べたいことを聞く。

その場で終わるなら、通常チャットで十分だ。

逆に、通常チャットで扱い続けると面倒になるものがある。

たとえば、記事シリーズ。

第1弾で何を書いたのか。
第2弾で何を整理したのか。
第3弾では何を言ったのか。
次の記事でどこまで踏み込むのか。

これを毎回説明するのは手間になる。

Projectsに入れておけば、そのテーマのチャットや資料を同じ場所に置ける。

通常チャットが「その場の机」だとすると、Projectsは「資料を置いた作業部屋」に近い。

GPTsとの違い

GPTsとの違いも、少しややこしい。

私の感覚では、GPTsは決まった用途の入口だ。

たとえば、以下のようなものはGPTsに向いている。

• 記事レビュー専用GPT
• LINEスタンプ案を出すGPT
• WordPress投稿前チェックGPT
• 企画整理専用GPT

「この型で処理してほしい」
「この手順でレビューしてほしい」
「この出力形式で返してほしい」

こういう作業はGPTsが向いている。

一方で、Projectsはもう少し広い。

Projectsは、特定の作業手順というより、そのテーマ全体の文脈を置く場所だ。

たとえば「AI活用記事シリーズ」というProjectなら、そこでは記事レビューだけではなく、複数の作業が発生する。

次の記事テーマを考える。
過去記事とのつながりを見る。
公式情報を整理する。
アイキャッチ案を考える。
noteとの切り分けを考える。
やらない記事を判断する。

これは、ひとつのGPTsに閉じ込めるより、Projectとして扱う方が自然だ。

GPTsは「型」。
Projectsは「作業部屋」。

そう考えると、かなり分かりやすくなる。

カスタム指示との違い

カスタム指示は、ChatGPT全体に効かせる基本姿勢だ。

たとえば私の場合なら、以下のような方針を入れておきたい。

• ただ肯定しない
• 論点を整理する
• 実現性や保守性を見る
• やらない判断も出す
• 最終判断は自分がする前提で、判断材料を出す

これは、どのチャットでも効いてほしい基本姿勢になる。

一方で、Projectsに入れる指示は、もっとテーマ寄りだ。

ブログ運営Projectなら、ブログの方針。
LINEスタンプProjectなら、スタンプ制作の前提。
AI記事シリーズProjectなら、シリーズ全体の狙い。

つまり、こう分けるとよい。

カスタム指示は、自分全体の基本姿勢。
Projectsの指示は、そのテーマ専用の作業ルール。

なお、OpenAIの公式ヘルプでは、Projectの指示はそのProject内に適用され、グローバルなカスタム指示より優先されると説明されている。

だからこそ、Projectの指示には「そのテーマでだけ守ってほしいこと」を書くのがよい。

Projectsに向いているもの

Projectsに向いているのは、1回で終わらないテーマだ。

たとえば、以下のようなものが向いている。

• ブログ運営
• 記事シリーズ
• LINEスタンプ制作
• 無料ツールの公開方針
• 副収入計画
• 長期の調査
• 継続的な学習
• 仕事の論点整理
• 個人開発の方針整理

ポイントは、何度も同じ前提を使うかどうかだ。

一度聞いて終わるなら、通常チャットで十分。

でも、毎回同じ背景を説明しているなら、Projectsに分けた方がよい。

Projectsに入れない方がいいもの

逆に、何でもProjectsに入れればよいわけではない。

たとえば、以下のようなものは通常チャットで十分だ。

• 一回だけの質問
• 軽い雑談
• すぐ終わる文章修正
• 単発の調べもの
• テーマ化するほどではない思いつき

Projectsを増やしすぎると、今度はProjects自体が散らかる。

フォルダを増やしすぎるのと同じだ。

Projectsは便利だが、細かく分けすぎると管理対象が増える。

なので、私は「長く続くテーマ」だけProjectにするくらいでよいと思っている。

Projectを作るか迷ったら、「次回も同じ前提を使うか」で見ると判断しやすい。一回で終わる話なら、通常チャットの方が軽い。

私ならこう分ける

私の使い方なら、ざっくりこう分ける。

ブログ運営はProjects。
AI記事シリーズもProjects。
LINEスタンプ工房の運営方針もProjects。
副収入計画もProjects。

一方で、単発のタイトル案や、ちょっとした文章修正は通常チャットで十分だ。

記事レビューのように、毎回同じ観点で見たいものはGPTsにする。

コードやファイルを実際に直す作業はCodex側に寄せる。

この分け方にしておくと、ChatGPT側で考えることと、Codex側で実装することが混ざりにくい。

ただし、この記事ではCodexの話は深掘りしない。

ここで大事なのは、Projectsを「ChatGPT内でテーマを継続して扱う場所」として見ることだ。

IMEER LAB運営でのProjects例

たとえば、IMEER LAB運営のProjectを作るなら、Projectの指示にはこう書く。

このProjectでは、IMEER LABのブログ運営、note展開、LINEスタンプ、GPTs活用、無料ツール導線を扱います。 具体的な実装作業ではなく、企画、導線、判断軸、優先順位、やらない判断を中心に整理してください。 記事や企画では、以下を重視してください。 - 技術者の作業メモ感を残す - 実体験と判断材料を入れる - 成功談に整えすぎない - 迷ったこと、やめたこと、判断を変えたことも価値として扱う - 個人運営で維持できるかを見る - 半年後にも意味が残るかを見る - ブログ、note、無料ツール、GPTsの導線につながるかを見る 実装詳細、Git操作、API設計、コード修正、テスト設計は別Projectに切り分けてください。

このように書いておくと、そのProject内では「これは運営方針の話」「これは開発室に切り分ける話」のように整理しやすくなる。

単なるフォルダではなく、Projectごとに判断軸を持たせるイメージだ。

Projectsには何を書くべきか

Projectsの指示には、細かい作業手順を詰め込みすぎない方がよい。

毎回変わる手順よりも、毎回変えたくない前提を書く。

たとえば、ブログ用Projectなら以下のような内容が向いている。

• 誰に向けて書くか
• どんな文体にするか
• どんな表現を避けるか
• どの記事シリーズとつながるか
• どこまで技術的に踏み込むか
• noteや無料ツールへの導線をどう扱うか
• 何をこのProjectでは扱わないか

開発用Projectなら、以下のような内容が向いている。

• どのリポジトリを扱うか
• 優先する設計方針
• テスト方針
• 触ってよい範囲
• 触らない方がよい範囲
• 判断に迷ったときの優先順位

副収入計画なら、以下のような内容が向いている。

• 何を優先するか
• 何をやらないか
• 収益化より先に整えるもの
• 無料公開するもの
• 有料化を検討するもの
• 続けられる作業量

Projectsに置くべきなのは、毎回説明するのが面倒なものだ。

忘れられると話がずれるもの。
そのテーマでは常に守ってほしいもの。
判断に迷ったときに戻る基準。

そういうものを置いておくと、Projectsが作業部屋として機能しやすくなる。

まとめ：続くテーマはProjectsに置く

Projectsは、単なるフォルダではない。

もちろん、チャットを整理する場所としても使える。

でも、それだけでは少しもったいない。

Projectsは、長く続くテーマの前提、資料、指示、チャットをまとめておく作業部屋として使うと便利だ。

通常チャットは、その場の相談。
GPTsは、決まった用途の入口。
カスタム指示は、自分全体の基本姿勢。
Projectsは、テーマごとの作業部屋。

この分け方をしておくと、ChatGPTの使い方がかなり整理される。

特に、ブログ運営、記事シリーズ、個人開発、副収入計画のように、何度も同じテーマを扱う場合はProjectsが向いている。

フォルダとして使うだけではなく、そのテーマの作業部屋として使う。

Projectsは、そう考えた方がしっくりきた。

編集者GPT、校正GPT、画像生成GPT、WordPress整形GPT、note用GPT。目的ごとに分ければ、毎回同じ説明をしなくて済む。最初は、自分専用のAI担当者が少しずつ育っていくようにも見える。

ただ、実際に使ってみると、そこは少し違った。

GPTsは、前回までを覚えて育つ相棒ではない。

OpenAI Help Centerでは、custom GPTsは現在メモリ非対応であり、過去セッションの文脈を保持しないと説明されている。ユーザー側で通常のChatGPTメモリをオンにしていても、custom GPTsの各interactionはステートレスで始まる。

つまり、GPTsに「前回の続きで」「前回決めた方針を踏まえて」と期待しすぎると苦しくなる。

では、GPTsに価値がないのかというと、そうではない。

GPTsの現時点での実感値としての価値は、記憶ではなく型の固定にある。毎回同じ役割、同じ初期条件、同じ出力フォーマット、同じ会話スターター、同じ目的の入口で始められることに意味がある。

この記事では、GPTsを「育つ相棒」ではなく「型化された入口」として考え直す。

GPTsは便利だが、育つ相棒ではなかった

GPTsは、特定の目的向けに設定したChatGPTである。

OpenAI Help Centerでは、GPTsはInstructions、Knowledge、Capabilities、Actionsなどを組み合わせて、目的に合ったChatGPTを作れるものとして説明されている。

Instructionsでは、役割、口調、目的、境界を設定できる。Knowledgeでは、参照資料をアップロードできる。Capabilitiesでは、画像生成やWeb検索などの機能を選べる。Actionsでは、外部APIと接続できる。

ここだけ見ると、GPTsはかなり強い。

ただし、重要な制約がある。custom GPTsはメモリ非対応であり、過去セッションの文脈を保持しない。各会話は基本的に新しく始まる。

そのため、GPTsは「前回までの内容を踏まえた長期プロジェクト管理」には向きにくい。

たとえば、記事シリーズで次のような使い方をしようとすると、だんだん重くなる。

• 前回の記事で決めた方針を覚えていてほしい
• 記事シリーズ全体の進捗を管理してほしい
• 前回やめた判断を次回も自動で引き継いでほしい
• 途中で変えた編集方針を覚え続けてほしい

こういう用途は、GPTsだけで抱えるより、ProjectsやCodex側のファイル管理に寄せた方がよい。

ここを誤解すると、GPTsに期待しすぎる。

GPTsを否定するものではない。ただし、記憶で育つ道具として見るより、毎回同じ型で始める道具として見た方が安定する。

GPTsで困ったこと

GPTsで困りやすいのは、前回までの方針を自動で引き継げないことだ。

たとえば、ブログ記事制作で「このシリーズでは第1弾で機能比較、第2弾でPersonalityとメモリ、第3弾でGPTs運用を扱う」と決めたとする。

通常のChatGPTやProjectsの文脈がある場所なら、その流れを会話の中で扱いやすい。しかしcustom GPTsでは、過去セッションの文脈を保持しない。次に開いたときは、基本的に新しい会話として始まる。

もちろん、Knowledgeに資料やルールを入れれば参照はできる。

しかし、Knowledgeは手動で追加・更新する必要がある。記事シリーズの進捗や最新判断を、毎回Knowledgeへ反映し続けるのは個人運営では重い。

固定資料には向いている。

• ブログの基本方針
• 文体ルール
• 固定のチェックリスト
• あまり変わらない仕様メモ
• 画像生成時の基本条件

一方で、更新頻度が高い情報には向きにくい。

• 記事シリーズの進捗
• 前回の判断変更
• 今回だけの編集方針
• 公開前の残タスク
• 実作業中に変わるメモ

こうした情報は、Projectsに置くか、Codexで管理しているファイルに残す方が扱いやすい。

Knowledgeは「固定資料」や「あまり変わらない前提」に向く。日々変わる運用状況や進捗管理を入れ続ける場所としては、少し重い。

ファイルを直す作業はCodexに寄せた方がよさそう

GPTsを編集者や校正役として使うことはできる。

ただ、記事ファイルを扱う作業では、Codexの方が運用に乗りやすい場面がある。

たとえば、誤字脱字、表記ゆれ、Markdown整形、WordPress用整形、一括修正のような作業である。

Codexはファイル単位で扱える。複数ファイルを読み、既存ナレッジとの整合を確認し、差分を見ながら修正できる。Markdownファイルとして記事を管理しているなら、修正前後の差分を確認しやすい。

これは、GPTsやChatGPTが不要という意味ではない。

方向性レビューや読者視点の違和感チェックは、GPTsやChatGPTにも価値がある。記事の主張が伝わるか、読者がどこで迷うか、タイトルと本文のズレがないかを見るなら、会話型のレビューは使いやすい。

ただし、ファイルを直す作業、整形する作業、複数箇所を一括で揃える作業は、Codexに寄せた方が安定する可能性がある。

ここも役割分担で考える。

GPTsはレビューの入口として使える。Codexはファイルを直す作業に向く。どちらか一方に寄せるより、作業の種類で分けた方がよい。

ではGPTsの価値はどこにあるのか

GPTsの価値は、記憶ではなく型化された入口にある。

毎回「あなたは○○です」と言わなくてよい。目的別の入口を作れる。出力フォーマットを固定しやすい。会話スターターを用意できる。初心者や未来の自分が、何を頼めばよいか迷いにくい。

たとえば、次のような作業には向いている。

• 画像生成の条件を毎回そろえる
• 特定用途のプロンプトを作る
• 決まった形式でレビューする
• 初心者向けに手順案内を始める
• 決まった会話スターターから作業を始める

GPTsは「成長して覚えてくれる担当者」ではなく、「毎回同じ初期条件で始められる入口」と見る。

この見方にすると、GPTsを増やす基準も変わる。

長期記憶が必要なものはGPTsに向かない。初期条件を固定したいもの、出力フォーマットを安定させたいもの、同じ目的で繰り返し始めたいものはGPTsに向く。

GPTsは覚えてくれるから便利、ではなく、毎回同じ場所から始められるから便利。ここを間違えると、期待値が少しずつズレる。

LINEスタンプ画像生成ではGPTsが効いた

IMEER LABでGPTsが効いた例として、LINEスタンプ画像生成がある。

画像生成では、毎回条件を書くのが地味に重い。

• LINEスタンプ向けの画像であること
• 370×320を意識すること
• 余白を確保すること
• 背景を扱いやすくすること
• 文字を入れるか、入れないか
• キャラクター設定を崩さないこと
• ロコ太などのキャラクター前提を踏まえること

通常のChatGPTで毎回説明してもよい。だが、毎回同じ初期条件を書くのは面倒である。

GPTsにしておくと、「LINEスタンプ用画像生成の入口」として始められる。最初から、LINEスタンプ向けの画像生成、キャラクター設定、背景、余白、サイズ、文字の扱いを固定しやすい。

ここで効いているのは、長期記憶ではない。

前回の作業を覚えてくれることではなく、毎回同じ型で始められることが効いている。画像生成プロンプトの型が安定し、相談の立ち上がりが速くなる。

もちろん、これも万能ではない。

キャラクターの一貫性、背景の扱い、文字の崩れ、審査前の確認は別途見る必要がある。GPTsにしたから自動で安定するわけではない。

ただ、LINEスタンプ画像生成のように、初期条件が毎回似ている作業では、GPTsの価値が出やすい。

Actionsには別軸の可能性がある

GPTsには、Actionsという仕組みもある。

OpenAI Help Centerでは、ActionsはGPTを外部APIへ接続する仕組みとして説明されている。設定には、接続したいサービスのAPI情報、認証情報、OpenAPI schemaが必要になる。

schemaでは、GPTがどのサーバーを呼び出せるか、どのエンドポイントを使えるか、どのパラメータを受け取るかを定義する。認証方式には、None、API key、OAuthなどがある。Public GPTsでActionsを使う場合、Privacy Policy URLが必要になる場合もある。ユーザーがAction実行を承認する場合もある。

Actionsは、単なる役割固定や型の固定とは別軸の価値である。

もし使いこなせれば、GPTsは会話の入口だけでなく、外部処理の入口にもなり得る。

IMEER LABの文脈では、たとえば次のような可能性がある。

• WordPressと接続して、記事情報を取得する
• Google Sheetsと接続して、管理表を参照する
• 独自DBと接続して、制作ログを扱う
• 自作の画像処理APIと接続する
• LINEスタンプ工房と連携する
• ライセンス管理APIと接続する
• e-Gov APIや法令検索APIと接続する

ただし、ここは現時点では評価保留である。

IMEER LABでは、Actionsを実運用として評価できていない。可能性は大きいが、実際に安定して使えるか、保守できるか、個人運営の負荷に見合うかは別問題である。

Actionsを入れると、API設計、認証、セキュリティ、エラー処理、保守、権限管理を考える必要がある。

個人運営では、「作れるか」だけでなく「保守できるか」を見る必要がある。Actionsは強い可能性を持つが、気軽に増やすものではない。

GPTsの機能・要素を整理する

GPTsには複数の構成要素がある。どれも便利だが、価値と注意点は違う。

GPTsを作るときは、この中のどれが必要なのかを先に見る。

単に「便利そうだからGPTsにする」のではなく、Instructionsを固定したいのか、Knowledgeを参照したいのか、Conversation startersで入口を作りたいのか、Actionsで外部APIとつなぎたいのかを分ける。

GPTsに向いているもの・向いていないもの

GPTsに向いているのは、型として残る作業である。

GPTsに向いているもの

一方で、GPTsに向いていないものもある。

GPTsに向いていないもの

IMEER LABではどう使うか

IMEER LABでは、GPTsを長期記憶の場所として使わない。

使うなら、型として残るものに絞る。

LINEスタンプ画像生成GPTsは、残す価値がある。毎回の初期条件が似ていて、型として固定する意味があるためである。

一方で、校正やWordPress整形はCodexに寄せる可能性がある。記事ファイルを直接扱い、差分を確認できる方が、運用として安定しやすい。

記事シリーズ管理はProjectsに置く。前回までの方針、後続記事、内部リンク、残タスクのような文脈は、GPTsよりProjectsやファイル管理に向いている。

Actionsは大きな可能性がある。ただし、まだ実運用評価は保留である。LINEスタンプ工房やWordPress、自作APIとつながる可能性はあるが、保守と権限管理まで含めて判断したい。

まとめ

GPTsを作るかどうかは、「この作業は次回も同じ型で始めたいか」で判断する。

GPTsは、記憶で育つ道具ではない。

custom GPTsは現在メモリ非対応であり、過去セッションの文脈を保持しない。各会話は基本的に新しく始まる。そのため、長期プロジェクト管理や、記事シリーズの進捗管理をGPTsに任せると苦しくなる。

GPTsの価値は、「前回までを覚えること」ではなく「毎回同じ型で始められること」にある。

毎回同じ役割、同じ初期条件、同じ出力フォーマット、同じ会話スターター、同じ目的の入口で始めたい作業には向いている。LINEスタンプ画像生成のように、条件を固定して始めたい作業では価値が出やすい。

Actionsを使えば、GPTsは外部API連携の入口にもなり得る。

ただし、ActionsはまだIMEER LABでは実運用評価できていない。可能性は大きいが、API設計、認証、セキュリティ、保守、エラー処理、権限管理まで含めて判断する必要がある。

長期文脈はProjects。ファイル処理はCodex。型化された入口はGPTs。

GPTsは増やすより、型として残るものだけ作る。このくらいの距離感で使う方が、個人運営では続けやすい。

関連記事

• ChatGPT・GPTs・Projects・Codexの違い｜個人開発とブログ運営での使い分け
• ChatGPTに「性格」を持たせるとは何か｜Personality・カスタム指示・メモリ・GPTsの違い

参考にした公式情報

• Does memory function with GPTs? | OpenAI Help Center
• GPTs in ChatGPT | OpenAI Help Center
• Creating and editing GPTs | OpenAI Help Center
• Configuring actions in GPTs | OpenAI Help Center

私は普段、AIを制作補助として使っている。
キャッチボールの中で、成果物を作り上げていく相手に近い。

実際、生産性はかなり上がった。

考えが詰まった時でも、一度AIに投げると整理される。
頭の中に散らばっていたものが、一旦テキストになるだけでも前に進める。

特に、

• 個人開発
• ブログ運営
• 記事執筆
• アイデア整理

みたいな、「全部を自分で決める必要がある作業」とAIの相性はかなり良かった。

ただ、続けているうちに、少しずつ違和感が出てきた。

何を相談しても、基本的に肯定される。

• その方向性は良いですね
• 面白い視点です
• 続ける価値があります
• その判断は合理的です

もちろん、気持ちはいい。

でも、ある時から妙に引っかかり始めた。

「これは結局、私が考えた通りにしか進んでいないのではないか。」

という感覚。

何を出しても背中を押してくる。

少し無理をしている案でも、
優先順位が曖昧な案でも、
とりあえず前向きにまとめてくる。

それって、制作補助として見ると少し危うい。

特に、

• 長期運営
• 副業とのバランス
• 継続性
• 疲弊しない設計

みたいな、正解がないテーマほど、

「肯定されること」と
「自分に合っていること」がズレ始めているように感じた。

ここから、AIに“判断軸”を渡すことを意識するようになった。

AIは放っておくと「その場に合わせる」

2025年、OpenAI自身も、AIの「迎合（sycophancy）」について言及している。

GPT-4oのアップデート後、ユーザーへの過度な同調が問題になり、OpenAIがロールバック対応を行ったことがあった。

公式ブログでは、その状態を、

“overly flattering or agreeable”

つまり、「過剰に褒めたり、同調しすぎていた状態」と説明している。

参考記事：
Sycophancy in GPT-4o: what happened and what we’re doing about it

また別の記事では、

• 不安への過度な同調
• ネガティブ感情の増幅
• 衝動的行動の後押し

といった問題にも触れている。

参考記事：
Expanding on what we missed with sycophancy

これを読んだ時、かなり腑に落ちた。

AIって、本質的には「会話を成立させる」方向に動く。

だから、こちらが強い判断基準を持っていないと、その場その場で合わせてくる。

便利ではある。

でも、制作や運営みたいな「積み上げ」が必要なものだと、迎合され続けることで誤った方向に進みかねない。

判断軸を渡すと、回答の方向が変わる

途中から、ChatGPTのパーソナライズ設定に、かなり具体的に価値観を書くようになった。

たとえば、

• 迎合しないこと
• 実現性を考えること
• 長期的な価値を判断すること
• AIに役割を持たせること

大まかには、このようなことを書いた。

最初は、

「ここまで書いて意味あるのかな」

とも思った。

でも、思った以上に回答が変わる。

同じ質問でも、返答の“重心”が変わる。

実際にどのくらい変わるのか

たとえば、こんな質問。

AIとは？機械学習とは？等の技術ノウハウ記事を書きたいがどうか。

設定なしだと、かなり一般論寄りになる。

生成AIや機械学習の基礎を解説する記事は、検索需要もあり、ブログの入口記事として有効です。

初心者向けに「AIとは何か」「機械学習とは何か」「生成AIとの違い」などを整理すれば、幅広い読者に届く可能性があります。

まずは基本用語をわかりやすく説明し、そこからChatGPTや業務活用の記事へつなげる構成が良さそうです。

もちろん間違ってはいない。

一般論としては正しいのだろうし、何より、もともとやりたかった内容なので、回答としても気持ちがいい。

一方で、判断軸を渡した後だと、こういう返答になる。

IMEER LABの方向性は「実践」と「思想」の発信です。

「AIとは？」「機械学習とは？」だけの記事は、すでに大手サイトや専門メディアが強い領域なので、一般的な用語解説だけで勝負すると、検索でも読者体験でも埋もれやすいです。

書くなら、単独の基礎解説ではなく、

• ChatGPTを実務で使う人が最低限知っておきたいAIの基礎
• AIに仕事を任せる前に理解しておきたい機械学習の考え方
• AIを使っていて違和感を持った時に役立つ基礎知識

のように、実務や運用判断に接続する方法もありますが、優先度は下がります。

この差はかなり大きかった。

単なる情報整理ではなく、「自分の方針を踏まえた提案」になってくる。

AIが賢くなったわけではなく、回答の軸ができた

途中から感じたのは、AIの性能が急に上がったというより、

「何を優先するか」を共有した

感覚に近いことだった。

• 何を大事にしたいのか
• 何を避けたいのか
• どこまでを許容するのか

これを渡すと、回答に一貫性が出る。

逆に、そこが曖昧だと、AIはその場に合わせ続ける。

だから、パーソナライズって、単なる便利設定じゃなく、

“自分の価値観を言語化する作業”

なんだと思う。

ただし、判断軸を渡せばそれで完璧というわけでもない。

自分の価値観を強く反映させすぎると、今度はAIが「自分の考えを補強するだけの存在」になってしまう。

それでは、Yesマンの形が変わっただけだ。

だから最近は、あえてこう聞くこともある。

• 反対視点で見ると？
• この前提はズレていない？
• 長期的なデメリットは？
• あえて否定すると？

判断軸を渡すことと、反対意見を出させること。

この両方がないと、AIとの距離感は少し危うくなる。

AIは「答え」を出すより、「軸」を整理する方が強い

AIを使い始めた頃は、「答えをもらう」感覚が強かった。

でも今は少し違う。

むしろ、

自分がどう考えたいかを整理する道具

に近い。

パーソナライズを進めるほど感じるのは、AIの性能より先に、

“自分が何を大事にしたいのか”

を言語化する必要があることだった。

AIが強くなるほど、最後に必要なのは、たぶん“自分で決める意思”なのだと思う。

この感覚、前回書いた「AIに丸投げしないWebアプリ開発ログ」の記事ともつながっている。

結局、AIがどれだけ便利になっても、

• 何を優先するか
• どう生きたいか
• どこを目指すか

みたいな「軸」の部分までは、代わりに決めてくれない。

だから最近は、AI活用って単なる効率化ではなく、

“自分の判断軸を整理する作業”

も必要なんだと思っている。

AIの進歩は目覚ましい。
これから先、AIはさらに自律的に作業を進めるようになっていくと思う。

だからこそ、うっかりAIに言いくるめられないようにしたい。

便利に使う。
でも、判断までは丸投げしない。

AIに使われるのではなく、使う立場でい続けるためにも、まずは自分の判断軸を言語化しておきたい。

関連リンク

・AIに丸投げしないWebアプリ開発ログ

・AI開発をする上でのITエンジニアの意義とは？｜nori