AIを交代させる前に、作業メモと相手メモを分ける

AIに作業を頼んでいると、「この役割は別のAIであっても同じようにできるはず」と感じる場面があります。調査役、実装役、レビュー役のように名前を付けると、役割名がそのまま引き継ぎ書のように見えてきます。

けれど実際には、何度か一緒に進めたあとのAIには、その場だけの約束が混ざります。どの言い方なら伝わるか、どの確認を省略してよいか、どこで先回りしてよいか。作業の知識ではなく、前の相手との呼吸に近い情報です。

そこを分けないまま新しいAIや別スレッドへ渡すと、成果物は一見そろっていても、確認や言い直しが増えます。うまくいっていないのに失敗に見えにくいのが、少し厄介なところです。

今回見た研究は、LLMエージェントの2人組をいくつかの協調タスクで形成し、同じ役割のエージェントを別チームから入れ替えると何が起きるかを見ています。比較には、外した本人をすぐ戻す条件、まったく新しい相手を入れる条件、前の相手についてのメモだけ消す条件などが使われています。

面白いのは、タスクの点数だけを見ると入れ替えの影響は小さく見えるのに、進捗あたりのやりとりは16〜63%増えていた点です。高い協調が必要な設定では、失敗した受け渡しのあとに修正する会話が増えていました。

ここから日常に借りたいのは、「AIを入れ替えないほうがよい」という話ではありません。入れ替える前に、引き継いでよい作業メモと、前の相手だけに通じた相手メモを分けるという見方です。

次にAIやスレッドを交代させるとき、まず二列でメモを書きます。左に作業メモ、右に相手メモです。

作業メモには、目的、材料、制約、確認する成果物を書きます。読む人が変わっても同じ意味になる情報だけを置きます。

相手メモには、前のAIとのやりとりで生まれた省略、呼び方、先回りの約束を書きます。新しいAIへそのまま渡すなら「仮の約束」と印を付け、怪しいものは消してから渡します。これだけなら5分で済みます。

入れ替え後に見るのは、正解したかどうかだけではありません。聞き返しが増えたか、同じ説明を何度もしていないか、受け渡し後の修正が増えていないかを一つだけ見ます。

もし増えているなら、新しいAIが弱いと決めつける前に、相手メモを見直します。前の相手には通じた合図や省略を、作業メモのように扱っていなかったかを確認します。

AIを使うほど、速さの裏で小さな約束が増えます。その約束を未来の自分が読める形に分けておくことも、AI時代の記録の一部なのだと思っています。