AIは「前に話していた件」だと、どうやって分かるのか

先日、Lyqaについて相談に来てくださった方と、普段の仕事の進め方についてお話ししました。

いろいろな話題が出た中で、特に印象に残った質問があります。

「ある場所で話していたことを、あとから別の場所で相談したとき、AIは、それが前の話の続きだとどうやって分かるんですか？」

この質問を聞いて、私はとても興奮しました。

難しい問題を投げかけられたから、というだけではありません。私たちがLyqaで解決したいことを、具体的な仕事の場面として示してくださったからです。

仕事の話は、一つの場所では終わらない

例えば、LINEのグループで冷蔵庫について相談し、相手から商品の写真を送ってもらったとします。

そこでいくつか話したあと、時間が空く。後日、同じ相手とメールで続きを相談することになる。

そのメールには、これまでの経緯がすべて書かれているわけではありません。お互いが覚えている前提で、話が始まることもあります。

ところが、受け取った側が細かい内容を思い出せなければ、以前のメッセージや写真を探し直さなければなりません。

どの商品だったか。何を確認したか。どこまで決まっていたか。

今の質問に答える前に、まず過去の話を取り戻す必要があります。

これは、LINEやメールだけの問題ではありません。仕事の話が複数の場所に分かれ、時間を空けて再開されるときに起こる問題です。

情報が見つかることと、背景が分かることは違う

AIが過去の記録を探せるとしても、それだけで問題が解決するとは限りません。

同じ人とは、複数の案件を話しているかもしれません。同じ会社から、別の担当者が連絡してくることもあります。同じ商品名が出てきても、前回とは違う相談という可能性もあります。

つまり、名前や単語が一致しただけで、話をつなげるわけにはいきません。

必要なのは、今の話を理解するために、どの経緯を参照すべきかを捉えることです。

しかも、以前は正しかった情報が、その後のやり取りで変わっていることもあります。背景を取り戻すには、過去の内容だけでなく、その後の変化にも目を向ける必要があります。

Lyqaが、情報を事前に整理する理由

私たちは、Lyqaで業務情報を事前に整理することを大切にしています。

その目的は、記録をきれいに並べることでも、要約を増やすことでもありません。

次に仕事を進めるとき、今の話に必要な背景を取り出せるようにすることです。

何について話していたのか。どのような経緯があり、何が決まり、何がまだ確認できていないのか。

そうしたつながりを整理しておくことが、仕事を再開する際の手がかりになります。

一方で、何でも自動でつなげればよいわけではありません。別の案件を同じものとして扱えば、かえって誤った判断につながります。

どの記録を根拠にしているのかを確かめられること。つながりが不確かなときには、決めつけずに確認できること。これも、同じくらい重要だと考えています。

具体的な相談が、作る理由を鮮明にしてくれる

開発する側は、どうしても機能や仕組みから説明しがちです。

情報を取り込める。整理できる。検索できる。

でも、相談してくださった方の問いは、その先にありました。

「今、この話をするときに、AIは正しい背景を分かってくれるのか」

その言葉を聞いて、私たちが取り組んでいることと、相手が実際に困っていることが、はっきり重なった感覚がありました。

一つの相談だけで、すべての企業に同じ課題があるとは言えません。それでも、具体的な場面を知ることは、何を作り、何を確かめるべきかを考える大きな手がかりになります。

以前のやり取りを探し直し、頭の中でつなぎ直してから、ようやく目の前の仕事に戻る。

その負担を少しでも減らしたい。

今回の対話は、Lyqaを作る理由を、あらためて実感できた時間でした。

https://lyqa.io/