最初は、ChatGPTだけで何とかしたかった。
中学受験の国語PDFをアップロードして、
本文を読んでもらう。
問題を整理してもらう。
子どもに説明しやすい形にしてもらう。
それができれば、家庭学習はかなり楽になります。
しかも、ChatGPTだけでできるなら、多くの人が再現できます。
本当は、そこを目指していました。
本当は、Codexは使いたくなかった
正直に言うと、本当はCodexは使いたくありませんでした。
技術的に嫌なわけではありません。
自分で使うだけなら、VSCodeとCodexを使った方が速い場面は多いです。
でも、それを前提にしてしまうと、急に話が遠くなります。
会社でも、まだChatGPTのチャットすら使いこなせない人は多いです。
そこにいきなり、
VSCode、Codex、ローカルファイル管理、コード実行、となると、多くの人にとっては、
「Codex？ なにそれおいしいの？」
という話になります。
だから、できるだけChatGPTだけで再現できる形に寄せてきました。
でも、国語PDF解析では、さすがに限界がありました。
「読めているように見える」が一番危ない
ChatGPTは、かなり読めます。
文章の流れをつかむ。
設問の意味を整理する。
子ども向けに説明する。
ここは得意です。
ただ、国語PDFではそこに落とし穴がありました。
国語は、1文字のズレが大きいです。
抜き出し問題なら、1字違えば不正解。
記述問題なら、本文のどの言葉を根拠にしたかが重要。
選択肢問題なら、「本文に書いてあること」と「正しそうに見える一般論」を分ける必要があります。
ところがAIは、自然な文章を作るのが得意です。
読めない部分があると、自然に補ってしまう。
本文にありそうな言葉を入れてしまう。
これが国語では怖い。
必要だったのは、AIにもっと賢く読ませることではありませんでした。
AIが勝手に補わないようにすることでした。
1日かかった作業が、1時間くらいで回り始めた
ChatGPTだけで進めていたときは、1日やっても終わらないことがありました。
PDFを読む。
文字を確認する。
おかしい部分を直す。
もう一度確認する。
本文と設問を整理する。
これを全部チャット上でやると、どうしても重くなります。
AIが弱いからではありません。
作業の置き場所を間違えていたからです。
そこで、VSCode＋Codexを使い始めました。
処理できる部分はコードで回す。
確認が必要な部分だけを、人間とChatGPTで見る。
この形に変えたら、ChatGPTだけで1日かかっていたような作業が、1時間くらいで回るようになりました。
大きかったのは、AIの性能差ではありません。
作業を「会話」から「構造」に移したことです。
ChatGPTの役割を変えた
ChatGPTを使わなくなったわけではありません。
むしろ、使い方がはっきりしました。
ChatGPTに全部やらせるのではなく、
ChatGPTが得意なところに使う。
本文の流れを確認する。
設問の意味を整理する。
子どもに説明しやすい形に直す。
模範解答と子どもの答案を比べる。
ここはChatGPTが強いです。
一方で、同じ処理を大量に繰り返す部分は、VSCode＋Codex側に寄せる。
つまり、表に出すAIと、裏で支えるAIを分けた。
そういうことです。
AIは魔法ではなく、構造で使うもの
最初は、ChatGPTだけで誰でも再現できる形を目指していました。
今でも、それが理想です。
ただ、国語PDFのように、1文字のズレが結果に直結する作業では、チャットだけでは限界がありました。
どこまでを機械的に処理するのか。
どこからをAIに判断させるのか。
どこで人間が確認するのか。
そこを分けないと、AIは簡単に「読めたような顔」をします。
だから今は、VSCode＋Codexで材料を整えたうえで、ChatGPTに読ませる形にしています。
遠回りに見えます。
でも、たぶんこれが近道でした。
AIは魔法ではありません。
読ませる前に、読ませ方を設計する。
国語PDF解析で学んだのは、結局そこでした。
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