みんな大好きチャッピーちゃんにも、ちょっと苦手なことがある
普段からみなさんもChatGPT、通称「チャッピーちゃん」に、調べ物から文章作成、プログラムの相談まで、いろいろな仕事を手伝ってもらっていると思います。
私自身は有料プランを利用しているので、日常的な利用で大きな不自由を感じることはありません。もっとも、使っていると利用上限に当たることはありますが……。ただこれは私が使っているプランでの体験で、上限や利用できる機能はプランや時期によって変わります。
これからAIを使い始める人に「まずは無料プランから試してみませんか」とお薦めすることを考えたとき、少し気になることがありました。
普通に質問して回答を得るだけなら、無料プランでも十分に役立ちます。けれど、AIを継続して仕事に活用していくなら、それだけでは少しもったいないと思っています。
例えば、GitHubのリポジトリのようなAIの外にある場所へ、過去の議論や技術的な判断、運用上の知見を蓄積しておく。必要に応じてAIに参照してもらい、新たに得られた知見や判断の経緯を、またそこへ書き戻してもらう。
私は、AIを使う人が知識を蓄積し、次の仕事に再利用する仕組みを持ち、自分で使いこなすことが、これからAIを有効に活用するうえで大切なスキルになると考えています。
といっても、RAGやグラウンディングといった高度な技術を導入しよう、という話ではありません。むしろ最初からそんな話を持ち出すと、AIを使い始めるハードルをますます上げてしまう気がします。
過去に何を調べ、何を考え、どうしてその結論に至ったのか。それを記録して、次に必要になったときに取り出せるようにする。たったそれだけのことです。
最近はAIの利用をお薦めするときにも、単にチャットで質問するだけではなく、知識を蓄積して再利用する仕組みも最初から一緒に試してみませんか、と話すようになりました。
もちろん、その仕組みがなくてもAIとのチャットは成り立ちます。ただ、過去に何を検討し、なぜその判断に至ったのかまでAIに渡せれば、毎回一から説明する必要が減ります。一般論として正しいけれど、自分たちの環境や事情には合わない回答を減らせる可能性もあります。
AIのモデルは同じでも、AIに渡せる材料が変われば、返ってくる回答は当然変わります。難しい技術を覚える前に、まず自分たちの知識を残し、次の会話で使えるようにする。たったそれだけで、AIから得られる回答の質はもう一段上がるのではないかと思っています。
ChatGPTの無料プランでは、GitHub連携の提供状況や使える操作も異なります。少なくとも私が試している使い方では、過去の記録を読ませるだけでなく、調査結果をGitHubへ継続して書き戻す運用を無料のChatGPTだけで無理なく続けるのは難しそうだと感じています。
私自身はChatGPTを有料プランで利用しているため、すでにそうした運用を試せています。ただ、今からAIを使い始める人に「有料サービスが必須だよ」と伝えるのも違う気がします。
そんな中で興味を持ったのが、MetaのAIエージェント「Muse」です。
無料で利用できる範囲でも、GitHubへの記録を含めた知識の蓄積と再利用を試せるのではないか。
それが、使い始めた大きな理由でした。
もう一つのAIを持つという選択肢
すでにChatGPTやClaudeなど、何かしらのAIサービスに課金している人も多いと思います。私も普段からチャッピーちゃんのお世話になっていますし、今さら別のAIへ全面的に乗り換えようとは考えていません。
ただ、複数のAIサービスに課金するとなると、毎月の負担もそれなりになります。そこで気になったのがMuseの無料枠です。
少し大げさかもしれませんが、MuseはメインのAIとは別に、気軽に立ち寄れる場所、いわば「AIのサードプレイス」のような存在にならないでしょうか。
スターバックスが提唱したサードプレイスは、家庭でも職場でもない第三の居場所という考え方です。それとまったく同じではありませんが、普段使っているAIとは違う場所で、別の仕事を任せてみる感覚は少し似ている気がします。
例えば、普段の相談や文章作成はチャッピーちゃんにお願いしながら、毎日の脆弱性調査のような継続的な仕事はMuseに任せてみる。そして、その結果をGitHubに残しておけば、どちらのAIからでも参照できるようになります。
AIをもう一つ契約するのではなく、今使っているAIを中心に据えたまま、無料で使える別のAIの可能性を探ってみる。そんな使い方も悪くないと思っています。
GitHubに書き戻せることが面白い
Museで特に興味を持ったのが、GitHubとの連携です。
GitHubはソフトウェアのソースコードを管理するサービスですが、Markdown形式の文書なども管理できます。私自身、GitHubを単なるソースコードの保管場所としてだけでなく、AIとの議論や技術的な判断、運用上の知見を蓄積する場所としても使っています。
ChatGPTにもGitHub連携があり、許可したリポジトリの内容を取得して質問に答えてもらえます。もちろん、利用できる機能や操作はプラン、製品画面、連携方法で変わります。私が今回試した範囲では、GitHubへの書き戻しを含む継続運用を、無料のChatGPTだけではうまく実現できませんでした。
Museでは、私の環境でGitHubへの記録を含めた使い方を試しています。例えば、何かを調べてもらって結果を整理し、GitHubに保存させる。翌日には前日の記録を読み込んで続きを調査する。こうした流れを作れれば、AIとの会話が終わるたびに知見が埋もれてしまうのを防げます。
さらに、GitHubなら変更履歴も残ります。どの情報が追加され、判断がどう変わったのかをあとから確認できます。
AIに覚えておいてもらうだけではなく、AIが忘れても困らない場所に記録を残しておく。人間も必要なときに、あとから見に行けるように。
今回の使い方で大切にしたいのは、そこです。
新しいチャットを意識しなくてよい？
ChatGPTやClaudeでは、長く利用していると新しいチャットを作ったり、以前の会話を参照させたりすることがあります。AIには一度に扱える情報量、いわゆるコンテキストの制限があるためです。
最近はメモリ機能や過去の会話を参照する仕組みも充実してきましたが、長期間にわたる仕事では、以前の経緯が十分に引き継がれないこともあります。
Museは継続的な利用を前提としたAIエージェントとして提供されていて、毎回新しいチャットを意識せずに仕事を任せられるところにも魅力を感じています。とはいえ、過去の会話を無制限に記憶できるわけではありません。
そこで私は、一時的なメモリや作業の経緯、重要な判断などを定期的にGitHubへ書き出し、必要に応じて読み直す使い方を試しています。AIの内部記憶だけに頼らず、外部に保存した記録でコンテキストの継続性を補うわけです。
この仕組みなら、仮にAIが以前のやり取りを忘れてしまっても、GitHub上の記録から経緯を取り戻せる可能性があります。特別に新しい仕組みではありませんが、日常的な運用は無料で続けられるなら、なかなか面白いと思っています。
最初に任せたのは、毎日の脆弱性調査
では、実際に何を任せるのか。私が最初に選んだのは、現在利用しているソフトウェア基盤の脆弱性調査です。昨今の事情を考えると、脆弱性情報に定期的にキャッチアップすることは重要だと思っています。
わたしたちはNextcloud、Headscale、Bitwarden、RustDeskなど、複数のソフトウェアを業務基盤として利用しています。特にインターネットから利用しているため、新しい脆弱性が発見されたり、修正バージョンが公開されたりする動きを継続的に追う必要があります。
とはいえ、毎日すべての製品のリリース情報やセキュリティ情報を確認するのは、それなりに手間がかかります。そこでMuseに毎日の調査を任せてみることにしました。
求めているのは、脆弱性情報を大量に集めることではありません。現在利用している環境に関係する問題なのか、実際に影響を受ける可能性があるのか、対応を急ぐ必要があるのか。最終的には「通常運用を継続する」「早めにアップデートする」「緊急で対応する」「一時的に外部公開を停止する」といった判断につながる情報を整理してもらいたいと考えています。
もちろん、AIの調査結果を無条件に信用するつもりはありません。脆弱性が存在することと、わたしたちの環境で実際に影響を受けることは別の話です。重要な判断では、公式のセキュリティ情報やリリースノートなど一次情報を確認する必要があります。
実際にアップデートしたり、外部公開を止めたりする判断は人間が行い、AIにはその判断に必要な情報の収集と整理を任せるつもりです。
それでも、毎日の情報収集と一次的な整理を任せられれば、負担を減らせるのではないかと期待しています。調査結果と過去の判断をGitHubへ蓄積しておけば、前回までの経緯を踏まえた継続的な確認にもつなげられそうです。
調べた内容を記録するときも、何でも残せばよいわけではありません。認証情報やお客さんの情報など、リポジトリに残すべきでないものは分けて扱う必要があります。
まだ使い始めたばかりなので、どの程度実用になるのかはこれから確かめていくところです。
無料だけれど、クレジットカードの登録には少し身構えた
ひとつ気になったのは、Museの利用を始める際に、クレジットカードの登録を求められたことです。画面では年齢確認のためと説明されていました。
アメリカではこうした方法も珍しくないのかもしれませんが、日本でクレジットカードの登録を求められると、どうしても決済手段を登録する、つまりお金を支払える状態にするための手続きという印象を受けます。
年齢確認のためにクレジットカードを利用することと、実際に料金が発生することは別の話です。ただ、カードを登録する以上、無料で使える範囲がどこまでなのか、どのような場合に課金が発生するのかは確認しておきたいところです。
AIサービスの料金体系や利用制限は変わる可能性があります。Metaの公式案内でも、Museは無料で利用できる一方、利用上限があり、追加利用には有料プランか上限の回復を待つ方法が示されています。私が使い始めたときの登録画面や無料枠が、今後も同じとは限りません。
それでも、無料で使える範囲で実務にどこまで利用できるのか、今のうちに確かめておく価値はあると思っています。
巨大IT企業のサービスでも、少し保険をかけておきたい
Museは、今後も継続して利用するつもりです。Metaほどの巨大IT企業が提供するサービスだから信用できない、という話ではありません。便利なサービスは積極的に使いたいと考えています。
ただし、巨大IT企業のサービスであっても、将来にわたって同じ条件で利用できる保証はありません。無料枠が縮小されたり、仕様が変わったり、場合によってはサービス自体が終了したりすることも考えられます。これはMuseに限らず、ChatGPTやClaudeなど、ほかのAIサービスでも同じです。
だからといって、将来が心配だから利用しないというのでは、便利な技術を活用できません。
サービスは積極的に使う。ただし、そこで蓄積した知識や判断の経緯まで、すべて預けきらない。
そこで、Museとのやり取りで得られた知見や作業の経緯を、定期的にGitHubへ書き出しておくことにしました。仮に将来Museが使えなくなったとしても、それまでの記録は残ります。ChatGPTやClaude、あるいは今後登場する別のAIに引き継ぐこともできるでしょう。
もちろん、GitHubもまた巨大IT企業が提供するサービスです。ただ、Gitで管理されたリポジトリなら、ローカルに複製したり、別のサービスへ移したりできます。
サービスは借りても、そこで積み上げた知識は自分たちで持っておく。
大げさな話ではありませんが、ちょっとした保険のつもりです。
今回の仕組みでは、GitHubに記録を残すことは単なるバックアップでもありません。普段はAIが過去の経緯を引き継ぐための外部記憶として使え、いざというときには別のAIへ移るための材料にもなります。日常の利便性を高める仕組みが、将来への備えにもなるわけです。
AIは一つに決めなくてもいい
AIサービスが増えてくると、どれが一番優秀なのか、どれに課金するのが得なのかを比較したくなります。毎月の利用料金を考えれば、どれか一つを選ぶ必要があるかもしれません。
ただ、使うAIまで一つに決める必要はないと思っています。日常的な相談や文章作成は使い慣れた有料AIに任せる。別のAIには、無料枠でできる範囲の継続的な仕事を任せてみる。そして、そこで得られた知識や判断は共通の場所に残しておく。
こうした使い分けなら、毎月の支出を大きく増やさずに、複数のAIの可能性を探ることができます。
AIは一つに決めなくていい。でも、AIごとに知識が分断されるのは避けたい。
今のところ、そんな使い方が自分には合っているように思います。
まずは、無料で使えるうちに試してみる
今回のMuseも、まだ使い始めたばかりです。毎日の脆弱性調査がどの程度役立つのか、長期的にコンテキストを引き継げるのか、GitHubへの記録を無理なく続けられるのか。確認したいことはまだあります。
それでも、最初から完璧な仕組みを作るつもりはありません。まずは毎日の脆弱性調査という、比較的範囲のはっきりした仕事から試してみようと思います。
将来、Museの無料枠が縮小されたり、有料でなければ実用にならなくなったりするかもしれません。そのときは、そのときで利用を続けるかどうか考えればよいと思っています。GitHubに知識や判断の経緯が残っていれば、別のAIへ引き継ぐという選択肢もあります。
これからAIを使う人にも、チャットで質問するだけでなく、知識を残して次に使うところまで、最初から少しずつ試してみてほしいと思っています。高度な仕組みを導入しなくても、調べたことや判断の理由をMarkdownで記録し、次の仕事で取り出せる場所に置くところから始められます。
いつか無料では使い物にならなくなるかもしれない。それなら、無料で使える今のうちに、どこまでできるのか確かめておきたい。
そんな動機で、Museを使い始めました。