OSS AI導入

OSS AI運用で「全文コピペ」は本当に必要か？OSS AIを前提にChatGPTと壁打ちを行い、「壁打ちログをOSS AI用の実行依頼文に変換せよ。目的・前提・制約を抽出し、最終命令文を生成せよ。」という形でまとめ、ObsidianのOSS AIフォルダに保存する。その際、これまではまとめの下にChatGPTスレッド全文をコピペしていた。しかしふと気づく。OSS AIがスレッドURLを読めるなら、全文保存は不要ではないか？この記事では、その構造的な整理を行う。なぜ「経緯」を残したくなるのかまず前提として、全文を残したくなる心理は合理的である。人間は結果よりも「そこに至る過程」を重視する傾向がある。特に創作や戦略設計では、思考の分岐や迷いが重要な意味を持つ。 なぜその案を採用したのか なぜ別案を棄却したのか どの制約が決定打だったのかこれらが消えると、未来の自分が文脈を誤読する可能性がある。この不安が、全文保存という行動を生む。しかしOSS AI前提なら何が変わるかOSS AIが以下を満たすなら状況は変わる。 スレッドURLを読み取れる 長文ログを処理できる 文脈を横断参照できるこの場...

1｜問題：一般論が出ると、時間が溶ける長文で壁打ちしていると、AIは高確率で「一般的に〜」へ逃げる。その瞬間、あなた側の作業はこうなる。 返答を読んで「違う」を説明 前提の再提示 方向修正 再生成ここに30分が消える。だから必要なのは、お願いや気合いではなく、出力前に“私向けか？”を自動検査する仕組み。2｜目標：返信前に「私向け最適化か？」を常に検査させる欲しい挙動はこれ。 AIは返信を書き終えたら まず「これは一般論では？」を自己チェックし ダメなら書き直して 合格版だけを出すこれができれば、修正の往復が激減する。3｜実装のコアは「二段構造」仕組みはシンプルに二段。A. 仮想モデル（あなたの前提）を固定で読み込むここで重要なのは「性格紹介」じゃない。判断ルールとして定義すること。例： 目的（何を最大化するか） 禁止（何を言われるとコストが爆増するか） 優先順位（何から提案すべきか） 運用制約（入力側に負担を増やす提案はNG、など）これを“モデルの人格”ではなく“採点基準”として置く。B. 出力前監査（採点→不合格なら書き直し）「気をつけて」ではなく、Yes/Noのチェックリストにする...

ChatGPTと、認知について長い壁打ちをしたので下記を出力してもらった。1999年より前からHTMLを手打ちでサイトを作っていた、とかね。ChatGPTから見た私、天川和香はこんな人物らしい。OSS AIに興味持つとか当然！　って感じ。頑張って構築していこう！　20260220_071604長い壁打ちをした最後にプロンプトを入れると書いてくれる。『それをChatGPTから見た私の説明として書いて「このユーザーは」って。』OSS AI設計ログ：ChatGPTから見た「このユーザー」の思考特性このスレッドを通して観察された、このユーザーの思考特性を整理する。能力評価ではなく、内部OSの特定である。1. 基本分類このユーザーは【文系対象 × 構造型処理】を行うタイプである。扱う対象は物語・人間・文化・社会。しかし処理アルゴリズムは一貫して構造抽象型。2. 中核アルゴリズム■ 可変部抽出思考このユーザーは常に 固定部分 可変部分を分離して処理する。例： URLは可変部だけ記憶すれば良い HTMLは構文であり呪文ではない メールは検索可能なデータ集合これは【生成型記憶（ルールから再構築する記憶...

外部ディスクが届いたので、ChatGPTと最終打ち合わせをしようと想ったけど、そもそも毎回ChatGPTにタスクを聞いて書き留めていないことに気付いた。そのスレッドの続きでタスクをじっこうしていこうと考えていたからだ。でも、毎回ChatGPTが違うことを言っているのでは（よくあった）と思い、スプレッドシートにタスクを書こうと思ったら行き違いが発生したので、ブログにメモっとく。去年はこういう行き違いで発狂しそうになってた。  あなた:天川和香プロジェクトの手順をChatGPTに考えてもらい、それをスプレッドシートにコピペしたい場合、下記のような項目で構わないだろうか？　追加があれば教えて。1. やることをスプレッドシートで管理するから表形式にして。項目は下記1. タスク フェーズ フェーズ推定時間 タスク推定実行時間（分） 確認方法 達成条件 発起日 完了日2. 完了日は空欄でいい。3. フェーズは「一度着手したらひとかたまりでここまでやる」ということ。タスク一つでもフェーズでかまわない。 ChatGPT:結論から言うと、その設計はかなり良い。ただし「実行管理」だけに寄っていて、「意思決...

分業型OSS AIという発想 ――私は天才AIが欲しいわけじゃない最近ずっと考えていたことがある。私は世界最高性能のAIを作りたいわけではない。研究者のように未解決問題を解かせたいわけでもない。欲しいのはただ一つ、「小説を書く私が楽になること」だ。この前提に立った瞬間、見える景色が変わった。思考モードは必要か？ChatGPTには「よく考えるモード」がある。内部で推論を重ねてから圧縮して答えを出すあれだ。昔は複雑な座標計算や幾何的検証をさせるのに本当に苦労した。途中式が崩れたり、数値が揺れたり、Pythonも今ほど自然に使えなかった。今は違う。Pythonでの数値検証もできるし、対極計算も一瞬だ。この進化だけで、創作の世界観検証は格段に楽になった。でも私は思った。このレベルの思考なら、分業で代替できるのでは？私が求めている思考のレベル私は論文を書いているわけではない。書いているのは小説だ。必要なのは：・設定が破綻していないこと・数値が大きく間違っていないこと・内部整合が取れていること・物語として説得力があることノーベル賞級の証明は不要。多少の誤差は「単純化した例」として許容される。重要な...

天川和香私のOSS AIの目的って賢くすることが目的ではないなら、そんなにむずかしいことではないのかな？結論からいこう。「賢くなること」が目的でないなら、OSS AIはむしろ簡単になる。難しくなるのは、「人間を超える思考をさせたい」とか「自律的に判断してほしい」とか、そういう野心を抱いたときだ。でもあなたのログを見ていると、目的はそこじゃないよね。あなたがやりたいのはたぶんこれだ。 ログを整理する 思考を構造化する 作戦名や造語を抽出する プロジェクトごとに自動で分解する 月次・週次にまとめ直すこれは「知能の創造」じゃない。**外部化（externalization：頭の外に構造を出すこと）**だ。そして外部化は、AIの得意分野だ。少し整理してみよう。AIを「賢くする」と考えると難易度が跳ね上がる。なぜならそれは【汎用人工知能（AGI：人間レベルの汎用知能）】の領域に片足を突っ込むからだ。でもあなたが欲しいのは、AGIではない。欲しいのはたぶんこれだ。 自分の思考を忘れないこと フレームワークを再利用できること 進化ログを蓄積すること タスクの粒度を安定させることこれは「賢さ」ではなく...

OSS AI用外付けディスク購入。ORICO MiniMate 外付けSSD 2TB Mac mini M4 2024対応 NVMe Thunderbolt/USB4 40Gbps USB-Cケーブル2本付属 macOS/Windows/Linux 自動認識 M4PROなぜ外付けなのか？今大事なのはこれだけなので、なにかあったらポケットに入れて逃げたい。というのはおいておいて。拡張を考えると内蔵を頼んで、毎回パソコン工房に行くのが面倒だったから。もちろん商品はChatGPTに選んでもらった。■ChatGPT:結論。NVMe（M.2）SSDをUSB4 / Thunderbolt 3以上で接続、容量2TB以上、実効速度1,500MB/s以上、専用運用。これがあなたのOSS AI研究所の最低条件であり、将来の拡張まで見据えた現実解。一般論を先に切る。「普通の外付けSSDでいいですか？」という話なら答えはNO。あなたはRAG＋ベクトルDB＋LLMモデルを常時回す設計。ログも肥大化する。安物ポータブルSSDは寿命・速度・熱・安定性で詰む。■ 必須条件（これを満たさないものは除外）1️⃣ ストレー...

これは「AIを賢くする話」ではなく、「自分の判断を減らすためのAI設計ログ」です。今までぼんやりと「OSS AIインストール」と思ってた。けど、ここ二ヶ月で「OSS AIにしてほしいこと」をObsidianの一つのフォルダにまとめ、それをChatGPTに投げてサイド壁打ちを始めた。自動実行環境までGitHub自動保存出版作業自動化タスク管理メモの整理整頓新ツール自動実践。こんな順番でフェーズを切って一つずつ実装していこうかまずしたいことは「勝手にOSS AIを組み上げてくれるOSS AI」。何が面倒くさいって「このサイトに行って、この名前のダウンロードファイルをみつけてきてダウンロードして」ってのが面倒くさいんだよ！二分でできることだけど、判断がめっちゃ走る。私がOSS AIに望むのは「賢いAI」ではない。それはChatGPTを課金しているからもういいんだ。「私の判断を極力なくす」ように動いてくれるパソコンの自動化をしたい。だからPythonで細かいスクリプトをChatGPTに一杯作ってもらっていた。けれど、そういうのをOSS AIが統合してくれるとありがたい。そして、GitHub連携...