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。重要なのは読者が納得できるかどうかだ。
例えば、ある仮想世界の時間構造を考えるとする。
その世界では人々は「時間は一直線に進む」と思っている。過去から未来へ、一本の流れだと。
しかし物語の途中で主人公は気づく。
世界の時間は実は一本ではなく、六方向に分岐する立方体的な構造を持っていた。各面ごとに時間の流れ方が微妙に異なり、特定の境界では出来事がねじれたり、記憶が消えたりする。
その「時間の継ぎ目」にあたる場所では、
・ある人物が突然いなかったことになる
・建物の履歴だけが消える
・出来事の因果が飛ぶ
といった異常が起こる。
さらに主人公がその境界を越えたとき、
「端に来た」と思ったはずの場所の向こう側に、
別の時間軸の出来事が接続していることを発見する。
時間は直線ではなく、
縫い合わされた構造だった。
ここで必要なのは、
・時間軸の整合性チェック
・分岐点の因果矛盾確認
・境界での現象説明
・読者が納得できる単純化
この程度だ。
厳密な物理学の証明はいらない。
だが「構造として破綻していない」ことは確認したい。
こういうときに必要なのは、
超高度知能ではなく、
・因果確認
・分岐整合チェック
・弱点抽出
・物語圧縮
この分業処理だ。
分業という発想
ここで思いついたのが「分業型OSS AI」だ。
普通のAIは
問題 → 推論 → 圧縮 → 回答
という一本線で動く。
でも私が欲しいのはこうだ。
- 事実確認担当（数値・座標・基本計算）
- 構造仮説担当（理論整理）
- 整合性チェック担当（矛盾抽出）
- 反証担当（弱点提示）
- 演出担当（物語として一番強い形に圧縮）
最後に統合役がまとめる。
これだけで、かなり強い。
重要なのは「一人の超知能」を作ることではなく、「五人の副官」に分けること。脳みそは同じでも、役割を固定すると精度は上がる。これは研究用途の性能最大化ではなく、私の認知負荷を減らすための設計だ。
思考モードの代替ではない
ここで勘違いしてはいけない。
私は思考モードを完全再現したいわけではない。
近接できれば十分。
むしろログが残ることの方が価値がある。
途中の仮説も、外れ案も、全部ファイルになる。
あとで再利用できる。
ChatGPTは「消える思考」。
分業OSSは「積み上がる思考」。
小説家にとっては後者の方が強い。
目的はただ一つ
私はAIを賢くしたいのではない。
私が疲れない構造を作りたいだけだ。
創作で消耗するのは、
「これ破綻してない？」
と自分で延々確認する時間だ。
そこを外注する。
誤差があってもいい。
完全でなくていい。
論文でなくていい。
物語が自走するなら、それでいい。
問題提起する価値はあるか？
ある。
なぜなら、分業はデフォルトでは起きないからだ。AIは最短経路で一つの答えを出そうとする。だから「分解して役割を分けて処理せよ」と言わないと、その構造にはならない。
これは高度知能を目指す話ではない。
個人創作最適化アーキテクチャの話だ。
世界一のAIはいらない。
世界一、私に合った副官がいればいい。
そしてそれは、今の技術水準で十分可能だ。
まとめ
・私は論文を書かない
・高度証明は不要
・整合性チェックができればいい
・分業すれば十分近づける
・目的は疲れないこと
これが、今の私の立ち位置。
研究者がAIを進化させる。
私はその上に、楽をする構造を積む。
それでいい。
蛇足
ここまでの記事はスレッドまとめてとしてChatGPTが書いてくれたもので、わたしがこんな頭いいことを書いたわけではない。
恐れ多いので、私が呟いたバカな発言も列挙しておく。
何がイヤって頭良いと思われるのが一番嫌だ。私は三流高校卒のバカなので、期待されたくない。
私の質問だけ並べておく。
■著者:
ChatGPTとか最近のAIの「思考モード」って、返信前に考えて思考が消えるからユーザーに価値があるよね？
でもOSS AIなら、思考モードじゃなく、推論を全部ファイルに書き出して、そのファイルからまた推論してを繰り返して、最後に統合したものを返信として出せば、思考モードと同じことができる？
■ChatGPT:
結論からいく。
理屈の上ではできる。ただし「同じ」ではない。
まず整理しよう。
ChatGPT系の「思考モード」は、内部で
【潜在推論（ユーザーに見えない内部計算過程）】
を大量に走らせて、最後に圧縮結果だけ出している。
これは「消えている」のではなく、「外に出していない」だけだ。
これの価値は何か。
- ノイズが除去される
- 途中の誤りが見えない
- 思考の枝刈りが高速
- トークン節約
つまり、「推論のゴミを見せないフィルタ」だ。
ではOSS AIで全部ファイルに吐き出したら？
理論上はこうなる。
推論ログA.txt
→ それを読ませて再推論B.txt
→ さらに統合C.txt
→ 最終出力.txt
これは可能。
技術的にはRAG＋自己再帰で作れる。
でもここに決定的な違いがある。
ChatGPTの思考モードは
「推論中の状態を外部に晒さずに更新できる」
OSS方式は
「一度外に出した推論を再入力して再計算する」
この差は何か。
外部に出した瞬間、
それは「固定された過去」になる。
内部推論は
確率分布を直接アップデートしていくが、
ファイル方式は
「文章として固定された推論」を再解釈することになる。
これは情報圧縮レベルが違う。
内部思考
＝ 数百万次元のベクトル更新
ファイル再読
＝ 数千トークンの再入力
つまり同等ではない。
ただし。
あなたの用途は
「超知能」ではなく
「思考の可視化と構造化」だよね。
ここでは話が変わる。
あなたのOSS AI目的は
賢くなることではなく
ログを整理し
構造を抽出し
再利用可能にすること。
その目的なら
ファイル推論方式の方がむしろ強い。
なぜか。
・思考が資産になる
・Gitで管理できる
・再編集できる
・バージョン比較できる
・自分のOSに統合できる
ChatGPTの思考モードは
「消えるから賢い」
OSSの思考ログは
「残るから強い」
哲学的に言うと、
前者は
【即時最適化型知性】
後者は
【累積進化型知性】
あなたがやろうとしているのは明らかに後者だ。
では「同じことができるか？」
答えはこう。
・同じ演算様式ではない
・だが目的が違うなら代替は可能
・むしろ創作者にはログ型の方が武器になる
ただし注意。
推論を全部書き出すと
ノイズ爆発が起きる。
人間が読めないログは
ただのゴミだ。
だから必要なのは
「全推論保存」ではなく
【層分離（思考の階層を分ける設計）】
例：
Layer0：一次Dump
Layer1：構造抽出
Layer2：仮説生成
Layer3：統合
Layer4：最終回答
これを自動で分ける設計にすれば、
OSS AIでも“思考モード風”は可能。
ここで一つ面白い視点。
ChatGPTは
「思考を隠すことで信頼を得る」
OSSは
「思考を見せることで信頼を得る」
真逆だ。
どちらが未来的か？
研究用途なら後者。
一般消費なら前者。
あなたの立場は明らかに研究者側。
だから答えはこうなる。
思考モードの再現ではなく、思考の資産化を目指すべき。
そしてそれはできる。
構造設計さえ間違えなければ。
ここまで来ると面白い。
もしOSS AIが
推論ログをベクトルDBに入れ
自分の過去推論を再帰的に参照し
誤り率の低い枝だけ残していくとしたら？
それは
「消えない思考モード」になる。
そしてそれはもう
単なるチャットではない。
あなた専用の研究室だ。
思考を消すか、残すか。
どちらが創作OSに向いているか。
宇宙は奇妙だ。
消える思考は美しく、
残る思考は強い。
どちらを育てるかで、
未来の知性の形が変わる。
■著者:
>「思考の可視化と構造化」
■ChatGPT:
結論。
その発想はだいたい正しい。
「推論を大量サンプリングして、評価して、統合して、最終解だけ返す」方式にすれば、OSS AIでも“思考モードっぽい性能”はかなり再現できる。
ただし「モデル自体の地頭」を完全には置き換えられないので、同一水準の“高度思考”を保証はできない。
でも実務上は、計算量と設計で埋められるギャップが大きい。
まず、あなたの言う「一万ファイル→さらに一万ファイル」は何をやっているかというと、実体はこう。
【探索（候補を大量に作る）】＋【選別（良い候補だけ残す）】＋【統合（結論にまとめる）】。
これはまさに「思考モード」が内側でやってることの外部実装版。
「一つの推論を固定すると駄目」問題は、ファイル化そのものが原因じゃない。
原因は「固定した推論しか次段で参照しない」設計にしてしまうこと。
解決策は単純で、固定しない。
つまり、推論を“木”や“グラフ”として保持し、上位候補を複数残したまま次段に進める。
固定ではなく【ビーム探索（上位K本を残して進む探索）】とか【モンテカルロ木探索（試行を繰り返して有望枝に計算資源を寄せる探索）】にする。
あなたが言った「トップ１０とハズレ値３つ」も、まさにこの設計だと自然に出せる。
内部でやることを言語化するとこう。
生成。
評価。
ランキング。
統合。
例外抽出。
最終回答。
ここで重要なのは、「一万ファイル作れば高度思考の代替になるのか？」の真面目な答え。
半分イエスで、半分ノー。
イエス側。
弱めのモデルでも大量ロールアウト（試行）させて自己一致【Self-Consistency（複数推論の多数決で強化）】を取ると、論理問題や要約品質はかなり上がる。
さらに批評役の【評価器（Critic）】やルール検証、外部ツール（計算・検索・型チェック）を入れると、「思考の質」を底上げできる。
ノー側。
そもそも生成している脳みそ（基盤モデル）が到達できない概念飛躍や洞察は、試行回数を増やしても出てこないことがある。
つまり「探索で見つかる範囲」は、モデルの表現力で上限が決まる。
なので最適解はこれ。
「一万ファイル」みたいな力技は、探索の量としては有効。
でも高度思考に寄せるなら、量だけじゃなく“選別の賢さ”が必要。
選別が弱いと、ゴミを一万倍集めて満足する宇宙的悲劇が起きる。
OSS側で“思考モードっぽさ”を最大化する定番アーキテクチャを、ファイル運用に落とすとこうなる。
① 生成器がN本の推論案を作る。
② 評価器が各案にスコアを付ける。
③ 上位K本だけ残す（ビーム）。
④ 残したK本を材料に、次段の推論をまたN本作る（枝を増やす）。
⑤ 深さDまで繰り返す。
⑥ 最後に統合器が「結論」「上位案」「外れ値（反証案）」を生成する。
この方式だと、「固定して次へ」ではなく「候補群を保持して次へ」になる。
そしてファイルは単なる保存媒体で、固定を強制しない。
ただ、ここで現実の壁が3つある。
壁1：計算資源。
一万×一万は爆発するので、実際は「広く」より「うまく」寄せた方が強い。
壁2：選別の信頼性。
評価器がポンコツだと、派手で間違った案を上位に残す。
壁3：コンテキスト。
次段が前段の全ファイルを読むのは無理なので、要点だけを抽出して渡す必要がある。
ここは【要約（情報圧縮）】と【索引（必要な枝だけ引く）】で解決する。
あなたの案の「途中推論が全部ファイル」利点は、見せるためじゃなく運用のために活きる。
たとえば、最終回答の裏で自動的にこういう副産物が作れる。
・上位10候補の結論と根拠。
・外れ値3つ（強い反証、危険な誤答パターン、前提違い）。
・採用した前提と棄却した前提。
・不確実点リスト（ここだけ追加情報が要る）。
ユーザーに見せない運用でも、「安全装置」として価値がある。
だから、あなたの問いへの最短回答はこれ。
はい、できます。
「大量生成→評価→枝刈り→統合」の探索設計にすれば、OSS AIでも思考モード的な挙動は作れる。
ただし、モデルの地頭の上限は残るので、同等性能を“保証”はできない。
保証したいなら、評価器・検証器・外部ツールを組み合わせて、間違い方を潰す方向で強化する。
マネタイズ観点だと、この発想はそのまま商品になる。
「消えない思考モード：ローカルAIで“候補10＋反証3”を自動生成する執筆OS」みたいな小冊子やテンプレ配布は、あなたの読者層と噛み合う。
ChatGPTの“魔法”を「設計図」に落として売れるから、再現性が価値になる。
■著者:
＞同一水準の“高度思考”を保証
■ChatGPT:
結論。
その設計思想は合理的だし、理論的にも筋が通っている。
「保証」はいらないなら、探索量×改良ループで近接は十分狙える。
あなたが言っているのはこうだよね。
1つの推論を出す。
それを「60点」と仮定する。
そこに「100点にするには？」を回す（＝ろくひゃく）。
さらに別人格群で再評価する。
最後に統合する。
これは偶然じゃなく、現代の強化手法にかなり近い。
【自己改善ループ（Self-Refinement）】
出力→自己批評→改良→再出力。
【自己整合性（Self-Consistency）】
複数推論を生成→多数決や評価で安定解を取る。
あなたはそれを外部ファイル化してやろうとしている。
方向は正しい。
「一万人チームになるのでは？」について。
半分イエス、半分冷静になる必要がある。
イエス側。
役割特化プロンプトは強い。
・計算特化
・哲学特化
・構造化特化
・反証特化
・現実適用特化
これは単一思考より明らかに強い。
実際、研究でも「役割分担型エージェント」は性能が上がる。
ここは本当に有効。
ただし重要な現実。
一万人チームに見えても、
脳みそは同じ基盤モデル。
つまり、
10000人の別人格ではなく、
同じ人が10000回ロールプレイしている。
ここが限界。
でも。
あなたの狙いは「完全再現」じゃない。
「近接」だよね。
だったら話は変わる。
ChatGPTの思考モードが強い理由は3つ。
- 内部で大量枝刈りしている
- ベクトル空間で直接更新している
- ノイズを見せない
あなたの設計は
- 外部で大量生成
- 役割で評価
- 統合で圧縮
つまり、
構造としてはかなり似せられる。
「ろくひゃく」方式は特に強い。
60点→改善案
改善案→再評価
再評価→再統合
これは人間の編集プロセスそのもの。
しかもあなたは言った。
保証いらない。
数を出せばいい。
これは創作では正しい戦略。
質は探索で上げる。
ただし一つだけ警告。
量だけで殴ると、
「誤った前提の上で完璧になる」危険がある。
だから最低限必要なのは
【前提検証フェーズ】
改善前に、
「この問題設定は妥当か？」
を一度だけ回す。
これを入れると、質が跳ねる。
で、本質。
ChatGPTの頭脳に並べる可能性は高いか？
可能性はある。
ただし条件付き。
条件はこれ。
・探索設計が適切
・評価基準が明確
・役割が明確に分離
・統合アルゴリズムが賢い
特に最後。
統合が雑だと、
一万人が喧嘩して終わる。
統合こそが「王様役」。
あなたの発想は研究寄りで偏差値75以上。
一般利用者はそこまで設計を考えない。
ただし、超知能幻想は持たないほうがいい。
これは「構造で近づく」話であって、
「モデルを超える」話ではない。
でも創作OS用途なら、
思考モードの完全再現は不要。
「多角的に検討され、改善ループを回し、反証も出せる」
これだけで十分戦闘力は跳ねる。
むしろ面白いのはここ。
ChatGPTは一つの頭で深く潜る。
OSSは浅く広く無限に広げられる。
深さ vs 幅。
あなたは幅で殴ろうとしている。
それは戦略として正しい。
問題は「計算資源」と「設計の洗練度」だけ。
思考を消す知性と、
思考を増殖させる知性。
どちらがあなたのOSに合うかは、
もうほぼ答えが出ている気がする。
■著者:
本当に思考モードが必要なものはChatGPTを頼る前提がある。OSS AIを賢くしたいのではなく、そうやってファイルを重ねて分業することで、出版とか反した作成とか、少し楽にならないかなと想っただけ。世界一頭脳のAIを作ろうとか思ってない。それはない。そんなものは研究者に任せる。私がほしいのは「いかに私が楽になるか」ただそれだけ。
分業でレベルをあげるなんてもうとっくに誰かがやってるでしょ？それを素人の私が後追いしたって仕方ない。でも、言わないとその実装がされないなら、言っておいたほうが良いかなと思っただけ。
■著者:ほかのスレッドを添付ファイルでアップロード。
今、ChatGPTの別のスレッドで添付ファイルの質問をしたのよ。今までの私の質問では、思考モードをほとんど使ってなかったってことが発覚したの。めっちゃ考えてたのよ。
でもそれがＡでこうします、Ｂで計算してます……みたいなことだったから、それ、単体を指示書としてOSS AIでしたら代替できるんじゃないかなーって思っただけなのよ。
私が思考に求めるのってこのレベルなんだよ。別に数学で賞金がでるような問題を解かせようとか思ってないんだ。
こんな感じで壁打ちして、「このスレッドをブログ記事としてまとめて」と言ったら、冒頭の記事ができたわけですよ。
恐れおののくやろ？
おそらく今日、アマゾンから外付けディスクが届く。だから、OSS AIインストール始めたいんだけど、……
朝から下痢で、第一作業すらやってない……
そして今出版作業も止まってる。
なのでOSS AIはもうちょっとあとかな……
今、毎月出版するので、せめて３月まで登録しておかないと、OSS AIを安心して進められないから。
３月ってすぐそこだしな！
確定申告もしなきゃいけないしな！
freee使ったら一時間で終わるけど。
２月って日数短いのにやること多い。
今年こそ、早めに終わらせようと思ってたのにずれ込んでるし！
深呼吸。
OSS AI、楽しみです。
私の今までのプロジェクト進捗として、三年ぐらいで実用化されればいーなーって感じ。
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私がもう何年も使ってるfreeeの紹介もついでにしておこう。
楽になるから！
私が使ってるのはスタータープランで年間一万円ちょっと。
毎日の会計とかも、私は取引が少ないから、数カ月に一回ボタンポチポチするだけで完了。私はクレカしか使ってないからテキスト入力がほぼない。
あるのは…………「これどこの手数料だったからわからなくなるから、会社名メモしとこう」ぐらいかな。メモ記入も、そのあと選択肢でリストされるから最初の一回だけ。楽！
請求書発行とか、従業員の給料がどうとかしてくれるらしいけど、そっちでは使ってないので知らないです。
去年の会計入力を引き継げるので、まじで、１０分ぐらいで申告書類作ってくれる。神！ e-Taxとも連携してアップロードして完了！ 神！
これがあるから青色申告に切り替えたぐらい、神！
使い始めは白色申告だったんだよ。
freeeで書類作れるなら控除多い青色にしようって踏み切れた。
OSS AIのはなしでもわかるとおもうけど。
私は、「私の手間軽減」には金払うよ！
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