拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「ChatGPTには作業記憶があるらしい」と聞きまして、正直ピンときておりません。これって経営判断にどう関係するんでしょうか？投資対効果の話が知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を3つで始めますね。まず「作業記憶」とは短期的に情報を保持し操作する能力です。次にこの研究はChatGPTが人間に似た限界を示すかを実験的に評価しています。最後に経営判断への示唆は、どのようなタスクをAIに任せると期待通りに動くかに直結しますよ。
作業記憶という言葉自体は初めてではありませんが、AIに当てはめるとイメージが湧きにくいです。具体的に「どれくらい保持できるのか」「どんな場面で崩れるのか」を教えていただけますか？
いい質問です。身近な例で言えば、会議で同時に複数の仕様変更を頭に入れて議論する感覚です。研究ではn-back（エヌバック）という認知心理学で使う課題を与え、言葉や位置を順に示して何個前と一致するかを問う形で評価しています。結果は、人間で見られるような「容量制限」がモデルにも現れたのです。
これって要するに、ChatGPTにも「一度に扱える情報の数に限りがある」ということですか？もしそうなら、現場での使い方を変えなければいけない気がします。
まさにその通りです。素晴らしい把握力ですね！実務では、長い指示や複数条件を一度に与えると誤りや忘却が出やすくなります。対策は簡単で、情報を分割して段階的に与える、要点を明確化するなどの運用ルールを作ることです。これで期待どおりの応答が得られやすくなりますよ。
なるほど。現場に戻っても使い方のルール作りならできそうです。ところで、指示の出し方で性能が変わるとのお話でしたが、どの程度改善するものなんでしょうか？投資に見合う改善が期待できるかが肝心です。
良い視点です。研究ではプロンプト（Prompt、指示文）の設計を変えることで一定の改善が見られますが、根本的な容量限界は残ると報告されています。要するに、運用で性能を8?9割引き出せる場面もあるが、完全無限に改善できるわけではないということです。投資対効果の評価ではその限界を織り込む必要がありますよ。
ありがとうございます。では、具体的にどんな業務に向いていて、どんな業務は避けた方が良いかの目安を教えてください。例えば見積もりや仕様書の作成などが該当しますか？
良い実務的な質問です。要点を3つで整理します。第1に定型作業やテンプレート作成は非常に得意です。第2に複雑な前提が多数ある判断や長い条件分岐は誤りが出やすい。第3に段階的に確認しながら使うとミスが減る。つまり見積テンプレートや議事録下書きは適任だが、すべての前提を一度に与える判断は人間の監督が必要です。
分かりました。最後に私の言葉で確認して締めます。要するに、ChatGPTは短期的な情報を保持して処理できるが、人間と同様に容量に限りがあるため、業務設計では指示を分け、段階的に確認する運用が重要ということですね。これで社内会議で説明できます。
