生成AIに「会社の事情」をどう覚えさせるか
2023年ごろ、ChatGPTが爆発的に普及し始めた当初、「プロンプトエンジニア」という職種に脚光が当たったことがある。生成AIから最適な回答を得るにはプロンプトの出来不出来が重要で、優れたプロンプトを書ける人材は高額な報酬で重宝される、というものだった。
ChatGPTの登場からそろそろ4年。この間、生成AIは驚異的な速度で進化した。
以前なら、最初に「あなたは優秀なExcelエキスパートです」と役割を与え、前提条件から細かく指定しなければ、ピント外れの回答が返ってくることも多かった。今ではExcelのマクロ作成程度なら、そこまで細かな指示は必要ない。資料ファイルをまとめて渡して「この書式で処理結果を出して」と頼んでも、かなりのところまで対応してくれる。
そして生成AIの用途も、検索エンジン代わりの質問相手から、企業の定型業務や企画、判断を人間と一緒に進めるAIエージェントへと広がりつつある。
ところが、生成AIに本格的な仕事を任せようとすると別の問題が出てくる。
例えば「お客さまから問い合わせが来た。返信メールを書いて」と依頼するとしよう。生成AIは自社が何を売っているのか、製品や価格の体系、値引きの権限、営業方針、どんな案件を優先するのか、誰の承認が必要なのか、といった事情を知らない。これらを仕事のたびに説明していたのでは、「自分で返信を書いた方が早い」ということになってしまう。
「決まりごと」は文書ファイルで生成AIに渡す
そこで本書の著者が提唱するのが「EXOMEMO（エクソメモ）」だ。EXTERNAL（外部）＋MEMO（記憶）を組み合わせた造語で、生成AIに知っておいてもらいたい前提条件や背景、ルールなどを文書ファイルにして保存しておく。仕事を始める際にそれを生成AIに読ませれば、毎回同じ説明を入力する必要がない。
生成AIを使い込んでいる人なら、Markdown（md）ファイルを思い浮かべるかもしれない。Markdownは「#」を見出し、「-」をリストとして扱うなど、簡単な記号で文書構造を表現するテキスト形式だ。余計な装飾が少なく、生成AIに情報を渡す用途とも相性がいい。
一方、本書はMarkdownを覚えろとは言わない。Wordやメモ帳のような、誰でも使えるファイルで構わないという立場だ。重要なのはファイル形式ではない。毎回チャット画面に同じ前提条件を入力するのではなく、「決まり切ったことはファイルにして生成AIに渡す」という仕事の進め方そのものなのである。
Wordなら、普段の業務で使っている文書をそのまま利用できる。ただし、長々と書けばよいわけではない。本書では、困ったEXOMEMOの例として「長く、何が大事なのかわからない」「感情や情報の断片だけが並んでいてルールになっていない」といったものを挙げている。
生成AIに読ませる文書だからこそ、簡潔に構造化し、「何を覚えてほしいのか」を明確にする必要がある。
EXOMEMOそのものを生成AIに育てさせる
本書で面白いのは、「EXOMEMOを一度作って完成」としない点だ。
仕事を続ければ、新しいルールや例外、判断基準が増えていく。それを人間が一つひとつ整理するのではなく、生成AI自身にEXOMEMOをブラッシュアップさせるのだ。
例えば一日の仕事を終えたところで、「今日のやりとりの中で、今後も覚えておいた方がいいポイントがあれば、EXOMEMOに追記する案を出して」と頼む。
こうして日々の仕事で得られた知識や判断基準を追加し、不要になった情報を整理していけば、EXOMEMOは単なる「生成AIへの説明書」ではなく、自分や組織の仕事のノウハウを蓄積した知識ベースへ成長していく。
生成AIに仕事をさせながら、その仕事を通じて得られた知識も生成AIに整理させ、次の仕事に再利用する。本書の重要なポイントはここにある。
また本書では、チャットのスレッドを延々と使い続けることも勧めていない。仕事が一段落したときや、スレッドが重くなったとき、週初めや月初めなどを区切りとして新しいスレッドを立てる。そして、それまでのやりとりを生成AIにまとめさせてEXOMEMO化し、新しいスレッドに引き継ぐという。
長い対話そのものを「記憶」として抱え込ませるのではなく、必要な情報を整理した文書に変換して持ち運ぶという発想だ。
生成AIが記憶する時代にもEXOMEMOは必要か
もっとも、生成AIの進歩はあまりにも速い。
本書は2026年7月に第1刷が発行されている。本文中に生成AIとのやりとりで「本日は2026年2月24日」とあるので、半年くらい前に執筆されたのだろう。その当時と現在とでは、生成AIを取り巻く環境もかなり変化している。
現在のChatGPT、Gemini、Claudeなどでは、過去の会話やユーザーの設定、プロジェクト内の情報などを利用し、以前より長期的な文脈を維持しやすくなっている。筆者自身も、新しいスレッドを立てたからといって、毎回すべての前提条件を一から説明し直す場面は減ったと感じている。
では、EXOMEMOは早くも不要になったのだろうか。むしろ本書を読んで見えてくるのは、生成AI自身の「記憶」と、人間が管理する「業務知識」は別物だということだ。
生成AIの記憶機能はサービスによって仕組みが異なり、モデルやサービスを変更すれば同じ情報が引き継がれるとは限らない。それに対してEXOMEMOは単なる文書ファイルだ。自分の手元に置いておけば、ChatGPTから別の生成AIへ移っても使えるし、人間同士で共有することもできる。
さらに重要なのは、「生成AIに何を覚えさせるべきか」を整理する作業そのものだろう。
顧客対応の方針、商品の知識、判断基準、承認ルール、過去の失敗から得た教訓──。これらを明文化していけば、それは生成AIのためだけの資料ではなく、その会社や担当者が持つ業務ノウハウそのものになる。
生成AIをうまく使うために特殊なプロンプト技術を習得するのではなく、自分の仕事を整理して外部の「記憶」にしておき、必要なときに生成AIに渡す。そして、その記憶自体も生成AIと一緒に育てていく。
プログラミングには手を出していないが、生成AIを日常的な質問相手から「仕事を任せられる相棒」へ一段進めたい。そんなビジネスパーソンにとって、本書の「EXOMEMO」という考え方は、すぐに試すことのできる実践的な方法だろう。
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