ChatGPTと長いやり取りするのが面倒…。すぐ忘れるんだよねぇ…。
はじめに
ChatGPTを活用して複雑なドキュメント作成や仕様書作成を進めている方にとって、
次のような課題を感じたことはないでしょうか？
- 前回のやり取りの意図を再現できない
- データや条件を少し変えただけで、また一から説明する必要がある
そして思う…
「あのとき出したロジック、AIにまた説明するの無理ゲー…」
そこで、ChatGPTを 「長期的なテーマを取り組む相手」 とするための工夫として、対話の内容をPythonスクリプトという「実行可能なログ」として残す方法を取り入れました。
ヒントになったのは以下の記事です。
@dvcampanula さま記事
どんな課題をAIと取り組んだのか？
私が取り組んでいたのは、複数のExcel定義書から特定チェック定義のみを抽出し、マッピング表を生成する処理です。
具体的には以下のような要求でした：
- 定義書は毎回異なり、2列/3列/不定形の構造が混在する
- 読み込むべきテーブルは「3列連続で構成され、左列がフェーズ名ではじまる」構造に限定したい
- 商談／発注といったドキュメント種別ごとにシートを分けて出力したい
- 出力内容には、出典ファイルやチェック種別の識別も残したい
ChatGPTとの対話がどうスクリプト化されたか
この一連の要件を、何度もChatGPTとやり取りしながら以下のように進めました：
-
初期仕様を整理
Excel定義書の実物を読み込ませ、AI側に構造とパターンを把握させました。 -
構造認識の調整
「列名による判定ではなく、列構造と中身で判定するべき」という指摘をAIに行い、ロジックを修正させました。
↑ここまでがプロンプトで指示してロジック構築と成果物確認をするフェーズ（ChatGPT内）
↓ここからがプロンプトを長期的に保管するためのスクリプト化作業
-
スクリプト化・修正
せっかくなので、再利用できるように多少のUIを付けたり(ファイル入出力・選択チェックボックス)しながらスクリプトの修正に取り組んでいきます。 -
出力結果の妥当性確認
「選んでいないシートが含まれている」「タブ名が適切に反映されていない」などの実行結果の差異を指摘し、原因を突き止めて修正。 -
生成物の完成
選択チェック種別に応じて「商談用」「発注用」に分けてシート出力されるExcelファイルが生成できるようになりました。
再現性の担保＝「実行可能な対話ログ」
このやり取りで改めて感じたのは、AIとの会話はすぐに失われるが、スクリプトは残るという事実です。
一度構築されたPythonスクリプトを「最終成果物」ではなく「ロジック込みのログ」として扱えば、
- データ構造が変わったとき
- 追加要件が発生したとき
- 別の担当者が引き継ぐとき
にも、ChatGPTにスクリプトを再入力するだけで会話の続きを始められます。
つまり、「再現性ある長期対話の土台」として、コードが対話の橋渡しになるというわけです。
まとめ：AIと長期対話するためにコードを残すという発想
ChatGPTのメモリはまだまだ貧弱であることと、メモリ内の文言を全く同じ解釈する保証が保たれていません。
だからこそ、思考と構造をコード化しておくことが、AI活用における持続性を担保します。
- プロンプトで設計した処理をスクリプトにする
- 実行して結果を検証する
- ズレやバグをフィードバックして修正する
- スクリプトを「会話の記憶」として保存しておく
この流れを繰り返すことで、ChatGPTとのやり取りは「その場限り」ではなく、
再現可能な長期プロジェクトとして運用することが可能になります。
おわりに
もし皆さんが「ChatGPTは便利だけど、すごく苦労したやり取りを残しておきたい」と感じているなら、コード化によって意図と構造を残すという視点を取り入れてみてください。