今回は、Claude Codeを使って高尾メソッドのチャットボットを開発した報告を起点に、AIがメソッドの回答をどこまで再現できるのか、そして人間にしかできない領域とは何かを議論しました。
なお一般向けのチャットボットはこちらに、オンラインスクール会員向けはGrowiの中に設置しています。
告知
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近況報告
- 高尾：岡山にできたプライベートサウナを体験しました。
- 前園：鹿児島出張時にウイスキー「津貫」の鹿児島限定販売品を発見しました。
- 森：新たにロードバイク（ディスクブレーキ仕様のミドルグレード）を購入しました。
議論した内容
Claude Codeによる高尾メソッドチャットボットの開発
- Claude Codeを使い、高尾メソッドに関する質問に回答するチャットボットを2パターン作成した。
- 1つ目はRAG（検索拡張生成）を用いた方式で、グラフ構造を追加することで概念同士のつながりを反映させ、回答精度を向上させた。
- 2つ目は「経典モデル」と名付けた方式で、大原則・三原則をコアとして情報を体系的に肉付けし、約20万字のコンパクトなモデルを構築した。
- 両方式とも、高尾先生の回答に近い内容を安定的に生成できることが確認された。
経典モデルとRAGモデルの回答品質の比較
- 経典モデル（コア部分のみ）と枝葉を含むRAGモデルの回答に大きな差がなかった。
- これは大原則と三原則に基づく回答が本質であり、枝葉の情報を追加しても回答の方向性は変わらないことを示している。
- NotebookLMとの比較では、出力の方向性はほぼ同じだが、NotebookLMはAPIが公開されておらず他システムとの連携ができないという制約がある。
AIに代替されない領域とは何か
- 研修や一般的な質問への回答は、このチャットボットでも十分に対応できる水準にある。
- 一方、面接シナリオの策定や週1報告の確認など、文脈に応じた細かい言葉の使い分けが求められる実務は、まだ人間の優位性が残る。
- 難渋事例への対応では「2回曲げて軌道修正する」ようなトリッキーな手法があり、これをAIに読み込ませると根幹の原則を歪めるリスクがある。
- 理論として記述できる部分と、経験的ノウハウとして残る部分の切り分けが重要であり、後者はAIに代替されにくい。
AIチャットボットの公開方針
- 会員向けにはオンラインスクールのプラットフォーム上で提供し、非会員向けには自社サイトで限定的に案内する方針とした。
- NotebookLMで「退職勧奨の手順」を質問したところ、「そのような手順は存在しない」「恣意的な働きかけは推奨されていない」と返答。倫理面を明示的に教えていないにもかかわらず、ソースの内容から適切な判断が導かれていることが確認された。
- ノウハウのオープンソース化と、誤解を防ぐための非公開部分とのバランスを意識する必要がある。
編集後記
高尾
AIをメンタルヘルス対応に活用できるのではないかとの考えは随分以前からあって､2016年8月号の連載でも「人工知能と高尾メソッドー三つ目のブレークスルーは何かー」として考察しています｡
当時考えていたのは､やや違う方向に展開してはいるもののAIの進歩を考えると､当然でしょうし､またこれからも全然違う方向にいい意味で､道が拓けることもあるのかもしれません
前園
AIが高尾先生風に話せるようになり、誰しもが、いつでもどこでも高尾先生風な回答を得られるようになったとき、高尾先生や私たちは不要になってしまうのでしょうか。
直感として、私はそういう風には思っておらず、むしろ反対なのではないかと、ボンヤリ考えているところです。
森
勘の鋭い方はお気付きかもしれませんが、しばらく前から詳細欄はNotebookLMにまとめてもらっていました。今回からはClaude.aiにまとめてもらったところ、
> 今回は文字起こしの誤変換が多めだったため、以下のような補正を行っています。
> 「強点」→「経典」（文脈から高尾メソッドの体系化されたコアテキストを指す用語として）
> 「ツヌキ」→「津貫」（マルス津貫蒸溜所のウイスキー）
> 「彩色勧奨」→「退職勧奨」
とばっちり直してくれました。Geminiよりも、なんとなく、文章を書くのが得意な気がします。