然う然う(SouSou)

AI に文章の校正を頼むことが増え、便利な時代になったものだとつくづく思う。誤字脱字を直すだけでなく、文章の流れまで整えてくれるのだから、人間の編集者がそばにいるような心強さがある。しかし、油断は禁物だ。会話が長くなるほど誤解が積み重なり、こちらも過去のやり取りをすべて覚えているわけではないので、気づけば“ぼけ老人同士の会話”のように、最初の文脈からどんどん離れてしまうことがある。興味深いのは、この現象が ChatGPT や Gemini といった「チャッピー系」に多く、Copilot では比較的少ないことだ。Copilot も間違えるときはあるが、指摘すれば素直に元の筋道へ戻ってくる。どうやらこの違いは、単なる性能差ではなく、AI がどんな目的で作られているかという“設計思想”の差に根ざしているらしい。

チャッピー系の AI は、「自然で柔らかい会話」や「一発で滑らかな文章」を最優先する。いわば“瞬間芸”の名手で、プロンプトが少し曖昧だとすぐに誤解し、ユーザーの間違いもそのまま受け入れてしまう。会話が長くなると前提が崩れ、校正を重ねるほど文章が劣化していくのは、この思想の必然という。

対照的に、Copilot はまったく別の方向を向いている。Microsoft が長年 Office や Windows で培ってきた「人間の仕事を壊さず、継続的に支援する」という哲学を受け継ぎ、曖昧な指示でも対話の中で焦点を絞り、前提を保ちながら作業を続けるように設計されている。だから、校正を何度繰り返しても文意が崩れにくく、長期の作業にも耐えられる。Copilot は“会話 AI”というより“仕事 AI”なのだ。

もちろん、この設計には代償もある。Copilot のような長期文脈 AI は、毎回の応答のたびに過去の会話の構造を読み返し、意味のつながりを整理しながら返答する。そのため、膨大なメモリ帯域と電力を必要とし、結果として反応が他の AI より遅くなったり、処理が詰まって動作が不安定になることもある。従来の GPU が得意としてきた「演算性能さえ高ければよい」という世界とは異なり、これからの AI には電力効率とメモリ帯域が支配的な、まったく新しい計算モデルが求められているようだ。

ここで注目したいのが、日本企業が開発を進めている省エネ型 AI アクセラレータだ。SONY や NEC、富士通などが取り組む省電力・高効率の半導体は、まさに長期文脈 AI の時代に適した方向性である。NVIDIA が抱える電力効率の弱点を突ける、数少ないチャンスでもある。現状では、長期記憶を保持し、仕事に耐える AI は Copilot しかなく、ユーザーにとって選択肢はほぼ存在しない。だが、省エネ型 GPU が実用化されれば、長期文脈 AI の高速化が進み、日本が AI インフラ競争で優位に立つ未来も見えてくる。 もしかすると、AI の次の時代を切り開くのは、日本の技術力なのかもしれない。