AIが暮らす町と、実際に仕事を任せられるAIは何が違う？

ゲームの住人に話しかけたら、今日も昨日と同じ返事。「その話、さっきも聞いたよ」と感じたことはありませんか。そこで、少し違う場面を想像してみてください。昨日、好きな食べ物を話しておいたら、今日は「そういえば、あれが好きだったね」と返ってくる。

自分が話したことを、相手が覚えている。「今日は何を話そうかな」と、また会いに行きたくなるかもしれません。いつもの台詞を聞く時間が、二人の会話の続きに変わるんですね。

では、どうすれば昨日の話が今日の返事につながるのでしょう。面白い手掛かりがあります。Park氏らが2023年に発表したGenerative Agentsという研究では、25体のAIが小さな仮想の町で暮らす様子を作りました。住人たちは経験を記録し、振り返り、次の予定を考えます。ちょっと町をのぞいてみましょう。^[1]

先ほどの「好きな食べ物」の話なら、返事を考えるときに、昨日の会話を取り出せることが出発点になります。町のAIにも、そのための仕組みがありました。経験を記録しておき、今の場面に関係する記憶を取り出す。いわば、会話の前に前回のメモを読み返せるようにしたんですね。^[1]

思い出したら、その後どうするかも考えたいところ。そこで、経験から意味をまとめる「振り返り」と、次に何をするかを考える「計画」も組み合わせます。身近な場面に置き換えるなら、友人に食事へ誘われて、その誘いを覚えて返事をし、会う時間を予定に入れる。会話から次の行動まで、つながりができるわけです。^[1]

研究では、そのつながりがパーティーへの招待で見られました。ある住人にパーティーを開く意図を与えると、誘いがほかの住人にも広がり、集まる行動が生まれています。最初の問いだった「会話を覚えて返す」から、もう一歩先の「その出来事を使って行動する」まで調べていたんですね。^[1]

この研究では、仕組みの一部を外した場合とも比べています。記憶・振り返り・計画の一部を外すと、行動のもっともらしさがどう変わるかを確かめたわけです。つまり、返事の種類を増やす発想から、過去の出来事を次に使う発想へ。ここが、この町を眺めるときの面白いところでしょう。^[1]

経験を残す。意味をまとめる。次の行動へ使う。そんな仕組みをゲームへ持ち込めたら、登場人物との関係も変わるかもしれません。前に話したことが次の誘いにつながり、自分の一言から物語が少しずつ動いていく。決まった台詞を聞くだけだった相手に、また会いたくなりそうです。

「現実の友人との食事も、店探しから予約までお願いできたら」。町の様子から、そんな使い方を想像したくなりますね。実際に予約するとなると、会話に加えて、予約サイトを操作する仕事が加わります。日時と人数を選び、空席を確かめ、最後に予約を確定する。この力は、別に作られた操作用AIの研究で調べられています。

その一つがWebArena。買い物サイトや掲示板などを操作する試験で、「頼まれた用事が終わったか」を調べる仕組みです。試験を受けるのはサイトを操作するAIで、先ほどの町の住人とは仕組みも調べる能力も異なります。2023年の公表時、812件の課題で、GPT-4というAIモデルを使った最良の構成の完了率は14.41%、人間は78.24%でした。^[3]

パソコン上の作業を扱うOSWorldもあります。2024年の公表時には369課題で最良モデル12.24%、人間72.36%。こちらも当時の結果ですが、AIとの会話が自然になった先には、操作をやり切るという課題があったんですね。^[4]

食事の予約に戻ると、店の提案がよくても、人数を間違えれば希望の予約には届きません。8種類の環境を扱うAgentBenchでも、長い手順や意思決定での失敗が整理されています。要は、自然な会話と、用事を終える力は、それぞれ確かめたい。町の研究で広がった期待に、操作を調べた研究を重ねると、頼む範囲の選び方まで考えられます。^[2]

そこで最初は、候補が集まったところで一度受け取ってみる。何がそろえば終わりかを先に決めておけば、返ってきた候補を自分で確かめられます。友人との食事なら、どんな頼み方になるでしょうか。

たとえば週末、友人と二人で食事をすることになったとしましょう。「どこかいい所ある？」と聞いて、遠い店や予算を超えた店ばかり出てきたら、聞き直すのもちょっと面倒ですよね。まずは、もう決まっていることを渡しておきます。

「土曜の夜、新宿駅の近くで二人で食事。予算は一人3,000円以内。静かに話せる店を探したい。候補を三つ、営業時間と料金の確認先つきで並べて。予約はしないで」。ここまで書くと、候補の数と場所を照らし、リンク先で営業時間や料金を確かめられます。条件に合う候補がなければ、足りない条件や未確認の情報も挙げてもらいましょう。

返ってきたら、気になった店を一つ選び、案内元を開いてみましょう。営業時間や料金は合っているか。違っていたら、その箇所を伝えて候補を直してもらう。最初は一つの店で、このやり取りをつかめれば十分でしょう。一から自分で探すより楽だったのか、確認や聞き直しに手間がかかったのかも比べてみてください。

候補作りは任せて、送る直前は、自分で決める。「ここまではお願い」「ここからは自分で」と区切れば、まずは店探しだけを試せます。お金や個人情報が動く前に、日時と人数、金額を見直す。その一手を残して、便利なところから使ってみたいですね。

次にAIのデモを見て、「自分ならこれを頼みたい」と思ったら、その用事を一つ書いてみてください。ここで扱った食事の店探しでも、今ほかに頼んでみたい用事でも構いません。上の記入例と同じ「自分の条件」「欲しい結果」「任せる範囲」「自分が確かめること」の四つを添えます。

今は使えるAIがなくても、この四つをメモしておくだけで構いません。あとで試したら、「ここは助かった」「ここは聞き直した」を一つずつ残してみる。次に頼むときは、そのメモが出発点になります。

AIの町が見せてくれたのは、一回の会話から、出来事が続く世界への広がりでした。その面白さを楽しみつつ、身近な用事でも「どこまで頼めそうか」を試してみる。返ってきた候補の根拠を調べる方法を詳しく知りたくなったら、下のAI活用コースが次の入口になります。