ChatGPT Dreamingが変える、医療とクリエイティブのAI活用

AIは「あなたのこと」を覚えるだけで十分なのか

こんにちは！旭川で総合診療医をやっているにしむらです！

ChatGPTを日常的に使う人ほど、ある壁にぶつかります。

最初はとても便利に感じるでしょう。

文章を書いてくれる。

要約してくれる。

企画も出してくれる。

医療者なら症例検討や教育資料づくりに、クリエイターなら記事構成やタイトル案、表現のブラッシュアップに使える。

ところが、使い込むほど違和感が出てきます。

「毎回、同じ説明をしていないか？」

自分が何者で、どんな仕事をしているのか。

どんな読者に向けて書いているのか。

どんなトーンが好きで、何を大事にし、何を避けたいのか。

ChatGPTに相談するたびに、こちらが前提を一から説明し直している。

これはかつて、AI活用の深さそのものを頭打ちにするボトルネックでした。

その折に登場したメモリ機能は、この問題をある程度解決してくれました。

たとえば、ユーザーが医師であること。

総合診療や臨床推論教育に関心があること。

Substack向けの記事を書いていること。

率直で批評的な文体を好むこと。

こうした情報を覚えてくれるだけで、会話の立ち上がりはずいぶん楽になりました。

ただ、ここで新たな問いが出現しました。

果たして、AIは「あなたのこと」を覚えるだけで十分なのでしょうか。

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医療者やクリエイターにとって、本当に重要なのは単なるプロフィールではありません。

医療者にとって大事なのは、自分がどんな臨床思考を積み上げてきたか、どんな教育方針を持っているか、どんな地域や組織の文脈のなかで働いているか。

クリエイターにとって大事なのは、どんな読者に向けて、どんな作風で、どんな試行錯誤を重ねてきたか。

そういった「文脈」が重要になってくるはずです。

ChatGPT Dreamingはそこを解決するものです。

従来のメモリが「あなたが誰か」を覚える機能だとすれば、ChatGPT Dreamingが示しているのは、「あなたが何を積み上げてきたか」を扱う方向。

この違いは、思っている以上に大きいです。

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たとえば医療者が、研修医向けに臨床推論のレクチャーを作りたいと相談したとします。

従来のAIなら、「鑑別診断の考え方」「問診のポイント」「検査の選び方」といった一般的な構成を返してくるでしょう。

それ自体は間違っていません。

けれど、本当に欲しいのはそこではないはずです（少なくとも僕はそう思ってません）。

その医療者が、研修医のつまずきをどう捉えているのか。

知識不足ではなく、診断を組み立てるフレームワークの不足として見ているのか。

認知負荷を下げる教育設計を重視しているのか。

地域医療や中小病院の現場感覚を踏まえたいのか。

そうした文脈まで引き継がれて、はじめてAIは知識検索ツールから、教育設計の壁打ち相手に変わります。

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一方で、クリエイターにとっての変化も大きいです。

従来のメモリでも、「批評的な文体が好き」「読者は医療者とクリエイター」「Substack向けに書く」といった好みは覚えられました。

ただ、創作で本当に重要になってくるのは、好みだけではありません。

どの切り口を試したのか。

どの案をボツにしたのか。

最近ずっと引っかかっているテーマは何か。

自分の言葉になりきっていない違和感は、どこにあるのか。

過去の記事と今回の記事を、どうつなげるのか。

そこまで引き継がれて、はじめてAIは文章生成ツールから、自分の文脈を忘れない編集者に近づきます。

クリエイターが本当に欲しいAIは、優秀なライターではありません。

自分の作風、読者、過去の試行錯誤、そしてまだ言語化できていない違和感まで覚えている編集者です。

ここにDreamingの面白さがあります。

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AIが「あなたのプロフィール」を覚えるだけなら、それは便利な補助ツールどまりです。

けれど、AIが「あなたの思考や創作の流れ」まで持ち越すなら、仕事の積み上げ方そのものが変わります。

これからのAI活用で議論されるべきは、プロンプト術ではありません。

毎回うまい指示を書くことより、自分の文脈をどうAIに蓄積させるか。

どの前提を持ち越し、どの記憶を更新し、何を忘れさせるか。

問われるのは、その設計力です。

ただし、文脈を覚えるAIには、便利さの裏側もあります。

様々な記事で繰り返し伝えている通り、医療者なら、患者情報や機微な情報を安易に記憶へ乗せるべきではありません。

AIが誤った前提を持ち越せば、思考の補助どころか、判断を歪めるリスクになります。

クリエイターなら、過去の作風に最適化されすぎて、新しい表現へ踏み出しにくくなることがあります。

記憶は創作を助けますが、同時に、過去の自分のなかへ閉じ込めもします。

だからこそDreamingは、新機能として眺めるより、「AIとどう継続的に働くか」という問いとして捉えたほうがいいでしょう。

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医療者もクリエイターも、文脈の蓄積が仕事の質を左右する職種です。

医療者は、臨床思考、教育方針、地域や組織の文脈を積み上げていく。

クリエイターは、作風、読者理解、過去の試行錯誤を積み上げていく。

その文脈をAIが持ち越せるようになれば、AIは作業代行ツールから、思考と創作を続けるパートナーへと近づいていきます。

AIに「自分のこと」を覚えてもらう時代から、AIと「自分の仕事の文脈」を積み上げていく時代へ。

ChatGPT Dreamingが示しているのは、その変化です。

そしておそらく、これからAIを深く使いこなす人と、表面的に使う人を分けるのは、プロンプトの上手さではありません。

自分の思考、創作、仕事の文脈を、どれだけAIと共有し、更新し続けられるか。次のAI活用の分かれ道は、おそらくそこにあります。

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このSubstackでは、医療・AI・クリエイティブの交差点で、現場の仕事がどう変わっていくのかを考えています。

ツール紹介ではなく、医療者やクリエイターがAIをどう使い、働き方や思考の質をどう変えていけるのかを掘り下げていきます。

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