--- category: AIとの付き合い方 date: 2026-08-21 description: 過去の会話をAIに聞くには、頼み方があります。「あの話どうだったっけ」では、AIは会話の原典（JSONL）を探しに行きません。合図の一言、名前のある問いはセッションログから、最後は原典で確かめる——私が毎日使っている3つの言い方を、実話2本と実測の数字と一緒に。場面別の依頼文集は本店の付録に。 draft: false henso: true note_url: https://note.com/aika_paranoid/n/n9ed2e0068daa slug: jsonl-kiku title: 「あの話どうだったっけ」では、AIは探しに行かない——AIに過去を聞く3つの言い方 --- ![机の上の書類には結論だけ。その人の頭の上に「なんでこう決めたんだっけ」の吹き出し](画像/jsonl-kiku/zu0-hero.png) 「あの件、なんでこう決めたんだっけ。」——思い出せなくてAIに聞いても、たいていは思い出話のような答えしか返ってきません。 ところが、頼み方をひとつ変えるだけで、AIは当時の会話を掘りに行き、私が実際に何と言ったかを、一言一句そのまま持って帰ってきます。今日は、その頼み方の話です。 決めた理由は、決めた日の会話の中にしか残っていません。書類には結論しか書いていない。当時の相手に聞くのは気まずいし、たいてい向こうも覚えていない。だから人は考え直して、前と違う結論を出したりします。 ただ、その会話の相手がAIだったのなら、話は変わります。AIとあなたの会話は、要約も編集もされないまま、一言一句そのままファイルに残っているからです。名前を**JSONL（ジェイソンエル）**といいます。あなたが何か言えば1行、AIが答えれば1行、と書き足されていく会話の帳簿だと思ってください。人間が開く必要はありません。読むのはAIです。私はこれを、会話の**原典**と呼んでいます。 ここまで3本、この原典（JSONL）の話を書いてきました。まず消える前に残すこと（[第1話](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-genten/)）。その正体と置き場所（[第2話](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-kougaku/)）。そして、AI自身に短いあらすじ——**セッションログ**——を書かせて、どの会話から生まれたかの番号を振らせておくこと（[第3話](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-kioku/)）。 今日は、取り出す番です。問題は頼み方。「あの話、どうだったっけ」と聞いても、AIは原典を開きません。手元に原典があるのに、開かないまま、覚えている範囲で答えます。ところが、言い方を少し変えるだけで、AIは黙って掘り始めます。 この一帯のことを、かっこつけて原典工学、AIとの会話を受け持つ部分をJSONL工学と呼んでいます。今日はその、使い方の回です。難しい操作は一つも出てきません。持ち帰りは、口で言うだけの3つです。 ## 1つ目——合図をはっきり言う ![「どうだったっけ」の吹き出しには首をかしげるAI。「会話の原典を探して」の吹き出しには帳簿へ駆け出すAI](画像/jsonl-kiku/zu1-aizu.png) 基本形から。過去のことが要るとき、私はこう頼みます。 「以前話した◯◯について、会話の原典を探して、私が実際に何と言ったかを、前後の発言つきで出して。」 かっこいい言い回しは要りません。効いているのは3つの部品だけです。**原典を探して**という合図。**何の話か**という手がかり。そして**要約でなく、発言そのものを前後ごと**という注文です。 合図の言い方は、1つに決めなくても構いません。私が普段使うのは2つ。「**会話の原典を探して**」と、「**JSONLに当たって**」です。前者は何の記録かで呼んでいて、後者はファイルの名前で呼んでいる。入るスイッチは同じです。短く済ませたい日は「原典に当たって」だけのこともあります。どれでも、AIには通じます。 合図がなぜ要るのか。「どうだったっけ」は、AIにとっては「覚えている範囲で答えて」と区別が付かないからです。人間どうしでも、「あの件どうだったっけ」と聞かれて議事録を取りに立つ人は少ない。合図は、記憶で答えるな、原典に当たれ、という仕事の切り替えスイッチです。 言われたAIが何をするかも、少しだけ。AIは帳簿を丸ごと読みません。第2話で、JSONLが使われない理由を4つの壁として書きました。いま起きているのは、そのうち大きさの壁と扱い方の壁を、AIが自分で越えていく場面です——言葉で検索して、当たった場所の前後だけを開く。全部読まないのは手抜きではなく、賢い読み方です。ここは全部AIの仕事なので、あなたが覚えることはありません。 ## 実話その1——AIの推測は2つとも外れた ![2つの推測カードに大きなバツ。その下から、帳簿の1行に書かれた本人の言葉が現れる](画像/jsonl-kiku/zu2-suisoku.png) ここからは、私の手元で実際にあった話を2つ。 1つ目。以前、作った動画が2本、公開されないまま残っていたことがあります。しばらく経ってから「これ、なんで止まっていたんだっけ」となりました。よくある場面だと思います。 最初、AIに理由を推測させました。返ってきたのは、題材がよくなかったのではないか、という見立て。相談役に立てた別のAIは、読み上げの調子が単調だったからでは、と言いました。どちらももっともらしい顔をしていました。——2つとも、外れていました。 次に、合図を出しました。「当時の会話の原典を探して、止めた場面を出して。」 出てきたのは、私自身の言葉でした。そもそも、公開するつもりで作ったものではなかったのです。ブログ記事から動画が作れるかどうかを試しただけのもので、当時の私はこう言っていました。「出してもいいんだけど、出さなくてもいいな」。そして一言、「なんかパンチもない」。 品質の問題ではなく、そもそも出す前提で作っていなかった。AIの2つの推測は、どちらも、無かった問題を上手に説明していたわけです。 この話の教訓は単純です。**推測は、それらしいほど危ない。原典は、地味だが外れない。** 推測で2回考え直すより、原典（JSONL）を1回開くほうが早かった——そういう話です。 ## 実話その2——第1話で触れた、引き継ぎ書の中身 ![引き継ぎ書の2つの言葉から原典へ照合の線が伸び、1つは「撤回済み」、1つは「AIの提案」の札が付く](画像/jsonl-kiku/zu3-hikitsugi.png) 2つ目は、[第1話](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-genten/)で短く書いた話の、中身を開けます。引き継ぎ書のほうが間違っていた、あの話です。 AIからAIへの引き継ぎ書に、「私はこう言った」という言葉が2つ載っていました。強い意向のような顔をして、次の仕事の前提になりかけていました。 私が出した注文は、こうです。「この引き継ぎ書にある私の言葉を2つとも、会話の原典と突き合わせて、前後の発言ごと出して。」 返ってきた結果は、第1話に書いたとおりです。1つは、言った直後に私自身が撤回していた言葉。もう1つは、そもそも私の言葉ではなく、前のAIの提案でした。 そもそも、私の言葉かAIの言葉かをごっちゃにしているようでは、仕事の質は上がりません。むしろ害になります。私の言葉は私の言葉として、AIの提案はAIの提案として。それだけのことです。 そして、誰が言ったかと同じくらい、どう言ったかも紙には残りません。正確な記録は——言葉の温度は——原典（JSONL）と突き合わせないと分かりません。勢いで言ったのか、迷いながら言ったのか、直後に自分で引っ込めたのか。引き継ぎ書に残るのは、平らにならされた結論のほうです。 気づいてほしいのは、頼み方の形です。私は「引き継ぎ書は正しいか」とは聞いていません。**紙に書いてあることと、原典を、突き合わせて**と頼んでいます。要約と原典がずれるのは、[要約が「未来の問い」を知らないうちに作られる](https://aika-keiei.com/articles/gijiroku-genten/)以上、仕組み上あたりまえに起きることです。だから、ずれている前提で、突き合わせを仕事として渡す。 ここまでの2つの実話は、実は同じことを別の角度から言っています。**記憶も、推測も、要約も、引き継ぎ書も——原典以外の全部は「候補」です。答えはいつも原典にある。** 原典がそもそも残っていないと、この頼み方は効きません。その土台の話が、5分3秒の動画になっています。 [AIとの会話は、30日で消える ── もったいない。JSONLを残せ](https://youtu.be/uxmgiSPoeLU)（5分3秒） ## 2つ目——名前のある問いは、遠回りのほうが速い ![いきなり書庫に飛び込むAIと、先にセッションログの棚で当たりをつけてから1冊を抜くAI](画像/jsonl-kiku/zu4-sebyoshi.png) 2つ目は、少し意外な話かもしれません。 お客さまの名前、案件の名前、商品の名前——固有の名前が入った問いほど、いきなり原典を掘らせないほうが速く着きます。同じ名前は、何冊もの帳簿に散らばって出てくるからです。当てずっぽうで千冊の山を泳がせると、時間ばかりかかって、手ぶらで戻ってくることもあります。 こういうとき、私はこう頼みます。 「◯◯の件、まずセッションログで当たりをつけてから、原典に当たって。」 前回作ったセッションログが、ここで効きます。AI自身に書かせた、数行のあらすじ。題名のない本に貼った背表紙のようなもので、あの本には何がだいたい書いてあるか、までは分かる。その層をざっと見て1冊に絞り、番号の糸をたどって原典に降りる。遠回りに見えて、これがいちばんの近道です。 これは、感覚で言っているのではありません。実は、測ってみたことがあります。 案件の名前が入った問いを15回。頼み方だけを変えて、片方はいきなり原典を掘らせる。もう片方は、まずセッションログで当たりをつけてから掘らせる。 **セッションログを経由した7回は、7回とも正解でした。** 時間切れはゼロ。かかった時間は、平均227秒——4分弱です。いっぽう、経由しなかった8回は、正解が3回。残る5回は時間切れで、手ぶらのまま終わりました。 なぜこれほど差が付くのか。理由は、AIの賢さとは関係ありません。**セッションログが、探す範囲を数千冊から1冊に落とすからです。** このとき、AIが探しに行く先には、6,567冊のファイルが積もっていました（会話の帳簿そのものに、AIが下請けに出した仕事の記録まで足した数です）。その山を端から泳ぐのと、棚を見て1冊だけ抜くのとでは、着く時間が違って当たり前です。 もうひとつ、この実験で分かったことがあります。**言わないと、AIは棚に寄りません。** 何も指示しなかった回は、セッションログを1枚も見ずに、帳簿の山へまっすぐ入っていきました。棚は在るのに、通り道の上には無いのです。逆に言えば、「まずセッションログで当たりをつけてから」の一言を足すだけで、AIは棚を経由するようになります。仕組みを作った人ほど、この一言を省きたくなります。省かないでください。 ## 3つ目——最後は、原典で確かめる ただし、前回の言い方をもう一度。セッションログは案内板であって、答えではありません。数行のあらすじには、撤回も、言い直しも、迷いの温度も残っていない。だから最後の一手は、いつも同じです。 **「最後は、原典（JSONL）で確かめて。」** 使いどころは2つあります。1つは、いま書いたとおり、セッションログで当たりをつけた直後。もう1つは、AIが要約やまとめの紙を見て「こうでしたよ」と答えてきたときです。答えの出どころが原典でないと分かったら、そこでこの一言を足す。手間は10秒で、効き目は大きいです。 ## 今日の3つ まとめます。今日の持ち帰りは、3つの言い方だけです。 1. **合図を言う。**「会話の原典を探して、前後の発言ごと出して」（「JSONLに当たって」でも同じです） 2. **名前のある問いは、セッションログから。**「まずセッションログで当たりをつけてから、原典に当たって」 3. **最後は原典で確かめる。**「要約で説明しないで、原典の言葉をそのまま出して」 操作は一つも増えていません。増えたのは、頼み方だけです。 場面ごとの言い回しは、まとめて一覧にしてあります。経緯の復元、発言の取り分け、分岐点の特定——場面別に、そのままコピーできる形で。**ブログ本店の記事の末尾にだけ**置いてあります。 ## それでも、空振りする日が来ます ![型どおりに頼んだのに、0件の張り紙。AIも人も悪くない](画像/jsonl-kiku/zu5-karaburi.png) 最後に、正直なことを書いておきます。今日の型どおりに頼んでも、何も出てこない日が来ます。 番号を振り始める前の古い層には、糸がありません。保存期間を延ばす前に消えた帳簿は、もう戻りません。AIが壊れたのでも、あなたの頼み方が下手なのでもない。仕組みを始めた日より前の過去は、誰にも掘れない——それだけのことです。だからこそ、第1話から言い続けているとおり、まず残す、なのです。 そして、もう一つ。ここまでの話は、実はAIとの会話だけの話ではありません。人との会議の記録でも、まったく同じことが起きます。——その話は、次回。 --- なお、この記事の下に、付録を1つ置いてあります。「**場面別の依頼文集**」です。 そのままコピーできる依頼文の短冊が4枚（経緯の復元・発言の取り分け・分岐点の特定・言葉ひとつの検索）。それに、こう返ってきたらこう言い直す、空振りした日の次の一手、やってはいけない頼み方。私が毎日使っている形のまま並べてあります。 必要になったときのために、ブログのほうに置いてあります。よかったらどうぞ。 ## 付録: 場面別の依頼文集（このブログにだけ） ![短冊に書かれた依頼文が場面ごとに並ぶ](画像/jsonl-kiku/zu6-furoku.png) ここから先は、そのままコピーして使える形で置いておきます。ブックマーク向けの節です。 私が実際に使っているのは、結局この4枚の短冊だけです。場面を見て1枚選び、◯◯を自分の言葉に入れ替えて、そのまま言う。それで足ります。 ### 短冊1: 経緯の復元——「なんでこう決めたんだっけ」 **いつ使うか** 結論だけが残っていて、理由が残っていないとき。前と同じ議論をもう一度始めかけているとき。人に説明する必要が出て、当時の判断の根拠が要るとき。私がいちばん使うのはこの1枚です。 **そのままコピーできる依頼文** > 「◯◯の件で、最終的に△△と決めた経緯を知りたい。会話の原典（JSONL）を探して、決まる直前の私の発言と、その前後を、時系列で出して。要約は最後に1段落だけ。」 **返ってきた物の見方** - 見るのは、決まった瞬間の1行ではなく、その手前の数行です。捨てた案と、捨てた理由は、たいていそこにあります。 - 私の発言とAIの発言が、はっきり分かれて出ているか。混ざっていたら、そのまま次で直させます。 - 日付が付いているか。日付のない引用は、後から使えません。 - 「要約は最後に1段落だけ」と付けておくと、要約が先に立って原典が飾りになる、という逆転を防げます。順番の指定は、地味ですがよく効きます。 ### 短冊2: 発言の取り分け——「これは私が言ったのか、AIの提案か」 **いつ使うか** 引き継ぎ書・議事録・要約・提案書・AIが書いた記憶書きに、「◯◯さんはこう言った」と書いてあるとき。そして、次の仕事の前提が、その紙1枚に乗っているとき。今日の実話その2が、まさにこれです。 私はこの短冊を、紙が疑わしいときだけでなく、**紙が立派なときほど**使います。よく整った引き継ぎ書ほど、誰の言葉かの境目が消えているからです。 **そのままコピーできる依頼文** > 「この文書に書かれている私の発言を全部、会話の原典（JSONL）と突き合わせて。一致・不一致・原典に見当たらない、の3つに仕分けて、根拠の行ごと見せて。あわせて、それぞれ**決めたのは誰か**——私が『こうしろ』と言ったのか、AIが提案してそのまま通ったのか——も分けて書いて。」 **返ってきた物の見方** - **3つに仕分けさせる**のが肝です。「合っている／間違っている」の2つだと、原典に無い言葉が「間違い」の中に紛れます。いちばん危ないのは3つ目——原典に見当たらない言葉のほうです。誰かの創作か、AIの提案が人の言葉に化けたか、そのどちらかだからです。 - **出所の欄を必ず見ます。** 「私が言った」と「AIが提案して、私が止めなかった」は、紙の上では同じ顔をしますが、中身はまったく違います。後者は、次にひっくり返してもいい決定です。 - 根拠の行が付いていない仕分けは、信じません。「合っていました」だけの報告は、報告ではなく感想です。 - 一致していた箇所も、前後を1回だけ読む。「言ったけれど、直後に自分で撤回していた」は、突き合わせだと一致に化けます。 - 「私がそう言った」と出てきたものも、言い方の強さまでは紙に残りません。決定として言ったのか、思いつきとして口にしただけなのか。気になったら、その1件だけ前後を広げて出させます。 ### 短冊3: 分岐点の特定——「どこで方向が変わったんだっけ」 **いつ使うか** 何日も何週間もかかった仕事を、後から振り返るとき。「気がついたら、最初に話していたものと違うものを作っている」とき。人に経緯を説明しなければならないとき。 短冊1が「1つの決定の理由」を掘るのに対して、この1枚は**長い仕事の折れ線そのもの**を見にいきます。 **そのままコピーできる依頼文** > 「◯◯の件、途中で方針が変わったはず。どこで・何をきっかけに変わったのか、変わる前後の私とAIの発言を、原典（JSONL）から日付順に出して。変わった回数が複数あるなら、全部出して。」 **返ってきた物の見方** - **転回は、1行では起きません。** たいてい、数往復のやりとりの中でじわっと向きが変わります。「ここで変わりました」と1行だけ示してきたら、「その前後を10往復ぶん出して」と足します。 - **きっかけが、外から来たのか内から来たのかを見ます。** お客さまの一言・出てきた数字・うまくいかなかった実験——外から来た転回は、根拠がはっきりしているぶん、今も有効なことが多い。逆に、理由が見当たらないまま向きが変わっているなら、そこは疑ってよい場所です。 - **分岐点は、たいてい1つではありません。** 「1回だけでした」と返ってきたら、いちばん最初のやりとりと、いちばん最後のやりとりを並べて見せさせます。端と端が違うのに途中が1回しか曲がっていないなら、見落としがあります。 - **捨てた道のほうに、使える案が残っていることがあります。** 私はこれ目当てでこの短冊を使うこともあります。当時は条件が合わなくて流れただけ、というものが、半年後には通ることがあるからです。 ### 短冊4: 言葉ひとつの検索——「あの数字、あの言い回しはどこだっけ」 **いつ使うか** 特定の金額・日付・名前・言い回しを探すとき。「確かにそう言ったはずだ」を確かめたいとき。探し物がはっきりしているときは、この1枚がいちばん速いです。 **そのままコピーできる依頼文** > 「『◯◯』という言葉（または数字）が出てきた会話を、原典（JSONL）から探して。出てきた行の前後を、日付つきで一覧にして。」 **返ってきた物の見方** - まず件数を見ます。「0件でした」と「見つかりませんでした」は別物です。前者は探した結果で、後者は探し方が分からなかっただけ、ということがあります。 - 複数の日に出てきたら、いちばん古い1件と、いちばん新しい1件は必ず見る。途中で言い方や金額が変わっていることがあります。 - 探す言葉は、**当時の呼び方**で入れます。案件名や商品名が途中で変わっていると、今の名前では当たりません。 - 声で入力している方は、変換のゆれも疑ってください。同じ言葉が別の字で残っていることがあります。 ### こう返ってきたら、こう言い直す - **「見つかりませんでした」** → 探した範囲を聞きます。「どの期間の、何冊を探した？　セッションログのほうから当たり直して」 - **要約だけ返ってきた** → 「要約はいい。原典の言葉を、前後ごとそのまま」 - **それらしい推測が混ざっている** → 「原典にある部分と、あなたの推測を、分けて書き直して」 - **1件だけ出して満足している** → 「他にもあるはず。同じ言葉が出てくる会話を全部、日付順に並べて」 - **私の発言とAIの発言が混ざっている** → 「誰の発言か、1件ずつ分けて。私の発言だけを先に出して」 - **誰が決めたのかが書いていない** → 「その決定は、私が言ったのか、あなたが提案して私が止めなかったのか。1件ずつ分けて」 - **やたら今風の言葉づかいで返ってくる** → 「言い換えないで。当時の言い方のまま出して」 - **長すぎて読めない** → 「決め手になった箇所だけ3つに絞って。残りは日付と一行だけの一覧に」 - **「たぶん」「おそらく」が付いている** → 「たぶんは要らない。原典にある物だけ出して、無いなら無いと言って」 ### 空振りした日の次の一手（と、当たった日にやること） - 言い方を変えて、もう1回だけ。人名や案件名は、当時の呼び方で入れ直します。 - セッションログの層に戻ります。「その時期のセッションログを全部並べて。私が見て選ぶ」——機械が選べないなら、人が選べばいい。実はこれがいちばん当たります。 - 期間で挟みます。「◯月◯日から◯月◯日までの会話だけを対象に、もう一度探して」。範囲が狭いほど、掘り方は丁寧になります。 - **古い層は、諦めるところです。** 番号を振り始める前の会話には、そもそも糸がありません。これは頼み方では直りません。今日から振り始めた分が、来月から効きます。 - それでも無ければ、**無いという事実を記録します**。「この件は原典に残っていない、と分かるように、セッションログ側に1行書いておいて」——次に探す人（たいていは未来のあなたです）が、同じ空振りを繰り返さないために。 - そして、**当たった日にも1行足します。** うまく掘れたら、実際に役に立ったセッションログの末尾に「◯月◯日、この件を調べるのに使えた」と書き足しておく。次に同じあたりを探すとき、この1行がそのまま道しるべになります。空振りを減らすのに、いちばん効く習慣です。 ### やってはいけない頼み方 - **「あの件、どうだったっけ」だけ。** これは合図がありません。AIは覚えている範囲で、それらしく答えます。いちばんよくある失敗で、今日の記事はここから始まりました。 - **「◯◯について要約して」。** 頼んだとおりに要約が返ってきます。要約から要約を作ると、落ちた物はもう二度と戻りません。欲しいのは要約ではなく、私が何と言ったか、です。 - **「◯◯って正しい？」と判定させる。** 頼むのは判定ではなく、突き合わせです。「正しい？」と聞かれたAIは、あなたの期待のほうに寄った答えを返しがちですが、「原典と突き合わせて、違う所を出して」には逃げ道がありません。 - **名前のある問いを、いきなり原典に投げる。** 本文で書いたとおりです。棚を1段はさむ一言を、面倒がらずに足してください。 ### 頼み方が変えるのは、「解けるか」ではなく「間に合うか」 正直なところも、数字で書いておきます。 同じ16問を、頼み方を三段階に変えて解かせたことがあります。時間切れは、何も教えないと16問中5問。探す手順を教えると3問。「必要なら、先にあらすじの棚で当たりをつけてから」と判断ごと委ねると、1問まで減りました。そして完走した分は、どの頼み方でも全問正解でした。頼み方が変えるのは、「解けるか」ではなく「間に合うか」です。 つまり、丁寧な頼み方は、AIを賢くするわけではありません。回り道を減らして、時間内に着かせる。それだけです。——ただ、実務では、その「それだけ」が使い物になるかどうかを決めます。待たされた末に手ぶらで戻ってこられるのは、間違った答えと同じくらい困るからです。 ### 最後に、コツを1つ どの短冊にも、末尾に「**原典の言葉をそのまま**」と付けておくと事故が減ります。AIは放っておくと、親切心で言い直します。読みやすく、分かりやすく、整えてくれる。でも私たちが欲しいのは、きれいに整えられた言い直しではなく、当時の言葉そのものです。 ※実話は、お客さまや相手先が特定されないよう詳細をぼかしています。やりとりと工程は実物です。実験の数字は私の環境での実測で、条件（試行数）を添えたまま引いています。