AIに過去の自分を読ませることは、書くことを深めるのか——正確な自分像ではなく、創作のための予備知識として

AIを使って文章を書いていると、だんだんこう思うようになります。

このAIに、過去の自分を読ませたい。

毎回ゼロから説明するのではなく、以前自分が考えたことを踏まえて返してほしい。

自分がどんな言葉に違和感を持ち、どんな問いに戻ってきたのかを、少し分かったうえで対話してほしい。

過去の記事やメモを前提にして、次に書くものを一緒に考えてほしい。

そう思うのは、AIとの対話が単なる文章生成ではなく、考えることや書くことの一部になってきたからだと思います。

前回の記事で、私はAIとの対話を「内省の外部化」と書きました。

AIが返す答えをそのまま受け取るのではなく、その答えに対して自分がどこで頷き、どこで違和感を覚え、どの言葉を直したくなるのか。

その反応の中に、自分の判断基準が現れる。

少なくとも私にとって、AIとの対話はそういうものでした。

では、その内省をもう少し深めるために、過去の自分が書いた記事をAIに読ませることには、どんな意味があるのでしょうか。

AIは、過去の自分を正確に理解してくれるのでしょうか。

それとも、そこに立ち上がるのは、選ばれた文章から再構成された、偏りを持った仮の自己像にすぎないのでしょうか。

今回は、AIに過去の自分を読ませることを、「正確な自分像を作ること」ではなく、「創作のための予備知識を渡すこと」として考えてみます。

AIを「育てる」という感覚

生成AIを使っていると、どこかでAIを「育てる」という感覚が出てきます。

毎回ゼロから説明しなくても、自分の文体や考え方を踏まえてほしい。
自分が何に違和感を持ちやすいのかを分かってほしい。
以前考えたことを前提にして、次の問いに付き合ってほしい。

そう思うことがあります。

AIを単なる文章生成の道具として使っているだけなら、そこまで強く感じないかもしれません。

けれど、AIとの対話を通じて文章を書いたり、考えを整理したり、自分の違和感を少しずつ言葉にしていったりすると、だんだんこう思うようになります。

このAIが、もう少し自分のことを分かってくれたらいいのに。

自分が過去に何を考えてきたのか。
どんな言葉を大事にしているのか。
どこで言い切ることをためらうのか。
どういう説明には納得し、どういう比喩には違和感を覚えるのか。

そうしたものをAIが踏まえてくれたら、対話はもっと書くことの助けになるのではないか。

その期待は、私の中にもあります。

過去に自分が書いた記事やメモをAIに読ませれば、AIは少しずつ自分の感覚に近い答えを返すようになるのではないか。

自分の文体や判断基準や、問いの立て方を学んでくれるのではないか。

そう考えたくなる。

ただし、「AIを育てる」という言葉は、そのままだと少し広すぎます。

AIをどう育てたいかは、目的によって変わります。

自分の文体に寄せたいこともある。
あえて批判的な編集者のように振る舞ってほしいこともある。
読者代表として反応してほしいこともある。
自分とはまったく違う立場から問い返してほしいこともある。
構成だけを見てほしいこともある。
事実確認に徹してほしいこともある。

だから、ここで考えたいのは、AIを育てる一般論ではありません。

今回考えたいのは、もっと限定されたことです。

過去に自分が書いた記事をAIに読ませ、それをこれから書く文章のための予備知識として持たせること。

それは、書くことを深める助けになるのか。

この問いについて考えたいと思います。

過去の記事を読ませたい理由

AIに過去の記事を読ませたいと思うのは、自分を分析してほしいからだけではありません。

もちろん、過去の記事を読ませれば、AIはそこから何らかの著者像を返すことができます。

よく使う言葉。
繰り返し現れる関心。
問題への向き合い方。
判断の癖。
文体。
違和感を覚えやすい対象。

そうしたものを拾い、「この著者はこういう人物に見えます」と整理することはできるでしょう。

けれど、私が期待しているのは、自己分析そのものではありません。

むしろ、これから何かを書くときに、過去の自分の文脈をAIに予備知識として持っていてほしい。

その感覚に近いです。

新しく文章を書くとき、私は完全な白紙から考えているわけではありません。

過去に考えたこと。
以前引っかかったこと。
何度も戻ってきた問い。
自分が使ってきた言葉。
かつて納得した説明。
逆に、今は少し距離を取りたい考え。

そうしたものが、明示されない前提として、今の思考の背後にあります。

文章を書くとき、人はいつも今だけで書いているわけではないのだと思います。

過去の自分が残した言葉や、以前の違和感や、何度も考え直してきた問いが、今の書き方に影響している。

それは、はっきり意識されることもあれば、ほとんど意識されないまま、文章の温度や言葉の選び方に滲むこともあります。

だとすれば、AIとの対話でも、それに近いことはできるのだろうか。

過去の記事をAIに読ませることで、AIとの対話は、単発の問いへの応答ではなく、過去の自分の文脈を踏まえた執筆支援に近づくのだろうか。

私が気になっているのは、そこです。

でも、正確な「過去の自分」は立ち上がらない

ただ、少し立ち止まって考えると、この期待には限界があります。

AIに過去の記事を読ませれば、たしかに何らかの「過去の自分像」は立ち上がります。

けれど、それは過去の自分そのものではありません。

なぜなら、AIに渡せる過去は、過去の全部ではないからです。

言葉として残ったものしか渡せない。
その中でも、どれを渡すかを選んでいるのは、現在の自分です。

書かなかったこと。
言葉にならなかった違和感。
途中で捨てた考え。
人に見せなかったメモ。
そのときは重要だと思っていなかった感情。
あえて書かなかった事情。
忘れてしまった出来事。

そうしたものは、ソースには含まれません。

しかも、過去に書いた文章も、その時点ですでに編集されています。

誰かに読ませるために整えた文章。
公開するために削った表現。
当時の自分が見せてもよいと思った部分。
逆に、見せないことを選んだ部分。

記事として残っているものは、過去の自分のすべてではありません。

過去の自分が、ある場面で、ある目的のために、ある程度整えて外に出したものです。

だとすれば、AIに過去の記事をいくら読ませても、正確な「過去の自分」が立ち上がるわけではありません。

そこに立ち上がるのは、現在の自分が選んだソースから再構成された、偏りを持った仮の自己像です。

これは考えてみれば自明です。

noteの記事だけを読ませれば、noteに現れている自分が強く出る。
技術記事だけを読ませれば、技術者としての自分が強く出る。
仕事の文章だけを読ませれば、仕事上の自分が強く出る。
日記だけを読ませれば、より生活や感情に近い自分が出るかもしれない。

違うソースを渡せば、AIが立ち上げる人物像も変わる。

そこに大きな驚きはありません。

むしろ問うべきなのは、その自明さの先にあることです。

正確な過去の自分が立ち上がらないのだとしたら、それでもなお、過去の自分をAIに読ませる意味はあるのでしょうか。

正確な自分像ではなく、創作のための予備知識として

私は、意味はあると思います。

ただし、その意味は、AIの中に正確な自分を再現することではありません。

AIに過去の自分を読ませることは、自分の複製を作ることではない。

どれだけ過去の記事を読ませても、そこに正確な自分は立ち上がらない。
すべての過去は渡せない。
渡す過去は、現在の自分が選んでいる。
書かれなかったものは、AIには読めない。

それなら、過去の記事をAIに読ませる意味は別のところにあるはずです。

それは、これから書くための予備知識をAIに渡すことなのではないか。

今のところ、私はそう考えています。

AIが返すものは、自分そのものではない。
けれど、完全な他人事でもない。

そこには、過去に自分が書いた言葉が含まれている。
かつての関心が含まれている。
繰り返し出てきた問いが含まれている。
自分が残してきた判断や文体の痕跡が含まれている。

それは不完全で、偏っていて、現在の自分の選択によって編集されたものです。

けれど、その不完全な前提があることで、AIとの執筆は少し変わる。

毎回ゼロから自分を説明するのではなく、過去の自分の一部を足場にできる。

今の問いを、過去の自分の文脈に照らして考えられる。

AIの返答に対して、「これは自分に近い」「これは過去の自分に寄りすぎている」「これは今の自分とは違う」と反応できる。

つまり、AIに過去の記事を読ませる意味は、AIの中に正確な自分を作ることではなく、書くための反応可能な前提を作ることにあるのかもしれません。

ソースを渡すことと、重点を共有することは違う

このことを考えるきっかけになった体験があります。

以前、NotebookLMにマガジン『働き方デザイン研究室』の記事群をソースとして読ませ、インフォグラフィックを生成させたことがありました。

最初は、カスタムプロンプトをほとんど与えず、単にソースをすべて選択して、インフォグラフィックを作らせました。

すると、成果物はそれっぽく出来上がりました。

見た目も整っている。要素も拾われている。マガジン内の記事に出てきた言葉も反映されている。

けれど、満足できるものではありませんでした。

なぜなら、AIはすべてのソースをかなり均等に扱っているように見えたからです。あるいは、各記事の文量や、繰り返し出てくる言葉から、何が重要かを推測していたのかもしれません。

その結果、私にとってはマガジン全体の中心ではない要素に、大きなスペースが割かれていました。

逆に、本当に見せたかった「コンテキストワーク」や「文脈の蒸留」といった軸は、十分に前面に出ていなかった。

AIは、ソースを読んではいました。

しかし、私がそのマガジンで何を中心に見せたいのかまでは、共有されていなかったのです。

原因は、カスタムプロンプトを与えなかったことでした。

どの記事を重視するのか。
どの概念を中心に置くのか。
どの読者に向けて、何を一目で伝えたいのか。
マガジン全体を、どんな思想のまとまりとして見せたいのか。

そこが暗黙のままだったため、AIと私の間にズレが生じました。

この体験は、過去の記事をAIに読ませることの意味を考えるうえで示唆的でした。

ソースを渡せば、AIは何かを作ってくれます。

けれど、ソースを渡すことと、何を重要な文脈として扱うかを共有することは違います。

過去の記事は、AIにとって素材になります。

しかし、その素材から何を蒸留し、何を前面に出し、何を背景に回すのかは、人間が意図を与えなければならない。

これは、個人の創作でも同じです。

過去の自分の記事をAIに読ませれば、AIはそこから何らかの傾向を拾ってくれます。

でも、どの過去を今の創作の足場にしたいのか。

どの問いを引き継ぎ、どの言葉からは距離を取りたいのか。

何を今回の文章の中心に置きたいのか。

そこまで共有しなければ、AIは「それっぽい自分らしさ」を返してくるだけかもしれません。

創作の質を左右するのは、AIの理解度だけではない

だから、創作の質を左右するのは、AIがどれだけ多くの過去を読んでいるかだけではありません。

むしろ大事なのは、その過去をどう読ませるか。

そして、AIが返してきたものに対して、自分がどれだけ反応できるかです。

AIに過去の記事を読ませると、AIの返答は自分に近づくかもしれません。

自分が使いそうな言葉が出てくる。
過去の記事との接続が提示される。
以前の問題意識を踏まえた構成が返ってくる。
自分の関心に沿った論点が並ぶ。

それは、たしかに便利です。

しかし、創作の質を左右するのは、AIがどれだけ自分を理解しているかだけではないと思います。

むしろ大事なのは、AIが返したものに対して、自分がどれだけ反応できるかです。

これは近い。でも、その言葉ではない。
この接続は自然だけれど、少し気持ちよくまとまりすぎている。
この問いは前回の記事と似ているが、今回は別の方向に進みたい。
この表現は自分らしいが、今の自分には少し古い。

そうした反応ができるかどうか。

AIが過去の自分を踏まえて返してくるほど、その返答は自分にとって納得しやすくなります。

けれど、納得しやすいことと、創作の質が高まることは同じではありません。

自分らしい言葉で返ってくるからこそ、違和感を見逃すことがある。
過去の自分に沿った整理だからこそ、今の変化に気づきにくくなることがある。
自分の文体に近いからこそ、考えた気になってしまうことがある。

AIに過去を読ませることは、創作の助けになります。

しかし、それは同時に、過去の自分に引っ張られる危うさも持っています。

偏りは失敗ではなく、前提である

ここで重要なのは、AIが持つ過去の自分像には必ず偏りがあるということです。

どのソースを渡すかによって、AIが持つ前提は変わる。
どの時期の記事を読ませるかによって、立ち上がる自分像も変わる。
どの媒体を含めるかによって、文体や関心の見え方も変わる。

これは避けられません。

では、その偏りは悪いものなのでしょうか。

私は、必ずしもそうではないと思います。

むしろ、その偏りを自覚できることが重要なのだと思います。

AIに渡した過去は、過去の全部ではない。
AIが踏まえている自分は、自分そのものではない。
AIが返す「あなたらしさ」は、選ばれたソースから立ち上がった仮の輪郭である。

そのことを忘れなければ、偏りは失敗ではなく、対話の前提になります。

たとえば、ある時期の記事だけをAIに読ませれば、その時期の自分に引っ張られた返答が返ってくるかもしれない。

技術記事を多く読ませれば、構造やリスクや検証に寄った返答が返ってくるかもしれない。

内省的な記事を多く読ませれば、違和感や問いの立て方に寄った返答が返ってくるかもしれない。

それは不正確だと言えば、不正確です。

けれど、むしろそこで大事なのは、「AIが今どの過去に引っ張られているのか」を見ることなのかもしれません。

AIの返答を読んで、「これは自分らしい」と思うこともある。
「これは過去の自分には近いが、今の自分とは少し違う」と感じることもある。
「これは読ませたソースに引っ張られすぎている」と思うこともある。

その反応の中に、現在の自分が現れます。

つまり、AIが偏った前提を持っていること自体が問題なのではありません。

問題なのは、その偏りを忘れて、AIが返した自己像を「自分そのもの」だと思ってしまうことです。

書くための相手をどう育てるか

では、この意味でAIを「育てる」とは、何を育てているのでしょうか。

AIそのものが、自分の内面を理解していくわけではありません。

AIの中に、もう一人の自分が生まれるわけでもありません。

過去の記事を読ませても、AIが自分の人生を丸ごと知るわけではない。言葉にならなかった感情や、書かれなかった葛藤や、途中で捨てた考えまでは分からない。

それでも、AIとの執筆は少しずつ変わります。

以前の文章を踏まえた返答が返ってくる。
自分がよく使う言葉に近い言い回しが出てくる。
過去に考えた問いとの接続が提示される。
自分が引っかかりそうな論点が先回りされる。

そうした変化はあります。

けれど、それはAIが本当の自分に近づいたというより、AIとのあいだに共有された予備知識が増えたということなのだと思います。

AIを育てるとは、AIの中に自分を再現することではない。

自分が書くために反応しやすい前提を、AIとのあいだに少しずつ作っていくこと。

そのように考えると、少し腑に落ちます。

それは、執筆のための対話の土台を育てることです。

どの過去を前提にするのか。
どの言葉を大事にするのか。
どの違和感を繰り返し扱うのか。
どの整理には乗らないのか。
どの問いに戻ってくるのか。

そうしたものを、AIとの対話の中に少しずつ積み重ねていく。

その積み重ねによって、AIは自分の分身になるわけではない。

ただ、より反応しやすい相手になる。
より違和感を見つけやすい相手になる。
より自分の思考を外に置きやすい相手になる。

その意味で、AIを育てることは、AIを自分に近づけることというより、書くための対話の場を育てることなのかもしれません。

育てたAIに、引っ張られすぎないために

ただし、AIを育てることには危うさもあります。

自分の過去の記事を読ませ、自分らしい返答が返ってくるようになると、その返答には強い納得感が生まれます。

自分の文体に近い。
自分が使いそうな言葉が出てくる。
過去に考えたことと接続されている。
自分の関心に沿った整理になっている。

そうなると、AIの返答を「これは自分の考えに近い」と感じやすくなります。

それ自体は便利です。しかし同時に、危うくもあります。

自分に近い言葉で返ってくるからこそ、違和感を見逃しやすくなる。
過去の自分に沿った整理だからこそ、今の自分の変化に気づきにくくなる。
自分らしい文体だからこそ、考えた気になりやすくなる。

AIが過去の自分に近づくほど、その返答は気持ちよくなります。

でも、気持ちよさは、必ずしも創作の質を意味しません。

むしろ、育てたAIだからこそ、そこから少し距離を取る必要があるのだと思います。

これは本当に今の自分の考えなのか。
過去の自分に引っ張られていないか。
自分らしい言葉に見えるだけではないか。
この整理は、今の問いに本当に必要なのか。
AIが返した「自分らしさ」に、納得させられていないか。

そう問い直すこと。

AIを育てるほど、その問いは重要になります。

おわりに

AIに過去の自分を読ませることは、少し不思議な行為です。

過去の記事を渡すと、AIはそこから「自分らしさ」のようなものを返してくる。

使いそうな言葉。
戻ってきそうな問い。
大事にしていそうな価値観。
避けそうな言い切り。
繰り返し現れる違和感。

それらは、たしかに自分に近いものかもしれません。

けれど、それは自分そのものではありません。

AIに渡した過去は、過去の全部ではない。
言葉として残ったものだけであり、しかも、現在の自分が選んだものです。

書かなかったこと。
言葉にならなかったこと。
途中で捨てた考え。
そのときはまだ見えていなかった問い。

そうしたものは、そこには含まれていません。

だから、AIが返す「自分らしさ」を、そのまま答えにしてはいけないのだと思います。

むしろ大事なのは、その「自分らしさ」に対して、今の自分がどう反応するかです。

これは近い。
でも、今は少し違う。
この言葉は過去の自分には合っているけれど、今の自分には少し古い。
この問いはまだ残っている。
この違和感は、もう一度考え直したい。

そうやって、AIが返してきた仮の輪郭に触れながら、現在の自分が過去の自分と対話し直す。

そこに、過去の記事をAIに読ませる意味があるのかもしれません。

AIを育てるとは、AIの中にもう一人の自分を作ることではない。

自分が書くために、反応できる相手を育てること。
過去の自分を、今の創作のための予備知識として置き直すこと。
そして、その予備知識に引っ張られすぎず、今の自分としてもう一度選び直すこと。

過去は、正確に再現される必要はないのだと思います。

むしろ、不完全に立ち上がるからこそ、今の自分が反応できる。

AIが返す「自分らしさ」は、完成した自己像ではありません。
それは、これから書くための仮の足場です。

その足場に立って、過去の自分を眺め直す。
近いと感じるものを受け取り、違うと感じるものから距離を取る。
そして、今の自分が引き受けたい問いを、もう一度選び直す。

AIに過去の自分を読ませることは、過去の自分に戻ることではない。

過去の自分を手がかりにして、今の自分が次に何を書くのかを考えることなのだと思います。