最近さ、AIはGeminiだけではなく、ChatGPTも他のAIも使ってないと、オワコンとか言うけどさ、複合的な多層的な仕事を統合して行う時、複数のAIを使ってると、それぞれのAIの仕事を人間が統合しないといけないよね？これは認知負荷が高くないか？複合的な多層的な仕事を、例えばGeminiの１つのスレッドで統合していく場合は、ＡＩはＧｅｍｉｎｉに集中した方が多層的な知見を１つに統合しやすいのではないか？
ご指摘の点は、複数のAIツールを使う際の最も重要な課題の一つであり、非常に鋭い質問です。
🤖 複数のAIを使うことの認知負荷
おっしゃる通り、複合的・多層的な仕事を統合して行う際に、複数のAIツール（Gemini、ChatGPTなど）を並行して使うと、人間の認知負荷は高くなります。
これは、以下の理由によります。
1. 統合の必要性
- コンテキストの断絶: 複数のAIは、それぞれ異なるスレッドで作業を行います。AI間では情報や文脈（コンテキスト）が共有されないため、ユーザー（人間）が各AIから得られた情報を集め、比較・判断し、矛盾を解消し、最終的な形に統合する作業が発生します。
- 「翻訳」の負荷: 各AIには独自の応答スタイルや得意な出力形式があるため、人間はそれらを一つのプロジェクトのトーンや形式に「翻訳」し直す負荷を負います。
2. インターフェースの切り替え負荷
- 複数のツール間で画面や操作を切り替えるだけでも、脳に小さな負荷がかかります（スイッチングコスト）。これは、タスクそのものの認知負荷とは別に発生します。
🎯 一つのAIに集中するメリット
複合的・多層的な仕事を統合することを主眼とする場合、一つのAI（例：Gemini）のスレッドに集中する方が、認知負荷を低く抑え、効率的に統合を進められる可能性が高いです。
1. コンテキストの保持と深化
- 記憶力の活用: GeminiのようなAIは、一つのスレッド内での過去の会話や出力内容を記憶し、それを現在の応答に活かします（コンテキストウィンドウ）。
- 知識の積み重ね: 多層的な仕事の「下位タスク」を順番に実行し、その結果を次のタスクのインプットとしてAIに与え続けることで、AIはそのプロジェクト全体の文脈を深く理解し、一貫性のある知見を統合しやすくなります。
2. 統合指示の明確化
- 複数の情報源をまとめる際、「このスレッドで前に作ったA案と、今作ったB案を比較して、Cという基準で統合しなさい」という具体的な指示を出しやすくなります。
💡 複数のAIを使うべきケース
ただし、「オワコン」と言われるほど複数のAIが使われているのには理由があり、**「情報収集」や「専門領域」**では複数のAIの活用が有効な場合もあります。
| 目的 | 活用方法 | 認知負荷への対処法 |
| 情報の多角的な検証 | 重要な事実確認やデータ収集時に、複数のAIに同じ質問をし、回答の傾向や矛盾がないかチェックする。 | 一次情報収集に限定し、統合はメインのAIスレッドで行う。 |
| 専門的なタスク | 特定のAIが持つ独自の機能（例：画像生成、特定のコード言語の最適化など）が必要な場合。 | 特定の出力（結果）だけを抽出し、メインのAIスレッドにコピペして統合を依頼する。 |
まとめ
複合的・多層的な仕事を「統合」することを最優先し、認知負荷を減らしたいのであれば、一つの信頼できるAI（例えばGemini）の一つのスレッドで、必要な情報をすべて積み重ねていくのが、現時点では最も賢明なアプローチと言えます。
もしよろしければ、現在、どのような多層的な仕事でAIの統合に課題を感じているか、具体的にお聞かせいただけますか？その統合プロセスをGemini一つに集中させるための具体的な手順をご提案できます。
コメント