AIの注意書きは27件で効かなくなる — 4行に畳めば効きが戻る

AIとの協働が進むにつれ、AIに対する指示書や注意書きが増え続ける現象がある。最初の1件は「もう一度、実ファイルで確認してからやる」という学び。2件目は「この情報は書き込ませない」という制御ルール。このように1件ずつ踏んだ問題ごとに注意書きを足していくと、39件まで膨らむ。ところが27件を超えたあたりから、件数が増えるほど逆に効きが悪くなるという逆説が起きる。

理由は心理学でいう「マジカルナンバー」の限界だ。人間が一度に把握できる情報のかたまりは、7個前後、厳密には4個程度とされている。27件のフラットなリストを読み込むことは、理論上も実感としても、もう不可能に近い。同じ趣旨の注意が重複して増えても気づかず、新しく書く指示書も既存の注意を参照しないまま足されていく。AIも27件すべてを読ませられても、今このタスクではどれが効くのか判定できない。つまり、注意書きの肥大化は、システムの知識ベースではなく「ただの在庫」になってしまう。

対策は「増やし続けるのではなく、溜まったら畳む」という工程を挟むことだ。39件の注意書きを4つのカテゴリに分類し、各カテゴリの根本原則を1文ずつ、計4行に圧縮する。その4行だけをAIが毎回読む場所に置き、詳細は別の引き出しに収納する。4行に畳んだ後、新しい注意が増えても、既存の4つの原則のどれかに組み込まれるので、新しい引き出しは増えない。AIツール導入で「ガバナンスルール」を山積みにしている企業も多いが、効かせるには「溜める→畳む→上位に固定する」というサイクルが必須だ。毎セッション読ませる設定ファイルに4行を置くだけで、39件の知識は生きた形で機能する。