GemsやGPTsを使って「専門家」の役割を設定している方は多いはず。しかし、なぜそれだけでAIの出力が劇的に変わるのか、その仕組みまで理解している人は意外と少ないものです。
今回は、AIが言葉を選ぶ「裏側の仕組み」から、人格設定（専門家チームの構築）の本質を解き明かします。
1. AIは「正解」を探しているのではない
まず、大きな誤解を解く必要があります。AIはGoogle検索のように「どこかにある正解」を探してきているわけではありません。
AIの正体は、膨大なデータから「次にくる確率が最も高い言葉」を予測し続ける巨大な計算機です。
- 指示なし： 100万人分の「平均的な言葉」の組み合わせを選ぶ。
- 指示あり： 特定の「専門的な言葉」の組み合わせを優先する。
2. 役割定義は「確率の絞り込み」である
AIの脳内には、何兆もの言葉のつながり（パラメータ）が存在します。何も指定しないと、AIは「全人類の平均」という広大な海から言葉を拾います。これが、内容が薄く「AIっぽい」文章になる原因です。
ここで役割を定義すると、AIの計算プロセスに変化が起きます。
確率の重み付けが変わる
例えば、「投資」という言葉の次にくる言葉を予想するとき：
- 一般人の人格： 「投資」→「お金」「増える」「怖い」
- 経済調査の専門家： 「投資」→「アセットアロケーション」「相関係数」「リスクプレミアム」
役割を指定することで、AIの脳内で**「その道のプロが使いそうな言葉」の当選確率が跳ね上がる**のです。これをエンジニア用語で「コンテキスト（文脈）を絞る」と言います。
3. なぜ「調査のプロ」と「執筆のプロ」を分けるべきなのか
中級以上のブロガーが目指すべきは、AIを「一人のライター」として扱うのではなく、「専門家チーム」として機能させることです。
プロの現場では、「その分野に精通した調査員」と「読者を動かすコピーライター」は別の人間が担当します。これと同じことをAI（Gems/GPTs）で再現するのが最も効率的です。
専門性が混ざると「平均化」される
AIに「専門家として詳しく調べつつ、初心者にも分かりやすく感動的な文章で書いて」と一度に頼むと、AIの脳内では「高度な専門知識の確率」と「平易な表現の確率」が打ち消し合ってしまいます。結果として、どちらも中途半端な「どこかで見たような記事」に落ち着くのです。
AIの「注意（アテンション）」を一点突破させる
- 調査の専門家（ナレッジ担当）： まずは事実確認や深い洞察にリソースを100%割かせます。ここでは「読みやすさ」は無視して、情報の密度だけを追求します。
- 執筆の専門家（デリバリー担当）： 次に、その深い情報を「どう伝えるか」にリソースを100%割かせます。
このように人格（コンテキスト）を完全に分けることで、AIの脳は迷うことなく、それぞれの役割で最も尖った（確率の低い、貴重な）言葉を選べるようになります。
まとめ：AIは「絞り込む」ほど賢くなる
GemsやGPTsで役割を作ることは、単に性格を決めることではありません。AIという巨大な計算機の「出力モード」を固定し、特定の専門領域から濃い言葉を抽出させるための「フィルター」を作ることです。
「AIの文章が物足りない」と感じたら、それはAIの能力の問題ではなく、確率の海が広すぎてAIが迷っているだけかもしれません。それぞれの分野の「プロ」を個別に呼び出し、AIの脳を最大限に使いこなしていきましょう。
補足：「制御対象としてのAI」
まとめとして、さらに一歩踏み込んでAIを制御するための**「コンテキスト設計の3原則」**を定義します。
1. 「静的コンテキスト」と「動的コンテキスト」の分離
GemsやGPTsの設定（指示）は、AIにとっての**「OS（基本ソフト）」です。一方で、チャット欄での指示は「アプリケーション（実行命令）」**にあたります。
- 静的コンテキスト（Gems設定）: 「誰として振る舞うか」という人格と、絶対に譲れない論理原則（例：正確性を重視する。簡潔に答える。）のみを記述します。
- 動的コンテキスト（プロンプト）: 「何を、どう処理するか」という具体的なタスクと対象データを記述します。 この2つを混ぜず、役割を分離することで、AI内部での命令の競合を防ぎ、推論の精度を最大化できます。
2. セルフアテンション（Self-Attention）の重み分散を防ぐ
AIの「注意力」は有限のリソースです。Gemsに「箇条書きで書け」「32文字以内で書け」「専門用語は使うな」と細かな指示（トークン）を詰め込みすぎると、AI内部の計算資源である**「アテンション・スコア」**が分散してしまいます。 指示を絞り込むことは、特定の重要トークンに対するアテンションの重み付けを強化し、論理破綻の確率を物理的に下げる行為に他なりません。
3. 「確率的ゆらぎ」を味方につける
AIの出力が毎回変わるのは、次トークン予測の際に行われる「サンプリング（確率的な選択）」によるものです。
- 調査フェーズ: 役割を絞り、指示を厳格にすることで、確率分布のピークを鋭くし、正解に近い一意の回答を導き出します。
- 執筆フェーズ: 役割に「遊び（創造性）」を持たせることで、確率分布を適度に広げ、人間味のある自然な文章を生成させます。
このように、フェーズごとにAIの「脳内の確率分布」を制御することが、AI執筆の真髄です。