0｜なぜこのAIブログを始めたのか

生成AIを実務に組み込み始めたとき、
私が直面したのは「使い方」ではなく、

思考が拡散し続けること

でした。

このブログはノウハウ集ではありません。
私自身の実務ログです。

ただし、

• スレッドが増えすぎて収集がつかない
• ゴールを見失う
• 修正するほど不安定になる

という状態に陥っている人がいるなら、
参考になるかもしれないと思い公開しています。

1｜今回のテーマは「迷走」

ここでいう迷走とは、

生成AIとの対話が増えすぎて、
目的・現在地・論点が見えなくなる現象です。

これは特定の業務に限りません。

マーケティング設計でも、業務フロー整理でも、
同じことが起きます。

今回は一例として、
SEO記事設計に取り組んだときのケースを扱います。

2｜何が起きていたのか（典型例）

人間との対話で微調整していた記事制作を、

条件入力型で再現可能にする

設計に挑戦しました。

しかし条件が増えるほど、

• ある条件を守ると別が崩れる
• 後半が薄くなる
• テイストがぶれる

という問題が発生。

これは生成AIの性質上、自然に起きます。

生成AIは

• 直前文脈の影響を強く受ける
• 条件を再重み付けする
• 履歴が長いほど論点が拡散する

からです。

そこで大量の壁打ちを繰り返しました。

結果、

• スレッド肥大化
• ゴール不明瞭
• 引っ越し増加
• 引き継ぎミスによる方向ズレ

が発生。

本当に困っていたのは、

会話が拡散し制御不能になること

でした。

3｜拡張は自然に起きるが、収束は自然に起きない

ここが核心です。

人間の会議でも、

• アジェンダなし
• ファシリテーターなし
• 時間制限なし

なら議論は拡散します。

生成AIも同じです。

対話は放っておけば拡張します。
拡張は自然に起きます。

しかし、

収束は自然には起きません。

収束は設計しなければ生まれません。

4｜収束設計の3要素

アーキテクト視点で見ると、
収束には最低限3つが必要です。

1. ゴールの定義
2. フェーズ分解（発散と収束を分ける）
3. 停止条件の明示

今回はこのうち、
停止設計に焦点を当てます。

5｜転機：「#整理」というトリガー

スレッド冒頭で、次のルールを宣言しました。

以降、私が「#整理」と打ったら、
以下の7項目で現在の状況を出力してください。

#整理
1. 現在地
2. ゴール
3. 採用仮説
4. 捨てた仮説
5. 未確定論点
6. 次の一手
7. 停止判断

LLMは自律タイマーを持ちません。

だからこそ、

ユーザー起点で止める設計

が必要でした。

6｜何が変わったのか

#整理 により、

まず

現在地とゴールが常に可視化された。

だから、

会話のボリュームが適正化された。

結果として、

• スレッド引っ越し回数が減った
• 引き継ぎズレが減った

さらに、

迷走の兆候を検知できるようになった。

だから、

本来あるべきゴールに戻せるようになった。

単に整理できたのではなく、

制御可能な状態になった

のです。

7｜結論

生成AIの迷走は能力不足ではありません。

設計不足です。

拡張は自然に起きる。
収束は設計しなければ起きない。

#整理 は、

収束を人工的に作るための最小単位でした。

8｜このブログの立ち位置

私は、生成AIを実務に組み込む際の
構造設計と運用設計を扱っています。

このブログはその検証ログです。

次回は、

• #整理を打つタイミング
• 停止条件の数値化
• 実ログ断片

を整理します。