【結論】
今日気づいたこと：
新人GPTへ研究所OSを説明する作業は、単なる引き継ぎではなく、研究所OSの記憶を点検する実験になっている。
自分の場合：
GPTに相談し、Codexが実ファイルや運用ルールと照合し、最後に人間が判断する形ができ始めている。
今の状態：
まだ完全な自動化ではない。ただ、新しいAIへ説明するたびに、何が正本で、何が保留で、何が未確認かが少しずつ整理されている。
研究メモ
研究所OSを続けていると、ChatGPT、Codex、WordPress、実験台帳、ワンデーログ、バックアップなど、情報の置き場所が増えていく。
その中で、新しいGPTへ現在地を説明する場面が出てきた。
最初は、単なる引き継ぎ作業だと思っていた。
でも実際には少し違った。
新人GPTに説明しようとすると、
- 何が正本か
- 何が正本候補か
- 何がバックアップか
- 何がコピーか
- 何が未確認か
- 今は何をやらないのか
を言葉にする必要がある。
つまり、新人GPTへの説明は、研究所OSの棚卸しになっている。
AI同士の役割が少し見えた
今の使い方では、GPTとCodexの役割が少し分かれてきた。
GPTは、外から見た整理役。
方向性、考え方、違和感の言語化に向いている。
Codexは、実際のファイルやWordPress、実験台帳との照合役。
「それは本当に台帳にあるのか」「正本と矛盾していないか」を確認できる。
人間は、最後に判断する役。
この流れは、
GPT：外部視点
Codex：実運用との照合
人間：最終判断
という形に近い。
これは、研究所OSが目指している「人間は最終承認に近づく」流れともつながっている。
メリット
新しいGPTへ説明することで、古い流れの思い込みをリセットできる。
ずっと同じ会話の中にいると、なんとなく分かった気になってしまう。
でも新人GPTは文脈を知らない。
だから、
「それは何のためにあるのか」
「どれが正本なのか」
「今やる必要があるのか」
をもう一度確認するきっかけになる。
これは面倒でもあるが、研究所OSにとっては記憶の健康診断になる。
デメリット
一方で、毎回すべてを説明すると重い。
新人GPTは文脈が浅いので、
- 新しい管理表を作りたがる
- すぐ自動化したがる
- 未確認のものを確定扱いする
- 正本とバックアップを混ぜる
- 「楽になる」より効率化を優先する
可能性がある。
だから、新人GPTに丸投げしない。
相談はしても、実ファイルや正本との照合はCodex側で確認する。
今後の使い方
この気づきから、今後は次のように使うのがよさそう。
- アイデア相談：GPT
- 方向性整理：GPT
- 実ファイル確認：Codex
- 正本確認：Codex
- 実行：Codex
- 公開判断：人間
全部を1つのAIに任せるのではなく、役割を分ける。
その方が、研究所OSとしては続けやすい。
まとめ
新旧GPTのすり合わせは、単なる引き継ぎではなかった。
研究所OSの記憶を点検し、現在地を言語化する作業だった。
これは、少し面倒ではある。
でも、正本、バックアップ、保留、未確認を分けるきっかけになる。
研究所OSにとっては、記憶の引き継ぎ実験として扱える。
更新履歴
2026-06-20 研究メモとして作成
コメント