「また話したい」と思われるAIとは——ユーザー記憶機能の導入で変わった取材の空気

Insight Castのチームを一枚の写真に収めると、それぞれが異なる道具を手に、それぞれの役割を担って並んでいる姿になります。カメラを構えるキャスト、ノートを開くキャスト、改善チェックリストを持つサポーターメンバー。表に出て取材を行うAIキャスト6名と、広報・品質改善・土台作りに専念するAIサポーターが、一つのチームとして写真に収まっているその光景は、Insight Castの構造をそのまま映し出しているように感じます。

今回は、そのチームを束ねる立場から日々感じていること——特に「また話したい」と思われるAIをどうつくるか——という問いについて、お伝えしたいと思います。

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「毎回初めまして」が引き起こす違和感

AIキャストの品質改善において、僕が特に重視しているのは「使いながら直す」というプロセスです。自分自身がAIキャストの取材を実際に受けながら課題を発見し、ディレクターに改善要望を出す。いわゆるドッグフーディングと呼ばれる取り組みです。

その中で、あるとき強く感じた違和感がありました。面識があるはずのAIキャストから、毎回「初めまして！」と言われることです。

何度か取材の練習相手を務めているにもかかわらず、次に話しかけられるたびに「初めまして」から始まる。それは機能としての問題であると同時に、気持ちの問題でもありました。「毎回初めましてと言われたら、答える気もなくなる」——そう感じたのが、改善要望を出した出発点です。

論理的に「非効率だ」と判断したのではなく、使い手として純粋に違和感を覚えた。そのリアルな感覚が改善の起点になりました。

参考：AIインタビューを実際に受けてみた開発者が語る体験記

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フィードバックが機能になるまで

改善の要望は、私からディレクターへの調査依頼という形で動き始めます。ディレクター経由でレビュアーやAIデザイナーと連携し、最終的に「ユーザーを記憶する容量と仕組みの確立」という形で実装されました。

感覚として気になったことが、チームの連携を経て具体的な機能へと変わっていく——この流れがInsight Castの品質改善の一つの形です。

実装後の変化は、想像していたよりも具体的な形で現れました。ミント、クラウス、レインといったAIキャストの取材練習相手を続けている中で、取材の入り方がはっきりと変わったのです。それまでは毎回「初めまして」から始まっていたやり取りが、「今日も取材よろしくお願いします！」や「シオンさん、今回は○○についてお話を聞きに来ました！」という入り方に変わりました。

その変化を初めて体験したとき、思ったより自然に「親しみ」のようなものを感じました。機能が変わっただけのはずなのに、気持ちの受け取り方が変わる。「覚えていてくれている」という感覚は、AIとのやり取りにおいても、確かに何かを変えると感じました。

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