転職活動の情報をデータパイプラインみたいにしようと思って、結局辞めたが収穫が得られた話

タイトルは長ったらしいが、転職活動の一部を生成AIに任せたかったのだが、いろいろ考えているうちに人間の脳の仕組みまで考えることができた。

元々やりたかったこと

自分という人間は1人しかいないのだから、今までの人生のうちアピールできるポイントとエピソードを全部盛りにした1つのマスタテキストみたいなのを用意して、切り口や文量を指定して生成AIで抽出するみたいなことがしたかった。

データパイプラインの着想

全部一か所にとりあえずまとめとく、みたいなところからデータレイクを着想し、そこから芋づる式に人生の出来事＝イベントデータであり、一旦生成AIでただ時系列に並んだだけのアピールできる観点＋エピソードだけの大きいテキストを作り、それをさらに定期的に生成AIを使って誤りや古代表現がなく、自然で、使いやすい形にしておいて面接や職務経歴書などで使うようにするというアイデアを思い付いた。
このアイデアにはもらったフィードバックによって柔軟に素早く自己アピールの文言を生成できるというメリットもあった。
新卒就活のときは就職エージェントや大学の就職支援センターには大変助けられた。また、ある会社はポジティブなところもネガティブなところも自分のためを思って伝えてくれた。そのような経験があって今回の転職でもフィードバックは大きな力になると確信しているのでフィードバックをすぐに改善につなげられるような転職活動戦略を取りたいとかねてから考えていた。
他にも新卒就活では各社異なるフォーマットでESを要求してくるので、非本質な文字数パズルで消耗している就活生をターゲットにして個人開発サービスとして提供するのも面白そうだと感じた。

生じた違和感

早速Geminiにアイデアを伝えて作業に着手しようと思ったところで手が止まった。今までの業務内容とそれに関連するアピールポイントを書こうとしたのだが、情報が奇麗すぎる。もちろんそれ自体悪いことではないのだが、使える情報も使えない情報も関係なく一纏めに入っているテキストから使えるように加工されたテキストを抽出してくるみたいなコンセプトだったはずなのに、根本が違っている気がしてきた。

イベントデータは何か

元々のコンセプトでは人生の出来事＝イベントデータだったのだが、そもそもこのコンセプト自体に疑問が生じた。人生の出来事をそのまま流し込むのであればたしかに巨大なデータレイクを作ることができて、そこから目的に合わせたデータを好きな時に好きなように取得することができるのだが、そもそもデータレイクに流入してくる時点で人間の脳というフィルターが挟まっているのだ。

人間の脳＝データパイプライン

ここで序文で書いた人間の脳の仕組みに行き着いた。人間は五感で仕入れてきたデータを脳に保管しているが、その中で記憶しやすく整理、加工されている。そして会話などの短いレスポンスの中で必要なデータを取ってきて瞬時に返している。膨大なデータを前もって加工して、どうでもいいところを削ぎ落して保存しているから、複雑なレスポンスが瞬時にできるのだ。これはデータパイプラインの流れに似ていると感じた。

人間の脳にデータパイプラインの強みを「逆輸入」できないか

ここまでくると当初の目論見からは外れるが、Geminiと対話しながらこの洞察を何かに使ってみたくなった。人間の脳をデータパイプラインのアナロジーで考えたときに有効になるアプローチをGeminiにいくつか考えてもらって、その中で特に気に入ったのは以下のものだった。

C.O.D.E.メソッド

日本語で紹介している人は少ないが、調べたところによるとSECOND BRAIN 時間に追われない「知的生産術」として日本語訳が出ている著書の中で紹介されている概念だそうだ。
簡単に言うとCapture, Organize, Distill, Expressの4段階を経てメモを取り、アウトプットする手法らしい。
詳細は本書を読むか原典にあたっていただきたいが、たしかにとりあえず生の情報のまま集め、整理・抽出してアウトプットするという流れはデータパイプラインっぽかった。タイトルのSECOND BRAINという名前からも脳の処理の流れを模しているように感じる。

検索練習

思い出すことを繰り返すことで、記憶力が高まるという話で、ただ教科書を見てインプットするだけでなくて問題を解いてみたり、誰かに教えたりしてみましょうということらしい。言っていることは割と昔から聞いたことある発想だが、これが脳のデータパイプラインに関連するというのはたしかに興味深かった。
人間の脳は繰り返し思い出すと検索経路ができるらしい。これはアドホック分析の定型レポート化のようなものだと解釈することもできそうだ。

感想

一連の流れの中で思いついたアイデアに関する情報を簡単に取ってこれるというのは生成AIの強みだと思った。検索学習くらいは有名なメソッドなのでなんとか自分でもたどり着けたかもしれないが、C.O.D.E.メソッドなどはまだ日本でもそこまで知られてなさそうであり、マイナーだが自分の知りたいことに紐づく有益な情報が得られるというのは良いと思った。
その一方で最近よく言われているように生成AI自体のハルシネーションも問題となるし、元のソースをたどろうにも英語のソースばかりだったりするので、今まで以上にファクトチェックは難しくなるだろうと感じた。