車についてAIへ相談してみたら、思っていたより面白かった | DataMentor体験|うぃむんののんびりエオルゼア日誌 #FF14

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車についてAIへ相談してみたら、思っていたより面白かった | DataMentor体験

こんばんわ、うぃむです。

車が好きな人なら、

「次はどんな車がいいだろう。」

「今の愛車に、あと何年乗ろうかな。」

「この車とあの車、自分にはどちらが合うんだろう。」

そんなことを考えている時間も、カーライフの楽しみの一つではないでしょうか。

私も、車について調べたり、レビューを読んだり、みんカラを眺めたりしていると、気が付けば何時間も経っていることがあります(笑)

最近では、ChatGPTのようなAIへ相談することも増えてきました。


AIへ相談してみようと思ったけれど…

最初は、とてもシンプルな相談でした。

「この車と、この車ならどっちがいいんだろう?」

AIなら詳しく教えてくれそう。

そう思って相談してみました。

もちろん、AIは比較してくれます。

でも、そのあとすぐに質問が返ってきました。

  • どんな使い方をしますか?
  • 年間どのくらい乗りますか?
  • 走りを重視しますか?
  • 燃費を重視しますか?
  • ご家族でも使いますか?

どれも、とても自然な質問です。

でも、そのとき気付きました。

「自分でも、何をAIへ伝えればいいのか整理できていない。」

AIは分からないから質問しているだけ。

でも、その質問に答えようとしている自分も、 まだ考えがまとまっていませんでした。


相談する前に整理できたらどうだろう?

そこで思いついたのが、 今回作り始めた カーライフ Mentor です。

最初から車の情報を全部入力するのではありません。

まずは、

  • 今回、何を相談したいのか
  • 分かっていること
  • 今、迷っていること

そんなところから始めてみることにしました。

そして、その内容をChatGPTなどのAIへ相談しやすい文章として整理します。

DataMentorが答えを出すのではありません。

AIとの対話を始めやすくするための準備です。

入力した内容から、AIに相談するための文章が作られます。
文章はChatGPTなどに、みなさんが相談できます。

今回の記事では、その文章を実際に使って、どんな体験になったのかをご紹介します。


GR86とBRZを比べてみることにしました

車好きなら、一度は比較したことがある人も多いのではないでしょうか。

今回は例として、 GR86とBRZ を比較してみました。

もちろん、

「GR86とBRZ、どちらがおすすめですか?」

と聞くだけでもAIは答えてくれます。

でも今回は、少し違う聞き方をしてみました。

相談内容

GR86とBRZとZを比較してください。

それぞれの特徴だけではなく、
どのような人に向いている車なのかも教えてください。

ここが、今回試してみたかったポイントでした。

単純なスペック比較ではなく、 「自分にはどちらが合うのか」 という視点まで一緒に考えてもらいたかったのです。

実際に返ってきた内容は、とても面白いものでした。

性能の違いだけではなく、

  • こんなカーライフを送りたい人
  • こんな楽しみ方をしたい人
  • こんな価値観の人

という視点でも整理されていました。

「比較する」ではなく、「自分に合う一台を考える」 相談になっていたのです。


思わぬ方向へ話が広がっていきました

比較結果を読んでいると、 今度は実際に走っている様子が見たくなりました。

そこでAIへ、さらに質問してみます。

「実際のレビューや動画も見てみたい。」

すると、 レビュー記事やYouTubeなど、 参考になる情報まで紹介してくれました。

文章だけでは分からなかった雰囲気やエンジン音、走行シーンまで見ることができ、 比較がさらに楽しくなっていきます。

ここで私は、 「AIとの対話って、どんどん寄り道していくんだ。」 と感じました。

最初は比較だけのつもりだったのに、 気が付けばレビューを読み、動画を見て、 さらに次の質問を考えていました。



比較するだけのつもりだったのに、
ここからさらに予想外の展開になっていきます。


気が付けば、車選びではなくカーライフを楽しんでいました

比較結果やレビュー動画を見ながら、 「なるほど、こういう違いがあるのか。」 と考えているうちに、ふとこんなことを思いました。

「この車の魅力を、記事にするとしたらどう書くだろう?」

今までは比較することだけが目的でした。

でもAIと話していると、 「もっと知りたい。」 「もっと伝えたい。」 という気持ちが自然と湧いてきます。

そこで今度は、 比較ではなく、 レビュー記事 を書いてもらうことにしました。


レビュー記事をお願いしてみる

今度は性能比較ではなく、 その車の魅力が伝わる記事を書いてもらうことにしました。

例えば、

  • 購入した理由
  • 乗って感じた魅力
  • どんな人におすすめなのか
  • どんなカーライフに向いているのか

そんな内容も整理しながら相談してみます。

すると、 スペック表では分からない、 「その車と暮らすイメージ」 まで文章にしてくれました。

単なる比較ではなく、 一台の車を紹介する記事として読める内容になっていたのです。



「じゃあ画像も作れる?」と聞いてみました

ここで終わると思っていました。

でも、 レビュー記事を見ていると、 今度はこんなことが気になってきました。

「このレビュー記事に合う画像も作れるんだろうか?」

そこで、 AIへお願いしてみました。

車でもっと楽しみたい > 愛車の画像を作ってみたい

すると、 雑誌の表紙のような雰囲気や、 広告写真のようなイメージなど、 さまざまな表現を提案してくれました。

さらに、

  • 背景を山道にする
  • 高原で撮影したようにする
  • 広告写真風にする
  • 水彩画風にする
  • イラスト風にする

など、 少しずつイメージを変えながら何枚も作ることもできました。

ここまで来ると、 「車を調べる」 ではなく、 カーライフを楽しんでいる時間 になっていました。


比較から、動画、レビュー、画像へ

今回一番面白かったのは、 AIとの対話が自然に広がっていったことでした。

最初は、

「GR86とBRZを比較したい。」

それだけだったはずなのに、 気が付くと、

  • 比較してもらう
  • どんな人に向いているか聞く
  • レビュー記事を読む
  • 動画を見る
  • さらに質問する
  • レビュー記事を書く
  • アイキャッチ画像を作る

と、 どんどん世界が広がっていきました。

AIとの対話は、 質問に答えて終わるものではありません。

「もっと知りたい。」

その気持ちに合わせて、 自然に次の話題へ進んでいく。

まるで、 車好き同士で雑談しているような感覚でした。


DataMentorが役に立ちました

ここで改めて感じたのは、 DataMentorの役割です。

今回の体験で、 比較したり、 レビューを書いたり、 画像を作ったりしたのは、 DataMentorではありません。

実際にそれを行ったのは、 ChatGPTなどのAIです。

では、 DataMentorは何をしていたのでしょうか。

それは、 AIへ相談しやすいように、自分の考えを整理すること でした。

例えば、

  • 何を相談したいのか
  • どんな車なのか
  • どんな使い方をするのか
  • 何を知りたいのか

こうした内容を整理してからAIへ相談すると、 最初から自分の状況が伝わりやすくなります。

もちろん、 AIとの対話が始まれば、 途中で新しい質問が出てきたり、 さらに詳しく相談したくなったりします。

でも、 その最初の一歩が整理されているだけで、 AIとの対話はずいぶん始めやすくなりました。

DataMentor
相談したいことや分かっていることを整理し、AIへ相談するための文章を作ります。

利用者
作られた文章を確認し、自分でChatGPTなどへ相談します。

ChatGPTなどのAI
比較、提案、レビュー、画像などを、対話を通じて一緒に考えていきます。

今回の体験を通して、 私はDataMentorを 「答えを出すツール」 ではなく、 「AIとの対話を始める入口」 なのだと改めて感じました。


でも、実際に作ってみると、
設計には思っていた以上の課題もありました。


作ってみて、一番悩んだこと

ここまで読んでいただくと、 カーライフ Mentorは最初から今の形だったように感じるかもしれません。

でも実際には、 作りながら何度も考え直しました。

最初に考えたのは、 「相談したいことごとに、必要な入力項目を切り替えよう。」 という方法です。

例えば、

  • 車を購入したい人
  • 比較したい人
  • 維持費を知りたい人
  • レビューを書きたい人
  • 画像を作りたい人

それぞれ必要な情報は違います。

だったら、相談内容に合わせて入力項目を切り替えた方が、 利用者も入力しやすいのではないか。

そう考えて、実際に試してみました。


実際に試して見えてきたこと

試してみると、 確かに良かった点もありました。

  • 相談内容に合った項目だけ表示できる
  • 入力する情報を絞り込みやすい
  • AIへ渡す内容も整理しやすい

一方で、 予想以上に難しかったこともあります。

  • 目的が増えるほど表示条件が複雑になる
  • 「購入も比較も相談したい」といった複数の目的に対応しづらい
  • 実装やテスト、保守の負担が大きくなる
  • 利用者が「自分は何を選べばいいの?」と迷いやすくなる

実際に使ってみると、 「便利にしよう」と思って増やした機能が、逆に相談を始めにくくしてしまう可能性 があることに気付きました。

これは、作ってみたからこそ分かった発見でした。


もっと気軽に相談を始められる方法も考えています

今回の検証を通して、 もう一つ考え始めたことがあります。

それは、 最初から全部入力しなくてもいいのではないか。 ということです。

例えば、

  • 今回相談したいこと
  • 今分かっていること
  • 自由に書きたいこと

まずはこれだけで相談を始める。

そして、 車の情報や使い方、予算、希望などは、 必要になったときだけ追加していく。

足りない情報は、 AIとの対話を通じて少しずつ補っていく。

そんな入力体験も、 DataMentorには合っているのではないかと感じています。

※現在検証中です

この入力方法は、今回の設計検証を通じて見えてきた改善案です。
現時点で公開されている機能や、Version 1.2の正式仕様ではありません。

AIとの対話は、どんどん広がっていく

今回の検証は、 「車を比較する方法を考えよう。」 というところから始まりました。

でも実際には、 比較だけでは終わりませんでした。

  • 比較する
  • 特徴を知る
  • どんな人に向いているか聞く
  • レビューを読む
  • 動画を見る
  • 画像を作る
  • 記事を書く

気が付けば、 AIとの対話はどんどん広がっていました。

AIは、 答えを一つ返して終わる存在ではありません。

「もう少し知りたい。」

「今度はこんなことも聞いてみよう。」

そんな気持ちに合わせて、 一緒に考えながら対話が続いていきます。

それは、 まるで車好き同士で話をしているような時間でした。


カーライフ Mentorを作りながら感じたこと

今回カーライフ Mentorを作ろうと思ったきっかけは、 車について相談しやすくすることでした。

でも、 完成に近付くにつれて、 考え方が少し変わってきました。

AIへの相談は、 車を買う前だけのものではありません。

愛車について語る。

レビューを書く。

旅行を考える。

思い出を残す。

そんな、 カーライフそのものを楽しむ時間 にもつながることが分かってきました。

DataMentorは、 その答えを出すサービスではありません。

利用者が考えていることや、 分かっていることを整理して、 AIとの対話を始める入口です。

今回の検証を通して、 私自身も、 「AIを、もっと身近に。」 というDataMentorの考え方を、 改めて実感することができました。


おわりに

今回の記事では、 カーライフ Mentorを作りながら体験したことをご紹介しました。

最初は、 「車についてAIへ相談しやすくしたい。」 そんな小さなところから始まった検証でした。

でも、 AIと対話を続けるうちに、 比較だけではなく、 レビューや画像作成、記事作成まで楽しんでいる自分がいました。

もしかすると、 AIは答えを教えてくれる存在というより、 一緒にカーライフを楽しむ相棒 なのかもしれません。

もしみなさんなら、 AIと一緒にどんなカーライフを考えてみたいですか?

そんな新しい楽しみ方の入口として、 これからもDataMentorを少しずつ育てていきたいと思います。


カーライフ Mentor を試してみる

DataMentorは、利用者が入力した内容を整理し、AIへ相談するための文章を作成するWebツールです。
診断や購入判断を行うサービスではありません。作成された文章をもとに、利用者自身がChatGPTなどのAIへ相談します。

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