【ITニュース解説】Have you guys tried it out ?

対話型AIであるChatGPTは、プログラミングやシステム開発の分野で強力なツールとして広く利用されている。しかし、従来のChatGPTにおける対話形式には、一つの制約があった。それは、会話が常に一本の線のように進む「線形的」な構造であることだ。例えば、あるプログラムコードの改善案をChatGPTに尋ねた後、全く別のアプローチを試したくなった場合、これまでは元の質問文を編集して書き直すか、あるいは全く新しいチャットを開始する必要があった。この方法では、以前の対話で得られた文脈が失われたり、複数のアイデアを並行して比較検討することが難しかったりという課題が存在した。開発者が問題解決を行う際には、複数の可能性を同時に探り、それぞれの長所と短所を比較しながら最適な解を見つけ出すという思考プロセスが一般的であり、従来の線形的な対話形式は、この自然な思考の流れを十分に反映できているとは言えなかった。

この課題を解決するため、ChatGPTに「Branch Conversations」、日本語では「会話の分岐」と呼ばれる新機能が導入された。この機能は、その名の通り、対話の途中にある特定のメッセージから、木の枝が分かれるように新しい会話の連なりを派生させることができるものである。これにより、一つの中心的なテーマや文脈を維持したまま、複数の異なるアイデアやアプローチを並行して試すことが可能になる。この記事では、この手法を「非線形プロンプティング」と呼んでいる。つまり、一本道だった対話に分岐点を作ることで、より多角的で柔軟な思考の探求を実現する機能である。

この会話の分岐機能は、特にシステムエンジニアを目指してプログラミングを学ぶ初心者にとって、極めて有用な学習ツールとなり得る。具体的な活用例として、コードの改善（リファクタリング）の学習が挙げられる。例えば、ある機能を実現するコードをChatGPTに生成してもらった後、そのコードを基点として、「処理速度を重視した改善案」と「コードの読みやすさを重視した改善案」という二つの異なる視点からのアプローチを試したいとしよう。Branch Conversations機能を使えば、元のコードが生成された回答から二つの会話を分岐させ、一方の分岐ではパフォーマンスチューニングを、もう一方の分岐では可読性を高めるための修正をそれぞれ依頼できる。これにより、両者のコードを同じ画面上で簡単に見比べることができ、どのような修正がパフォーマンスに影響し、どのような記述がコードの理解を助けるのかを具体的に比較しながら学べるため、学習効率が大幅に向上する。

また、アルゴリズムの理解を深める上でもこの機能は役立つ。例えば、「データを順番に並べ替えるソートアルゴリズム」について学習しているとする。まずChatGPTにソートアルゴリズムの概要を説明してもらった後、その説明を基点として、「バブルソート」と「クイックソート」という代表的な二つの手法について、それぞれの会話を分岐させることができる。各分岐で、それぞれのアルゴリズムの具体的な動作原理、サンプルコード、計算量といった詳細な情報を尋ねることで、両者の違いを同じ文脈の中で明確に比較できる。これにより、断片的な知識ではなく、関連性を保ったまま体系的にアルゴリズムを理解することが容易になる。

さらに、プログラミングにおいて避けては通れないエラー解決、すなわちデバッグの作業においても、この機能は強力な助けとなる。自身が書いたコードがエラーで動作しない場合、考えられる原因は一つとは限らない。Branch Conversationsを利用すれば、エラーが発生しているコードをChatGPTに提示した後、「原因Aに対する修正案」「原因Bに対する修正案」といったように、考えられる複数の原因ごとに会話を分岐させ、それぞれの修正案を試すことができる。これにより、場当たり的に修正を試すのではなく、仮説ごとに検証を並行して進めることができ、問題解決に至るまでのプロセスをより効率的かつ論理的に進めることが可能になる。

結論として、ChatGPTのBranch Conversations機能は、単なる便利な追加機能にとどまらず、人間の思考、特にエンジニアが問題解決を行う際の「複数の選択肢を同時に検討する」という思考プロセスをAIとの対話上で忠実に再現する画期的なものである。一つの対話の流れを維持しながら、様々な可能性を探求できるため、試行錯誤が不可欠なソフトウェア開発やプログラミング学習の効率を飛躍的に高める可能性を秘めている。システムエンジニアを目指す者にとって、このような高度なAIツールをいかに効果的に活用し、自身の思考を拡張していくかが今後の成長の鍵となる。この新機能は、そのための強力な武器となるだろう。