ChatGPTに複数タスクをお願いする場合の方法
マルチに色々と作業をお願いすることが多く、単一チャットの場合に、依頼方法に問題が出てきたので、その際は、チャットを分けてお願いすると、その単位にて知識が保存される様ですので、ご参考に。
👉 チャットをシステムごとに分けると、ChatGPT側でも作業を明確に区別できる様です。
ChatGPTの会話は「1チャット＝1文脈」
- ChatGPT は 1つのチャット（スレッド）ごとに会話の履歴や目的を覚えて対応しています。
- そのため、システムごとにチャットを分けることで、それぞれ独立したプロジェクトのように管理できる。
💻チャットを分けるメリット
| メリット | 内容 |
|---|---|
| 文脈が混ざらない | 複数システムのコードやドキュメントが混在しない |
| 履歴管理が容易 | 履歴がシンプルになるため、再確認や再依頼がスムーズ |
| ChatGPTの理解度向上 | 特定システムの設計・目的・ファイル構成などを明確に保持できる |
| 作業スピード向上 | 無駄な確認や前提共有が不要になり、進行がスムーズになる |
💻具体的な運用方法（おすすめ）
- 新しいシステムごとに ChatGPTで「新しいチャット」を開始する
例：「在庫管理システム（新規）」などわかりやすい名前にする - 初回メッセージで以下を伝えるとよりスムーズです： c#からphpへプログラムをコピーして
新しいシステムの構築をお願いします。 システム名：◯◯ 使用技術：ASP.NET / C# / SQL Server 機能一覧：... 目的：... - 以降は、そのチャットで作業を進行してください。
チャットを1つにまとめるとどうなる？
- 複数システムの要件やファイル名が混ざってしまい、ミスの原因や時間ロスになる。
- 特に設計書出力・コード生成では、意図しない内容を上書きする恐れがある。
👉結論
「1システム ＝ 1チャット」がおすすめ。
これにより、ChatGPTも正確に文脈を把握・保持でき、品質・効率ともに向上します。
では、少し気になり、チャット間の知識は、どの様になるか追加で確認してみました。
👉 複数のチャットに分けた場合、では
それぞれのチャットは「独立した知識スコープ」として扱われます。
つまり、他のチャットの情報は直接参照されません。
背景：ChatGPT における チャット分離の影響
🔸 ChatGPT は各チャットを「個別の文脈」として管理しています。
- チャットA（例：マイナンバー管理システム）
- チャットB（例：在庫管理システム）
これらは「別プロジェクトのコンテキスト」として分離されています。
現在開いているチャットの中でのみ過去の履歴やファイルを参照します。
💻チャット分離時の特徴
| 機能 | 同一チャット内 | 別チャット間 |
|---|---|---|
| ファイル参照 | 可能 | できない |
| 会話履歴の文脈保持 | 有効 | 別扱い |
| ファイル横断の知識（例：仕様とコードの突合） | 可能 | 不可能 |
💻 ベストプラクティス：複数チャット活用法
各システムでチャットを分ける（現在の方針は正解）
- 文脈混在を避け、高品質な出力が得られやすい
必要があれば、手動でファイル／情報を「転送」する
- 例えば「チャットAの仕様書をチャットBにも使いたい」場合は、
Aでダウンロード →Bでアップロードすれば、Bでも知識が使えます。
ChatGPT Plus の場合：
- それぞれのチャットにファイルをアップロードしておけば、
そのチャット内での参照が可能です（チャットを超えての共有は不可）。
👉結論：
複数のチャットに分けても、知識は各チャット内で有効に働く。
ただし、「別チャット間で情報共有するには手動転送が必要」。
マルチで作業をお願いする場合は、チャットを作業単位に分けて依頼することがいいでしょう。
又、APIを使ってChatGPTにインターフェースする場合は、RAGは利用できない様なので、ベクターデータベースを利用して、知識は保存できる仕組みを作成することが必要です。
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