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「ChatGPT プロンプト７選の解説・完全ガイド」

人事未来戦略


はじめに

このプレゼンテーションは、ChatGPTを使用する際のプロンプトの種類とその適切な使用方法に焦点を当てています。本ガイドでは、各プロンプトタイプの基本的な理解から、効果的な使用例までを詳細に説明し、ユーザーがChatGPTの機能を最大限に活用できるよう支援します。さまざまなプロンプトの戦略を通じて、より精度の高い情報を得る方法を探ります。


【目　次】

  1. Zero-Shotプロンプト

  2. Few-Shotプロンプト

  3. Chain of Thought (CoT) プロンプト

  4. Zero-Shot CoT プロンプト

  5. Tree of Thoughts (ToT) プロンプト

  6. ReActプロンプト

  7. 深津式プロンプト


項目1: Zero-Shotプロンプト

  • 定義: 事前の情報提供なしに直接質問や指示を行う方法。

  • 詳細解説: Zero-Shotプロンプトは、最も基本的なプロンプト形式であり、具体的な背景情報やコンテキストが提供されずに質問や指示が行われます。このタイプのプロンプトは、一般的な知識を問う場合や、広範な情報を求める際に特に有効です。

  • 使用例: ユーザーが「世界で最も高い山は何ですか？」と尋ねると、ChatGPTは「エベレスト山」と回答します。このプロンプトでは、地理的な詳細や特定の条件が問われていないため、直接的な回答が可能です。

項目2: Few-Shotプロンプト

  • 定義: いくつかの具体例を提供して結果を導く方法。

  • 詳細解説: Few-Shotプロンプトは、特定の応答やタスクの実行方法を学習するために、いくつかの例が提供される場合に使用されます。このプロンプトは、より複雑な要求や特定のフォーマットを要求するタスクに適しており、事例を通じてChatGPTが望ましい応答スタイルを理解します。

  • 使用例: 人事部門が新入社員のスキルを評価するためのフォームを作成したい場合、「コミュニケーションスキル」と「問題解決能力」の評価項目に対する具体的な評価基準と例を提供することで、所望の形式の評価シートを生成します。

項目3: Chain of Thought (CoT) プロンプト

  • 定義: 解答過程での思考の手順を明示しながら解答に導くプロンプト。

  • 詳細解説: CoTプロンプトは、問題解決プロセスや論理的な推論を透明にすることを目的としています。この手法は、複雑な計算問題や論理的推理が必要なシナリオで有効で、ChatGPTが考える過程をステップバイステップで示します。

  • 使用例: 「4人がレストランで食事をし、合計で200ドルかかりました。チップとして全体の20%を追加する場合、最終的な支払い額はいくらですか？」という質問に対し、ChatGPTは計算の各ステップを説明しながら、最終的な答えを導き出します。

各項目についてさらに詳細な解説を続けますが、ここで一度確認して、さらに進めるかどうかを教えてください。

項目4: Zero-Shot CoT プロンプト

  • 定義: 事前情報を提供せずに、問題解決の手順も一緒に出力するよう指示するプロンプト。

  • 詳細解説: Zero-Shot CoTプロンプトは、問題に対する答えだけでなく、その解答に至る論理的なプロセスも同時に要求します。これにより、ユーザーは解答のみならず、その思考過程も理解することができます。

  • 使用例: 「簡単な英文を作成してください。テーマは環境保護です。ステップバイステップでアプローチを説明してください」というリクエストに対し、ChatGPTは英文の構築過程を説明しながら、環境保護に関連する内容の文を作成します。

項目5: Tree of Thoughts (ToT) プロンプト

  • 定義: 指示から回答までのプロセスに評価ステップを挟んで軌道修正を可能にするプロンプト。

  • 詳細解説: ToTプロンプトは、問題解決の途中で自己評価を行い、必要に応じて修正を加えることができます。このアプローチは、特にプロジェクトの計画や複雑な決定過程で有効です。

  • 使用例: 「新しいマーケティングキャンペーンの提案を作成してください。各段階での推進力を評価し、必要に応じて修正案を提案してください」というリクエストに対し、ChatGPTは提案の初稿を作成し、それを段階的に評価しながら最終的な改善案を提供します。

項目6: ReActプロンプト

  • 定義: 考え（Thought）、行動（Action）、観察（Observation）の3ステップで構成されるプロンプト。

  • 詳細解説: ReActプロンプトは、計画的なアプローチとその実行、そして結果の観察を統合し、一連のアクションを通じて最終的な結果を導きます。この方法は、プロジェクト管理や学習プロセスの最適化に特に有効です。

  • 使用例: 「新製品開発プロジェクトの計画を立ててください。計画の各段階で何を考え、どのように行動し、どのように結果を観察するかを説明してください」というリクエストに対し、ChatGPTはプロジェクトのライフサイクル全体を詳細に説明します。

項目7: 深津式プロンプト

  • 定義: 特定の役割と必要な条件を明確に指示し、具体的な要求に応じた情報を整理するプロンプト。

  • 詳細解説: 深津式プロンプトは、情報の整理と明確なコミュニケーションを促進するために設計されています。このプロンプトは、特に複雑なビジネスプロセスや技術的なタスクにおいて、明確で具体的な指示が求められる場合に有効です。

  • 使用例: 「チームのパフォーマンスを評価するためのレポートを作成してください。評価する際の具体的な基準と評価項目を明確にしてください」というリクエストに対し、ChatGPTは指定された基準に基づいて詳細な評価レポートを作成します。


さいごに

このプレゼンテーションを通じて、ChatGPTのさまざまなプロンプトタイプの適切な使用法とその利点を理解し、ユーザーがこれらの知識を実際のシナリオで活用できるようになることを願っています。ChatGPTのポテンシャルを最大限に引き出し、より効果的な対話を生み出すための一助となれば幸いです。この資料が有用であった場合、さらに詳しい情報や具体的なガイドラインが必要な際は、遠慮なくお問い合わせください。



　　　　　　人事未来戦略URL：https://jinnjimirai.my.canva.site/


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