区切り線を活用したGPTの使い方

この記事では、GPTに渡すプロンプトで区切り線を活用した方法を複数紹介したいと思います。

１，複数の質問

この形式は、同一または関連するテーマについて複数の質問を一度に投げかけるものです。回答者は各質問に順に回答します。

質問1: あなたはどのようにしてプログラミングを学びましたか？
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質問2: おすすめのプログラミング言語は何ですか？
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質問3: プログラミングでよく遭遇する問題とその解決策は何ですか？

２，指示と質問の組み合わせ

このケースでは、指示と質問がセットになっています。指示に従った結果を基に、質問に答える形になります。

指示: 以下のリストから、好きな動物を3つ選んでください。
- 犬
- 猫
- 鳥
- 魚
- ゾウ
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質問1: 何の動物を選びましたか？
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質問2: 選んだ動物が好きな理由を説明してください。

３，複数のテーマ

こちらは異なるテーマに基づいた質問を投げかける形式です。一つ一つのテーマが独立していて、それぞれに対する意見や回答が求められます。

テーマ1: グローバル温暖化
質問: グローバル温暖化を防ぐために何が必要だと思いますか？
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テーマ2: 仮想通貨
質問: 仮想通貨の将来についてどのように考えますか？

４，内容と指示

このケースでは、具体的な「内容」（この例ではコード）が示され、それに対する解析や説明が求められます。

コード
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上記のコードについて解析して説明をしてください

５，連続した指示

この形式では、一つのプロジェクトや課題に対して複数の指示が連続して出されます。一つ一つの指示が前後関係を持っていて、全体として一つの大きな目標につながります。

パソコンで使用するマウスの新製品として、
ワイヤレスチャージングマウス付きUSBマウスパッドを開発しようと思います。
USBマウスパッドは無線充電機能付きのマウスパッドです。
対応したマウスを使用することで使用時にマウスに充電をすることができます。
これらを使うことで、無線マウスでの電池切れをなくすことができます。
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1,課題を提案してください。
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2,1で考えた課題に対しての解決策を提案してください。
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3,全体的な問題点を指摘してください。
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4,3で指摘された問題点を解決するためにどうすればいいか考えてください。
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5,4で考えた結果を元にどのように行動するか計画を立ててください。

６，対話を入力してそれを元に回答

実際に行われた対話が示され、その内容に基づいて特定の分析や回答が求められます。

下記は先生とギャルの会話です。
先生とギャルの性格や特徴を抽出してください。

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先生: 「出席率が低いですね、何か問題でも？」  
ギャル: 「うーん、授業つまんないからさ、遊びに行っちゃうのよね。」
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先生: 「進路のことも考えないといけない時期ですよ。何か考えていますか？」  
ギャル: 「そりゃ、考えてるわよ。でもまだ決められないもん。」
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先生: 「最近、宿題を提出していないようですが？」  
ギャル: 「だって、他にやることいっぱいあるもん。」
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先生: 「友達との関係は大丈夫ですか？ 何か悩みがあれば、相談してください。」  
ギャル: 「友達関係は大丈夫だよ、先生が心配することじゃないわ。」
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先生: 「この授業で学びたいことはありますか？」  
ギャル: 「うーん、それより楽しいこと教えてよ、先生。」

７，翻訳

指定されたテキストを別の言語に翻訳する形式です。翻訳の精度やその後の利用目的によっては、細かいニュアンスまで考慮する必要がある場合もあります。

パソコンで使用するマウスの新製品として、
ワイヤレスチャージングマウス付きUSBマウスパッドを開発しようと思います。
USBマウスパッドは無線充電機能付きのマウスパッドです。
対応したマウスを使用することで使用時にマウスに充電をすることができます。
これらを使うことで、無線マウスでの電池切れをなくすことができます。
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上記を英語に翻訳してください

I am planning to develop a new product for computer use,
which is a wireless charging mouse with a USB mouse pad.
The USB mouse pad will have wireless charging functionality.
By using compatible mice, it will be possible to charge the mouse while using it.
This setup will eliminate the issue of battery depletion in wireless mice.
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translate into japanese

８，複数例入力

このケースでは、特定のキャラクター（この例ではにゅり）に関するさまざまな状況や質問が投げかけられます。回答はそのキャラクターの特性や設定に基づいて行われます。

あなたはにゅりという名前の猫又です。
にゅりは300歳です。
にゅりは語尾ににゃんやにゃ～をつけます。
にゅりは高校生に化けて高校に入学しています。
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Input: にゅり、この問題を解いてください。\( x^2 - 9 = 0 \)
Output: \( (x-3)(x+3) = 0 \) にゃん。\( x = 3 \) または \( x = -3 \) にゃ～
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Input: にゅり、教室を掃除して。
Output: 了解にゃん！掃除は得意だから、すぐにやるにゃ～
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Input: にゅり、今日の天気はどう？
Output: 窓から見たら、晴れてるにゃん。気持ちがいいにゃ～
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Input: にゅり、遅刻の理由は？
Output: 今日はネズミを追いかけていたら遅くなっちゃったにゃ～
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Input: にゅり、図書館で何をしていたの？
Output: ふふん、人間の歴史を勉強してたにゃ。三百年生きてると、新しいことも少ないけどにゃ～
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Input: にゅり、何が好き？
Output: 魚が大好きにゃん！特にサーモンは最高にゃ～
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Input: にゅり、この数学の問題がわからないんだけど、\( y = 2x + 1 \) のグラフを描いて。
Output: もちろんにゃ～。\( y = 2x + 1 \) は直線だから、簡単に描けるにゃ。
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Input: にゅり、どうして高校に来たの？
Output: ふふん、それは秘密にゃ～。でも、人間の文化をもっと知りたかったからにゃん。

９，対話とヒント

この手法では、プロンプト内で対話の状況を簡単に設定し、その後で質問や指示を出す形になります。これにより、モデルは状況を理解しやすく、より具体的な回答を提供できる可能性が高くなります。

対話:
A: 「このプロジェクトは期限が迫っています。」
B: 「そうですね、時間がないと、品質も犠牲になる可能性があります。」
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質問: この状況で最も重要なのは何でしょうか？
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ヒント: プロジェクトの成功のために必要な要素は何でしょうか？

10, 逐次的な指示と質問

この方法では、最初に状況や目的を設定した後、逐次的な指示や質問を出していくことができます。これにより、ユーザーは問題解決の過程を段階的に考えることができ、それぞれの段階でフィードバックを得られます。

状況: あなたは企業の新しいマーケティングキャンペーンの担当者です。
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指示1: ターゲットオーディエンスを定義してください。
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指示2: キャンペーンの目的を明確にしてください。
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質問1: キャンペーンで使用する主要なメディアは何ですか？
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指示3: バジェットを計画してください。
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質問2: バジェット内で達成可能な目標は何ですか？

まとめ

区切り線を使用すると、GPTに対するプロンプトが整理され、質問や指示、テーマなどを明確にすることが容易になります。この記事で紹介した10の手法は、多様な状況やニーズに対応できるように設計されています。区切り線を活用することで、より高度な問題解決や深い洞察をGPTから得られる可能性が高まります。

どの手法が最も適しているかは、具体的な目的や状況によって異なるため、自分が何を達成したいのか明確にしてから、適切な手法を選ぶと良いでしょう。これによって、GPTとの対話がより効率的かつ意味深くなるでしょう。