ChatGPTは大きな問題を小さくしていくのに便利って話

巷ではChatGPTが仕事を奪うだの、情報商材屋が便利(っぽく見える)プロンプトを配布していたりとなにかと目に着く機会がありますね。

こと実務で使う場合はエンジニアならプロダクションコードを入力するわけにはいかないし、ビジネス職の方でも顧客データや社内情報を入れるのは諸々の規定や規則に反することと思います。

そもそもChatGPTは、記事執筆時点（2023/06/28）では結構な大嘘をそれっぽく答えてきます。
また、学習データ時点(2021年)での知識しか持っていないので、今とのデータの乖離もあります。

ChatGPTは嘘をつく

例えば以下のような大嘘を普通に言ってきます。

土浦駅はつくばエクスプレス（以下TX）は通っていない

ChatGPT先生曰く「土浦駅からつくば駅に行く最短の公共交通機関」は「土浦駅→つくば駅までTXに乗る」だそうです。
地元の人なら土浦駅にTXは乗り入れしていないので一瞬で誤っていることが分かりますが、普段利用しない人には一見正しそうに見えます。

上記例は簡単に分かる例ですが、専門知識が絡む分野だとさらに勘違いしやすいかと思います。

ChatGPTは仮説を言っている前提で検証していく

大きな課題を小さく分割し、小さな課題に集中して取り組むというのは古今東西のあらゆる方法論などで言われてるかと思いますが、解像度が低いと分割するのも難しく何からやるかと迷うことがあります。

例えば「Webサイトの集客数を来月までに改善したい」という大きな課題があったとします
雑にChatGPTに投げると以下の回答が得られます。

なんかそれっぽいですね

これを回答と受けず、6つの仮説とします。

この仮説を見て自分が不明なところ、アクションが思いつかない、不確実である。といった部分を質問してさらなる仮説を得ます。

例としては

• フリーランスのフロントエンドエンジニアをしています。オンライン広告のターゲットはどうすればいい？

• ターゲットオーディエンスはどうすればいい？スタートアップ企業を支援したい

• このターゲットをFacebook広告で設定するには？

上記のようにどんどん解像度を上げていき、「実際に試すと分かる」まで粒度を小さくしていきます。

アクションさえ分かれば実際に仮説を検証できますね。
この粒度に落としてどんどん仮説を検証していき、結果を見て改善していくのがChatGPTとのうまい付き合い方かな～と思ってます。