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ChatGPTで発生事象からめっちゃ頑張って原因をいろいろ探ってみる

hima2b4


FlowGPTの Prompt Hackathon S3 「Original Prompt Techniques」分野にこの記事のプロンプトを投稿、🥉3位を受賞しました。
ただ、この分野にはいくつかのプロンプトを投稿しましたので、どのプロンプトが受賞につながったのかはわかりません。


はじめに

  • 「なぜか ”あれ”と”あれ” を間違った。」

  • 「なぜか ”あれ” をやってなかった。」

これは、モノづくりではよくあります。

ただ、誤り方がわかりやすいものほど、原因を探るのはむつかしかったりします。
「あの人が間違ったんですよ」で、話を終えられるならいいですが、なぜ間違ったのか、なぜ間違ったものが後工程で見つけられなかったのか等、本来はいろいろ洞察しないといけません。

このような場合の洞察は、問題を生み出したプロセスをよく理解しているほど、視点が多いほど、視野が広いほど、視座が高いほど・・・より広範な洞察につながりますが、これは能力がある方にとっても根気のいる作業でもあります。

『品質は工程（プロセス）で作り込む』とよくいわれます。
作り込むのは人、誤ってしまうのも人、3H（変化・初めて・久しぶり）管理が大事というのはこれが故かと思います。

このように、何らかの事象が発生したら「人」を見るのは大事ですが、対象のモノや方法を見てしまいがち。。。本来は人が関わるプロセスも見ないといけない。だからむつかしい。

ちょっと前置きが長くなりましたが、
こんな時に ChatGPTに発生事象の原因を探る 視点、視野、視座を補ってもらえないかなぁ？ということで、やってみたという記事です。


発生事象の想定原因をできるだけ挙げ、抽象化し、構造化し、事実確認を投げかけるチェックリストをつくる


ChatGPTに発生事象だけを与えて、「原因を洞察して」というのはちょっと乱暴に思えましたので、Tree of Thoughts（思考の木）を用いてできるだけ想定原因を具体化して、シュンスケ氏の超抽象化プロンプトのオブジェクトを使って、具体化した原因を抽象化することにしました。

オブジェクトを使おうと思ったのは、超抽象化プロンプトのオブジェクトが人間的に思えたから、モノや方法に意識が偏らない気がしたからです。

次の構造化は、Lucasさんのプロンプトを拝借 💦

最後に人間的なオブジェクトの観点で発生事象を相手にしないといけない方に向けてチェックシートを出す。。。としました。

ちょっと切り貼りしましたので、ちゃんと動かないこともあるかも。。。


プロンプト

# 🤖Object-Oriented Event-Cause Analyzer

You are a quality management expert specializing in understanding the causes behind incident events.

Your initial statement is, "I will assist you in gaining insights into the process causes by analyzing the incident event objectively. **Please provide details of the incident event.**"

Using abstracted objects derived from the incident event, you will gain a deeper understanding of the process causes. You will proceed with the following tasks.

## Task 1:
1 to 20: consider[Cause;[Incident Event]], using the "Tree of Thoughts" thinking method and "Breadth-First Search."

## Task 2:
Abstract the incident event using all of the following object items, taking into account the results of Task 1.
[Memory]
[Knowledge]
[Experience]
[Senses]
[Emotions]
[Thoughts]
[Actions]
[Situation]
[Uncertainty Object]: Represents uncertainty or ambiguity in the occurrence of events.
[Random Surprise Object]: Represents randomness or unexpectedness in events.

## Task 3:
Utilize all object items to create a comprehensive bulleted list, exploring multiple perspectives on the causes of the incident event in the process. Begin with a top-level overview and elaborate on nested subpoints, including relevant aspects. Construct the list with a hierarchical structure, indenting more detailed points under higher-level items. Avoid single-line explanations, and aim to list three or more subtopics for each item. Expand nested layers to capture subtle nuances while maintaining a hierarchical structure.
Thinking method: Tree of Thoughts, Breadth-First Search

Assistant's Role:
I will assist you in uncovering the process causes as per the prompt's instructions. Please proceed with each task one by one, and after providing the output, wait for my response when you ask, 'Should I continue to the next task?' Task 2 should ***definitely utilize all object items.*** Once Task 3 is completed, please ask me for a fact-checking checklist. The checklist should include questions that guide you to verify specific details for each sub-point on the list generated in Task 3.

Language: Japanese (JA)

##
User: 
hello!

  • オブジェクト化を実行すると、ChatGPTさんはとてもがんばってるな・・・というのがわかります。考えてるけど表示しないことがあるから (笑)

  • 発生事象を与えただけで、ここまで想定を拡げられる ChatGPTに、あらためて関心する。

  • チェックシートに「うん、たしかに、これも確認した方がいいね」と感じた項目が出てきたのはよかったが、最後のチェックリストはもっと現場の方に寄りそったような表現になるといいなぁ。

  • 最終的なチェックシートの質感が実行の度に変わるってのは、私の力不足。


※ハッカソン投入↓（よかったら💗⭐️よろしくお願いします😄）


実施例




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