コラム：ChatGPTってな〜に[Pt.3]
前回のコラムの続き。パート3です。
どうやらプロンプトには「深津式」とか「七里式」とか「シュンスケ式」ってのがあるらしい。。。ChatGPTに聞くっきゃない😎。
1. プロンプトスタイル
深津式、七里式、そしてゴールシークプロンプト（シュンスケ式としての言及）について、Web情報を確認した上で、それぞれ具体例を用いて説明してください。わかりやすくフレンドリーにね。私は理解度が低いから、できるだけ丁寧に長文で書き出してください。
深津式プロンプトってな〜に
深津式プロンプトは、ChatGPTを含むAI対話システムを効率的かつ精度高く利用するために設計されたフレームワークです。この手法は、具体的な命令、制約条件、入力文、そして期待する出力文の形式を定義することで、AIに対する要求を明確にします。深津式プロンプトの利点と課題を、初心者の立場から見て詳細に説明します。
深津式プロンプトの利点
明確な指示による精度の向上:
深津式プロンプトでは、AIに対する具体的な役割や期待する出力が明確に指示されます。これにより、AIは与えられたタスクをより正確に理解し、期待に沿った回答を生成しやすくなります。制約条件の設定:
文字数制限や特定のフォーマット要求など、制約条件を設定することで、出力をユーザーのニーズに合わせてカスタマイズできます。これは、特に特定の形式での回答が必要な場合に有効です。応用の柔軟性:
深津式プロンプトは、小説の執筆からビジネスレポートの作成、プログラミングコードの解説まで、幅広い分野で応用可能です。このフレームワークを理解することで、多様なシナリオでChatGPTを活用できるようになります。逆質問を促すことで精度をさらに向上:
AIに追加の情報が必要な場合に逆質問を促すことで、より詳細で正確な情報を元にした回答を得ることができます。
深津式プロンプトの課題
初心者には複雑に感じられる:
深津式プロンプトを最大限に活用するには、命令書、制約条件、入力文、出力文の概念を理解し、適切に設定する必要があります。初心者にとっては、このプロセスが複雑に感じられ、最初は戸惑うかもしれません。過度な制約が創造性を損なう可能性:
制約条件を設定することで出力をコントロールできますが、過度に制約を設けると、AIの創造性や柔軟性が損なわれる可能性があります。特にクリエイティブなタスクでは、バランスを見極める必要があります。適切な制約条件の設定が難しい:
効果的な制約条件を設定するには、タスクの目的やAIの能力に関する深い理解が必要です。初心者が最適な条件を見つけるには、試行錯誤が必要になることがあります。時間と労力がかかる:
深津式プロンプトを作成するには、タスクに対する深い理解と、どのようにAIに指示を出すかについての事前の計画が必要です。これには、時間と労力がかかるため、急ぎの場合や簡単な質問には向いていないかもしれません。
深津式プロンプトは、ChatGPTの応答精度を向上させる強力なツールですが、その活用には一定の学習と練習が必要です。利点を最大限に活かしつつ、課題を克服するためには、実際に多くのプロンプトを試してみることが重要です。
逆質問アプローチの具体例を示してください。
深津式プロンプトにおいて、逆質問アプローチは直接的に定義されているわけではありませんが、深津式のフレームワーク内で逆質問を促すことは可能です。深津式プロンプトは、ChatGPTに対する明確な指示と制約条件を設定することに重点を置いています。その中で、ChatGPTがより良い回答を提供するために必要な追加情報を求める形で逆質問を促すことは、間接的に含まれると考えることができます。
具体例
例えば、ある特定のトピックについての詳細なレポートをChatGPTに作成させたい場合、以下のような深津式プロンプトを設定することが考えられます。
# 命令書:
あなたは、その分野の専門家です。
# 制約条件:
・レポートは1000文字以内であること。
・最新の研究結果を含めること。
・具体的な事例を3つ挙げること。
# 入力文:
「再生可能エネルギーの最新トレンドについてのレポートを作成してください。」
# 出力文:
「レポートの草稿を提供してください。もし、特定の情報が不足していると感じたら、どのような追加情報が必要か質問してください。」このプロンプトでは、ChatGPTに対して明確なタスク（再生可能エネルギーの最新トレンドに関するレポート作成）を与えつつ、最新の研究結果の含有や具体的な事例の提示を要求しています。また、「もし、特定の情報が不足していると感じたら、どのような追加情報が必要か質問してください。」という文言により、ChatGPTが必要と感じる追加情報について逆質問を行う余地を設けています。
このアプローチにより、ChatGPTはタスクを遂行する上で不足している情報がある場合に、ユーザーに対して具体的な質問を行うことができます。これによって、ユーザーはChatGPTが必要とする情報を提供し、より精度の高いレポートを得ることが可能になります。
深津式プロンプトにおけるこのような逆質問アプローチは、ChatGPTとの対話をよりダイナミックで有意義なものにし、最終的な出力の質を向上させることができます。
七里式プロンプトってな〜に
七里式プロンプトは、ChatGPTを最大限に活用するための「8+1の公式」を基にしたアプローチです。この手法は、前提条件、対象プロファイル、参考情報、名詞と動詞、形容詞、出力形式（文字）、出力形式（形）、スタイル、そして追加指示の9つの要素を組み合わせて、より具体的で有益な回答を引き出すことを目的としています。ここでは、七里式プロンプトの利点と課題を初心者の視点から詳細に説明します。
七里式プロンプトの利点
具体性の向上:
七里式プロンプトは、質問を非常に具体的にすることを奨励します。これにより、ChatGPTが提供する回答の関連性と精度が向上し、ユーザーが求める情報により近い内容を得られます。応答のカスタマイズ:
出力形式（文字や形）やスタイルの指定を通じて、ChatGPTからの応答をカスタマイズできます。これにより、特定のフォーマットやトーンで回答を得ることが可能になり、用途に応じた柔軟な利用が実現します。深い理解と分析の促進:
七里式プロンプトを使用する過程で、ユーザーは自分の質問やChatGPTに求める回答について深く考えることになります。これは、問題の本質を理解し、より良い質問をする能力を養うことにつながります。多様なシナリオへの適用:
七里式プロンプトは、教育、ビジネス、クリエイティブライティングなど、さまざまなシナリオに適用可能です。この汎用性により、多様なニーズに応えることができます。
七里式プロンプトの課題
複雑さ:
9つの要素を考慮してプロンプトを設計することは、初心者にとっては複雑に感じられるかもしれません。特に、各要素の意味や適切な使用方法を理解するまでには、時間がかかる場合があります。時間と労力の要求:
七里式プロンプトを効果的に使用するには、質問の設計に時間と労力を費やす必要があります。急いでいる場合や簡単な質問に対しては、この手法が負担に感じられる可能性があります。適切な情報の選定:
参考情報や対象プロファイルを選定する過程で、どの情報が本当に必要かを判断するのが難しい場合があります。不適切な情報を選択すると、回答の質に影響を与える可能性があります。過度な指定による創造性の制限:
出力形式やスタイルを過度に指定すると、ChatGPTの創造性が制限され、予想外の有益な回答を得られなくなる可能性があります。バランスの取れた指定が求められます。
七里式プロンプトは、ChatGPTの使用経験を豊かにする有効な手法ですが、その利用には一定の学習と練習が必要です。利点を享受するためには、各要素の理解を深め、適切なバランスでプロンプトを設計することが重要になります。
シュンスケ式プロンプトってな〜に
シュンスケ式プロンプト、またはゴールシークプロンプトは、生成AI（特にChatGPT）を用いたタスクにおいて、目標達成のための途中ステップを明確に設定し、段階的に解決策を導き出す手法です。このアプローチは、特に複雑な問題解決や、具体的な成果物を目指す場合に有効です。ここでは、シュンスケ式プロンプトの利点と課題を初心者の視点から詳細に説明します。
シュンスケ式プロンプトの利点
段階的な問題解決:
シュンスケ式プロンプトは、大きなタスクを小さなステップに分割し、それぞれのステップを明確にすることで、段階的に問題を解決していきます。これにより、初心者でも複雑な問題に取り組みやすくなります。明確な目標設定:
タスクの最終目標を明確に設定することで、ChatGPTが目指すべき方向性がはっきりします。これにより、AIの回答が目標に沿ったものになり、より有用な情報を得られる可能性が高まります。逆質問による精度の向上:
シュンスケ式では、ChatGPTに逆質問を促すことができます。これにより、AIが必要とする情報が不足している場合に、追加の情報を提供することができ、結果としてより精度の高い回答を得られます。柔軟な応用性:
この手法は、ビジネス計画の策定から学術研究、クリエイティブな執筆まで、さまざまな分野で応用可能です。目標を設定し、それに向けたステップを定義することで、多様なタスクに対応できます。
シュンスケ式プロンプトの課題
初期設定の難しさ:
タスクの目標やステップを初めから正確に設定することは、特に初心者にとっては難しい場合があります。目標設定には、タスクに関する深い理解が必要になることがあります。適切な逆質問の生成:
ChatGPTに適切な逆質問をさせるためには、プロンプトを巧みに設計する必要があります。これには、AIの動作原理に関する知識や、試行錯誤を通じた経験が求められることがあります。時間と労力の要求:
目標達成に向けた適切なステップを設定し、必要に応じて逆質問を行い、それに答えるプロセスは、時間と労力を要します。急ぎのタスクや簡単な質問には、この手法が適さない場合があります。過度な細分化による混乱:
タスクを過度に細分化しすぎると、全体の目標から逸脱したり、必要以上に複雑になったりする可能性があります。ステップの設定には、目標に対するバランス感覚が求められます。
シュンスケ式プロンプト、またはゴールシークプロンプトは、目標を達成するための途中ステップを明確に設定し、段階的に解決策を導き出す手法です。このアプローチは、特に複雑な問題解決や、具体的な成果物を目指す場合に有効です。以下に、シュンスケ式プロンプトの具体例を示します。
シュンスケ式プロンプトの例
目標: 企業のマーケティングチーム向けに、ソーシャルメディア戦略を改善するための提案書を作成する。
プロンプトの構成:
ゴールの宣言:
「あなたはマーケティングの専門家です。私たちの企業のソーシャルメディア戦略を改善するための提案書を作成してください。」曖昧なゴールの具体化:
「現在のソーシャルメディアのパフォーマンスに関するデータを分析し、主要な問題点を特定してください。」変数の設定:
「問題点を以下のカテゴリーに分けてください：(1) コンテンツの質、(2) ユーザーエンゲージメント、(3) 投稿の頻度。」中間ゴールの設定:
「各カテゴリーについて、現状の評価と改善のための具体的な提案を3つずつ挙げてください。」逆質問の促進:
「このタスクを遂行する上で、さらに必要な情報があれば質問してください。」最終成果物の提示:
「提案書のドラフトを作成し、次の要素を含めてください：(1) 現状分析、(2) 問題点の特定、(3) 各問題点に対する具体的な改善策、(4) 改善策の実施による期待効果。」
このプロンプトは、ChatGPTにマーケティングの専門家としての役割を与え、ソーシャルメディア戦略の改善提案を段階的に導き出させることを目的としています。途中でChatGPTが追加情報を必要とする場合には、逆質問を促しています。これにより、ChatGPTはタスクの全体像を理解し、より具体的で実用的な提案書を作成することが可能になります。
シュンスケ式プロンプトを使用することで、ChatGPTとの対話を通じて、複雑な問題解決や目標達成のプロセスを効果的に進めることができます。
シュンスケ式プロンプトは、ChatGPTを用いた複雑な問題解決や目標達成に有効な手法ですが、その活用にはプロンプト設計に関する理解と練習が必要です。利点を享受するためには、目標設定やステップ分割のスキルを磨き、適切な逆質問を促すことが重要になります。
2. ChatGPTにプロンプトを自己生成させる❓
プロンプトの高度化を図ることができるのはシュンスケ式？ChatGPTにプロンプトを書き出させるのも特徴ですかね？
シュンスケ式プロンプト、またはゴールシークプロンプトは、確かにプロンプトの高度化を図る上で非常に有効なアプローチです。この手法は、目標（ゴール）を達成するために必要な中間ステップや条件を明確に設定し、ChatGPTにそれを段階的に解決させることを目指します。シュンスケ式の特徴的な側面の一つは、ChatGPT自身にプロンプトを書き出させ、そのプロセスを通じて最終的な目標に近づけることです。
シュンスケ式プロンプトの特徴
段階的なアプローチ:
シュンスケ式では、大きな目標を小さなステップに分割し、それぞれのステップを明確にします。これにより、ChatGPTは各ステップを順番に解決していくことで、徐々に目標に近づいていきます。逆質問の活用:
シュンスケ式プロンプトでは、ChatGPTが必要とする追加情報がある場合に、ユーザーに逆質問をすることが奨励されます。これにより、より精度の高い回答や解決策を導き出すことが可能になります。プロンプトの自己生成:
ChatGPTに自らプロンプトを書き出させることで、問題解決のプロセスを明確化し、目標達成のための具体的なステップを設定します。これは、ChatGPTがタスクをより深く理解し、効果的な解決策を提案するのに役立ちます。
プロンプトを書き出させることの利点
明確な方向性:
ChatGPTにプロンプトを自己生成させることで、解決すべき問題や達成すべき目標に対する方向性がより明確になります。自己反省の促進:
ChatGPTが自らプロンプトを生成する過程では、タスクに関する自己反省や再評価が行われ、より効果的な解決策が見つかる可能性があります。ユーザーとの対話の深化:
ChatGPTがプロンプトを提案することで、ユーザーとの対話がより深く、具体的になります。これにより、ユーザーは自身の要求を再考し、必要な情報を提供することが促されます。
シュンスケ式プロンプトは、ChatGPTを用いた問題解決や目標達成のプロセスを高度化する上で、非常に有効な手法です。ChatGPTにプロンプトを書き出させることは、このアプローチの特徴的な側面であり、タスクの理解と解決策の精度を向上させる上で重要な役割を果たします。
3. まとめ
それぞれに特徴やいいところがあって、どれが合うかはあなた次第😎。
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