【220部🔥】［完全解説3］いまさら聞けない？！超入門！ひろ吉プロンプトでAIの応答精度向上と制御ができるようになるワザ［ひろ吉式🎨全部盛り🍜］

こんばんは、ひろ吉です🌏@HIROKICHI_PD

まずはじめに読者様レビューをご覧ください。

①先行レビュー参加者様

必読です。

https://note.com/preview/ne2d715b179ed?prev_access_key=3822bb4d6b06b7bae0289cd0c69bf8f2

②購入者様レビュー

もっと早く読みたかった生成AI入門！

プロンプトデザイナーのひろ吉さんのnoteを拝見しました。文字数10万文字超えの超大作。

ChatGPTをなんとなく使ってるけど、どう活用したらいいか分からない。

プロンプトが重要なのはわかるけどよくわかってない。巷の本が「え、むず」な人は全員読むべき。 https://t.co/P8GFygyLW0

— Ken Tanahashi (@kentanahashi) August 21, 2024

読破‼︎
プロンプトの作り方について初学者→上級者までの道のりが手を動かしながら学べるので、レベルアップできること間違いなし😆

また、ひろ吉さんファンならわかってる誠実さとおちゃらけも健在でスラスラ読めちゃいました！

常に今が1番お買い得とのことで迷ったら即買いです😊#生成AI https://t.co/knFGlJMpDW

— カケル@生成AIに夢中 (@kakeru783840549) August 19, 2024

【プロンプトエンジニアリング入門Note】
ひろ吉さんのNoteが書籍レベルの10万文字越えhttps://t.co/pPeyz51fbI

まず先んじてお伝えしておきますが、
宣伝依頼はされていません。…

— ホーダチ | AI✖️Cloud✖️Dev | 外資×ひとり法人 (@hokazuya) August 22, 2024

今までぼんやりと理解していたことが、言語化されているのを見て感動。特に、初級から上級まで幅広い読者に向けて、分かりやすく解説している点が素晴らしい👀👀。実践的なアプローチと的確な説明、深い理解と伝える力。言葉にすることの難しさを乗り越え、素晴らしい記事を本当にありがとう。 https://t.co/sJCoGTbKFZ

— hirokaji (@hirokaji_) August 20, 2024

ひろ吉さんのnoteを購読。

超感動して、ひさしぶりにGPTsを作りたくなって即実践。

GPT Storeに公開しましたが、URLも貼っておきますね。

理解に苦しむ文章を、小学生でもわかるように説明してくれるGPTsです。

むずかしい文章をわかりやすく説明するGPTshttps://t.co/YbwaAnXyKR https://t.co/6PZGoHfvJ7

— そら@プロンプト職人 (@sora_biz) August 22, 2024

note読ませていただきました！

僕自身のプロンプトへの理解が全然足りないな〜と思わされた一方で、指示次第で回答の質が何倍にもなるAIの奥深さ・面白さを感じれるnoteでした！！！

AIをもっと上手く使いこなせるようになりたい人は必見です👀 https://t.co/O3b72lO8Ck

— 理久 (@rik423__ai) August 19, 2024

📝プロンプトデザイナーのひろ吉さんが『AIと仕事をするワザ』を発売！すでに100部突破おめでとうございます㊗️

1ミリも悩まず、即購入完了です♪

ひろ吉さんが日々培ってきたプロンプトメソッドを「超入門」という基礎から学べる貴重な教材

ずっと使える「AI筋肉」が身に付きますよ💪 https://t.co/PNMYiWoNYu pic.twitter.com/yXaeIOqpb6

— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) August 18, 2024

AIのプロンプトを初歩から勉強したいな、と思った人の為の教科書📕超初心者さんから上級者さんまで網羅していて、ひろ吉さんが実際にAIとのやりとりをしながら進めているので凄く勉強になります✨シュンスケ式プロンプトデザイン、そして音声配信をしている私として、おすすめします😊 https://t.co/1302GpMm6n

— 癒音ちー✨🌳ゆおんちー✨製作委員会 (@chi_vc_) August 18, 2024

ここ1年半くらいAIと共に過ごした者としては、ふわっと認識していた知識を言語がしてもらった感じです。
途中、AIが難しいことを言ってますが、すぐにフォローさせています。ここは良いAIの使い方の例として、ひろ吉さんの頭の中を垣間見られるという新しい読書体験ができました。
面白かったです！ https://t.co/N0JxaShufB

— Niwa (@via_spacemail) August 18, 2024

これはプロンプトを理解し実践に応用する上での必読書です。
約1年間のシュンスケ式での学びがこのnoteの一記事に凝縮されています。（なんと約10万文字）
格安価格での提供も残り少なくなっていますので、購入したい方はぜひお早めに。
私もこの記事を読んで、もう一度初心から学び直します。 https://t.co/GfGhoGR9fH

— まぐまぐ🦉 (@loglogrog) August 18, 2024

プロンプトデザイナーひろ吉さんが

「プロンプトの基礎を理解できて仕事に応用できる記事」

を書いてくれています♪

「プロンプト・エンジニアリング」なるものが気になってる方は、超絶オススメです。 https://t.co/0G8SfBCBpa

— とーます｜AIコーチの開発＆共有プラットフォーム (@Xroid_Lab) August 18, 2024

しゅんすけさんも太鼓判を押すひろ吉さん
この新作はひとことで言うと
“プロンプトようわからんと言う人に読んで欲しい内容”
深津式とかパワハラプロンプトとか枝葉情報が氾濫した状態から入った方はおそらく今、混乱してる。でも学習には根本となる考え方の理解が必要。それが学べる。先行者割引あり https://t.co/9zA3Jz24nI

— 副業tips (@tips71961244) August 18, 2024

ホントにありがたい。
私にとってはプロンプトを学びたくても世間が進みすぎてしまって、ついていけそうに無いと諦めそうになった時に現れた蜘蛛の糸のような救いのnoteです。 https://t.co/ZGUT01usLE

— yuuzeee (@jeli_33) August 17, 2024

ももさんの第一弾レビュー🔥 https://t.co/VJv9QMy1nL

— ひろ吉🎨プロンプトデザイナー (@HIROKICHI_PD) August 12, 2024

忖度なく、ガチレビューします...！

長くなりそうなので、一言でいうと、
「初心者にめちゃ優しい内容...！」

今までのひろ吉さんの記事はというと、
「難しかった...」… https://t.co/5kAXQA19l1 pic.twitter.com/SX357KP2ZV

— Hiroya Iizuka (@0317_hiroya) August 12, 2024

しおさん！第三弾レビュー！！
コメント合体させていただきました！

【初心者＆10万文字⁉ってボリュームにビビった方へ】

ひろ吉さんがどうやってAIと会話し、それに対してどうやってAIが答えてくれているかを書いてある部分も多いので、そういう部分は雰囲気をつかむだけで前に進めるのがオススメ… https://t.co/LJWHyKfaIq

— ひろ吉🎨プロンプトデザイナー (@HIROKICHI_PD) August 13, 2024

けいたろさん！第四段レビュー！
コメント合体しました！

今まで何となく（というか見様見真似で）書いてたプロンプトだけど、ひろ吉さんのnote読んでコンテキストの重要性を改めて実感。… https://t.co/FBNbJj55PL

— ひろ吉🎨プロンプトデザイナー (@HIROKICHI_PD) August 14, 2024

りばさん第五弾レビュー！
コメント合体させていただきました！

ひろ吉（@HIROKICHI_PD
）さんのプロンプト解説Noteガチレビュー。忖度なし

海外のFlow GPTや国内の教えてAI by GMOなどで数々のプロンプト受賞歴があるひろ吉さん…

— ひろ吉🎨プロンプトデザイナー (@HIROKICHI_PD) August 14, 2024

らっとさん第六弾レビュー！！https://t.co/jF15l0o2pv

— ひろ吉🎨プロンプトデザイナー (@HIROKICHI_PD) August 14, 2024

RINTさん第七弾レビュー！！！https://t.co/UhogccK5lf

— ひろ吉🎨プロンプトデザイナー (@HIROKICHI_PD) August 14, 2024

③noteには、文末にもいいね👍と高評価🎉2種類ボタンあります。とても有益だったと思った方は是非高評価ボタンをお願いします🚀たくさんの人に届いて嬉しいです。

まえおき

最近、娘たちと一緒にRTS系の3Dアクションアドベンチャーゲーム(引っこ抜かれて戦って食べられたりするやつ)を攻略中なのですが、上達が早くてびっくりしています。

Grok 2 mini

最初こそは「全然できない！」とフラストレーションが溜まっていて、操作キャラクターがやられてしまうのが嫌で、父親（ひろ吉）に「全部やってよー😭」という感じでした。「見てるだけじゃつまらなくない？」と聞くと、「パパがやってるのを見て覚える！」とのこと。

仕方なく、パパはゲームが上手いんだぞと見せつけんばかりに華麗にプレイしました（久しぶりに自分でゲームするので超楽しかったです）。娘たちは楽しそうに見ているので、クリアしたらこれでもう飽きてしまうかな？と思いました。

しかし、2周目からは娘たち自身でやり始めました。彼女たちは：

1. 3Dアクションのカメラ操作を覚え
2. LRABXY十字キーアナログスティックを覚え
3. ピクミンの特性や敵の弱点を覚え
4. ギミックを解き
5. ベースキャンプで閲覧できる集めたお宝図鑑やモンスター図鑑でキャッキャし
6. どうしても出来ないところはしっかりアドバイスを求め

順調に進んで行っています。

私が6歳の頃は、ファミコンのマリオブラザーズも上手に動かせず、ゲームルールの理解も曖昧だった記憶ですが、親がゲーム好きだと子供はゲームが上手くなるのかもしれません。

ぼんやりですが、この子達が大きくなるにつれ、AIを触れさせ、どうやったら上手く生活や遊び、人間関係や創作に使えるのかと教えてあげたいと思っています。教育は元より、大きく価値観が変わることが確定している未来。すごい時代に生まれてきた子達に、しっかり処世術を身につけさせたいと共に、自然にも触れさせたいです。

仮想空間に居場所ができてしまうと、本物の川の水の冷たさや、山の匂い、海の偉大さ。四季の美しさ。虫の生命力、花の儚さ。人の温かさ。そんな当たり前なものが過去のものになる。その前に色々体験させたいと考えています。

原体験の中からしか、AIっぽく言うとドメイン知識がなければ、AIが作り出す世界にフィードバックなんかできません。いや、わからなくても良いのかもしれません。その時が来たら考えますかね。

Dall-E 3

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はじめに

今回は以下の内容を中心にnoteを書いてみました。

- プロンプトとは何か？
- 効果的なプロンプトテクニック

なぜ今、このnoteを書いたのか？
私がこのnoteを改めて書こうと思った理由は、
プロンプトは陳腐化しない!!!
という強い信念があるからです。（あくまでもしばらく！！）

「LLM（大規模言語モデル）の進化により、プロンプトは不要になるのでは？」

どこかで聞いたことのあるコメントを創作

確かに、以下のような技術の発展により、プロンプトの重要性が薄れるのではないかという意見もあります（実際に徐々に薄れてきています）

- LLMの推論能力の向上
- RAG（検索拡張生成）の普及
- ファインチューニングの民主化
- データ挿入の容易化
- パーソナライズデータの入手・構築の簡便化

しかしわたしはこれらの進歩にもかかわらず、
プロンプトは依然として必要不可欠だと考えています。
その理由や解説については、本記事では詳細には触れませんが、一つ言えるのは、現在のAIは原則ユーザーが話しかけないと動かない、
要はプロンプトがないとAI動かないよねってことが言いたいわけです。

曖昧なプロンプトからは曖昧な回答。厳密なプロンプトからは厳密な回答。どっちが欲しいかはその時々によると思いますが、どちらのプロンプトも知っていれば選べます。

このnoteで学べること

このnoteの前段では、「プロンプトってなに？」というのをひろ吉的に解説します。

確かに、「AIへの指示」というのが一つの明確な答えなんですが、さすがAI普及率10%未満（2024年７月現在）の後進国である我が国では、いまだに「プロンプトを教えてください」「プロンプトの使い方を教えてください」みたいな質問が多いんです。イメージは、「指示する時の言葉を教えてください」「指示の仕方を教えてください。」って感じですね。

これは批判ではなく、むしろ私のような人間が呪文のようなプロンプトを狂気剥き出しで垂れ流し続けた弊害なのかもしれません。
「プロンプトってむずかしそう...」そんな印象が少しでも払拭できたらなと思っています。

後段では、特に効果的なプロンプトテクニックの紹介となります。「プロンプトっなに？」というのが理解できた後、多くの人が「うまいことプロンプトが書けない」「思った出力にならない」という壁にぶつかります。

そこで、応答品質を向上させる、または狙った出力を得られるようにコントロールするプロンプトをお見せします。これらのテクニックを使えば、AIとのコミュニケーションがより効果的になり、望む結果を得やすくなるはずです。

Dall-E 3

第1章 プロンプトの基本

1.1 プロンプトってなに？

プロンプトについて、一般的な定義を知るために、Perplexityに聞いてみました。

どうですか？それらしいこと書いてありますがイマイチピンとは来ないのではないでしょうか？

なのでわたしなりにプロンプトとは何か解説してみますね👇

プロンプトとは、AIとの会話を始めるための「合図」や「話しかけた言葉やコード」のことです。たとえば、質問やタスクを与えて、AIから具体的な回答や結果を得るための言葉です。

ひろ吉

プロンプト具体例：

日常会話

プロンプト: 「面白い雑学を教えて」

結果: さまざまな雑学を学べる


情報変換

プロンプト: 「この文章を要約して」

結果: 長い文章を短くまとめてもらえる


問題解決

プロンプト: 「2+2は何？」

結果: 計算結果を教えてもらえる

多くの人は、AIとのコミュニケーションにおけるプロンプトについて誤解しているかもしれません。実は、AIに対して話しかけるときのテキストや内容すべてがプロンプトなのです。ChatGPTのようなチャットインターフェースを使う場合、AIに入力するテキスト、コード、画像、映像など、あらゆる形式の情報がプロンプトと呼べるでしょう。

重要なのは、プロンプトは決して複雑である必要はないということです。厳密なルールに従った形式的な文章や、細かく構造化された「メガプロンプト」だけがプロンプトではありません。日常会話のように、気軽にAIに話しかけることも立派なプロンプトです。例えば、「ヘイGPT？元気？」というような簡単な問いかけでも十分なのです。

ですので、プロンプトを難しく考えすぎる必要はありません。AIとのコミュニケーションを始めるには、普段の会話のように自然に話しかけることから始めてみましょう。

プロンプトは、実は特別なものではありません。AIに対して私たちが発する「あらゆる言葉」がプロンプトになります。

プロンプトは難しく考えすぎる必要はありません。AIに伝えたいことを、あなたの言葉で自然に表現する。それがプロンプトの本質なんです。

この視点で見ると、プロンプトはAIとのコミュニケーションをより身近で自然なものにしてくれる、まさに「橋渡し」の役割を果たしているんですね。

とても大事なことなのでもう一度言います。プロンプトは何でもいいんです。

1.1.2 英語のほうがいいの？

AIとのコミュニケーションにおいて、言語選択は重要な話題です。一般的に、英語の方が特定の評価基準では高い性能を示すとされています。しかし、言語の選択には別の観点も考慮する必要があります。

例えば、日本語を英語に翻訳し、その後再び日本語に戻した場合、元の文章と全く同じにはなりません。これは、言語が変わることで言葉のニュアンスや意味が微妙に変化するためです。つまり、各言語には独自の特徴や魅力があるのです。日本語には日本語ならではの表現力があり、他の言語にも独自の魅力があります。

したがって、プロンプトの言語選択は、目的や用途に応じて柔軟に考えるべきです。英語で書いてみたり日本語で書いてみたりと、さまざまな言語を試してみることをおすすめします。

プロンプトを作成する基本的なスキルは、国語力と創造力、そして自身の価値観や無意識の制限を超える能力にあります。国語力は連想ゲームのようなもので、文脈を理解し、状況に応じて適切な言葉を選ぶ能力が重要です。これは日常のコミュニケーションを通じて磨くことができます。

創造力は想像力と密接に関連しており、多様な経験を積むことでさらに向上させることができます。これらのスキルを磨くことで、より効果的なプロンプトを作成できるようになるでしょう。

結局のところ、プロンプトの作成に「正解」はありません。自分の目的に合わせて、さまざまな方法を試してみることが大切です。言語の選択も含め、柔軟な姿勢で取り組むことが、AIとのコミュニケーションを上達させる近道となるでしょう。

1.2.1 想像力と創造力を育む10の日常習慣

• 街の探検家になる
  いつもと違う道を歩いて、新しい発見をする。
  慣れ親しんだ環境でも、視点を変えれば新しい発見がある。この習慣は、日常の中の「当たり前」を疑う力を養う。

• 五感を研ぎ澄ます練習
  日常の中で、普段見逃しがちな感覚に意識を向ける。
  感覚を意識的に使うことで、世界の捉え方が豊かになる。これは詳細な観察力と表現力の向上につながる。

• 異ジャンル掛け合わせゲーム
  全く関係ないと思える2つのものを組み合わせて、新しいアイデアを生み出す。
  意外な組み合わせが斬新なアイデアを生む。この習慣は、固定概念を打ち破る思考の柔軟性を育てる。

• 言葉の宝探し
  気になる言葉をメモし、後で組み合わせてみる。
  言葉の持つ力と可能性を探る習慣。新しい表現や概念を生み出す土台となる。

• SF作品との対話
  SF映画や小説を見た後、その技術が実現したら何が変わるか考える。
  未来を想像する力を養う。現実世界の問題に対する創造的な解決策を考える訓練にもなる。

• 料理の即興アレンジ
  冷蔵庫の残り物で新メニューを考案する。
  制約のある中で創造する力を鍛える。問題解決能力と柔軟な思考力の向上につながる。

• 音楽を聴きながらのイメージトレーニング
  曲にぴったりの映像や物語を頭の中で作る。
  聴覚から視覚や物語を想像する力を育てる。感覚間のクリエイティブな連想能力が高まる。

• 「もしも」ノートづくり
  寝る前に「もしも〇〇だったら」という短文を書く。
  現実にとらわれない自由な発想を促す。この習慣は、問題の別の側面を見る力も育てる。

• 5分スケッチチャレンジ
  身の回りのものを短時間で描いてみる。
  短時間で本質を捉える力を養う。観察力と表現力が自然と磨かれ、新しい視点を得るきっかけになる。

1.2.2 イチオシする想像力と創造力を育む習慣

私がこれまで試してきた中で、特に効果を感じているのは,

「音声入力でアイデアを紡ぎ出す」という方法です。この習慣には、想像力と創造力を刺激する以外にも、意外な効果があります。

この習慣は、散歩中や自宅でくつろぐ時間に、スマートフォンに向かって考えを話しかけるというシンプルなものです。頭の中のアイデアを言葉にすることで、思考の流れがスムーズになり、新しい発想が次々と生まれてきます。

最初は「一人で喋るなんて...」と躊躇しましたが、今では欠かせない日課になっています。話しているうちに、思いもよらないアイデアが浮かんでくるんです。書くより断然早いので、閃きの勢いをそのまま捉えられるのが魅力です。

ChatGPTのアプリ画面です。テキストボックスのマイクのボタンを押すと。。。

マイクのボタンを押すと。。。

録音モードになります

「チャットGPTアプリを使った革新的なアイデアメモ法：

音声入力の活用：

- チャットGPTアプリの音声入力機能を使用

- 頭の中のアイデアを直接言語化して入力



メモ代わりの使用：

- チャットGPTの会話履歴自体をメモとして活用

- アイデアを即座に記録し、整理可能



多様な使用方法：

- 自己対話（壁打ち）のツールとして使用

- アイデアの展開や整理に活用



柔軟な出力：

- 必要に応じて議事録形式に整理

- 好みのノートアプリに転送して保存



メリット：

- いつでもどこでも手軽にアイデアを記録

- 音声入力で素早く効率的にメモ作成

- チャットGPTの機能を活用して内容の整理や拡張が可能

この方法により、アイデアの即時記録と効率的な整理が可能になります。移動中や作業中など、手で書くのが難しい状況でも活用できる便利なテクニックです。」

巷ではNotionやCanvaにアシストAI機能がついていたり、様々なAIツールがありますので、気軽にアイデアを見せてみて感想をもらってみましょう。

さらに、面白いことに、この習慣には副次的な効果もあります。例えば、滑舌が良くなるんです。音声入力の精度は高いので、少々ボソボソ喋っても認識してくれますが、はっきり話す癖がつくと、日常会話でも聞き取りやすくなります。

将来的には、AIアバターやバーチャルキャラクターが普及し、自分の声や顔を変えて発信できる時代が来るかもしれません。そんな時代に備えて、話す力を磨いておくのは大切だと思います。テキストだけでは伝えきれない微妙なニュアンスも、声なら表現できますからね。スイッチを動かすことができる

音声コンテンツやポッドキャストの人気が高まる中、ラジオパーソナリティのような話し方のスキルは、これからますます重要になるでしょう。彼らの話し方って本当にすごいですよね。抑揚やテンポ、間の取り方など、聞いていて飽きません。

この習慣を始めてみると、案外楽しいですよ。頭の中のモヤモヤが言葉になって、それが新しいアイデアを呼び、さらにそれを言葉にする...この循環が、想像力と創造力を驚くほど刺激してくれるんです。

最初は恥ずかしいかもしれませんが、慣れれば「なんでもっと早く始めなかったんだろう」って思うはずです。あなたの頭の中の宝物、声に出して形にしてみませんか？

私自身、この習慣のおかげで、アイデアの整理や新しい発想が格段にスムーズになりました。他の創造力を育む習慣と組み合わせれば、さらに効果は倍増します。ぜひ、あなたも試してみてください。きっと、想像力と創造力の新たな可能性が開けるはずです。

話がそれましたが、要は「あんなこんな世界になってほしい」という願望や理想を持つことが、プロンプトへの感性を高めるのに役立ちます。

また、自身の環境や立場によって無意識のうちに価値観を制限していないか、常に自問自答することが大切です。意識的に既存の価値観から脱却し、新たな視点を取り入れることで、プロンプト操作の幅が広がります。

このように、プロンプトスキルを向上させるには、言語能力を磨くだけでなく、幅広い経験を積み、柔軟な思考を養うことが重要です。それによって、より効果的で創造的なプロンプトを生み出すことができるようになります。

Dall-E 3

1.3 プロンプトテクニック①：目的を明確に

「あなたはAIを使って、具体的に何がしたいですか？」

この問いかけは、効果的なAI活用の出発点です。例えば：

• 仕事でのビジネスメール作成

• 特定の顧客層（ターゲットペルソナ）の分析

• 難しい概念の簡単な説明

• プログラミングの手助け

これらの目的を明確にすることが、AIとのコミュニケーションを成功させる鍵となります。なぜでしょうか？

AIは賢いけど、心を読むことはできません。この事実が、プロンプトテクニックの本質を表しています。私たちが求めているものを具体的に伝える必要があるのです。これがプロンプトテクニックの基本中の基本です。

プロンプトの具体例を見てみましょう：

1. 目的を明確に：

   • 改善前：「ビジネスメールを書いて」

   • 改善後：「新入社員向けの歓迎メールを、温かみのある口調で書いて」

2. 詳細を添える：

   • 改善前：「ターゲットペルソナについて教えて」

   • 改善後：「20代後半の都市部在住の独身女性向けの美容製品のターゲットペルソナを3つ挙げて」

3. 形式を指定する：

   • 改善前：「プログラミングを教えて」

   • 改善後：「Pythonで簡単な電卓プログラムを作成して。コメント付きのコードで説明してください」

このように、目的や意図をしっかり伝えることで、AIの回答の精度は驚くほど向上します。プロンプトは特別な技術ではありません。むしろ、私たちの目的や意図をできるだけ明確にAIに伝えること、それが効果的なプロンプトの本質なのです。

プロンプトは、AIとの対話を導くコンパスのようなものです。明確な方向性を示すことで、AIの能力を最大限に引き出し、私たちの求める結果に近づくことができるのです。

この方法は、誰でも簡単に実践できます。目的を明確にすることで、AIとのコミュニケーションがより効果的になり、期待する結果に近づくことができるでしょう。

プロンプトテクニックの世界は、ここから始まります。あなたの目的は何ですか？その答えが、AIとの新たな対話の扉を開く第一歩となるのです。AIは心を読めませんが、あなたの明確な指示には驚くほど正確に応えてくれるでしょう。さあ、AIとの効果的なコミュニケーションの世界へ踏み出しましょう。

では改めて聞きましょう。あなたのゴールは何ですか？よく考えながら読み進めましょう。

Dall-E 3

1.4 プロンプトテクニック②：context(文脈・コンテクスト)を伝えましょう

ここから少し難しくなります。段階的に専門的な内容が入ってきますが、できるだけわかりやすく説明していきます。初心者の方々には少し難しく感じるかもしれませんが、ゆっくりと進めていきますので安心してください。

次のステップは、AIに対して「コンテキスト（文脈）」を設定することです。これは、AIからの応答の精度を向上させるために非常に重要な概念です。

ここからは、AIとの対話形式で説明を進めていきます。私がAIに質問し、AIが回答します。そして、その回答に対して私がフィードバックを行い、より分かりやすい説明を求めていきます。この方法で、専門用語や難しい概念をできるだけ簡単な言葉で理解できるようにしていきます。

では、まず「コンテキストとは何か」「プロンプトにおいてなぜコンテキストが重要なのか」というところから始めていきましょう。

1.4.1 コンテキストってなんですか？

コンテキストって何ですか？プロンプトにおいて、なぜコンテキストが重要なのでしょうか？マークダウンで詳細に説明してください。

ひろ吉

## コンテクスト（文脈）の設定：プロンプトテクニックの重要性

プロンプトを効果的に活用するためには、コンテクストの設定が極めて重要です。これにより、AIがユーザーの意図を正確に理解し、より精度の高い応答を生成することができます。

### コンテクストの設定とは

コンテクストの設定とは、プロンプトにおいて会話や質問の背景情報や前提条件を明確にすることです。これにより、AIが適切な応答を生成するための基盤を提供します。

### なぜコンテクストが重要か

AIが豊かなコンテクストを受け取ると、応答精度が向上する理由は以下の通りです：

1. **誤解を防ぐ**：
- コンテクストが明確であれば、AIはユーザーの意図を正確に把握しやすくなります。

2. **適切な応答生成**：
- 豊かなコンテクストがあることで、AIはより適切で具体的な応答を生成できます。

3. **一貫性の維持**：
- コンテクストを保持することで、AIは一貫した応答を提供できます。

4. **ユーザー体験の向上**：
- コンテクストを理解することで、AIはユーザーのニーズや好みに合わせたパーソナライズされた応答を提供できます。

### コンテキスト情報の提供方法

プロンプトにおいて効果的なコンテキストを設定するには、以下の要素を含むコンテキスト情報を提供します：

- **前提条件**：対話の基本的な状況や制約を明確にします。
- **背景情報**：関連する過去の出来事や現在の状況を説明します。
- **サンプル**：特定の事例や参照を提供し、AIの理解を深めます。

**例1**：
「私は果物のりんごについて話しています。先週、スーパーで富士りんごを買いました。この品種の特徴や保存方法について教えてください。」

**例2**：
「私はApple社について話しています。昨日、新製品発表会を見ました。発表されたiPhone 15の新機能と、前モデルとの違いを教えてください。」

これらの例では、前提条件、背景情報、具体例が一体的に提供されており、AIがユーザーの状況と意図を包括的に理解できるようになっています。

### まとめ

プロンプトにおいてコンテキストを適切に設定することは、AIがユーザーの意図を正確に理解し、適切な応答を生成するために不可欠です。前提条件、背景情報、サンプルを含むコンテキスト情報を効果的に提供することで、AIの応答精度が向上し、ユーザー体験も大幅に向上します。これは、プロンプトテクニックの中でも特に重要な要素であり、これを意識することで、より効果的なコミュニケーションが実現できます。

Perplexity

え？何だって？全然わからないよ。 もっと簡単に説明してくれない？ 高校生でも分かるように言ってほしいな。 でも、話の流れは変えずに、同じ感じで説明してね。 あんまり細かくしすぎると、逆に分かりにくくなっちゃうから。 同じ構造で、でもより簡単な言葉で説明してくれるとうれしいな。

ひろ吉

はい、分かりました。高校生でも理解しやすいように、同じ構造を保ちながら、より簡単な言葉で説明し直してみます。

## コンテクスト（状況）の設定：上手な質問の仕方

AIに上手に質問するには、「コンテクスト」という状況説明がとても大切です。これをうまく使うと、AIがあなたの意図をよく理解して、的確な答えを返してくれます。

### コンテクストの設定って何？

コンテクストの設定とは、質問をする時に、その話の背景や前提を分かりやすく説明することです。これによって、AIが適切な答えを考えるための土台ができます。

### なぜコンテクストが大切なの？

AIに状況をよく説明すると、答えの質が良くなります。その理由は：

1. **誤解を防げる**：
- 状況がはっきりしていれば、AIはあなたの意図を正確に理解しやすくなります。

2. **ピッタリの答えが返ってくる**：
- 詳しい状況説明があれば、AIはより適切で具体的な答えを出せます。

3. **一貫した答えが得られる**：
- 状況を理解していれば、AIは話の流れに沿った答えを返せます。

4. **あなたに合った答えが得られる**：
- 状況を理解することで、AIはあなたの必要や好みに合わせた答えを出せます。

### どうやってコンテクスト情報を伝えるの？

効果的な状況説明をするには、以下の要素を含めるといいでしょう：

- **前提条件**：会話の基本的な状況や制限を明確にします。
- **背景情報**：関係する過去の出来事や今の状況を説明します。
- **具体例**：分かりやすい例を挙げて、AIの理解を深めます。

**例1**：
「私は食べ物のりんごの話をしています。先週、スーパーで富士りんごを買いました。この種類のりんごの特徴や、長持ちさせる方法を教えてください。」

**例2**：
「私はスマホを作っているApple社の話をしています。昨日、新製品発表会を見ました。発表されたiPhone 15の新しい機能と、前のモデルとの違いを教えてください。」

これらの例では、前提条件、背景情報、具体例がまとめて提供されているので、AIがあなたの状況と意図を全体的に理解できるようになっています。

### まとめ

AIに質問する時、状況をしっかり説明することは、AIがあなたの意図を正確に理解し、適切な答えを返すために欠かせません。前提条件、背景情報、具体例を含む状況説明をうまく提供することで、AIの答えの質が上がり、あなたの満足度も大きく上がります。これは、AIとうまく対話するコツの中でも特に大切なポイントで、これを意識することで、より効果的なコミュニケーションができるようになります。

Claude

1.4.2 前提条件ってなんですか？

うーん、まだ難しいな。 コンテキストって大切なんだって分かったよ。 いろんな情報を伝えるんだね。 前提条件と...なんだっけ？背景？ とにかく、前提条件から詳しく教えてくれる？

ひろ吉

承知しました。ご説明いただいた内容を踏まえて、前提条件に焦点を当てて書き直してみます。

## プロンプトエンジニアリングにおける前提条件の重要性

プロンプトエンジニアリングにおいて、コンテキストの設定は極めて重要です。その中でも、前提条件は特に重要な要素の一つとして挙げられます。ゴールの明確化の次に来るこの前提条件の設定は、AIモデルの理解と出力の質を大きく左右します。

### 前提条件の役割と重要性

前提条件は、AIモデルに与えられたタスクや質問の基盤となる情報です。これは、ゴールを達成するために必要な環境設定や、考慮すべき制約を明確にするものです。適切に設定された前提条件は以下の効果をもたらします：

1. **コンテキストの明確化**: AIモデルが操作すべき「世界」の範囲を定義します。
2. **制約の設定**: 考慮すべき要因や無視すべき要因を特定します。
3. **精度の向上**: より的確で関連性の高い回答を引き出します。
4. **一貫性の確保**: 複数の質問や指示にわたって一貫したコンテキストを維持します。

### 前提条件の設定方法

効果的な前提条件を設定するには、以下の要素を考慮する必要があります：

1. **スコープの定義**:
- 例: 「この分析は日本の中小企業セクターに限定します。」

2. **時間枠の設定**:
- 例: 「今後5年間の予測を考慮に入れてください。」

3. **リソースの制限**:
- 例: 「利用可能な予算は1000万円です。」

4. **法的・倫理的制約**:
- 例: 「すべての提案は現行の労働法に準拠する必要があります。」

5. **技術的制約**:
- 例: 「既存のITインフラストラクチャ内で実装可能なソリューションに限定してください。」

6. **仮定の明示**:
- 例: 「インフレ率は年2%で安定していると仮定します。」

### 前提条件の効果的な伝え方

1. **明確さと簡潔さ**: 複雑な前提条件は、簡潔な文で表現します。
2. **優先順位**: 最も重要な前提条件を先に述べます。
3. **具体性**: 可能な限り具体的な数値や範囲を使用します。
4. **関連性**: ゴールに直接関係する前提条件のみを含めます。

### 注意点

- 過度に制限的な前提条件は、AIモデルの創造性や問題解決能力を制限する可能性があります。
- 逆に、前提条件が不十分だと、的外れな回答や一般的すぎる回答を招く恐れがあります。
- 前提条件は、タスクの進行に応じて適宜調整や追加が必要になる場合があります。

### まとめ

前提条件の適切な設定は、プロンプトエンジニアリングにおいて極めて重要な要素です。これにより、AIモデルの「動作環境」を明確に定義し、より精度の高い、文脈に即した回答を引き出すことが可能になります。ゴールの明確化に続いて、この前提条件をしっかりと設定することで、AIとのコミュニケーションの質を大幅に向上させることができます。

Claude

あれ？また難しくなっちゃった。 中学生でも分かるくらい簡単にしてほしいな。 さっきより少し難しかったから、 中学生か高校生向けくらいに やさしく説明してくれるかな？

ひろ吉

はい、分かりました。中高生向けに、前提条件について分かりやすく説明し直してみます。

## AIとおしゃべりするときの「お約束」：前提条件って何？

みなさんは友達と話すとき、「どんな話をするか」という約束事を決めますよね。AIと話すときも同じです。この約束事を「前提条件」と呼びます。

### なぜ前提条件が大切なの？

1. **AIがあなたの状況をよく理解できる**：
友達に悩みを相談するとき、状況説明をしますよね。AIも同じです。

2. **的確な答えがもらえる**：
テストの問題を解くとき、条件をよく読むと正解に近づきやすいですよね。AIも同じです。

3. **無駄な会話が減る**：
最初に詳しく説明すると、途中で「えっと、それってどういう意味？」みたいな質問が減ります。

### 前提条件って具体的に何を伝えるの？

1. **どんな世界の話か**：
例：「日本の学校の話です」「ファンタジー小説の世界の話です」

2. **いつの時代の話か**：
例：「今から10年後の未来の話です」「江戸時代の話です」

3. **どんな制限があるか**：
例：「お金は1万円まで使えます」「魔法は使えません」

4. **何を考慮に入れるか**：
例：「環境にやさしい方法を考えてください」「お年寄りも使いやすいものを考えてください」

### 前提条件の伝え方のコツ

1. **簡単な言葉で**：
難しい言葉は使わず、分かりやすく伝えましょう。

2. **大事なことから先に**：
一番重要な条件を最初に伝えましょう。

3. **具体的に**：
「たくさん」より「100個」のように、数字を使うと分かりやすいです。

4. **関係あることだけ**：
本当に必要な情報だけを伝えましょう。余計なことは省きます。

### 前提条件の例

悪い例：
「何か面白いアイデアを考えて」

良い例：
「日本の中学校で、予算5000円以内で、誰でも参加できる新しい部活動のアイデアを3つ考えてください。ただし、既存の一般的な部活動（野球部、サッカー部など）は除きます。」

### まとめ

前提条件をしっかり伝えると、AIとの会話がもっと楽しく、役立つものになります。最初は難しく感じるかもしれませんが、練習すればするほど上手になります。AIとのおしゃべりを楽しんでください！

Claude

1.4.3 背景情報って何ですか？

へー、なるほど。 だいぶ分かりやすくなったね。 でもさ、さっき背景情報のことも言ってなかった？ 前提条件と背景情報って、何が違うの？ むしろ同じじゃないの？

ひろ吉

はい、良いご指摘です。確かに前提条件と背景情報は密接に関連しており、時には重なる部分もありますが、いくつかの重要な違いがあります。それらを説明しましょう。

1. 前提条件と背景情報の違い

前提条件：
- タスクや質問の「枠組み」を設定します。
- 通常、現在や未来に焦点を当てます。
- AIの回答に直接影響を与える制約や条件を示します。

背景情報：
- 問題や状況の「文脈」を提供します。
- 過去の出来事や現状の説明を含むことが多いです。
- AIの理解を深めるための補足的な情報を提供します。

2. 具体例で見る違い

例えば、「地方都市の経済活性化策を考える」というタスクの場合：

前提条件の例：
- 「人口10万人未満の都市に限定します。」
- 「予算は年間5億円以内とします。」
- 「環境に配慮した施策のみを考えてください。」

背景情報の例：
- 「この地方都市では過去10年間で人口が20%減少しました。」
- 「主要産業だった製造業の工場が3年前に閉鎖しました。」
- 「若者の流出が続いており、高齢化率は35%に達しています。」

3. 役割の違い

前提条件：
- AIの思考や回答の「範囲」を定める役割があります。
- 「何を考慮に入れるべきか」を明確にします。

背景情報：
- AIの「理解」を深める役割があります。
- 「なぜこの問題が重要なのか」を説明します。

4. 使い方の違い

前提条件：
- より簡潔で、箇条書きなどで明確に示されることが多いです。
- タスクの開始時に提示されることが一般的です。

背景情報：
- より詳細で、文章形式で説明されることが多いです。
- タスクの説明の中に織り込まれたり、別途提供されたりします。

5. まとめ

前提条件と背景情報は、確かに重なる部分もありますが、それぞれ異なる役割を果たします。前提条件はAIの「動作範囲」を設定し、背景情報はAIの「状況理解」を助けます。両者をうまく組み合わせることで、AIからより的確で有用な回答を引き出すことができます。

プロンプトエンジニアリングにおいては、これらの要素を意識的に分けて考え、適切に組み合わせることが重要です。ただし、実際の使用では、文脈に応じて柔軟に扱うことも大切です。

Claude

え、むず

ひろ吉

※上記はおすすめプロンプトです。これだけで簡単にしてくれます。

ごめんなさい。確かに難しく説明しすぎましたね。もっと簡単に説明しましょう。

前提条件と背景情報の違いを、お弁当作りに例えて説明してみます：

1. 前提条件 = お弁当を作るときのルール
- 例：「アレルギーがあるからエビは使わないでね」
- 例：「500円以内で作ってね」

2. 背景情報 = お弁当を食べる人や状況の説明
- 例：「運動会で食べるお弁当だよ」
- 例：「昨日の夕飯で余ったおかずがあるよ」

つまり：
- 前提条件は「これを守ってね」というお願い
- 背景情報は「こういう状況だよ」という説明

どちらもAIに伝えると役立つけど、ちょっと役割が違うんです。
前提条件はAIの答え方を決めるルール。
背景情報はAIの理解を深める追加情報。

でも、実際に使うときは、あまり厳密に分ける必要はありません。大切なのは、AIにできるだけ詳しく状況を伝えることです。そうすれば、AIからもっと役立つ答えがもらえるんです。

Claude

なるほど、つまり色んなことを前もって教えるってことか！ でも、どうしてこれだけで返事がすごく良くなるの？

ひろ吉

AIの「頭の中」を、大きな図書館だと想像してみてください。

1. 情報の整理
- 前提条件を与えると、AIはその図書館の中から関連する「本」（情報）を前に出します。
- 例えば、「日本の経済について」と言えば、日本経済に関する本が手の届くところに並びます。

2. 焦点を絞る
- 背景情報は、その「本」のどのページを開くべきかを教えてくれます。
- 「最近の不況について」と言えば、景気対策のページが開かれます。

3. 新しい組み合わせ
- AIは与えられた情報を基に、異なる「本」の内容を組み合わせて新しいアイデアを作ります。
- これが、AIが創造的な回答をする仕組みです。

4. 誤解を防ぐ
- 詳しい説明があると、AIが間違った「本棚」に行ってしまうのを防げます。
- 「アップル」と言われたとき、果物の本棚に行くか、IT企業の本棚に行くかが明確になります。

5. 一貫性を保つ
- 最初に詳しい情報があると、AIは同じ「本」を参照し続けるので、話がブレません。

6. 効率アップ
- 事前に多くの情報があると、AIが「本」を探す時間が短くなり、速く答えられます。

つまり、前提条件や背景情報は、AIの広大な「知識の図書館」の中で、最適な情報にアクセスし、それらを適切に組み合わせるためのガイドのような役割を果たしているんです。これにより、AIはより的確で文脈に沿った回答を素早く提供できるようになります。

Claude

1.4.4 前提条件・背景情報のまとめ

はい、ここまで！上記までの流れを超簡潔にまとめます：

AIと話すとき、「コンテキスト」（状況説明）が大切です。これには主に2つあります：

1. 前提条件：AIへの指示や制限（例：「予算は1万円まで」）

2. 背景情報：問題の詳しい説明（例：「去年から人口が減ってる」）

これらをAIに伝えると、AIの答えがより正確で役立つものになります。簡単に言えば、AIに「状況」をよく教えてあげることで、AIがより良い答えを出せるようになるんです。

それでは、AIとの対話で大切な「コンテキスト」の説明の続きをしますね。前に説明した前提条件と背景情報に加えて、もう一つ大切なものがあります。それは「具体例」です。

1.4.5 具体例って何？

• 簡単に言うと、サンプルのことです。

• AIに分かりやすい例を見せてあげるんです。

これから、AIに具体例(サンプル)について詳しく聞いてみます。その時の流れはこんな感じです：

1. 最初にAIから詳しい説明をもらいます。

2. それを少しずつ簡単な言葉に変えていきます。

3. 段階的に、誰でも分かるような説明にしていきます。

こうすることで、プロンプトに慣れてる人も、初心者の人も、みんなが理解できる説明になるはずです。AIとの会話を通じて、具体例の重要性をみんなで学んでいきましょう。

へい、クロード。プロンプトエンジニアリングにおけるサンプルコンテキスト、サンプル(具体例)について説明してくれる？詳細な説明を頼むよ。特にFew-shot learningやIn-context learningについても言及して

ひろ吉

承知しました。サンプルについて説明していきます。

サンプルとは、プロンプトエンジニアリングにおいて、言語モデルに期待する出力や処理方法を例示するための具体的な事例です。これは、Few-shot learningやIn-context learningの原理を活用したものです。

サンプルの重要性と機能：

1. 出力フォーマットの明示：
サンプルは、期待される出力の構造やフォーマットを暗黙的に指定します。これにより、モデルは要求されたフォーマットに沿った出力を生成しやすくなります。

2. タスク特定の促進：
具体例を通じて、モデルにタスクの本質を理解させ、汎用的な知識ベースからタスク固有の知識への注意の焦点化を促します。

3. スタイルとトーンの伝達：
サンプルは、期待される文体、口調、専門性のレベルなどを効果的に伝達します。これは、モデルの出力を特定のコンテキストや対象読者に適応させるのに役立ちます。

4. 暗黙的な制約の設定：
サンプルを通じて、明示的に述べられていない制約や期待（例：文章の長さ、使用される専門用語の範囲など）を伝えることができます。

サンプルの効果的な使用方法：

1. 多様性の確保：
複数のサンプルを提供することで、タスクの多面的な側面を示し、モデルの理解を深めます。これは、過学習や特定のパターンへの固執を防ぐのにも役立ちます。

2. 表現の具体性：
抽象的な説明よりも、具体的なサンプルの方がモデルの理解を促進します。これは、モデルの潜在空間において、より明確な表現を形成するのに役立ちます。

3. タスク関連性の確保：
提供するサンプルは、実行すべきタスクと直接関連している必要があります。これにより、モデルの注意をタスク関連の特徴に集中させることができます。

4. バランスの取れた例示：
ポジティブ/ネガティブ、簡単/複雑など、多様な側面を持つサンプルを提供することで、モデルの出力の柔軟性を高めます。

サンプルの実践的な活用：

1. ウェブコンテンツの活用：
既存のウェブ記事、ブログ投稿、ニュース記事などをコピー&ペーストして、期待する出力のスタイルや構造を例示します。

2. 書籍や印刷物の参照：
物理的な書籍や雑誌の関連部分を撮影し、画像として提供することで、特定のジャンルや専門分野の文章スタイルを例示できます。

3. 自作コンテンツの利用：
自身で作成した文章や、過去のプロジェクトの一部を提供することで、個人的なスタイルや特定のプロジェクト要件を反映したサンプルを示すことができます。

4. マルチメディアコンテンツの活用：
動画の台本やポッドキャストの書き起こしを提供することで、口語的な表現や特定の話し方のスタイルを例示できます。

サンプルの提供は、モデルの潜在空間における表現を特定のタスクやスタイルに向けて調整する効果があります。これにより、モデルは与えられたコンテキストに即した、より適切で精緻な出力を生成できるようになります。

効果的なサンプル提供は、プロンプトエンジニアリングの重要な要素であり、AIモデルとのコミュニケーションを最適化し、期待される結果を得るための強力なツールとなります。

Claude

え、むず

ひろ吉

すみません。確かに難しくなりすぎましたね。もっと簡単に説明し直します。

サンプルの役割と重要性：

1. AIへの具体的な指示：
サンプルは、言葉で説明するより効果的にAIに指示を出せます。「こんな感じで」と実例を示すことで、AIは素早く理解できます。

2. 出力の質の向上：
適切なサンプルを提供することで、AIの出力の質が大幅に向上します。AIは与えられたサンプルを参考に、より適切な回答を生成します。

3. スタイルやトーンの伝達：
文章のスタイル、専門性のレベル、話し方のトーンなどを、サンプルを通じて効果的に伝えられます。

4. 暗黙の指示：
文章の長さ、使用する専門用語の範囲、構成など、明示的に述べなくてもサンプルを通じて伝えることができます。

サンプルの効果的な使い方：

1. 多様性：
複数のサンプルを提供すると、AIはタスクをより深く理解できます。

2. 具体性：
抽象的な説明よりも、具体的なサンプルの方がAIの理解を促進します。

3. 関連性：
実行すべきタスクと直接関連するサンプルを選びましょう。

4. バランス：
異なる側面（例：肯定的/否定的、簡単/複雑）を持つサンプルを提供すると、AIの出力の幅が広がります。

サンプルの実践的な活用方法：

1. ウェブコンテンツの利用：
既存のウェブ記事やブログ投稿をコピー＆ペーストして使用。

2. 書籍や印刷物の参照：
実物の本や雑誌の一部を撮影して提供。

3. 自作コンテンツの活用：
自分で書いた文章や過去の作品の一部を使用。

4. マルチメディアの活用：
動画やポッドキャストの台本を書き起こして使用。

サンプルを提供することで、AIはユーザーの意図をより正確に把握し、期待に沿った出力を生成できるようになります。これは、AIとのコミュニケーションを最適化し、より良い結果を得るための効果的な方法です。

このレベルの説明はいかがでしょうか？

Claude

え、むず

ひろ吉

すみません。もっと簡単に説明し直します。

サンプルって、要はAIに「こんな感じのものを作って」と見本を見せることです。

例えば：

1. ネットの記事をコピペする
- 「この記事みたいに書いて」と伝える

2. 本の一部を写真に撮る
- 「この本のような説明をして」と頼む

3. 自分で書いたものを見せる
- 「こんな感じで続きを書いて」とお願いする

4. 動画の台詞を書き起こす
- 「この話し方で説明して」と指示する

これをすると、AIは「あ、こういうのが欲しいんだな」と理解して、似たようなものを作ってくれます。

サンプルを使うと良いことは：

1. AIが欲しいものをすぐ理解してくれる
2. 自分の好みに合った答えがもらいやすい
3. 難しい説明をしなくても、見本を見せるだけでOK

要するに、サンプルは「AIとの会話をスムーズにする裏技」みたいなものです。自分で例を考えるのは大変だけど、既にあるものを「これみたいに」と見せるのは簡単ですよね。

これで分かりやすくなりましたか？

Claude

ちょっと気になったんだけど、Few-shot learningやIn-context learningの原理ってなに？幼稚園生でもわかるように教えてください

ひろ吉

はい、プロンプトエンジニアリングにおけるFew-shot learningとIn-context learningについて、幼稚園生にもわかるように説明しますね。

Few-shot learning（少数事例学習）:
これは、「お手本をちょっと見せてあげると、すぐに真似できるようになる」ということです。

例えば、折り紙で鶴を作ることを考えてみましょう。
1. 先生が1回だけ折り方を見せます。
2. 子どもたちはその1回の見本だけで、自分で鶴を折ってみます。
3. 驚くことに、多くの子どもたちが上手に鶴を折れるようになります。

これがFew-shot learningの考え方です。たくさん練習しなくても、少しの例を見ただけで新しいことができるようになる能力のことです。

In-context learning（文脈内学習）:
これは、「今やっていることをよく見て、そのやり方をすぐに理解する」ということです。

例えば、お片付けの時間を考えてみましょう。
1. 先生が「おもちゃは箱に、本は本棚に」と言います。
2. 子どもたちは周りを見て、友達がおもちゃを箱に入れているのを見ます。
3. すると、自分も「あ、こうするんだ」と理解して、同じようにおもちゃを箱に入れ始めます。

これがIn-context learningの考え方です。特別な説明がなくても、その場の状況を見て理解し、適切に行動する能力のことです。

つまり、どちらも「ちょっとしたヒントや例を見ただけで、すぐに新しいことができるようになる」という、人間の賢い学び方を真似た方法なんです。

この説明でわかりやすかったでしょうか？もし何か質問があれば、もっと詳しく説明しますよ。

Claude

少しだけ専門的な説明もほしいかな？ちょっと気になったんだけど、AIはどうして、Few-shot learningやIn-context learningをプロンプト内で明示すると応答精度が良くなるの？実際、どんなプロンプトをAIに見せればいいの？

ひろ吉

はい、もう少し専門的な説明をさせていただきます。

Few-shot learningとIn-context learningがAIの応答精度を向上させる理由：

1. パターン認識の強化：
AIモデル（特に大規模言語モデル）は、与えられた情報からパターンを見出すのが得意です。Few-shotやIn-contextの例を提供することで、AIはそのパターンを素早く認識し、類似のタスクに適用できるようになります。

2. タスク特化の文脈提供：
一般的な知識を持つAIに対して、特定のタスクや文脈に関する具体例を示すことで、AIの注意をその特定の領域に向けさせることができます。これにより、より適切な情報やスタイルを選択しやすくなります。

3. 暗黙の指示：
例を通じて、AIに対して明示的な指示を与えなくても、望ましい出力の形式や内容を間接的に示すことができます。

Claude

実際のプロンプト例：

1.Few-shot learningの例：

以下は、動物の特徴を3つの短文で説明する例です：

象：
大きな耳を持っています。
長い鼻があります。
灰色の分厚い皮膚に覆われています。

キリン：
長い首があります。
茶色の斑点模様があります。
長い脚を持っています。

では、以下の動物について同様に説明してください：
ペンギン：

2.In-context learningの例：

顧客：この製品の返品方法を教えてください。
サポート：もちろんです。返品の手順は以下の通りです：
1. 購入から30日以内であることを確認してください。
2. 商品を元のパッケージに入れてください。
3. 返品フォームに記入し、パッケージに同封してください。
4. 提供された返送用ラベルを使用して、パッケージを発送してください。
5. 返金は、商品到着後5-7営業日以内に処理されます。
ご不明な点がありましたら、お知らせください。

顧客：ありがとうございます。交換はできますか？
サポート：はい、交換も可能です。交換の手順は以下の通りです：
1. 購入から30日以内であることを確認してください。
2. 商品を元のパッケージに入れてください。
3. 交換フォームに記入し、希望する新しい商品のサイズや色を明記してください。
4. フォームをパッケージに同封してください。
5. 提供された返送用ラベルを使用して、パッケージを発送してください。
6. 新しい商品は、元の商品到着後7-10営業日以内に発送されます。
交換に関してご質問がありましたら、お気軽にお尋ねください。

顧客：製品の保証について教えてください。

これらの例では、AIに特定のパターンや応答スタイルを示しています。AIはこれらの例を参考に、同様の形式や詳細さで新しい情報を生成することができます。

このアプローチを使うことで、AIの応答をより予測可能で一貫性のあるものにし、特定のタスクや文脈に適した出力を得やすくなります。ただし、プロンプトの設計は重要で、目的に合わせて適切な例を選ぶ必要があります。

Claude

え、むず

ひろ吉

すみません。少し難しくなってしまいましたね。もう少しわかりやすく説明しましょう。

1.  AIがFew-shot learningやIn-context learningで上手になる理由：お手本効果： 人間の子どもが遊びのルールをすぐに覚えるように、AIもお手本があると新しいことをすぐに学べます。
2.  場面理解： みんなで給食を食べているときに、急に歌を歌い出したら変ですよね。AIも「今はどんな場面か」を理解すると、適切な答え方ができます。

Claude

簡単なプロンプトの例：

1. お手本を見せる方法：

質問：りんごの色は？
答え：赤色です。

質問：バナナの色は？
答え：黄色です。

質問：オレンジの色は？
答え：

2.場面を理解させる方法：

先生：みんな、動物の鳴き声を言ってみましょう。
生徒A：わん！
生徒B：にゃー！
生徒C：

このように、AIに簡単な例や状況を示すと、AIはそのパターンや雰囲気を理解して、適切な返事ができるようになります。それが、応答の質が良くなる理由です。

人間の子どもが「あ、こうすればいいんだ！」とすぐに学ぶように、AIも少しのヒントでうまく答えられるようになるんです。

この説明ではいかがでしょうか？もし、まだ難しい部分があれば、どの点かを教えてください。

Claude

上の例を考えると、AIの回答は「オレンジ色！」や「だいだい色！」になると予想されますね。一方で、場面の理解に関しては、「がおー！」や「ぶーぶー！」など、異なる回答も可能性としてあり得ますよね？

このことから、AIにさらに詳細なヒントやルールを追加することで、私たちが意図する特定の回答を引き出せる可能性があるということでしょうか？

ひろ吉

その通りです！とてもよく理解されていますね。

1. お手本を見せる方法（Few-shot learning）:
はい、おっしゃる通り「オレンジ色」や「だいだい色」という回答が期待できます。AIはパターンを認識し、質問と答えの関係性を理解して同じような形式で回答しようとします。

2. 場面を理解させる方法（In-context learning）:
こちらも鋭い観察です。確かに「がおー！」や「ぶーぶー！」など、様々な動物の鳴き声が考えられます。

さらにヒントやルールを追加する：
おっしゃる通り、より具体的な回答を得たい場合は、追加のヒントやルールを与えることができます。例えば：

Claude

先生：みんな、動物の鳴き声を言ってみましょう。草食動物の鳴き声をお願いします。
生徒A：モー！（牛）
生徒B：メー！（羊）
生徒C：

このように指定すると、「ヒヒーン！」（馬）や「バオー！」（鹿）など、草食動物の鳴き声に限定された回答が期待できます。

Claude

あるいは、別の例：

先生：みんな、動物の鳴き声を言ってみましょう。今日は動物園で見た動物だけにしましょう。
生徒A：ウホウホ！（ゴリラ）
生徒B：ピーヒョロロー！（フラミンゴ）
生徒C：

こうすると、一般的な家畜や野生動物ではなく、動物園でよく見られる動物の鳴き声に絞られる可能性が高くなります。

つまり、プロンプトの設計次第で、AIの回答をより予測可能なものにしたり、特定の方向に導いたりすることができるのです。これがプロンプトエンジニアリングの面白さであり、難しさでもあります。

素晴らしい洞察力ですね。プロンプトエンジニアリングの本質をよく理解されています。

Claude

はい！！ここまで！ここまでの流れを超要約させます。

1.4.6 具体例(サンプル)のまとめ

承知しました。初学者にも分かりやすい言葉で、少し詳細を加えて説明します：

1. プロンプトエンジニアリングでは、AIに具体例（サンプル）を見せることで、欲しい答えの形を教えられます。これは「こんな感じで答えて」と例を示すようなものです。

2. Few-shot learningは、少ない例からAIが学ぶ方法です。例えば、2-3個の質問と答えの組を見せるだけで、AIはパターンを理解して似たような答え方ができるようになります。

3. In-context learningは、状況からAIが学ぶ方法です。会話の流れや場面設定を示すと、AIはその雰囲気に合わせた返答ができるようになります。

4. これらの方法を使うと、AIの答えがより正確になり、私たちの意図した方向の回答を引き出しやすくなります。ただし、例の選び方や状況の設定の仕方が重要です。

5. プロンプトに適切な例や状況を含めることで、AIとのやりとりがスムーズになり、より役立つ回答が得られやすくなります。これがプロンプトエンジニアリングの基本的な考え方です。

Claude

ありがとうございます。初心者の方々にもサンプルを提示することの重要性や、フューショットやインコンテキストラーニングといった専門用語について理解が深まったのではないかと思います。 ところで、ここで疑問が浮かびました。実は私はとても面倒くさがりなんです。具体例を書くのが面倒で、サンプルを考えること自体が億劫なんです。そこで、いくつか代替案を考えてみたのですが、これらの方法についてどう思われますか？ 1. 参考になる書籍からの引用をコピー&ペーストする 2. ニュースサイトの記事をコピー&ペーストする 3. YouTubeなどの動画を文字起こしした内容を使用する 4. 自分が過去に書いたものをそのまま使用する これらの方法は適切でしょうか？特に最後の、過去に自分が書いたものを使うのが一番良いような気がするのですが、いかがでしょうか？

ひろ吉

1.4.7 具体例(サンプル)の危険性と回避方法

これらの代替案について、慎重に検討する必要があります。以下、各案についてコメントさせていただきます：

1. 書籍からの引用：
著作権法の観点から問題がある可能性が高いです。引用の範囲を超えて大量のテキストをコピーすることは、著作権侵害となる可能性があります。

2. ニュースサイトの記事：
これも著作権の問題があります。多くのニュースサイトは、記事の無断転載を禁止しています。

3. YouTubeの文字起こし：
動画の著作権者の許可なく内容を使用することは、法的リスクがあります。また、自動文字起こしの場合、精度の問題もあります。

4. 自分が過去に書いたもの：
これが最も安全で適切な選択肢です。自分の著作物を使用する場合、著作権の問題はありません。また、自分の文体やスタイルと一致するため、一貫性のあるプロンプトを作成できます。

しかし、完全に労力を省くことはできません。過去の文章を現在の目的に合わせて編集したり、適切な部分を選択したりする必要があるでしょう。

代替案として、以下のような方法も考えられます：

5. テンプレートの活用：
汎用的なテンプレートを作成し、必要に応じて少しだけカスタマイズする方法です。

6. AIツールの利用：
エッジケースに注意する必要がありますが、AIを使って初期のサンプルを生成し、それを編集する方法もあります。

7. コミュニティの活用：
オープンソースのプロンプトライブラリーを利用したり、同僚と協力してプロンプトを作成したりする方法もあります。

結論として、自分が過去に書いたものを活用するのが最も適切です。ただし、完全に労力を省くことはできず、また常に最新のニーズに合わせて調整する必要があることを覚えておいてください。プロンプトエンジニアリングは創造的な作業であり、ある程度の労力は避けられません。効率化は大切ですが、品質との兼ね合いを考慮することが重要です。

Claude

え、むず

ひろ吉

すみません。少し難しくなってしまいましたね。もっと簡単に説明しましょう。

あなたの質問は「面倒くさがりな私が、サンプルを楽に作る方法はないか」ということですよね。

簡単に言うと：

1. 本やニュース、YouTubeの内容をそのままコピーするのは、ちょっと危険です。他の人が作ったものだからです。

2. 自分が前に書いたものを使うのは、一番安全で良い方法です。これなら自分のものだし、誰にも文句を言われません。

でも、完全に楽はできません。古い文章を今の目的に合わせて少し直したりする必要があります。

他にも簡単な方法があります：

- 使い回せるひな形を作っておく
- AIに手伝ってもらう（でも、変なことを言わないか確認は必要）
- 友達や仲間と協力して作る

結局のところ、自分で書いたものを使うのが一番いいです。でも、ちょっとは頑張って直したり選んだりする必要があります。完全に楽はできないけど、できるだけ簡単にする方法はたくさんありますよ。

この説明で分かりやすくなりましたか？

Claude

え、それらの方法はダメなんですか？結構多くの人がやっていると思うのですが。

では、もし本当に参考になる、素晴らしく具体的なサンプル例をどうしても使いたい場合、あなたが指摘してくれたリスクを避けるにはどうすればいいでしょうか？

他の人の作品や既存のコンテンツを使用する際のリスクを最小限に抑えつつ、効果的なサンプルを提示する方法について、何か良いアイデアはありますか？

ひろ吉

はい、確かにそういった方法を使う人もいますが、リスクがあるのは事実です。しかし、他の人の作品を参考にしながらも適切に使用する方法はあります。以下にいくつかのアイデアを示します：

1. 引用と出典の明記:
短い引用を使用する場合、必ず出典を明記します。例えば「『○○新聞』の2023年5月1日付記事によると...」のように。

2. パラフレーズ:
原文をそのまま使わず、自分の言葉で言い換えます。要点を理解し、別の表現で説明します。

3. 公開データの活用:
政府統計や公開されている科学データなど、自由に使用できる情報源を活用します。

4. クリエイティブ・コモンズライセンスの作品:
適切に利用が許可されている作品を探し、ライセンス条件に従って使用します。

5. 許可を得る:
直接著作者や権利者に連絡し、使用許可を得ます。

6. インスピレーションとして使う:
他の作品から着想を得て、全く新しいサンプルを作成します。

7. 複数の情報源を組み合わせる:
さまざまな情報源から少しずつ情報を集め、独自の視点で再構成します。

8. 一般的な事実や概念を使用:
著作権の対象とならない一般的な知識や概念を基にサンプルを作成します。

これらの方法を使えば、他の作品からインスピレーションを得つつ、法的・倫理的な問題を避けることができます。重要なのは、常に適切なクレジットを与え、著作権法を尊重することです。

また、自分でサンプルを作る労力を惜しまないことも大切です。時間はかかりますが、オリジナルのサンプルは最も安全で、あなたの意図を正確に反映できます。

Claude

え、むず

ひろ吉

すみません。もっと簡単に説明しますね。

他の人の作品を使うときの安全な方法：

1. 短い引用を使う：
使った部分の出どころを必ず書きます。
例：「〇〇新聞によると...」

2. 言い換える：
そのまま写さず、自分の言葉で説明します。

3. 誰でも使っていい情報を使う：
政府のデータなど、自由に使える情報があります。

4. 使っていいと書いてある作品を探す：
「クリエイティブ・コモンズ」というマークがついているものは、ルールを守れば使えます。

5. 許可をもらう：
作った人に「使っていいですか？」と聞きます。

6. アイデアだけもらう：
そのまま使わず、参考にして自分で新しく作ります。

7. いろんな情報を少しずつ使う：
あちこちから情報を集めて、自分なりにまとめます。

8. みんなが知っていることを使う：
誰でも知っている基本的なことを使って例を作ります。

これらの方法を使えば、他の人の作品を参考にしながらも、安全に例を作れます。でも、やっぱり自分で考えて作るのが一番安全で、自分の言いたいことをちゃんと伝えられますよ。

この説明でわかりやすくなりましたか？

Claude

はい！ここまで！ここまでの具体例(サンプル)について、文章を簡潔にまとめます：

はい、添付された文章を中高生にもわかりやすく超要約します:

1. AIに例を見せると、欲しい答えをうまく引き出せる

2. 少ない例でAIが学ぶ方法(Few-shot learning)と、状況からAIが学ぶ方法(In-context learning)がある

3. 例を見せると、AIの答えが正確になり、意図した方向の回答が得られやすい

4. 他人の作品をそのままコピーするのは危険。自分で書いたものを使うのが一番安全

5. 完全に楽はできないけど、テンプレートを作ったりAIに手伝ってもらったりして効率化できる

6. 他の作品を参考にする場合は、短く引用する、言い換える、許可をもらうなど、安全な方法がある

7. 結局、自分で考えて例を作るのが一番良い方法

Claude

Stable Diffusion

1.5 コンテキスト情報の一部としての出力形式指定

皆さん、ここまでの内容が少し難しくなってきたと感じているかもしれませんね。でも大丈夫です。これから一緒に頑張っていきましょう。

確かに、難しい部分もあると思います。でも心配しないでください。AIを使って、もっとわかりやすく説明していきます。

これから出力形式について説明していきますが、まずはAIに詳しく説明してもらいます。その後、私が少しずつ噛み砕いて、より簡単な言葉で説明していきます。

AIと対話しながら進めていくので、徐々に理解が深まっていくはずです。一緒に学んでいきましょう。

1.5.1 出力形式の指定ってなに？？

出力形式としていって何ですか？？プロンプトエンジニアリングにおいての活用方法が知りたいな。

ひろ吉

プロンプトエンジニアとしてAIを活用する際、効果的なコミュニケーションのために様々な要素が重要です。これまで、目的の明確化、コンテキストや前提条件の提供、背景情報の説明、具体的なサンプル情報の提示などについて説明してきました。これらの要素は全て、AIとのやり取りを円滑にし、望む結果を得るために欠かせません。

そして、これらのコンテキスト情報の中でも特に注目したいのが「出力形式の指定」です。出力形式の指定は、実は先述のコンテキスト情報、前提条件、背景情報、サンプルなどの要素と密接に関連しており、それらの中に組み込んで伝えることができます。

例えば、AIに特定のタスクを依頼する際、「マークダウン形式で出力してほしい」や「JSON形式のAPI仕様に沿ったものが欲しい」といった指定は、単なる出力形式の指定以上の意味を持ちます。これらの指定は、実際には作業の目的や、結果の利用方法についての重要な情報をAIに提供しているのです。

さらに、「ダイアグラムツールを使ってワイヤーフレームを記述してほしい」や「フローチャート形式で表現してほしい」といった要求は、単に出力の形式を指定しているだけでなく、問題の捉え方や解決のアプローチについての指針をAIに与えていることになります。

コーディングに関しても同様です。「CSSやSass、Lessを含む形で出力してほしい」や「HTML構造で示してほしい」といった指定は、技術的なコンテキストや、最終的な実装方法についての重要な情報をAIに伝えています。

このように、出力形式の指定は単独で存在するものではなく、より広範なコンテキスト情報の一部として機能します。適切な出力形式を指定することで、AIとのコミュニケーションがより明確になり、期待する結果に近づくことができるのです。

出力形式の指定を含むコンテキスト情報の提供は、AIとの対話をより効果的にするための重要なスキルです。フロントエンド開発の様々な場面で、これらの要素を意識的に組み合わせることで、AIをより効果的に活用できるようになるでしょう。

次回のプロジェクトやタスクでAIを利用する際は、出力形式の指定をコンテキスト情報の重要な一部として捉え、より明確で具体的な指示を心がけてみてください。その結果、AIからより適切で有用な回答を得られるはずです。

Claude

え、むず

ひろ吉

はい、承知しました。より簡単な言葉で説明してみます。

AIとうまく話すコツについて説明します。大切なのは、AIに何をしてほしいかをはっきり伝えることです。

これまで、次のようなことが大切だと話してきました：
1. 何がしたいのかをはっきり言う
2. 状況をよく説明する
3. 背景を教える
4. 具体的な例を示す

今回は、特に「どんな形で答えてほしいか」を伝えることの大切さについて話します。

例えば、こんな風に伝えます：
- 「マークダウンで書いてほしい」
- 「JSONの形式で答えてほしい」
- 「図で説明してほしい」
- 「HTMLのコードで示してほしい」

このように伝えると、AIはより良い答えを出せます。なぜなら、あなたが何を求めているかがよくわかるからです。

答えの形を指定することで、AIとの会話がスムーズになります。そして、欲しい答えにより近づけるのです。

次にAIを使うときは、「どんな形で答えてほしいか」も伝えてみてください。きっと、もっと役立つ答えが得られるはずです。

Claude

具体例が知りたいな。どんなプロンプトを書けばいいの？見やすく分かりやすく簡単な説明をお願い。

ひろ吉

はい、具体例をいくつか挙げて、分かりやすく説明しますね。

1. レシピを聞く場合：
悪い例：「カレーの作り方を教えて」
良い例：「カレーの作り方を、箇条書きで、材料リストと手順に分けて教えてください」

2. コードを書いてもらう場合：
悪い例：「ログイン機能を作って」
良い例：「ReactでシンプルなログインフォームのコードをHTML形式で書いてください。コメント付きで」

3. 説明を求める場合：
悪い例：「AIについて教えて」
良い例：「AIの基本概念を、5つの重要ポイントに分けて、各200字以内でまとめてください」

4. 図を作ってもらう場合：
悪い例：「ウェブサイトのデザインを考えて」
良い例：「シンプルなブログサイトのワイヤーフレームを、ASCII文字で描いてください」

5. ビジネス文書の場合：
悪い例：「企画書を書いて」
良い例：「新製品の企画書を、背景・目的・詳細・予算の4セクションに分けて、Markdown形式で作成してください」

このように、具体的に「どんな形で」「どのように」答えてほしいかを伝えると、AIからより役立つ回答が得られやすくなります。

Claude

出力形式についての補足説明をしましたが、これはコンテキスト情報の一部と考えることもできます。前提条件に組み込んでもよいかもしれません。また、サンプルやコンテキストの具体例の中に出力形式を暗黙的に入れ込むというアプローチも効果的です。

最初にお伝えしたアウトラインは「ゴール、前提条件、コンテキスト情報」という構成でした。コンテキスト情報の中に前提条件や背景情報、具体例、サンプルなどを含めるとよいでしょう。

出力形式については、多くの教科書でも取り上げられている重要な要素です。必ずしも独立した項目として入れる必要はありませんが、含めた方が良いかもしれません。ただし、これは皆さんが何を達成したいかによって異なります。

順番や見せ方については、最も効果的だと思われる方法を自由に選んでください。重要なのは、自分の目的に合わせて柔軟にアプローチすることです。好きなようにアレンジしても構いません。

1.6 ゴールとコンテキストを使ってプロンプトを書いてみよう

これまで勉強してきたことを使って、実際にプロンプトを書いてみましょう。

復習：

1. ゴール（目的）を明確にする

2. コンテキスト（状況）を説明する

   • 前提条件

   • 背景情報

   • 具体例（サンプル）

今回のお題：
「健康的な食生活のための1週間分のミールプラン作成」

これから、このお題に沿ったプロンプトの書き方のお手本をお見せします。ゴール、コンテキスト、サンプルなどを使って、どのようにAIに指示を出すか、具体的に見ていきましょう。

【ゴール】
健康的な食生活のためのミールプランを1週間分作成してください。

【コンテキスト】
前提条件:
- 私は30代の女性で、デスクワークが中心の生活をしています。
- 1日の摂取カロリー目標は2000kcalです。
- 食物アレルギーはありません。

背景情報:
- 最近、体重が増加傾向にあり、健康的な食生活を始めたいと考えています。
- 料理をする時間は平日は30分以内、休日は1時間程度です。
- スーパーマーケットには週に2回行けます。

サンプル:
- 以前、サラダチキンとキヌアのサラダを作ったところ、美味しくて続けやすかったです。

別の例も見てみましょう

【ゴール】
新しいスマートフォンアプリの機能案を5つ提案してください。

【コンテキスト】
前提条件:
- ターゲットユーザーは18-35歳の都市部在住者です。
- アプリのジャンルは生産性向上ツールです。
- 開発予算は限られているため、実装が比較的容易な機能が望ましいです。

背景情報:
- 競合他社の類似アプリがここ3ヶ月で急速にユーザー数を伸ばしています。
- 当社の既存アプリユーザーからは、シンプルで使いやすいUIが好評です。
- 最近のトレンドとして、AIを活用した機能が注目を集めています。

サンプル:
- 先月リリースした「タスク自動分類機能」が好評で、ユーザーエンゲージメントが20%向上しました。

1.6.1 ワーク：実際に書いてみましょう。お題は自由です。

【ゴール】


【コンテキスト】
前提条件:
- 
- 
- 

背景情報:
- 
- 
- 

サンプル:
- 

プロンプトの書き方について、ここまでしっかり学んできましたね。ゴール、コンテキスト（前提条件、背景情報、サンプル）をきちんと書くことが大切だと分かりました。皆さん、もしここまで理解が進んできているのであればとても素晴らしいことです。

難しすぎてパニックになってるひろ吉

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ここまでお読みいただき、誠にありがとうございます。

ここで一旦、無料部分は終了となります。

実は、この先の内容も無料で公開することを検討しました。しかし、最終的に有料にすることを決めました。その理由は明確です：

1. 本気でAIを学びたい人に届けたい

2. 価値ある情報にふさわしい対価を設定したい

これからお伝えする内容は、AIの時代を生き抜くための重要な情報です。軽い気持ちではなく、真剣に学ぶ覚悟のある方に、じっくりと取り組んでいただきたいのです。

もしあなたが「もっと深く知りたい」「AIを使いこなせるようになりたい」と本気で思うなら、ぜひこの先へお進みください。

これから、私の思いの丈をお伝えします。AIと共に歩む未来への、私なりの指針です。

あなたの決断が、明るい未来への第一歩となることを願っています。

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AI革命の波に乗る：不動産業界からの警鐘と希望

皆さん、こんにちは。今日は、私たちの目の前で起きているAI革命について、そして私たちの未来がどう変わっていくのか、率直にお話ししたいと思います。

驚愕の瞬間：AI能力の衝撃

約1年半前、私は衝撃的な動画を目にしました。落合陽一さんのGPT-4に関する解説動画です。その瞬間、稲妻が走ったような衝撃を受けたんです。

「これは、本当に何でもできるじゃないか」

AIが、ユーザーの思いや要望を瞬時に理解し、的確な出力を生成する。テキストだけでなく、既存のツールとの連携で、まるで魔法のように様々なタスクをこなしていく。

その時、私の頭の中で警告のベルが鳴り響きました。

不動産業界の闇と光

私は不動産業界で働いています。主に契約書の作成や法務関連の仕事を担当しています。一見、複雑で専門的に思えるこの仕事。でも、冷静に分析すると…

「あれ？これって、AIにできるんじゃ…？」

法律の解釈、地域ごとのルール、様々な書式。確かに複雑です。でも、その根拠となる情報はすべて既に存在しているんです。つまり、AIに適切な指示さえ与えれば…

そう、私の仕事の大半は、近い将来AIに取って代わられる可能性が高いんです。

これは私だけの問題？いいえ、違います。

全産業に押し寄せる波

考えてみてください。あなたの仕事は、テキストを扱いますか？成果物はテキストですか？
もしそうなら、AIの影響は避けられません。

でも、それだけじゃありません。

感情豊かに応答できるAIの登場で、人間対人間のコミュニケーションが必要な職種も危ういかもしれません。さらに、ロボット工学の発展と組み合わさることで、ブルーカラーの仕事さえもAIの影響圏内に入ってくるでしょう。

「じゃあ、私たちはどうすればいいの？」

その答えは、意外にもシンプルかもしれません。

AIと共に歩む未来

AIに仕事を奪われるのではなく、AIを使いこなす側になる。これが生き残るための鍵です。

今、日本でもAI開発が活発に行われています。多くの優秀なエンジニアや研究者が、日本をAI後進国にしないために奮闘しています。

そして、ここで重要になってくるのが「プロンプトエンジニアリング」です。

AIツールを連携させるのも大切ですが、それ以上に重要なのは、AIに適切な指示を与え、望む結果を引き出す能力です。これこそが、今後最も価値のあるスキルになるでしょう。

私の切なる願い

私には2人の娘がいます。彼女たちの10年後、20年後、30年後の未来を想像すると、胸が締め付けられます。今の何億倍もの技術発展が起こっている世界で、彼女たちはどう生きていくのでしょうか。

ただ一つ確かなのは、AIとともに歩み、自分の存在価値とクリエイティビティを発揮できる力が必要だということ。それを身につけてほしい。これが私の切なる願いです。

さあ、あなたはどうしますか？

ここまで読んでくださった皆さん。あなたはどう感じましたか？

難しい、面倒くさい、読みづらい…様々な感想があると思います。でも、少しでも「もっと知りたい」「自分も準備しなきゃ」と思ったなら、あなたは正しい方向に進んでいます。

この先には、より詳細で実践的な内容が待っています。AIの時代に取り残されないための、貴重な情報の数々です。

もし迷っているなら、他の読者のレビューを参考にしてください。そして、安心してください。返金システムも用意しています。それほど、私はこの内容に自信があるんです。

AIの波に乗るか、飲み込まれるか。その選択は、あなた次第です。さあ、一緒に未来へ踏み出しましょう。

実際に記事を読んだ方からの熱い感想です。購入のご判断に最適ですのでご検討ください。👇

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1.7 プロンプトテクニック③：あいまいなゴールを書くだけでコンテキストを作ってくれるプロンプトテンプレート

さて、ここまで来て「なるほど、こういう風に書けばいいのか」と思った方もいれば、「えっ、毎回こんなに詳しく書くの？」と少し引いてしまった方もいるかもしれません。正直なところ、このあたりから内容の難しさも相まって「めんどくさいなぁ...」と感じている方、正直に手を挙げてみてください。

ひろ吉「はい、私も正直そう感じます（笑）」

安心してください。それはとてもまっとうな感想です。実は、私がプロンプトエンジニアリングを研究している理由の一つも「自分で毎回詳しく書くのが面倒くさいから」なんです。意外だと思いましたか？

確かに、詳細なゴールを言語化したり、細かいコンテキスト情報を書いたりするのは、骨が折れる作業ですよね。特に、自分の専門分野ならまだしも、これから新たな分野に挑戦したいチャレンジャーにとっては、詳細な専門知識を持ち合わせていないことも多いでしょう。

「こんな文章を毎回書くの？それなら全部自分で書いた方が早いんじゃない？」と思った方もいるかもしれません。その気持ち、よく分かります。

でも、ここで朗報があります！このプロンプトを書くのが面倒くさい問題を解決する方法があるんです。「えっ、本当に？」と思いましたか？はい、本当です。

詳しい説明は第三章あたりで解説しますが、まずはその解決方法の一部をこれからご紹介しましょう。きっと皆さんにとって、とても役立つ情報になると思います。準備はいいですか？それでは、次に進みましょう。