知識ゼロからでもマスターできるChatGPT！最新GPTsにもすぐに最大限活用できるシュンスケ式ゴールシーク&エージェントのすべて。
こんにちは。しまゆずです。
ChatGPTが世に出て一年。
時代のうねりとスピードは時に諦めたくなるほど早く、ついていきたくても置いていかれるような焦燥感に追われる事はありませんか？
大丈夫です。何も焦ることはありません。なぜならこの記事があるから。
シュンスケ式ゴールシークプロンプトも世に出てはや10ヶ月。
まだまだ理解出来ていない、追いつけていない、そんな方々もいらっしゃるのではないでしょうか？
大丈夫です。この記事を最後まで読めば、あなたも必ずプロンプトが書けます。
シュンスケ式コミュニティに参加し、サポートメンバーとして活動しながら、半年間私がキャッチアップした情報をぎゅぎゅっと濃縮して、今回はゼロから理解できるように体系的かつ分かりやすく、解説していきます。あまり難しい説明はあえてしません。
このお話の前半はシュンスケ式コミュニティのお部屋で動画アーカイブがありますので、ぜひコミュニティに参加してご覧になる事をお勧めします。
シュンスケさんのX (Twitter)はこちら
https://twitter.com/shunsuke_hayasi?s=21&t=SQRPacgwyzH2T4Q4qKgfXg
そもそものChatGPTのイメージって？
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(Large Language Models, LLM)のイメージは、下記のような箱の中に大量のおもちゃが詰め込まれている感じになります。LLM = 玩具箱ですね。
なので、イメージとしては、おもちゃ＝言葉＝トークン(token)と理解してみて下さい。
つまり、雑多な箱の中から、我々人間は、おもちゃを取り出さないといけないんですね。
あくまでGPTは『言語モデル』なので、言葉が淡々と箱に入っているだけです。つまり、「くまと言ったら、テディベア」、「ブロックと言ったらくるま」、みたいな連想ゲームをしているだけに過ぎません。そう言えば、むかしTVのマジカル頭脳パワーのマジカルバナナってゲームありましたね…（例えが古い😂）。
ですので、ChatGPTをはじめとするLLMを利用した生成AIツール(ClaudeやPaLM2, LLaMAなど色々ありますが、今回は全て便宜上ChatGPTで統一します。)は、こういった指示文を与えると動いてくれますが、その中身を考えているわけではなく、ただこの指示文がきたらこれを返す。ということが確率で決まっているのみです。そのため、何をしたいのか？が具体的に決まっていないと、望む回答は返って来ません。
つまり、人間の具体的な欲求（作成するための詳細なゴール）が必要なんです。
そこで、玩具箱を例えに出したので、子供を主人公にして、イメージしていきましょう。
ここではものすごいおもちゃを抱えた子ども＝GPTと考えて下さい。
GPTはこのおもちゃが欲しい！と言ったら一定の確率で渡してくれるのでおもちゃの中身(詳細)が決まっていないと欲しいものを渡してくれません。
ゴールシークプロンプトのイメージとは？
さて。具体的なおもちゃが決まってなかったり、何が欲しいかわからない時はどうしたらいいのでしょう？その場合は、ChatGPTにゴールを設定してあげましょう。
”これらのおもちゃを綺麗に片付けて”
さあ、確かにおもちゃは玩具箱に入りました。がなんとなく雑多ですし、なんかもっと綺麗にしてほしいな、とか見た目も重視したいな、すぐに取り出せるような工夫をしたいな、とか更なる欲求がでてきませんか？（笑）
そのためには、ゴールの他、成果物を指定してあげましょう。
"ゴールはおもちゃを綺麗に片付けること。成果物は仕切りのある玩具箱に整理整頓された状況(またはその結果の玩具箱)"
すると、
こんな感じに、満足感のある結果が得られましたね。
この概念がゴールシークプロンプトです。
ゴールと成果物を与えることにより、求める回答・出力が高確率で得られます。
しかし、問題点が。
ChatGPTは言葉をおもちゃとそれ以外を分類し認識してくれません。ですので、一定の確率で玩具箱にお肉や野菜がはいってしまうことも（笑）。これをよくAI幻覚（ハルシネーション）と言ったりします。
こんなことが起こってもらっては困るわけで。
そのための予防線をきちんと張ってあげましょう。
ホネホネプロンプト！？
ゴールに辿り着くまでに、どのおもちゃをどこにしまうのか？どの順番で？などなど、色々と確定していない要素がたくさんありますよね？
これを一つずつ埋めていかないと、ゴールに辿り着けないことになります。
そのための道標として、次のプロンプトが活きてきます。
いわゆるシュンスケ式コミュニティで、ホネホネプロンプトと言われているものです。
# このコンテンツの前提条件
# このコンテンツの詳細
# 変数の定義とこのコンテンツのゴール設定
# ゴールを達成するためのステップ
# 手順の実行プロセス
# ユーザへの確認事項
# 例外処理
# フィードバックループ
# 成果物の生成このようにゴールに向かうまでの間、骨組みとなるマイルストーンを置いてあげて（イメージで言うおもちゃ）、順番に拾い上げるようにしてあげれば、その間の道路はChatGPTが自分で作成し、先ほどの絵のように道路を勝手に引いてくれます。
つまり、骨組み（ホネホネ）を渡すことでChatGPTからの出力が格段に濃度が上がることになりますね。ぜひコピペして使ってみてください。
さて、ここまで来て、気づいた方もいらっしゃるかと思いますが、ゴールと成果物を決めてからいざ、プロンプトを打ち込んでも、次にようにChatGPTからリアクションがあることも多いのではないでしょうか？
https://chat.openai.com/share/4a5725ef-7f87-44d5-b7e9-1fc228ba2f0d
すなわち、対話を続けることでChatGPTがもっと欲しがっている情報を与えてあげる必要があるんですね。
おもちゃを片付ける道路をひいたものの、詳細なゴールをChatGPTが求めてくればその都度具体的な指示内容が必要になります。
それはそれで楽しいのですが、時間もかかりますし、途中で内容を忘れたりすれば、ちょっとがっかりしますよね？そのためにもう一つ、魔法の言葉。
ステップバック質問(Step back Question)
この言葉を使うと、なんと、あら不思議。私たちは少しの情報のインプットでChatGPTが続きを考えてくれるのです！
これまで子供だけのロードマップが突如保護者の手がついてくるイメージを思い浮かべてみてください。
保護者の手（なぜ？やどうしても必要な情報を提供する）があると、自分が何をしていいか、次の一手が出しやすくなります。
ステップバック質問を作成してください。
その上で、絶対条件等して必要十分な変数はなんですか？必要十分とは最低限inputされないと[推論にて検討すること]ができないパラメータを指します。
推論にて検討できるとはInputされているパラメータより思考のツリーを経て導出することができるという状況です。
ChatGPTはサンプル例を提示して、と伝えると完成度高いサンプルをおしえてくれますので、それもうまく利用してみてください。(11/22 下記リンク修正しました)
https://chat.openai.com/share/5020b631-a9e8-49ef-8982-90ec1d355783
トークンの節約方法(Simple is best)
ここまできたところで、①ゴールと成果物を設定して、②ステップバック質問を作成し、③ホネホネプロンプトを与えて、全体のプロンプトが完成したかと思います。
しかし、出来上がったプロンプトはやや冗長であり、最初にお話ししたトークン数(ChatGPTが覚えておける容量)が決まっているので、できればこの部分は短くしたいですよね？
実際、日本語と英語と英語をトークンベースで比較すると、約2倍の差があります。
なので、先ほどのできあがったプロンプトを短くしたい場合、以下の方法が考えられます。
日本語で書いた後、英語に翻訳する
苦手な人はChatGPTに翻訳してもらいましょう(読める必要なし！)
英語を略語にする
これもChatGPTにお願いしちゃおう(わからなくてもいいんです！)
他の言語で代用する
ChatGPTに好きなように変換してもらいましょう
他の言語とは、必ずしも自然言語とは限りません。プログラミング言語でもいいですし、絵文字でもいいんです。ただ、ChatGPTが誤認識しないような形を選んでください。そうすると、一番便利な言語が、『数式』なんです。
出来上がった数式はこちら。
F(Achieve goal for Using step-back question)=A to Z=∫F(step)=Resultまさかの１行（笑）
ここまでのまとめ
ゴールシークプロンプトやステップバック質問は、ChatGPTが回答する内容の精度を上げることに寄与していますが、本質は人間の関わる部分を必要最小限にすること、です。
そもそも日本人はアウトプットが苦手です。謙遜という名の消極的メンタリティや間違いを恐れる恐怖心、インプット中心の教育方針など、理由は様々ありますが、それらの苦手意識はChatGPTが解決してくれます。
プロンプトを利用することで、我々人間側は中身を考えずに、手早く答えを手に入れることができます。
さらに言えばプロンプトを数式にするために必要なことはChatGPTに問いかけるだけ。正直、数学の知識はゼロでもいいんです。
ぜひ、シェアしたChatGPTの会話から続けてみてくださいね。またコピペも活用して、ホネホネプロンプトなど、自分のお気に入りにいれてみてください。
またここまでの記事に出てくる対話はChatGPTのGPT3.5を利用しました。素早くアウトプットしてくれますし、無料で使えますので、ぜひ試してみてくださいい。
しかし、現在GPT4およびGPT4 turboが利用可能(月額20$)になっていますので、可能なかぎり、GPT4の精度を体感することをお勧めします。
エージェントの必要性
さて、ここまでゴールシークプロンプトをまとめましたが、これだけでは使いこなした、とは言い難く、もう１歩先に歩みを進める必要があります。
なぜか？
それは、11月7日にアップデートされたOpenAIの方針にも理由があります。
https://openai.com/blog/new-models-and-developer-products-announced-at-devday
DevDayで発表されたアップデート内容の中に、アシスタント機能の充実がありました。その後、GPTsという個人で作成可能なChatBotがX(Twitter)をはじめとして話題になっています。
この機能は、今後OpenAIがマーケットプレイスを開始するという予告から、作成したChatBotを誰かに使ってもらう目的がメインになる、ことになります。
そのためには今のうちからアシスタント(エージェント)を作れるようになっておかないと、さらに置いてきぼりにされるがあります。
さて、以下は有料記事になりますが、エージェントBotなど、時代の流れに乗ってみたい方はぜひ読んでください。将来、その自作ChatBotでお金が稼げるかも！？
ちなみに続きの記事の概要は下記の通りです。目次も参照してください。
・シュンスケ式エージェント作成の方法とは？
・エージェント作成に関する具体的方法
・プロンプトチェーンとは？
・すぐに真似できるGPTsの具体的なインストラクション(prompt)公開
また、この記事の無料部分解説動画（アーカイブ）はシュンスケ式コミュニティにあります。
ぜひ、一緒にプロンプトを学びながらChatGPTを使いこなせるようになりませんか?
コミュニティ参加はこちら💁
こちらのシュンスケさんのX(Twitter)のポストを噛み砕いていきます(ぜひポストもいいねとRTをお願いします😄)。
ちなみにシュンスケ式エージェントによるプロンプトイメージとしては、こんな感じで先ほどの整理整頓された玩具箱に深みが増します(笑)。
11/24追記：たくさんの皆様にご購入いただきありがとうございます！！
反響の大きさにびっくりするとともに、感謝の気持ちを込めまして、緊急で記事内容の購入者限定の無料セミナーを開催することにしました！セミナーまでの購入者が参加対象ですので、今からでも遅くありません！参加をお待ちしています。
11/27追記：セミナー参加してくださった皆様、ありがとうございました。今回参加できなかった皆様のために近日中に第2回予定いたします。
2/24追記：大好評につき、割引期間を設けておりましたが、期限は2月末までとさせていただきます。その後値上げも予定していますので、まだ購読を迷われている方は今のうちです！また、セミナーの代わりにいつでも視聴できる動画を作成予定していますので、こちらも購読者はお待ちください！
それでは以下の残りの記事をお楽しみ下さい！
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