CoTプロンプトに挑戦！パネルディスカッションの構成作成を支援してくれるGPTを作ってみた

自分だけのChatGPTをカスタマイズ

今回は、ChatGPTのMyGPTs機能を使って、特別なGPTを作成する過程についてお話します。
MyGPTsは、ChatGPTを自分自身のニーズに合わせてカスタマイズできる魅力的な機能です。
まさにIT技術の効率化とカスタマイズの素晴らしさを体現しています。

CoTプロンプトへの挑戦

近々行われるパネルディスカッション形式の研修のために、その構成作成を支援するGPTを作成することにしました。
しかし、普段使用しているChatGPTには一点、私が少々不満に思っていた点がありました。
それは、一度に最終回答を出力してしまうため、回答がイマイチだった場合に修正がしにくいという点です。
この問題を解決するため、CoT（Chain of Thought）プロンプトを取り入れることにしました。

CoTプロンプトとは？

CoTプロンプトは、ChatGPTに対して、ステップバイステップで思考を進めさせる方法です。
これにより、より洗練された対話と修正が可能になります。
一歩一歩、AIとのやり取りを通じて、目的の解決策にたどり着くことができるのです。

ちなみに、以下のnoteでご紹介したIT用語解説のGPTに、CoTプロンプトの説明をしてもらっています。
上記の説明よりはるかに詳細なものを出してくれました。本noteの末尾でご紹介いたします。

実践：自分でGPTをカスタマイズ

GPTを作成する際、GPT Builderを使うよりも、直接Instructionsに入力する方がより良い結果が得られると感じています。
しかし、CoTプロンプトを一から自分で作成するのは時間がかかります。
そこで、ChatGPTにInstructionsの文案を作成してもらうことにしました。
全く関係ない内容のCoTプロンプトを用意し、参考情報としてChatGPTに与え、instructionsの文案作成を指示しました。
すると、ChatGPTは一発で有効な文案を生成してくれました。

実践：GPTのカスタマイズと調整

作成された文案をGPTのInstructionsにコピペし、挙動を確認しました。
何度かの微調整を経て、まあまあの挙動を実現しました。
重要なのは、効率的な節約を達成することです。完璧を求めると時間がかかりすぎてしまいますので、ここまででよしとしました。

成果：効率的なパネルディスカッションの構成作成

このカスタマイズされたGPTを活用して、2月のパネルディスカッション形式の研修の構成案を作成しました。
GPTとの数回のやり取りを経て出来上がった構成案を、Googleドキュメントにコピペして、適宜修正して仕上げました。
この構成案を他のパネリストや関係者に提供したところ、今のところ修正の必要はありませんでした。
GPT作成の時間を除き、純粋に構成作りにかかった時間のみで考えると、時間節約に一定の効果があったと感じています。

今後の展望：広がるGPTの可能性

今回の経験を活かして、セミナーの構成作成支援GPTの作成も視野に入れています。
しかし、それはまた別の機会に。
今回の成果は、小さな一歩ですが、今後のAI活用において大きな可能性を秘めています。

今後もシンプルで安全なIT活用をお伝えしていきたいと思います。
＊本noteはChatGPTの支援を受けて作成しています。

おまけ:IT用語解説GPTが出力したCoTプロンプトの説明

Chain-of-Thought (CoT) プロンプティングは、人工知能（AI）の分野で使用される手法の一つです。このアプローチでは、問題解決の過程でAIがその「思考過程」を明示的に表現します。つまり、AIが解答に至るまでの論理的なステップをステップバイステップで示すことになります。

通常のAIモデルは、問いに対して直接答えを出力することが多いですが、CoTプロンプティングでは、その答えに至るまでの中間ステップや考え方を示します。これにより、AIの答えがどのように導かれたかを理解しやすくなり、AIの「思考」がより透明になります。

例えば、数学の問題を解く場合、CoTプロンプティングを使用するAIは、単に答えを出すのではなく、問題をどのように分解し、どのような計算ステップを踏んで答えに至ったかを説明します。これは教育の分野で特に有用で、学生が問題解決のプロセスを学ぶのに役立ちます。

CoTプロンプティングは、人間が問題を解決する際の思考プロセスを模倣しようとするものです。人間が複雑な問題に取り組むとき、通常、複数の小さなステップや段階を経て結論に至ります。Chain-of-Thoughtプロンプティングでは、AIも同様のプロセスを経て答えを導き出します。これにより、AIの解答がどのように形成されたか、その理由や論理がより明確になります。

この手法は特に、数学問題、科学的推論、日常的な論理的推測など、明確なステップや論理が求められるタスクに適しています。AIが各ステップを明示することで、その回答がどれだけ信頼できるか、どのような考え方が行われているかをユーザーが理解しやすくなります。

また、Chain-of-Thoughtプロンプティングは、AIの答えが不正確または不完全である場合に、どこが間違っているか、どの部分が改善される必要があるかを特定するのにも役立ちます。AIが提供する各ステップを検証することで、ユーザーはより具体的なフィードバックを提供でき、AIモデルの改善に寄与することが可能です。

さらに、教育の文脈では、学習者がAIが示したプロセスを通じて、問題解決スキルや論理的思考を学ぶのに役立ちます。学習者は、AIが示す各ステップを追って、問題解決の方法を理解し、自身の思考プロセスを洗練させることができます。

CoTプロンプティングは、AIがより透明で理解しやすい方法で情報を提供することを目指しています。これは、AI技術がさらに発展し、日常生活の中でより重要な役割を果たすようになるにつれ、特に重要になってきています。AIの「思考」をより深く理解することで、私たちはより信頼性の高い、有用なAIツールとの対話が可能になります。

↑ 思った出力形式とは違いますが、詳細に説明してくれているので、まぁよしとしています。
ハルシネーションがあるかもしれませんが、ここはあえてそのまま載せています。

追記2024.02.24

ここでご紹介したGPTを使って構成を作成した研修が無事終わりました。
最後まで、修正すべき点などの指摘は特にありませんでした。

また、研修のスライドは、イルシルというAIを使ったスライド作成サービスを使いました。
手軽にクオリティの高いスライドを作成でき、助かりました。