応用が効くChat-GPTのプロンプトの考え方

• ネット上でよく見る『ステップバイステップで』や『ペルソナを作成してください』といった特定のプロンプトの紹介ではありません

• プロンプトと出力の関係性を考える内容となっています

結論

• 特定のプロンプトを覚えておく必要なし

• ポイントを押さえておけば、いくらでも応用が可能

• 日本語LLMの新しいプロンプトを発明しましょう

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有効なプロンプトパターンとユースケース

役割を与える

• 『あなたはデジタルマーケターです』といった形で役割を設定することで、出力が専門家としての出力に調整される傾向があります

• 役割は『プロの』『最高の』『世界的な専門家』といった、高い専門性や能力を持っていることを設定することによって、より出力の品質が高まる傾向があります

ゴールを設定

• 『あるマーケティングの問題を解決するために、私を助けてください』という形で役割に沿ったゴールの設定をおこないます

出力要件を定義

• 『具体的に説明してください』『言葉足らずの文章を使わないでください』といった形で出力を制御し、読みやすくわかりやすいものとなります

• 『費用は〇〇円』『期間は○ヶ月』『費用対効果の高いキャンペーン案を優先してください』のように前提条件や制限条件をつけ、欲しい出力に近い状況を設定してください

ブレインストーム

• 多くの案を出すことが重要な場合は『ブレインストームしてください』と指定することで、自動的に複数の案を生成するようになります

• 具体的な数字で案の数を指定することができます

• 現実のブレインストームの方法論にしたがってステップを指定することによって、さらに出力の精度を向上させる可能性があります

ステップの設定

• ブレインストームにおける最終出力を得るまでのステップです

• 一般的なステップとして以下のようなものを設定すると仮定します

  • ブレストする

  • 優先度を決めていくつかの案に絞る

  • それぞれの案に施策を考える

  • 具体的なアクションに落とす

• 『私からの指示がない限り次のステップに移行しないでください』といった文言を入れることで、もしブレスト段階での案に納得がいかない場合は、再度生成させるなどの対応を挟むことができるようになります

質問させる

• 『他に必要な情報があれば質問してください』としておけば、こちらで見落としていた必要条件を確認させることができます

• あえて『情報が足りない場合はそちらで仮定してください』といった形で種を求めることも可能です

まとめ

• 出力の品質向上をねらうためにLLMで必要なのは特定のプロンプトとは限りません

• 傾向さえ掴んでおけば、現実のフレームワークや考え方を活用することで新しいプロンプトを発明することにもつながります

• 良いLLMライフを！