ChatGPTとの創作対話！＃1「命令力（リクエスト）」人工知能をパートナーにした独自のコンテンツ制作プロセスを紹介する
今回はchatGPTとについてお話ししたいと思います。
その中でまず、AI確認力・AI質問力・AI命令力について話していきます。
まずは、この三つの力があれば、chatGTPは、そこそこ使えるのではないかなと思います。ちなみに、このタイトル・副題もchatGTPに作ってもらいました⭐︎
それでは、実際、私が自分自身のボディワークのオリジナルコンテンツ（身体の軸を作る方法）を作るという想定でお話ししたいと思います。
※ただし、私はAIの専門家ではないですし、仕様変更もあるかもしれませんし、ここで述べる事は現状の参考程度に、自己責任という形でお願いします。
AI質問力（クリエ）
まずAI質問力です。
AI質問力とはその名の通り、 AIに質問する力です。
しかし、具体的に質問しないと、自分の欲しい生成情報を創出できません。
私は身体の軸を作る方法を作成したいと思っているとします。
そのような前提で、例えば、抽象的に質問すると、「数値軸」や「カテゴリー軸」「時間軸」と言った、身体軸ではない軸が出てきます。
これらは私が欲している生成情報ではありません。
単に「軸」と言っても様々な軸があります。質問が抽象的すぎると、自分の欲しい情報が出てきせん。ですから少し抽象性を下げ、具体性を上げて質問します。
すると、今度は欲しい生成情報が手に入ります。
「軸」ではなく「身体の軸」と具体性を上げて質問してみました。
すると、私がボディワークで使うために欲しいと思う情報が手に入りました。
このように抽象的すぎると、自分の欲しい生成情報が得られないこともあります。しかし、逆に抽象的にしていくことも後々、必要になってきます。この「抽象力」と「具象力」は、また別のところでお話ししたいと思います。
次に、私がよく使う質問・命令は「他には」です。
「他には」と打つと、先ほどの質問による回答以外の回答が得られます。
AI確認力（データチェック）
次にAI確認力です。
確認するのは二つです。
①生成情報を生み出す元であるトレーニングデータのデータチェック
②AIが作り出す生成情報が正しいものであるかのチェック
例えば、先ほど質問した「身体の軸」ですが、解剖学ではこれを「重心線（Line of gravity）」と言います。そこで、まずこのAIが重心線をラーニングしているか、そのデータはどうなっているか確認する、これが確認力となります。
これで良いと思えばそのままで良いですし、間違っていると思ったら正しい情報をラーニングさせて修正します。ですからAI修正力も必要となりますが、それはまた別のところでお話しします。
とりえず重心線の確認はできました。
次に、この重心線と軸がリンクしているかを確認します。
ここで「これら二つの概念は密接に関連しています。」という回答が得られたので、「重心線と軸は関係している」ということをAIは認識している、ということが確認されました。この確認がないままコンテンツを作成してしまうと、もしかしたら間違った方向に作られてしまう可能性があります。特に、そのコンテンツのコンセプトは十分に正しいかどうかを確認する必要性があります。
AI命令力（リクエスト）
最後にAI命令力を述べたいと思います。
これもその名の通り、AIに命令する力になります。
まずラーニングさせます。私が使う命令は「学習して」というものですが、そのままコピペでラーニングさせてもいけると思います。ここでは、そのままやっています。
私の場合は、「潜在運動系」という概念で一冊出版しており、その概念を基礎として指導しています。これをラーニングさせます。これを行うために、ある程度、要約した内容をラーニングさせます。ですから、AIが読み込んでくれるであろうことを想定する「AI要約力」も必要です。これも、要約しすぎると理解してくれない、という問題も起こると思います。そこで、理解しているかを確認する前述して「AI確認力」が必要になります。
以下がラーニングした内容になります。
※今回は要約していません
これで私のコンセプト理論である潜在運動系がラーンングされたかどうかを確認します（AI確認力）。
これでAIが潜在運動系をラーニングしたことが確認できました。
命令する時に必要だと私が思っているのが、コンセプトです。AIがAIオペレーター（AIを操作する人）のコンセプトを認識しているかどうか、ということです。これがないとAIは無目的に情報を生成しますので、AIオペレーターの欲しい生成情報が得られない可能性があるからです。コンセプトをAIに読み込ませることで、AIオペレーターの目的に近い生成情報を得られるようになる、と思われます。
ここではAIが私のコンセプトである潜在運動系をある程度認識してくれている、という前提で述べていきます。そして、その上で、
「潜在運動系を基礎とした軸を形成するコンテンツを考えて。」
とAIに命令していきます。
すると、AIは軸を形成するコンテンツをいくつか考えてくれました。それが以下となります。
ここでは動画用サンプルとして作成していますので、生成情報の良し悪しはあまり問いませんが、もしよい生成情報が手に入らない場合は、「他には」と命令すれば、またいくつか提案してくれます。しかし、それでも欲しい生成情報が手に入らない場合は、ラーニングをやり直すということもよいと思います。その場合、前回ラーニングした内容を加筆修正したものをラーニングされるとよいと思います。
今回はコンテンツ作りの準備ということでしたが、次回は実際にAIでコンテンツ作りをすることをお話ししていきたいと思います。
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