305｜進化するChatGPT活用法
イーアルサンスーウールーチ～、
光る七つの震源地に～、Let’s go、七つの青龍（セイロン）に伴う言動で出でよ神龍（シェンロン）！
【「メタバースonChatGPT編」のふり返り】PVM合成実験のきめ手
「メタバースonChatGPT編」でPVM合成実験のきめ手になったのが、「魅力の記述」です。
詳しくは、こないだ、日時を間違ってアップしてしまった記事をご覧ください。
ChatGPTへの指示の出し方はデバッグ方式が良い？
色々と試してみたんですが、うまく行ったパターンで採用していたのが、「（プログラミングで言うところの）デバッグ方式」です。
要するに、試しに回答させてみて、うまく行かなかった部分の理由を考えて、修正を加えていく形で進めていくやり方です。
一度、型がさだまってしまえば、その型に沿ったデータを大量生成させるのは簡単なので、後は「続きをお願いします」だけでも進められます。
ただ、その前にやっていた「NGワード方式」はあまりうまく行かなかったのでお勧めしません。
ChatGPTは「指示を丸めてしまう」ようで、以前にも述べた通り、目的や理由を説明しても指示部分だけを忠実に実行したり、細かい指示を無視してしまうことがよくあるからです。
ChatGPTにはプログラミング知識が必須？
これは最近よく思うんですが、ChatGPTの出力の構造を推測するのに、プログラミングで言うところの設計能力みたいなものが必要になります。
逆に、出力の構造が把握できなければ、先述の「デバッグ方式」は成功しないので、うまく行かない方はプログラミングについて勉強すると良いかもしれません。
データを整形する前提なら箇条書きにさせる
これは説明するまでもありませんが、データを整形する前提なら、自然な人間語より箇条書きにしてもらった方が後の手順が楽になります。
ChatGPT活用法に破壊的イノベーション？
まあ、「方法論のジレンマ」と呼んでいますが、「破壊的イノベーション」も方法論的には簡単に起きるはずなのに、「じゃあ、ちょっとやってみてくださいよｗ」と言われると、意図的には起こすのは難しいところがあるじゃないですか。
ただ、そういった理論を適用できる素材はそこいら中に転がっているので、まずは実践してみて、テスト環境で、でもいいので成功させて感覚をつかむことは大事です。
ChatGPT活用のコツにしても、例えば、「夢を叶える」実験をする場合も、せっかく、その実験ができる環境があるのに、色々と試して感覚をつかもうとしないのは、ある意味、大きな機会損失になります。
エネミー生成
call：エネミー生成
V（大切なこと）：エネミー、問題集を生成させること
M（大切なことを得る方法）：ChatGPTに魅力を列挙させる（ことで）
例えば、前回の「女性らしい優雅さを引き立てる（こと）」という魅力、評価（V）を得る方法（M）もスキルですから、ChatGPTにそういった例を列挙させて、それを実現する方法を考えていけば、どんどんスキルが身につきます。
以前までは、P・V・Mをセットで出力させようとして、「読書をする（M）ことで知識を得ること（V）ができる」などといったありきたりな出力をさせてしまっていましたが、先日のやり取りで、PかVかMのいずれかだけを答えさせると、回答の品質を高められることに気づきました。
また、以前から述べているように、「極点法」と言って、PVMはどれか1つがわかれば、他の要素は簡単に解明できます。
PVMは、一文で「目的（P）のために大切なこと（V）を得る方法（M）」と表せるからです。
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