ChatGPTの森に訪問する佐藤昌太のプロンプトを具現化する
ChatGPTとの対話で創作って、自分が全く想像もつかない設定の枠を作っても、ChatGPTが何とかしてくれると期待できるところが、いいところなのかな。と思えてきました。
また、創作している側も、予想もつかない展開が飛び出してくるので、新しい本を探しているようで楽しいですね。
本日のお題は、 なおりん と友達になる予定の佐藤昌太さん（29）が、どんなプロンプトでなおりんの気を引いたのか？ を具現化しようというものです。
設定が、
職業：大手証券会社のアナリスト
得意な仕事：金融のトレンドや市場の動向を分析し、未来の投資の可能性を予測すること。さらに、データを元にした視覚的なプレゼンテーションを作成すること。
日々の仕事の中でさまざまな情報を集め、解析する能力が非常に高い。このため、彼は仕事でChatGPTを利用してデータ分析や市場調査を行う際、非常に独特な質問やコマンドを入力していた。
早速、どんなものかChatGPTに聞いてみます。
＜プロンプト＞
これは、具体的に、どんなプロンプトですか？ そして、何と比べ、どのような点が独特なのですか？
彼の独特なプロンプトの例：
市場の感情分析: 「近日中のアジア太平洋地域の株式市場における投資家の感情を、過去三ヶ月間のニュース記事やSNSの投稿データを基に分析してください。」
過去の類似ケースの探索:「2008年の金融危機時における先進国の中央銀行の政策変動と、それに続く1年間の株式市場の動向を比較分析してください。」
複数のデータソースを組み合わせた予測:「最近の金利上昇の影響を受け、特定の産業における企業の株価がどのように動くか、過去のデータや関連する経済指標を基に予測してください。」
これらのプロンプトが独特である理由：
深い洞察と複雑な要求: 多くの人々はChatGPTを簡単な質問や一般的な情報の収集のために使用します。しかし、彼の質問は業界や専門的な知識を必要とする深い洞察に基づいており、特定のデータや情報を明確に要求しています。
複数のデータソースの組み合わせ: 彼は複数のデータソースや過去の事例を組み合わせて、より正確な予測や分析を求めています。これは一般的なユーザーとは異なる高度な使用方法です。
視覚的なプレゼンテーションの要求: ただのテキストデータではなく、視覚的にわかりやすい形での出力を求めることが多い。たとえば、グラフやチャートを使ってデータを視覚化することを要求することがあります。
このように、彼のプロンプトは彼の専門的な背景や業務のニーズに基づいており、一般的なユーザーとは異なる独特のものとなっています。
普通は答えあぐねそうですが、なんとなくそれっぽい返事が返ってきました。意地悪に突っ込んでみましょう。
＜プロンプト＞
一般的なユーザーとは異なることは理解できました。 しかし、彼と同じ多くの大手証券会社のアナリストが同じような分析をするのではないでしょうか？
おっしゃる通りです。多くの大手証券会社のアナリストは、市場の動向や金融のトレンドを分析する際に、類似の方法やアプローチを取ることが一般的です。しかし、それぞれのアナリストが持っている情報の深さや視点、分析手法、そして特に興味を持っているセクターやテーマは異なる場合が多いです。
以下は、彼が他のアナリストと異なる可能性のある点を示す例です：
専門的な焦点: あるアナリストは特定の産業や市場に特化して深い知識を持つことがある。彼の場合、特定の地域やテーマに特化した分析を行っている可能性があります。
分析手法: 金融アナリストの中には、特定の統計的手法やモデルを使用することを好む人もいます。彼は他のアナリストとは異なる手法やアプローチを採用しているかもしれません。
情報源: 使用するデータソースや情報の取得方法はアナリストによって異なります。彼は特定の情報源を重視しているか、または独自の情報収集の方法を持っている可能性があります。
視覚的な表現: データの視覚的な表現やプレゼンテーションスタイルもアナリストごとに異なる傾向があります。彼は独自の視覚的なスタイルや方法を持っているかもしれません。
以上のように、彼が「独特」と表現される理由は、彼独自の分析の視点やアプローチ、方法にある可能性が高いです。それが、他の多くのアナリストとは異なる点であるかもしれません。
例として、彼が入力する可能性のある独特なプロンプトとその特徴を考えてみましょう。
プロンプトの例: 「2030年のアジアの新興国における再生可能エネルギー関連のIPOの動向について、過去5年間のデータと比較して分析し、独自の視覚的なグラフを生成してください。」
このプロンプトが独特な点は以下の通りです：
時間的範囲: 「2030年」という具体的な未来の年を指定しています。多くのアナリストは現在のデータや近年のデータに焦点を当てることが一般的ですが、彼は具体的な未来の年をターゲットにしている可能性があります。
地域的範囲: 「アジアの新興国」という具体的な地域を指定しています。この地域的範囲は、特定の市場や投資チャンスに焦点を当てていることを示しています。
テーマ: 「再生可能エネルギー関連のIPO」という非常に具体的なテーマを取り上げています。これにより、彼がこの分野に強い関心を持っていることが伺えます。
過去のデータとの比較: 「過去5年間のデータと比較して」という指定があります。これにより、彼は長期的な動向や変化を捉えることに関心があることが分かります。
視覚的要求: 「独自の視覚的なグラフを生成」という要求があります。彼はデータだけでなく、それをどのように視覚的に表現するかにも重点を置いている可能性があります。
上記のプロンプトは、一般のユーザーや他の多くの証券会社のアナリストとは異なる、非常に特定的で独自の情報ニーズを持つユーザーからのものであると言えるでしょう。
結構、しっかり答えてきますね。
例が感情分析でなくなってしまったところが惜しいのです。
もともとエモジの動物: 😀や😢、🎉などのエモジたち。彼らは感情を代弁する役割を持ち、他の生き物たちがどのように感じているのかを表現してくれる。という設定を鑑みると、感情分析をとっかかりにするのが良さそうな気がします。
証券アナリストの誰もが実施する分析でもない。というのも特異性があってポイント高いです。
なので、佐藤さんの特技を未来予測を含む感情分析。とします。
ChatGPTに実際に書いてもらいました。この辺りが、物語を書くときに実際に使えたらいいなーと思っています。
佐藤さんが独特なアプローチで取り組んでいる「未来予測を含む感情分析」に関して、以下に考えられる具体的なプロンプトとその独特さを示します。
具体的なプロンプトの例:
「次の3ヶ月間、[特定の産業や銘柄]に関するSNSのポジティブな言及が増加すると予測される要因は何ですか？」
「[特定の市場イベント]後の1ヶ月以内に、投資家の感情がベアリッシュに変わる可能性はどれくらいですか？」
「昨日の経済ニュースの中で、最もネガティブな反応を呼び起こしたトピックは何ですか？その影響は続くと思いますか？」
独特さの要点:
時系列の明確さ: 一般的な感情分析は「現在」の感情や意見のトレンドに焦点を当てるのに対し、佐藤さんのアプローチでは「未来」の感情の変動を予測しようとする点。
要因の探求: どのような外部要因が感情の変動を引き起こすかを積極的に探求する点。
深度: 単なる「ポジティブ」や「ネガティブ」の判断だけでなく、感情の背後にある理由や、それが持続するかどうかを分析しようとする点。
これらの独特なアプローチは、佐藤さんが市場の動向をより正確に予測するための努力の表れと言えるでしょう。特に未来予測を含む感情分析は、予測の精度を高めるための新しい試みとして、他のアナリストたちの間でも注目されているかもしれません。
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