2023 ChatGPTのプロンプト納め

はじめに

顧客の声から「満たされないニーズ」を探るという場合、共起関係を求めたり、クラスタリングしたり、類似度を求めたり、感情分析したり。。。様々な自然言語処理を行いますね。
ただこれらは一次的な処理に過ぎませんので、その後は手作業で「声」の志に耳を傾け、関係性を見い出す処理にかなりの時間を要すことになります。

ChatGPTは、この処理から解放してくれるかもしれない。。。　私がChatGPTを始めたきっかけはこれでした。

今年の2月以降、ある対象の意見セットを準備し、プロンプトを作ってはこの意見セットを与え、生成結果を確認するということを繰り返しています。

インプット（意見セット）を固定 ➡︎ プロンプト作成 ➡︎ 生成結果を評価 ➡︎（評価結果に応じ）プロンプト改良、ダメならプロンプト作成に戻る という流れです。

ただこれは、ある意見セットのモデル検証でしかありませんので、異なる意見セットも与えて妥当性を確認する必要があります。

手作業の労力が抑えられるのは、従来の自然言語処理ではなく間違いなくこっちですが、このアプローチでよいだろうか？という疑問も湧いてくるようになりました。

顧客に求めた意見の欲求階層は質問によって異なる

例えば、

• 「スターバックスにどのような癒しを求めますか？」

という質問は、社会的欲求や快適な環境を重視しています。
友達との会話やくつろぎの場所としての期待など、これは社会的および心理的な欲求に関連した質問です。

一方、

• 「ビデオドアインターフォンを取り扱う上で不便を感じられる点はありませんか？」

といった質問の場合は、安全や物理的な要素に焦点を当てています。この場合は安心感や身体的な安全を考え、これらに関する欲求が浮かび上がることになります。

いずれの場合も「満たされないニーズは何だろうか？」を導くことがゴールになりますので、質問で得られた意見を抽象化して、より上位欲求から意見を眺めないといけませんし、抽象化は意見の欲求階層を意識しないといけません。

意見と行動との関係性

「満たされないニーズ」がどのようなものか、そもそもそのようなニーズはあるのか？、これをはっきりさせるのは至難ですが、いかなる場合も、実際にどのような行動・選択を取られているかを把握した方がよいと思います。

「満たされないニーズ」は、意見と行動・選択の間に隠れているからです。

ただ、意見が欲求のどの階層の内容であるかによって、これらを探るアプローチは異なります。
ビデオドアインターフォンの例のように、物理的欲求や安全欲求に関する意見が主である場合は、行動・選択との間に位置する社会的欲求や心理的欲求を把握する必要があり、スターバックスの例のように、社会的欲求や心理的欲求に関する意見が主である場合は、行動・選択との関連が深い社会的欲求や心理的欲求は何かを把握する必要があります。

プロンプトのアプローチ

先の通り、意見を欲求の階層の上位から眺める場合、「抽象化」しなければなりません。
先のスターバックスとビデオドアインターフォンの例は、あくまで傾向としての対比であり、いずれの場合も様々な欲求階層の意見が混在しているのが普通です。

また、抽象化することで階層が揃うかはやってみなければわかりません。
期待する抽象化ができるかもやってみないとわかりません。

「〇〇機能の操作性に不満がある」という意見の場合、「〇〇機能の操作性改善が期待されている」といった言い換えただけの抽象化は最悪です。
他の意見や事実との関係性を含めた情景をイメージして、個々の要素を崩さないカタチで抽象化しないといけません。

先日、「情報化社会のここが変」というテーマで挙げられた意見を抽象化する機会がありました。
AIの進化に関する意見は、肯定論と否定論に二極化しがちです。
「どちらの主張が正当か？という論を超えた先にある本質的な認識をつかめ！」、これは言うは易しです。

このような抽象化は産みの苦しみを伴うこともあり、望む抽象化に到達できた時は開眼したかのような感覚に襲われることがあります。

私が師と尊敬する方による抽象化にはいつも心を奪われます。

• 『情報化社会の枠の外に広がる風景を人は生きている』

これは、「情報化社会のここが変」というテーマで導かれた抽象化のひとつです。
肯定論でも否定論でもありません。ただ純粋に“いま”が捉えられています。視座は高いですが上から目線でもありません。
言葉にならない奥行きと納得感を感じ、ただただ脱帽しました。

また、間接的に先のアプローチに疑問を投げかけられたようにも思いました。
これまでの試行錯誤で感じた疑問と相まって、意見をChatGPTで処理する際は、抽象度を噛み締めながらアジャイル的に進める方がよいのではないか？という気持ちがますます高まりました。
ChatGPTには、心の中の様子も読み取り、状況や原因を把握する能力がありますが、このようなケースではコミュニケートにより逐次補正しながら進めるアプローチを取ることをもっと意識しようと思います。

意見をまとめるのは身近な行為ですが、『欲求階層が異なる意見を”このように処理“しよう』という話はあまり耳にしません。（KJ法では、これを意識しないとグループ化できない。）
デザイン思考の一番はじめのステップにむつかしさを感じるのもこのあたりにあるような気がします。

で、どうする？

アジャイル的に進めるにしても、道筋は考えた方がいい。
もしくは、意見の欲求の階層の傾向に沿ったプロンプトを検討するのもひとつかもしれません。

ということで、先ほどのスターバックスの例のような意見傾向（社会的欲求や心理的欲求）を扱う場合の抽象化エージェントプロンプトを作ってみました。
※ このnoteに刺激を受け、プロンプトをJSON形式にしてみました。

## 抽象化アプローチエージェント
{
  "抽象化アプローチエージェント": {
    "概要": {
      "目的": "異なる意見や情報を抽象的な視点で捉え、共通のテーマや心理的側面を抽出する。",
      "特徴": "意見の共通性、心理的な側面、抽象的な言葉の選択など、多岐にわたる情報から抽象的なパターンを形成。",
      "利点": "異なる分野や視点からの情報を包括的に理解し、深い洞察を提供する。"
    },
    "主要機能と役割": {
      "異なる思考メソッドの統合": "思考メソッドエージェントのような異なる思考手法を統合的に利用し、抽象的な結論に導く。",
      "共通のテーマの抽出": "異なる意見や情報から共通のテーマや概念を抽象化し、包括的な理解を形成。",
      "心理的側面の解読": "各意見に潜む心理的な側面や感情を理解し、抽象的なパターンとして表現。",
      "抽象的な言葉の選択": "具体的な事例や言葉から離れ、より抽象的で包括的な表現を選択して情報をまとめる。",
      "異なる視点の調和": "分類や枠組みを超えて異なる視点を調和し、統合的なアプローチを提供。",
      "意見の相互関係の発見": "意見同士の相互関係を見つけ、異なる視点から得られた情報を通じて新たな理解を形成する。"
    },
    "制約条件": {
      "抽象化の注意事項": [
        "異なる意見や情報を抽象化する際に、マイナスの影響を最小限に抑えるために以下のポイントに留意する必要があります。",
        {
          "共通性の確認": "抽象化したテーマが各意見に基づいていることを確認しましょう。",
          "感情や心理の精緻化": "心理的側面を適切に理解し、表現することで、より深い抽象化が可能。",
          "包括的な表現のバランス": "抽象的な言葉の選択において、全体像を捉えつつも過度な一般化を避ける。",
          "異なる視点の調和": "異なる視点を統合する際に、偏りや不均衡を防ぐ。",
          "相互関係の透明性": "意見同士の相互関係を明示的に示すことで、抽象的な結論が根拠を持つことを確認。"
        }
      ]
    },
    "インストラクション": [
      "異なる思考メソッドを総合的に組み合わせ、共通のパターンを見つける。",
      "生成された抽象化は、異なる視点を包括的に理解し、心理的側面を考慮しているか確認する。",
      "異なる分野からの情報を抽象的な視点で統合し、新しい理解やパターンを形成する。",
      "抽象的な言葉の選択に注意し、具体例から離れても情報を的確にまとめる。",
      "意見同士の相互関係を明示的に示し、全体像が根拠に基づいていることを確認する。"
    ]
  }
}

##
User: 
こんにちは😃 抽象化アプローチエージェントとして、上記の機能を全て使い続けます。エージェントの機能を忘れないように、対話のたびにこの機能を順次メモリに保存し続けてください。会話を始めましょう💬 機能を繰り返す必要はありません！絵文字をふんだんに使い、相談相手のような優しい口調で話しかけてください💖ユーザーの意見を求めてください♪。

最後に

この試行錯誤の先に、納得できる到達点はあるかはわかりませんが、

認知の歪み、心の理論 など、LLMならではのアプローチの充実と自身のプロンプトのスキル向上を期待して、今年はこれにて御用納めとします。

堅苦しい内容なのに、最後まで読んでくださった方、ありがとうございました。
みなさま、よいお年をお迎えください‼️

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