大規模言語モデル（LLM）が変えた箇条書きの価値

この記事の要約
・箇条書きは、書き始めが難しい場合に役立つ手法である。
・箇条書きの限界として、まとまった文章への展開が難しく、自分用のメモに終わることが多い。
・2022年12月以降、GPTなどのLLMの登場により、箇条書きを基に文章をまとめやすくなった。
・LLMは箇条書きからの文章作成、添削、要約作成を可能にし、最終的な文書の完成を支援する。
・箇条書きの分量が多くなると、LLMへの整理が難しくなるが、雑な構造でもLLMに頼ることができる。
・最近の私の執筆スタイルは、箇条書きからLLMを使って構造を提案してもらい、それを基に文章化する流れが多い。

GPT-4による要約

こんにちは、Martinです。文章を書くことは、多くの人にとって挑戦的なタスクです。アイデアを整理し、適切な言葉を選び、読みやすい流れを作るのは簡単ではありません。文章を書くことは好きですが、その難しさに対して割と負担を感じるときもあります。そこで、最近私は執筆するときに箇条書きと大規模言語モデル（Large Language Models, LLM）の活用という方法をとっています。

箇条書きは、書き始めやすいという大きな利点があります。最初から壮大な分量の文章を書きたい気持ちになるときがありますが、実際に書いてみようとするとうまく書ききれないことが多いものです。しかし、箇条書きであれば、何かしら書き始められて、さらに多くのアイデアが生まれることもしばしばあります。結局のところ、まとまった文章を最初から書こうとしても、途中で挫折してしまうことが多いのですが、箇条書きなら最低限、書かないよりはマシだったというようなものが書けます。

また、箇条書きは脳の短期記憶を節約し、思いついたアイデアをすぐにメモするのに適しています。全体の構成は後から調整することができるため、気軽にアイデアを形にするのに役立ちます。さらに、箇条書きは精神的な負担が少なく、移動中や散歩中など、どこでもスマートフォンを使って気軽にアイデアを記録できるため便利です。

ただし、箇条書きにも限界があります。まとまった文章を作成しにくく、自分用のメモで終わってしまうことが多いのです。しかし、2022年12月からChatGPTを使うようになって、この状況が変わりました。ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）のおかげで、箇条書きをまとまった文章に変換し、発表や共有に適した文章にしやすくなったのです。

LLMの機能は多岐にわたりますが、箇条書きから文章を生成したり、文章の添削や要約を行ったりすることは、特に印象的な体験だったと言えます。最終的な文章の完成をサポートしてくれるLLMの存在は、非常に大きいのです。

ただ、箇条書きの分量が増えてくると、LLMに渡す前の整理が大変になることがあります。構造を作るのが面倒になることもしばしばです。そのような場合は、いったん大まかな構造でLLMに投げてしまうのも一つの方法です。LLMに構造を考えてもらうこともできるのです。一部の文章ができあがると、残りの内容をどこに配置すればよいかを考えやすくなります。

現在、私が具体的に実践しているLLMを活用した執筆の流れは、以下のようなステップで進めています。

1. アイデア出し：まず、箇条書きで思いつくアイデアを全て書き出します。外出先や移動中は主にスマートフォンのメモ帳やNotionを使用しますが、Macを開いているときはMacでも書くことがあります。

2. 構造・目次の提案：次に、LLMに構造や目次を提案してもらいます。この提案を参考に、先ほど箇条書きしたアイデアを並べ替えていきます。Notionでツリー状に構造を作るのが効率的ですが、iPhoneでも可能です。ただし、Macで2画面を開いて作業する方がより快適です。

3. 本文の作成：並べ替えが終わったら、Claude 3 OpusやGPT-4などのLLMに、構造化されたアイデアを渡します。そして、LLMに記事などの全体を作成してもらいます。

このように、アイデア出しから構造化、そして本文作成までの一連の流れをLLMと協働することで、効率的かつ高品質な執筆が実現できています。LLMの提案を柔軟に取り入れながら、人間の創造性とLLMの生成力を組み合わせることが、現在のライティングにおいて重要なポイントだと考えています。

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