AI機能を向上させるプロンプトの出し方をまとめておきます。
- 具体的に指示する
- 文脈や背景を提供する
- 望ましい例を示す
- ロールプレイ（特定の役割を与える）
- 評価基準を明確にする
- AIを評価する
- 不足を確認する
- 文章作成ルールを明確にする
- 仮説と反証：アイデア出し
- AtoZで考えて：アイデア出し
- CoT（思考連鎖）で考えて：論理的思考
- 分からないと答えて・追加情報を質問して：正確性向上
- ラテラルシンキング（水平思考）で考えて：論理的思考
- 枯れた技術の水平思考で考えて：アイデア出し
- ここまでの流れをプロンプトにして：アイデアまとめ
- 〇〇に帰結することが納得できる思考回路を言語化して
- 英語プロンプトに翻訳してから回答を得る：回答精度UP
- 画像生成プロンプトのコツ
- 物語生成プロンプトのコツ
- 段階的に簡潔に回答を得る
- 自然言語以外で思考させる
具体的に指示する
抽象的な指示よりも、具体的なタスクや形式を指定することで、AIはより正確な結果を生成できます。
- 悪い例: 面白い文章を作って
- 良い例: 10代の若者向けに、最新のスマートフォンについて面白おかしく説明する記事を300字で書いて
文脈や背景を提供する
AIに関連する背景情報や文脈を提供することで、より適切な回答を得られます。
次の文脈で文章を続けてください。
『私は昨日、公園で犬を見かけた。その犬は…』
望ましい例を示す
望ましい出力の例を示すことで、AIはよりその例に似た出力を生成しようとします。
次の文章を、よりフォーマルな表現に書き換えてください。
例：『めっちゃ楽しかった！』→『大変楽しい時間を過ごしました。』
ロールプレイ（特定の役割を与える）
AIに特定の役割を与えて、その役割に沿った回答を促すことができます。
- あなたは歴史の専門家です。第二次世界大戦の原因について説明してください。
- 経営者の立場で解答してください。
評価基準を明確にする
AIの出力に対して、どのような評価基準で評価したいのかを明確にすることで、より目的達成型の出力を得られます。
客観的な事実を基に、論理的な文章で説明してください。
AIを評価する
AIを評価することは、AIの機能向上に不可欠なプロセスです。 「これを60点として100点の解答を下さい」のような具体的なフィードバックは、AIにとって非常に価値のある学習データとなります。
- 今回の出力を60点です。改善案を挙げて100点の出力をして下さい。
- AIの文章生成能力を評価する際に、どのような指標を参考にすれば良いですか？
- AIの評価に、人間の感情分析を取り入れることは可能ですか？
不足を確認する
漠然とした意見ではなく、具体的な不足点を知ることで、よりピンポイントな改善に繋げることができます。
足りていない事があったら教えて
文章作成ルールを明確にする
明確なルールを与えることで、AIはより目的意識を持って文章を生成できます。
- 形式：新聞記事、ブログ記事、詩、物語
- 文章の長さ：300字以内、一分を長くしないで
- 文章のトーン：フォーマル、インフォーマル、ユーモア、悲観的
- 読者：ビジネスマン、小学生にも分かるように、30代女性
- 使用する言葉：分かり易い言葉で、専門用語で、口語で、スラングを使用して
- 例）最新のAI技術について、小学生でも理解できるような簡単な言葉で説明する記事を100字で書いてください。
仮説と反証：アイデア出し
単に「アイデアを出して」と言うよりも、具体的な思考プロセスである「仮説と反証」を提示することで、より質の高いアイデア創出を促します。また仮説と反証のプロセスは、論理的な思考を養う上で非常に有効です。
- 仮説と反証のプロセスで考えて
- 例）ITスキルを活かして、副業で収入を得たいと考えています。時間があまりないことを考慮し、仮説と反証のプロセスで、実現可能なアイデアを3つ出してください。
- 例）料理が得意なので、料理スキルを活かした副業を始めたいと考えています。初期費用を抑え、多くの人にアピールできるようなアイデアを、仮説と反証のプロセスで考えてみてください。
AtoZで考えて：アイデア出し
「A to Zで考えて」というプロンプトは、非常に汎用性が高く、アイデア出しの際に非常に有効なツールとなります。網羅的なアイデアが絞り出されます。
例）料理が得意なので、料理スキルを活かした副業を始めたいと考えています。初期費用を抑え、多くの人にアピールできるようなアイデアを、AtoZで考えてみてください。
CoT（思考連鎖）で考えて：論理的思考
CoT（Chain of Thought）とは、思考の連鎖を意味し、AIモデルが問題解決の過程を段階的に示すことで、より人間らしい思考を模倣する手法です。
例）料理が得意なので、料理スキルを活かした副業を始めたい」という漠然としたアイデアをCoTで深堀りしてみましょう。
分からないと答えて・追加情報を質問して：正確性向上
AIは、不確かな情報よりも、確実な情報に基づいた回答をするよう促されます。
- 回答に自信が無い時は分からないと答えて
- 追加の情報が必要な場合は質問して
- 回答に自信がない場合は、その旨を明記し、可能な限り正確な情報と、追加で必要な情報について説明してください。
- 質問の意図を正確に理解し、可能な限り正確な回答を提供してください。ただし、確実な情報ではないと判断した場合は、その旨を明記し、関連する情報源や、より詳しい調査が必要な可能性をご説明ください。
ラテラルシンキング（水平思考）で考えて：論理的思考
ラテラルシンキングとは、従来の考え方にとらわれず、横方向に思考を広げて新しい発想を生み出す思考法です。
ラテラルシンキングで考えて
- ラテラルシンキングは、英語の「lateral thinking」の直訳で、「側面の」「水平の」という意味の「lateral」と「思考」を組み合わせた言葉です。つまり、従来の考え方とは異なる、横方向の思考、つまり新しい発想を生み出すための思考法という意味になります。
- 水平思考は、ラテラルシンキングを日本語に訳した言葉で、より直感的に理解しやすい言葉です。
枯れた技術の水平思考で考えて：アイデア出し
横井軍平氏が提唱した「枯れた技術の水平思考」とは、既存の、もはや注目されていない技術を、全く異なる視点から見直し、新しい価値を生み出すという考え方です。
例えば、ゲーム&ウォッチは、電卓の液晶パネルを再利用して作られました。これは、既存の技術をゲームという新しい分野に応用したことで、大きなヒット商品となりました。
ここまでの流れをプロンプトにして：アイデアまとめ
AIと対話した後に、会話をまとめてもらい制度の高いプロンプトとして出して貰います。
ここまでの流れをプロンプトにして
〇〇に帰結することが納得できる思考回路を言語化して
「帰結」という結果に焦点を当て、その結果に至るまでの思考過程を言語化することを求めています。目的が明確であるため、AIは無駄な情報を含めることなく、核心を突いた回答を生成することができます。AIは、問題の性質に合わせて、適切な思考モデルを選ぶことができます。
- 〇〇に帰結することが納得できる思考回路を言語化して
- 思考の深さ：表面的な思考だけでなく、深層心理まで含めて
- 出力形式：「フローチャートで」「文章で」
- 例）40代男性です。2024年現在全世界債券に投資することに帰結することが納得できる思考回路を言語化して下さい。
英語プロンプトに翻訳してから回答を得る：回答精度UP
日本語プロンプト作成 → 英語に翻訳 → 日本語で回答を得る
ＡＩは英語での学習データが多いため英語でのプロンプトの方が制度の高い回答が得られる可能性が高くなります。
下記の日本語テキストを英語に翻訳してください
テキスト：◯◯◯◯
次に、翻訳された英語のテキストの質問に英語で答えてください。
最後に、質問の答えを日本語に翻訳してください。
画像生成プロンプトのコツ
画像の要素を細かく設定する
画風: 水彩画、油絵、アニメ、写真
雰囲気: 暗い、明るい、幻想的、現実的
対象: 人、動物、風景、物体
背景: 空、海、街
構図: クローズアップ、遠景、横構図、縦構図
光源: 自然光、人工光、影
色: 暖色系、寒色系、パステルカラー
詳細度: 高画質、低画質、詳細な描写、大まかな描写
物語生成プロンプトのコツ
ストーリーの構造を指示する
以下の設定に従って短編小説を作成してください
各段階で主人公の感情の変化や内面の成長も描写してください
＃テーマ
◯◯◯
＃ストーリーアーク構造
導入部：主人公の現状と課題を設定
上昇：主人公が課題に取り組み小さな成功を得る
ターニングポイント：予期せぬ障害や挫折に直面する
最悪期：主人公が最も厳しい状況に置かれる
回復：主人公が教訓を得て新たな方法で課題に挑む
解決：主人公が成長し最終的に課題を克服する
ストーリーアークとは、物語の流れや構造を視覚的に表した弓形の線のことです。
段階的に簡潔に回答を得る
下記内容を段階的かつ簡潔に考えてください
各ステップを短く説明して最終的な回答を作成してください
内容：◯◯◯
自然言語以外で思考させる
下記問題に対して、自然言語以外の下記の形式のいずれかを利用して回答してください
ステップバイステップの解決策を提示してください
最後に結論を完結に示してください
#問題
◯◯◯
#形式
・コードやシュードコード
・JSON
・マークダウンテーブル
・論理演算子
・数式
・箇条書きリスト
・フローチャート
・グラフ
・図
・絵文字
・符号
・化学式
・地図
・Python
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