餅は餅屋、ということわざがあるように、ChatGPTを最大限に活用する方法を学ぶのに最適なのは、ChatGPT自身に教わることです。この記事では、実際にChatGPTから直接レッスンを受けるかのように、プロンプトエンジニアリングの秘訣を解説します。これにより、質の高い回答を得るためのプロンプトエンジニアリングのスキルを磨くことができます。
以下がChatGPTが教えてくれた8つのプロンプトエンジニアリングの秘訣です。
明確な指示: AIにより適切な回答を生成させるための具体的な指示を与える
明確な指示は、AIが適切な回答を生成しやすくするために重要です。具体的な指示を与えることで、AIが理解しやすくなり、望ましい回答が得られる可能性が高まります。以下に、具体的な指示の例をいくつか示します。- 情報の範囲を指定する: 質問: 「最も有名な絵画を教えてください。」 明確な指示: 「ルネサンス時代の最も有名な絵画を1つ挙げてください。」
- 回答の形式を指定する: 質問: 「ビットコインとは何ですか?」 明確な指示: 「ビットコインについて、3つの簡潔なポイントで説明してください。」
- 手順やステップを要求する: 質問: 「パンケーキを作る方法を教えてください。」 明確な指示: 「パンケーキを作るための5つの手順を、順番に説明してください。」
- 比較を求める: 質問: 「エレクトリックカーについて教えてください。」 明確な指示: 「テスラと日産リーフのエレクトリックカーを、性能と価格の観点から比較してください。」
質問の再定義: 質問を改めて定義することで、AIが理解しやすい形式に変更する
質問の再定義は、AIにとって理解しやすい形式に質問を変更することで、より良い回答が得られる可能性を高めます。以下に、質問の再定義の具体的な例をいくつか示します。前項の明確な指示は、元々の質問や要求をより具体的かつ明確にすることに焦点を当てています。一方で、質問の再定義は、質問の形式や視点を変更して、AIが理解しやすい形にすることに重点を置いています。
- 質問を具体化する: 元の質問: 「幸せになる方法は?」 再定義: 「ストレスを減らし、幸せを感じるために実践できる3つの日常的な活動は何ですか?」
- 質問の視点を変更する: 元の質問: 「世界で最も古い都市は?」 再定義: 「古代文明の中で、現在も存続している5つの都市を挙げてください。」
- 比較や対比を求める: 元の質問: 「犬と猫の違いは?」 再定義: 「犬と猫の性格や適応力の違いについて、それぞれ3つのポイントで説明してください。」
- 問題を解決する観点で質問する: 元の質問: 「環境問題について教えてください。」 再定義: 「環境問題に取り組むために、個人が実践できる3つのエコフレンドリーな行動は何ですか?」
情報の制限について: 必要な情報の範囲を限定することで、適切な回答しやすくする
「情報の制限について」では、必要な情報の範囲を限定することで、AIが適切な回答を提供しやすくする方法をいくつか紹介します。以下に具体的な例を示します。- 日付や期間を指定する: 質問に特定の日付や期間を明記することで、情報を制限できます。例:「2020年から2021年の間に発表された主要なテクノロジーイノベーションを3つ挙げてください。」
- ジャンルやカテゴリーを明確にする: 質問の範囲を特定のジャンルやカテゴリーに限定することで、情報を制限できます。例:「映画監督として成功している女性5人を、ホラー映画の分野から挙げてください。」
- 地理的な範囲を指定する: 質問に特定の地域や国を明記することで、情報を制限できます。例:「日本の伝統的な工芸品に関連する観光地を3か所紹介してください。」
- 人物や団体を指定する: 質問の対象を特定の人物や団体に限定することで、情報を制限できます。例:「アップル社の創設者であるスティーブ・ジョブズのキャリアの中で最も重要な業績を1つ挙げてください。」
回答の形式指定する: 特定の形式で回答を提供させることで、回答の質を向上させる
「回答の形式指定する」では、特定の形式で回答を提供させることで、回答の質を向上させる方法をいくつか紹介します。以下に具体的な例を示します。- リスト形式での回答: 質問に対してリスト形式での回答を要求することで、情報を整理された形で提供させることができます。例:「リスト形式で、健康的な食生活を維持するための5つの食品を挙げてください。」
- 要約形式での回答: 質問に対して要約形式での回答を要求することで、簡潔でわかりやすい回答を得ることができます。例:「第二次世界大戦の原因と結果を要約して説明してください。」
- 詳細な説明での回答: 質問に対して詳細な説明を要求することで、情報の豊富な回答を得ることができます。例:「オゾン層の破壊に関する問題について、詳細に説明してください。」
- 比較形式での回答: 質問に対して比較形式での回答を要求することで、対象間の相違点や類似点を明確に理解できる回答を得ることができます。例:「太陽光発電と風力発電のメリットとデメリットを比較して説明してください。」
ステップバイステップ: 複雑な質問に対して、AIに構造化された回答を提供させる
「ステップバイステップで回答させる」では、複雑な質問に対してAIに構造化された回答を提供させる方法をいくつか紹介します。以下に具体的な例を示します。- レシピの手順: 質問に対して料理のレシピをステップバイステップで説明するよう要求することで、調理手順を明確に理解できる回答を得ることができます。例:「ラタトゥイユの作り方をステップバイステップで教えてください。」
- 問題解決の手順: 質問に対して問題解決の手順をステップバイステップで説明するよう要求することで、具体的な解決策を提供できる回答を得ることができます。 例:「パソコンが起動しない場合、対処法をステップバイステップで教えてください。」
- 学習手順: 質問に対して新しいスキルや知識を習得するための手順をステップバイステップで説明するよう要求することで、効果的な学習方法を提案する回答を得ることができます。 例:「初心者向けにプログラミングを学ぶためのステップバイステップの方法を教えてください。」
- 製品組み立て手順: 質問に対して製品の組み立て手順をステップバイステップで説明するよう要求することで、正確な組み立て方法を把握できる回答を得ることができます。 例:「IKEAの家具を組み立てるステップバイステップの方法を教えてください。」
事前知識を前提とするプロンプト設定をする: AIが持っている知識を利用するようにプロンプトを設定する
「事前知識を前提とするプロンプト設定をする」では、AIが持っている知識を利用するようにプロンプトを設定する方法をいくつか紹介します。以下に具体的な例を示します。- 歴史的事実への言及: 質問の中で、具体的な歴史的事実や出来事を前提として言及することで、AIが関連性の高い回答を提供しやすくなります。 例:「第二次世界大戦中の日本経済の状況について説明してください。」
- 文化的背景の言及: 質問の中で、特定の文化や地域の背景情報を前提として言及することで、AIがより具体的な回答を提供しやすくなります。 例:「日本のお盆の伝統やその意味について教えてください。」
- 既存の技術や概念への言及: 質問の中で、既知の技術や概念を前提として言及することで、AIがその上で新たな情報や洞察を提供する回答を生成しやすくなります。 例:「ニューラルネットワークを用いた画像認識技術の進歩について説明してください。」
- 著名人への言及: 質問の中で、特定の著名人を前提として言及することで、AIがその人物に関連する情報を提供する回答を生成しやすくなります。 例:「アルベルト・アインシュタインの相対性理論について、彼がどのようにそのアイデアに至ったか教えてください。」
想定される回答の例示する: 期待する回答の具体例を提示して、類似の回答を生成しやすくする
「想定される回答の例示する」では、期待する回答の具体例を提示することで、類似の回答を生成しやすくする方法をいくつか紹介します。以下に具体的な例を示します。- 回答スタイルの指定: 「次のような回答をしてほしい:[例示]」という形で、具体的な回答スタイルを示すことで、AIが望ましい形で回答を提供しやすくなります。 例:「日本の伝統的な食べ物について教えてください。例えば、「寿司は、魚や海藻を使った日本の伝統的な料理です。」のような回答がいいです。」
- 比較を用いた回答例: 二つの異なる事物や概念を比較することで、AIにどのような観点で回答するか示すことができます。 例:「日本のアニメとアメリカのアニメの違いについて説明してください。例えば、スタイルやテーマについての違いなど。」
- シチュエーションを想定した回答例: 具体的な状況やシチュエーションを提示して、その状況下での適切な回答を生成させることができます。 例:「レストランで注文を取るウェイターになったつもりで、お客さんがどんな料理がおすすめか尋ねたときの回答を教えてください。」
- クリエイティブな回答例: あるテーマに沿ってクリエイティブな回答を生成させるために、具体的な例を提示することができます。 例:「もし動物が話せるようになったら、どんな会話が聞こえてくるでしょうか?例えば、「カエルが池で一緒に飛び込む仲間を誘っています。」」
逆質問のテクニック: 逆の質問を投げかけることで、回答の範囲を限定し、適切な回答を得やすくする
「逆質問のテクニック」では、AIに逆の質問を投げかけることで、回答の範囲を限定し、適切な回答を得やすくする方法をいくつか紹介します。以下に具体的な例を示します。- 逆の状況を尋ねる: 具体的な状況の反対側を尋ねることで、AIに考え方を変えさせ、新たな視点での回答を促します。 例:「ストレスを減らす方法ではなく、ストレスを増やす行為はどのようなものがありますか?」
- 否定的な観点からの質問: 肯定的な観点ではなく、否定的な観点から質問することで、AIに回答の範囲を限定させます。 例:「健康に良くない食べ物は何ですか?(健康に良い食べ物ではなく)」
- 逆の比較を用いる: 通常の比較ではなく、逆の比較を用いることで、AIに新たな視点での回答を促します。 例:「リーダーシップが欠けている組織の特徴は何ですか?(リーダーシップが優れている組織ではなく)」
- 避けるべき行為を尋ねる: 行うべき行為ではなく、避けるべき行為を尋ねることで、AIに回答の範囲を限定させます。 例:「効果的なコミュニケーションの障害となる行為は何ですか?」
まとめ
さて、チャットGPTと一緒にプロンプトエンジニアリングの秘密を探検しましたね!餅は餅屋、ということで、ChatGPT自身から学んだ最高のテクニックを、まるでAIのサムライが伝授してくれたかのような体験を味わいました。明確な指示から質問の再定義、情報の制限、回答の形式指定、ステップバイステップの回答方法、事前知識を前提とするプロンプト設定、想定される回答の例示、そして逆質問といった、さまざまなプロンプトエンジニアリングの方法を学びました。これらのテクニックを駆使することで、我々はChatGPTとの会話をよりスムーズにし、質の高い回答を得ることができるようになります。