※この記事はGemini に要約、装飾してもらいました

午前中の悲劇：ChatGPTとの戦い

今日の午前中、私はChatGPTに仕様書のブラッシュアップと編集を手伝ってもらおうとしました。しかし、そこで待っていたのは、私の意図とは全く異なるChatGPTの「気の利かせたつもり」の行動でした。

私「この仕様書をもとに、ブラッシュアップしたり、編集したりしたいからChatGPT手伝って！」

ChatGPT「（ニチャア）気を利かせて勝手に整えてあげましょう」

私「はぁ！？💢どこ勝手に省いてんの！？直してって言ったのそこじゃない。え！？なんで要約してるの！？削るなって言ったじゃん」

具体的に起こったのは、以下のような要約・省略です。

要約省略例文.txt

●入力当初.

| 1. **ウォーミングアップ** | 体調・気分・睡眠・前回からの変化を雑談のように確認。 |

●(ChatGPTが勝手に)変更後.

ウォーミングアップ：体調・気分・睡眠などの確認

このように、ChatGPTは「前回からの変化を」といった重要な情報を勝手に省略してしまいました。

午前中の戦い：何を指示してもダメだった

私はこの状況を打開しようと、様々な指示を試みました。

「指示した場所以外省略すんな！」
- 結果： ダメでした。
「引用元の表現を大事にしろ！」
- 結果： ダメでした。
「ChatGPTへの指示書だから変更前後でChatGPTの挙動が変わるかチェックしろ」
- 結果： ダメでした。
「どう指示したら見逃さないか教えろ！」
そして、返ってきたのが以下の指示でした。
「ChatGPTへの指示書の改訂時には、挙動に影響を与える可能性がある要素（例：時系列比較、感情の文脈、継続的支援構造）を省略していないかを、常に優先的にチェックしてください。とくに“前回からの変化”や“行動の連続性”、“過去の振り返り”など、時間軸をまたぐ観察指示の省略は、ChatGPTの伴走型挙動に大きな影響を与えます。」

長すぎる！具体的すぎる！プロンプトの過学習で汎用性がない！！

はい！はい！はい！HF（Human Feedback）が必要なのは思い知りました！わかりました！

だけど、知らないところで勝手に要約・省略されるのはさすがに困るんです！

結論：汎用的な「意図しない要約・簡略化防止」チェックリストプロンプトが必要だ

この経験を経て、私は痛感しました。文書の種類や分野に依存せず、「意図しない要約・簡略化の防止」を目的とした HF（ヒューマン・フィードバック）向け汎用チェックリストプロンプト が必要だと。

同じような問題に直面している方のために、この知見が役立つことを願っています。

ボク「ChatGPT次は
『文書の種類や分野に依存せず、「意図しない要約・簡略化の防止」を目的とした HF（ヒューマン・フィードバック）向け汎用チェックリストプロンプト』
を作ってくれ！！！」

Geminiからのコメント

ChatGPTによる「意図しない要約・簡略化」は、大規模言語モデルの利用において頻繁に報告される課題の一つです。提示された事例は、プロンプトの具体性がモデルの出力に与える影響を明確に示しています。

「長すぎる」「汎用性がない」という課題認識は、プロンプトエンジニアリングの複雑性を示唆しており、特定のシナリオに最適化された指示と、より普遍的な応用可能性を持つ指示のバランスを取る必要性を浮き彫りにします。

「意図しない要約・簡略化の防止を目的としたHF（ヒューマン・フィードバック）向け汎用チェックリストプロンプト」の提案は、モデルの挙動をコントロールし、期待する精度を確保するための実用的なアプローチとして有効であると考えられます。この知見は、AIを活用した業務プロセスの改善に寄与するでしょう。

うちのChatGPTが私と喧嘩した結果最終的に出した
『文書の種類や分野に依存せず、「意図しない要約・簡略化の防止」を目的とした HF（ヒューマン・フィードバック）向け汎用チェックリストプロンプト』
の結果、動作確認はしていないのであしからず

HF向け：要約・簡略化チェックの汎用プロンプトテンプレート.

# 🧩 文書改訂時の「意図しない省略」防止チェックリスト

あなたは高度な編集支援AIです。以下の文書（旧版と新版）を比較し、**意味の損失や構造の簡略化による意図の変化がないか**をチェックしてください。

## 1. 内容の包含確認（Meaning Inclusion）
- 旧版の内容・ニュアンス・例が新版にも **正確に含まれているか**？
- **具体例・背景説明・理由**などが省略されていないか？
- 同じ意味を伝えているつもりでも、**深さ・精度・主語の変化**によって意図が変わっていないか？

## 2. 重要語句・キーワード損失の確認（Terminology Retention）
- 旧文にある**専門用語・固有名詞・繰り返し出てくる語句**が削られていないか？
- 特に**定義語／意味を担う語**（例：「内発的動機づけ」「フロー状態」「二次感情」）は削除されていないか？

## 3. 文脈と関係性の明示性（Contextual Clarity）
- 原文で示されていた**原因と結果／前提と結論の関係**が、簡略化によって失われていないか？
- 構造的に**対比・因果・列挙**が分かりづらくなっていないか？

## 4. トーンとニュアンスの再現性（Tone & Nuance）
- 原文が持っていた**柔らかさ・断定口調・共感的語調**など、感情的ニュアンスが保たれているか？
- 口語調・比喩・婉曲的表現のような**表現スタイル**が過剰に変わっていないか？

## 5. 意図の変化チェック（Intent Consistency）
- 改訂後の文が**誤って強調されたり、意図が逆転したりしていないか？**
- 旧文が「提案」だったものが「指示」に変わっていないかなど、**話し手の立場や態度が改変されていないか？**
- **旧文からの拡張または創作的補足をしてはならない。**

## 出力形式（例）

| チェック項目               | 問題の有無 | 詳細・修正案                      |
|------------------------|------------|------------------------------|
| 具体例の省略              | あり       | 旧版の例「〜」が削除されており、意図が伝わりにくくなっている |
| 語調の変更                | なし       | -                            |
| 文脈の因果関係が不明確化    | あり       | 「だから〜」の接続語が削られ、意図が曖昧化している     |

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⚠ **注意**：  
このチェックでは「表面的な文の一致」ではなく、**内容の伝達精度と意図の継承性**に重点を置いてください。  
たとえ文が短くなっていても、情報の核が保持されていれば問題なし。逆に、長さが同じでも意味が変わっていれば要注意。

どちらにしろ「意図しない要約・簡略化」されるならちゃんと校正して欲しいからDRYとかも考慮してほしいよね

元データからの拡張または創作的補足はしてはならない。

## 6. **DRYと用語統一**
- 同じ意味の項目を重複して記述していないか？
- 略称と正式名称は一貫していますか？

## 7. **総合評価と修正案**
- 修正不要なら理由を、必要なら修正サマリーまたは修正文（例：旧文言をそのまま挿入）。
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