ChatGPTを使ってはみたものの、思うような出力（回答）が得られずに「使い勝手が悪い」と感じていないだろうか。もしかしたら指示や質問の仕方に改善の余地があるかもしれない。本…｜BIGLOBEニュース
ChatGPTを使ってはみたものの、思うような出力（回答）が得られずに「使い勝手が悪い」と感じていないだろうか。もしかしたら指示や質問の仕方に改善の余地があるかもしれない。本稿では、ChatGPTなどの 生成AI をよりうまく扱うための「プロンプティング」の基本について、知識を整理していこう。例えば、 生成AI に対して「仕事先に送るメールを書いてください」という指示と、「あなたは営業・マーケティングのプロです。先月ラインアップに追加された新商品の認知を広める目的で、現在の顧客に対して、メールマガジンを送ります。その導入文を書いてください」という指示では、出力結果が大きく異なってくる。そして、ユーザーが意識すべきプロンプトのパターンとして、数種類の「型」がある。以降は、まずこうした型について認識し、基本的なプロンプティングのアプローチについて、理解を深めていきたい。前提条件などを指定せずに、いきなり指示や質問を提示する方法は「Zero-Shotプロンプティング」と呼ばれている。先の例で言えば、「仕事先に送るメールを書いてください」というプロンプトは、これに相当する。一方で、先に出力の例を提示し
ChatGPTを使ってはみたものの、思うような出力（回答）が得られずに「使い勝手が悪い」と感じていないだろうか。もしかしたら指示や質問の仕方に改善の余地があるかもしれない。本稿では、ChatGPTなどの 生成AI をよりうまく扱うための「プロンプティング」の基本について、知識を整理していこう。例えば、 生成AI に対して「仕事先に送るメールを書いてください」という指示と、「あなたは営業・マーケティングのプロです。先月ラインアップに追加された新商品の認知を広める目的で、現在の顧客に対して、メールマガジンを送ります。その導入文を書いてください」という指示では、出力結果が大きく異なってくる。そして、ユーザーが意識すべきプロンプトのパターンとして、数種類の「型」がある。以降は、まずこうした型について認識し、基本的なプロンプティングのアプローチについて、理解を深めていきたい。前提条件などを指定せずに、いきなり指示や質問を提示する方法は「Zero-Shotプロンプティング」と呼ばれている。先の例で言えば、「仕事先に送るメールを書いてください」というプロンプトは、これに相当する。一方で、先に出力の例を提示しておくことで、指示に対する出力を絞り込んでいくアプローチを「Few-Shotプロンプティング」と呼ぶ。プロンプトの入力の手間はかかるものの、期待している出力に近づけやすいのがメリットとなる。さらに「例の提示」を発展させたものが「Chain-of-Thoughtプロンプティング（CoTプロンプティング）」と呼ばれるアプローチだ。こちらは、より複雑な出力を期待するうえで、期待する出力にたどり着くまでに必要な「途中の推論過程」も例として提示する。ここまでに紹介したもの以外には、プロンプトの一部に関連する情報を記載しておく「Generate Knowledge Prompting（知識生成プロンプティング）」というアプローチも存在する。さて、こうした型を認識しても、ビジネスシーンなどでそのまま活用するのはやや手間だ。それよりはある程度、プロンプトとしてコピペで入力しやすい型を用意しておくのが良いだろう。上述した4つの基本形を生かして考えてみると、指示や質問のほかに「役割」「目的」「条件」「出力例」「補足情報」などを指定することを、まず試してみると良い。この際、全てを文章にする必要はなく、「＃」を活用してカテゴリーごとに箇条書きのように整えていくことがおすすめだ。
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