生成AIと協業して本を書く際に最も多く使ったプロンプトのテクニックを紹介します。この手法は、GPT-4、Claude 3 Opusの生成型AIで文章を書くときに最も多く使った手法の一つです。 単純なライティングから、複雑なライティングにも非常に有用な手法なので、紹介したいと思います。
以下の3段階（簡単、中程度、複雑）の例文を参考にしてください。
簡単なプロンプト例
- 次の内容を500文字で要約:[本文内容][本文の内容
- 以下の内容を日本語に翻訳してください:[本文内容].
- 次のデータを分析してください：["シートデータをコピーしてここに貼り付けます"]。
中難易度プロンプト例
- 次の記事を要約してください：["原文のまま"]。
次のガイドラインに従って作成してください：
[2つのポジティブな変化と2つのネガティブな懸念をまとめてください。未来に関連して解決すべき課題2つをまとめ、原文のテーマを1つの文章で要約し、それを裏付ける重要な文章を文章から見つけてください].
- あなたはエッセイを専門とするライターです。 同じテーマの次の2つのエッセイ（A）と（B）があります。[(A).エッセイ、(B).エッセイ]の比較分析をしてください。
- 次のテーマについて500語のブログを書いてください：[気候変動が海洋生態系に与える影響］
次の要素を含める必要があります：
海面上昇、海洋の酸性化、海洋生物多様性の減少][海面上昇、海洋の酸性化、海洋生物多様性の減少
各セクションは以下の構造に従ってください：
[問題の説明、具体的な例、潜在的な解決策】。］
結論では、今後の研究の方向性を示してください。
複雑なプロンプトの例
- メール業務（例：プロジェクト延長依頼のメールなど）
メールはビジネスコミュニケーションの重要な手段であり、効果的なメール作成と管理は業務効率を大幅に向上させることができます。構造化されたプロンプトを使用して、様々な状況に合わせたメールを素早く正確に作成することができます。
プロンプトの例：
"あなたは[会社名]の[役職]です。次のような状況についてメールを書いてください：
[.......
状況：[重要なプロジェクトの締め切り延長要請］
受信者：[プロジェクト発注者担当者］
メールに含めるべき要素：
1.丁寧なご挨拶
2.現状説明（50語以内）（現在の状況説明
3.締め切り延長の必要性（主な理由2～3つ）
4.提案する新しい締切
5.それに伴う利点の説明
6.ご理解を求める文言
7.今後の予定を簡潔に提示
8.返信依頼
]。
次の指示に従ってください：
[.......
- プロフェッショナルでありながら協調的なトーンを保つ
- 総単語数250語以内
- 段落を分けて読みやすさを確保
- 重要な日付や数字は太字で強調"
]"
- マーケティング業務
マーケティング、ブログ投稿、ソーシャルメディアなどのコンテンツ生成に構造化されたプロンプトを活用できます。
プロンプトの例：
"あなたはプロのコピーライターです。[製品名]のメールマーケティングキャンペーンを作成してください。
次の要素を含める必要があります：[.
- 注目を集めるタイトル（5つのオプション）
- 簡潔な本文 (150文字以内)
- 明確な行動を促すフレーズ（CTA）
- 製品の3つの主な利点
]。
トーンは[フレンドリーでありながらプロフェッショナル]で、ターゲットは[25～40歳の専門職女性]です。"
- データ分析とレポート作成
構造化されたプロンプトは、データ分析結果を整理し、洞察を引き出すのに役立ちます。
プロンプトの例：
"あなたはデータアナリストです。[会社名]の過去四半期の売上データを分析したレポートを作成してください。報告書には以下の内容が含まれている必要があります。
- 主なパフォーマンス指標の概要(5つ以内)
- 前年同期比成長率分析
- 製品カテゴリー別売上貢献度
- 今後の展望と改善提案 (3つ)
]。
報告書は、経営陣がすぐに理解できるように簡潔かつ視覚的に作成してください。"
- カスタマーサービス対応
構造化されたプロンプトを活用することで、顧客からの問い合わせに対して一貫性のある効果的な回答を作成することができます。
プロンプトの例：
"あなたは[会社名]のカスタマーサービス担当者です。次のお客様からのお問い合わせに対する回答をご記入ください：
[お客様からのお問い合わせ内容］
回答を作成する際は、以下の指示に従ってください：
[.......
- 共感的でフレンドリーなトーンを保つ
- 問題に対する明確な解決策を提示
- 必要な場合、追加情報を要求する
- 会社の方針に従う
- 回答の長さは100文字以内でお願いします"
]。
これらの例文をよく見ると、どれも共通して「次へ」という指示文が含まれており、その後は必ず ":[ ]" コロンと角括弧で区切られています。このような形式のプロンプト命令をいわゆる「構造化プロンプト」またはテンプレートプロンプトといいます。
例えば、先ほど提示した例文の「中難易度プロンプトの3番「気候変動に関するブログの作成」の構造化されたプロンプトを自然言語で表現すると以下のようになります。
"気候変動が海洋生態系に与える影響についてエッセイを書いてください。海面上昇、海洋の酸性化、そして海洋生物多様性の減少について取り上げてください。 各テーマについて、問題を説明し、具体的な例を挙げてください。 そして可能な解決策も提示してください。最後に、この分野で今後どのような研究が必要かを述べてください。全体の文章は約500語程度で書いてください。"
この自然言語クエリは、構造化されたプロンプトの主要な内容を含んでいますが、次のような違いがあります：
- 構造の明確性の欠如：自然言語クエリは、各テーマについて「問題の説明、具体的な例、潜在的な解決策」という明確な構造を提示しません。
- 詳細指示の曖昧さ：構造化されたプロンプトでは、各要素を明確にリストアップしていますが、自然言語クエリでは、これらの要素が文の中に溶け込んでいるため、あまり明確ではありません。
- 形式的な構造の欠如：構造化されたプロンプトは、角括弧や箇条書きで情報を明確に区別しますが、自然言語クエリにはこのような形式的な構造がありません。
- 優先順位の不明確さ：構造化されたプロンプトは、要素のリストの順序によって重要度や順序を暗示することができますが、自然言語クエリでは、この優先順位はあまり明確ではありません。
このような違いにより、自然言語クエリは、構造化されたプロンプトと比較して、AIが要件を正確に把握し、体系的にエッセイを作成することが困難になる可能性があります。 その結果、構造化されたプロンプトを使用する場合よりも、体系的で包括的でないエッセイが生成される可能性があります。
構造化プロンプト（Structured Prompting）またはテンプレートプロンプト技法とは？
構造化されたプロンプト、またはテンプレートプロンプトは、AIモデルに明確で具体的な指示を与え、必要な情報を効果的に得るためのエンジニアリング手法の一つです。 この手法は、特に複雑なタスクを実行する際に、AIのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。構造化されたプロンプトは、AIとの対話を明確に定義することで、ユーザーが期待する結果を一貫して得ることができます。
構造化されたプロンプトの主な特徴は、明確な指示、情報の構造化、そして具体的な出力形式の指定です。明確な指示により、AIモデルが実行すべき作業を明確に提示し、角括弧やbullet pointなどを使用して要件を構造化します。 また、希望する応答の形式を明示することで、AIが結果物を生成する際に参考にできる具体的な指示を提供します。これらの特徴は、AIが要求された情報を漏れなく処理し、ユーザーが希望する形式で回答を生成する可能性を高めます。
この手法の最大の効果は、AIが各項目を独立して処理できるため、より洗練された明確な応答を生成する可能性が高いことです。 特に、複雑なタスクを複数の段階に分けて実行する場合に有用であり、各段階に明確な目標と指示を提供することで、AIがタスクを体系的に実行できるようになります。 これは、AIモデルがタスクのコンテキストをよりよく理解し、より正確な結果を導き出すことに貢献します。
結論として、構造化されたプロンプトは、AIモデルとのインタラクションを改善し、複雑なタスクを効果的に管理するために不可欠なツールです。明確な指示と構造化された情報を提供することで、AIのパフォーマンスを最適化し、ユーザーが期待する結果を一貫して提供することができます。このような手法は、さまざまな分野でのAIの活用度を高め、継続的な改善により、より効果的な結果を得る可能性を提供します。
構造化されたプロンプトは、様々な業務に適用して効果的に生産性を高めることができます。
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