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[Claude AIライティングのヒント】文脈を維持しながら長文の文章を生成する方法

 文脈を維持しながら長文を生成するためのクロード AIのライティングのコツ

生成 AIを使った長編ライティングの困難さ

生成 AIで長編の文章を生成する際、生成 AIの制約により、文脈を維持しながら文章を書くのが難しいことがあります。筆者自身、クロード AIを使ったライティングでもそうでしたし、以前GPT-4をベースに英語の本を執筆した際も、このような制約のために文脈を維持しながら文章を書くのに苦労しました。

これは、ChatGPT-4、ChatGPT-4o、Claude Proなどの AIモデルが、会話やトークン処理において、それぞれ独自の制限や制約を持っているためです。これらの制限は、モデルのパフォーマンスやユーザー体験に直接影響するため、ユーザーはこれを理解し考慮した上で、会話を設計し AIと対話する必要があります。

ビジネスにおいても、生成 AIを活用する際、次のような長文の文章を生成するために、生成 AIの制約により、文章生成に難しさを感じることがあります。

  • レポートや提案書の作成:企業では、大量のレポートや提案書を作成しなければならない場合がよくあります。このとき、生成 AIを活用して下書きを生成したりアイデアを得たりしようとすると、トークンの制限や文脈維持の難しさから、望むレベルの結果を得るのが難しいかもしれません。
  • マニュアルやガイド文書の作成:製品やサービスの詳細なマニュアルやガイド文書を作るのも、多くの企業の主要業務の1つです。このような長文の文書作成に AIを活用しようとすると、一貫性のある体系的な内容を生成するのが難しいかもしれません。
  • マーケティングや広告コンテンツの制作:ブログ記事、ニュースレター、広告コピーなど、マーケティングに必要な長文コンテンツを生成 AIで制作しようとすると、同様の問題に直面することがあります。ブランドのトーンを一貫して維持しながら説得力のある内容を生成するのは簡単ではないかもしれません。
  • カスタマーサポート用チャットボットのシナリオ作成:チャットボットを使ってカスタマーサポートを自動化しようとする企業が増えています。このとき、生成 AIを活用してチャットボットの会話シナリオを作成することができますが、長文の会話で文脈を維持しながら一貫したレスポンスをするように設計するのは容易な課題ではないかもしれません。

この他にも、教育コンテンツの制作、研究レポートの作成、シナリオや脚本の創作など、さまざまな分野で同様の難しさが生じる可能性があります。

主要な生成 AIモデルのトークンと会話の制限の比較

ChatGPT-4の場合、標準モデルは最大8,000トークン、拡張版は最大32,000トークンを処理できます。一方、ChatGPT-4oは最大128,000トークンを処理できる広いコンテキストウィンドウを提供しています。会話の制限に関しては、ChatGPT-4の場合、有料ユーザーは3時間ごとに最大40件、ChatGPT-4oは最大80件のメッセージを送信できます。Claude Proは、無料サービスと比べて最低5倍以上の使用量を提供しており、メッセージ数はメッセージの長さ、添付ファイルの長さ、現在の会話の長さによって異なります。

生成 AIの制限と制約がユーザーに与える影響

これらの制限と制約は、ユーザーが AIと効果的にやり取りするために、会話の長さと複雑さを適切に調整する必要があることを意味します。たとえば、Claude Proの場合、比較的短い会話(約200の英文)を行う場合、5時間ごとに約45件のメッセージを送信できますが、会話が長くなったり、大容量の添付ファイルが含まれたりすると、制限がより早く消費されます。したがって、ユーザーは会話を詳細に分割し、必要に応じて新しい会話を開始し、同じファイルを繰り返しアップロードしないなどの戦略を通じて、AIとのやり取りを最適化できます。

生成 AIの制限を克服するための努力の必要性

結論として、生成 AIの制限と制約は、モデルのパフォーマンスと可用性を維持するために不可欠な要素です。ユーザーはこれを理解し、自分のニーズに合わせて会話を設計することで、AIとの効果的な協業を導き出すことができます。同時に、AI開発者は、これらの制限を継続的に改善し、ユーザー体験を向上させるために努力する必要があります。長編の文章を生成する際に文脈を維持するのは容易な課題ではありませんが、ユーザーと開発者の両方の努力を通じて克服していくことができるでしょう。

クロード AIを使ったライティング体験から学んだ生成 AIの制限を克服するコツの共有

さらに、筆者はクロード AIを活用して文章を書きながら、生成 AIの制限を克服するためのいくつかのコツを見つけました。この経験を踏まえて、筆者は生成 AIの制約に対する実用的な代替案を提案したいと思います。このコツは、長編の文章を書く過程で文脈を維持し、AIとの協業をより効率的にするのに役立つでしょう。これによって、ユーザーは生成 AIの制限を理解し、それを克服するための戦略を立てることができるようになります。今後、筆者が共有する経験と洞察が、生成 AIを活用して文章を書く他のユーザーにとっても有益な情報となることを期待しています。

長編の小説や実用書、長文のビジネス文書をクロード Proだけでなく他の生成 AIで作成する際は、プロンプトエンジニアリングの手法による最適化された質問文を作る技術も必要ですが、文章全体の文脈を維持しながら会話を続けていくことも何よりも重要な課題だと思います。これに対するいくつかの解決策を提案します。

  1. 長文をいくつかのセッションに分割する:小説や本をいくつかの章やセクションに分けて書くことが役立つかもしれません。各セッションで前の文脈を簡潔に要約してクロードに提供し、その部分に集中して会話を行います。こうすることで、文脈維持に必要なトークン量を減らすことができます。 例えば、30章で構成される長編小説を書くとします。各章を別々のセッションで扱いますが、セッションの初めに前の章の内容を簡潔に要約して言及します。 例:セッション1(1章執筆) セッション2(2章執筆):「前の章では、主人公Aが Bに出会い、Cという出来事が起こりました。2章ではその後の展開を扱います。」 ... セッション30(30章執筆):「29章の内容を簡単にまとめると...。いよいよ最後の章では、これまでの出来事をまとめる内容にします。」
  2. 外部文書を活用する:小説や本のプロット、登場人物、主要な出来事などをまとめた外部文書を作成し、クロードと共有するのも方法の1つです。この文書を参照しながら会話を続けていけば、文脈を維持しやすくなります。ただし、文書のサイズが大きすぎるとかえってトークンを多く消費してしまうので、適切な分量に抑えることが良いでしょう。 例えば、小説や本を本格的に執筆する前に、以下のように主要な内容をまとめた外部文書を作っておくと役立つかもしれません。 例示文書: 主要登場人物:A(主人公、25歳男性、自由な魂)、B(Aの友人、30歳女性、現実的)、C(Aのライバル、28歳男性、野心的)... 主要な出来事:1章 - AとBの出会い、2章 - AとCの対立、3章 - Bの変化... 背景:D市、E会社、F学校... テーマ:友情、挑戦、成長... このような文書を参照しながら詳細を創作していけば、一貫性のあるストーリー展開が可能になります。
  3. 会話記録を活用する:クロードとの会話記録を保存しておき、必要に応じて過去の会話内容を現在の会話にコピー&ペーストすることで、文脈を維持することもできます。ただし、会話記録が長くなりすぎるとトークンの消費が大きくなるので、本当に必要な部分だけを選択的に活用するのが効果的でしょう。 例えば、長編創作の過程で言語モデルとやり取りした会話内容のうち、重要な部分を別途保存しておき、必要な時に呼び出して活用する方法です。 例:(セッション10での会話) 作家:9章で Aが Bに告白した言葉をもう一度見せてもらえますか? 言語モデル:はい、9章の会話記録を見つけました。以下の内容があります。(9章の会話記録から該当部分を引用) 作家:よし、その内容を踏まえて10章では Bの心情の変化を中心に扱ってみましょう。
  4. 会話を要約する:過去の会話を簡潔に要約してクロードに伝えるのも、文脈維持に役立ちます。核心的な内容だけを絞って伝えれば、トークンの消費を最小限に抑えながらも文脈を失わずに会話を続けることができます。 過去の会話で言及された内容を要点だけまとめて伝える方法です。筆者が最もよく使った方法でもあります。 例:(セッション15) 作家:11章から14章までの内容を簡単にまとめてください。 言語モデル:11章で Aは Cとの対立で苦しい時期を過ごし、12章と13章では Bのアドバイスで新たな気づきを得ました。14章で Aは再び挑戦に乗り出し、小さな成果を上げました。 作家:分かりました。では15章では、Aの成長についてもう少し詳しく扱ってみましょう。

以上の方法を適切に組み合わせて活用すれば、クロード Proの制限の中でも長編の創作物を完成させていくのに役立つと思います。何よりトークンの使用量を念頭に置きながら、核心的な文脈を中心に効率的な会話を続けていくことが重要でしょう。

このように、それぞれの方法を状況に合わせて柔軟に活用すれば、トークンの制限内でも言語モデルと効果的に協業しながら長編創作を進めていくことができるはずです。例示を通じてもう少し理解が深まればと思います。

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