生成AI使いこなしのステップ②

会社で周囲にプロンプトを提供するようになってから、プロンプトの作り方に変化が出てきました。
それまでは質問/調査系が主だったのですが、状況を分析してアイディアを出してもらう、創発支援系の使い方が増えてきました。

また、社内ではまだまだ生成AIの活用が進んでいないため、できるだけワンショット (一往復) で必要かつ正確な回答を得る必要が出てきました。
そのため、長文のプロンプトを設計する必要性が出てきたのです。

プロンプトの構造化と出力形式の指定

これまでマークダウン記法なんてものはあまり縁がなかったのですが、学んでみるととても便利なものでした。
マークダウン記法とは、「#, -, 数字」等の簡単な記号や文字を使って文書を構造化する、軽量な書式設定言語です。

プロンプトは短文であればそれほど気にしなくても良いのですが、内容が複雑になってくると、こちらが意図したとおりに生成AIが内容を読み取ってくれないことも出てきます。
そんなときに、生成AIが読み取りやすいよう、一定のルールに従って文章を構造化してあげると、回答の精度が上がります。

<記載例>
# 役割
あなたは優秀なコンサルタントです。
# 指示内容
法人営業力を強化するために必要な要素を洗い出し、表形式で回答してください。
## 条件
– 製造業に所属
– 私の役職は課長

最近特に意識しているのが、Chain of Thoughtです。
Chain of Thoughtとは思考の連鎖、思考プロセスを意味する用語で、これを指定してあげることにより、こちらの意図に沿った思考プロセスを辿って考えて回答してくれるため、回答の精度が上がります。

<記載例1]>
ステップバイステップで考えて回答してください。

<記載例2>
## 思考プロセス
以下の順番で検討を進めてください。
1. 本の購入費用を計算します。
2. ノートの購入費用を計算します。
3. 両方の合計金額を計算します。
4. 結果を円単位で出力します。

ChatGPT O1も、Chain of Thoughtの技術を活用してつくられているとのことです。