OpenAIによって2020年6月に初めて発表されすでに個人、企業問わず様々な場面で活用されているチャットGPT。特にビジネスにおいては今後これを活用する人とそうでない人とは仕事の処理能力に圧倒的な差がつくことでしょう。無料で使用できるこのチャットGPT、使っていない人はぜひ今からでも始めることをお勧めします。
今回はこのチャットGPTを始める上で欠かせないチャットGPTのプロンプトについて解説したいと思います。

チャットGPT プロンプトとは

　チャットGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIによって開発された言語モデルのソフトです。GPT-3.5と考えられており、大量のテキストデータを学習しています。このモデルは、対話型のタスクに特化しております、ユーザーとの自然な対話を行うことができます。

　チャットGPTは、質問に答えたり、指示に従ったり、自由な対話を行ったりするために設計されています。一般的な言語理解や生成タスクにおいて高い柔軟性を備えており、暫定や暫定に対応していますこのモデルは、コンシューマーアプリケーション、カスタマーサポート、教育、プログラミング支援など、さまざまな用途で活用されています。

　そもそもプロンプトとはコンピュータに対しての命令文としてWindowsの設定やファイル操作を行う時などにも使われています。
チャットGPTにおいてもこの命令文を用いることでユーザーの質問に対して正しい回答を導き出すことができ、また、プロンプトの方法によってその精度にも大きく影響してきます。たとえばネット検索においても夏休みにどこかリゾート地に行きたいと思って「おすすめの旅行先は」とは聞かないでしょう。おそらく自然と期間や予算、また人数などをクエリに追加しているのかと思います。
　チャットGPTのプロンプトも同様に調べたいことに対して前提となる文章や条件、また例文や補足などを用いることで回答に驚くほどの差がでてくるのです。まずはこのプロンプトの入力に慣れるところから始めてみましょう。

チャットGPT プロンプトにコツはある？

　チャットGPTに対するプロンプトを最適に活用するためには、いくつかのコツがあります。以下は、プロンプトを効果的に使用するためのいくつかのアドバイスとなります。

具体的で明確な質問や指示を使う

プロンプトは具体的で明確なものであるほど、モデルの回答も分かりやすくなります。

追加の配慮や反省を考慮する

プロンプトに追加の情報や手間を提供することで、モデルに特定の視点や条件での回答を省略できます。

必要に応じて指導を試みる

モデルが理解できるか確認するために、プロンプトに対してユーザーの意図や期待する形に近い形で具体的な指導を加えてみることができます。

適切な本人数を調整する

モデルに考慮されたプロンプトの長さは重要です。過度なウォーク数は効果を損なう可能性があるため、適切な長さを考慮して重要です。

多段階のプロンプトを実行する

複雑なタスクや質問に対して、複数のステップや段階に分けて質問したり指示したりすることも有効です。

理解できる言葉を使う

モデルにわかりやすい言葉を使うことで、より適切な答えが引き出しやすくなります。

以上のようにこれらのコツを組み合わせて使うことで、より良い対話や答えを引き出すことができます。また、じっくりと、最も効果的なプロンプトのスタイルを見つけることが重要です。

チャットGPT プロンプトの良い例と悪い例は？

チャットGPTのプロンプトには、効果的なものと今日はないものがあります。以下は、良い例と悪い例の一般的なガイドラインとなります。

良いプロンプトの例

具体的で明確な質問

良い例: 「量子のもつれの概念を説明できますか?」
良い例: 「気候変動の主な原因は何ですか?」

明確な指示

良い例: 「再生可能エネルギーに関する記事の重要なポイントを要約して書きます。」
良い例: 「Linux システムにソフトウェア パッケージをインストールする手順を説明します。」

追加のコンテキストの提供

良い例: 「スリラー小説の文脈を考慮して、緊迫した状況での 2 人の登場人物間の会話を書きます。」
良い例: 「初心者レベルを想定して、機械学習のコンテキストでニューラル ネットワークの基本を説明します。」

悪いプロンプトの例

解決で広範な質問

悪い例: 「科学について教えてください。」
悪い例: 「プログラミングについてすべて説明してください。」

短すぎるか不明確な指示

悪い例: 「翻訳してください。」
悪い例: 「コードです。」

自信のかかった質問

悪い例: 「政党 X はなぜひどいのですか?」
悪い例: 「なぜ Y というイデオロギーが最高なのか説明できますか?」

適切なプロンプトは、モデルに対して明確で具体的な情報を提供し、求められる回答を得るのに役立ちます。また、冗長すぎず、考え方で理解しやすいプロンプトも重要です。

チャットGPTの高度なプロンプト

チャットGPTに対して高度なプロンプトを使用することで、より精緻で特定の目的に沿った回答を引き出すことができます。以下はいくつかの高度なプロンプトの例です

逆質問を活用

「人工知能が雇用市場に大きな影響を与えるという考えに対する主な反論は何ですか?また、これらの議論にどのように反論できるでしょうか?」

比較と対照

「人間の遺伝子工学の倫理的考察に関して、[哲学者 A] と [哲学者 B] という 2 人の著名な哲学者のアプローチを比較対照してください。」

プロジェクト指示

「宇宙ミッション用の仮想アシスタントを開発していると想像してください。さまざまな作業や緊急事態において宇宙飛行士を支援するために必要な主な機能について説明してください。」

概要と追加質問

「再生可能エネルギー技術の現状を簡潔にまとめてください。それに基づいて、さらなる研究が最も期待できる分野は何だと思いますか?」

シミュレーションリクエスト

「今後 10 年以内に汎用人工知能を実現することの潜在的なリスクと利点について議論する科学者と AI 研究者の会話をシミュレーションします。」

未来予測

「潜在的なセキュリティ強化と課題の両方を考慮して、量子コンピューティングの進歩が今後 10 年間で暗号化にどのような影響を与えるかを予測します。」

ヒューマンライクな対話

「SF 作家の口調とスタイルで会話し、高度なブレイン コンピューター インターフェイスへの広範なアクセスがもたらす社会的影響について話し合います。」

これらのプロンプトは、チャットGPTに対して具体的な情報や検討された議論を引き出すために工夫しています。

チャットGPT プロンプトを使った最近のソリューション事例は？

　国内の事例の一つにパナソニックコネクトがあります。パナソニックコネクトは、BtoB向けのソリューションサービスを展開する世界に名だたるパナソニックグループ企業として、独自のAIアシスタントサービス「ConnectAI」を開発し、これを国内の全従業員に提供しています。最近では、チャットGPTと社内データを統合し、この文書作成やプログラミングだけでなく、難しい用語の検討やアイデア出しにも活用しています。 「分に短縮された」や「社内アンケートの分析に時間がかかった9時間から6分になった」など、実用的な成果を上げています。

　また、サイバーエージェントはメディアや広告事業を展開する日本を代表する企業であり、デジタル広告運用の作業時間を削減するために「チャットGPTオペレーション変革室」を設置しました。初めに社内コミュニケーションの効率化を目指し、広告運用に関しては月間約23万時間のうち、30%相当約7万時間の短縮を目指しています。

チャットGPTの導入により、英語での情報収集や資料作成の効率向上、企画書文章作成やプログラミング作成の時間短縮が期待されます同時に、チャットGPTの活用によって新たなアイデアの創造も期待されています。

チャットGPT の今後の課題と可能性は？

チャットGPTや類似の言語モデルには、いくつかの課題と可能性が存在します。

＜チャットのGPTの課題＞

誤った情報や偏見の影響

モデルが学習した大量のテキストデータには誤った情報や偏見が含まれている可能性があり、それがモデルの回答に影響を与える可能性があります。

倫理的説得

特に、モデルが適切なコンテンツを生成する可能性があるため、倫理的な取り組みが求められています。

コンテキストの理解の限界

長い対話や複雑な葛藤において、モデルが正確に理解するのが難しい場合があります。長い文章や複雑な質問に対する対応能力の向上が求められています。

モデルの透明性の不足

モデルがどのように意思決定を行って判断することが、モデルの透明性に関する不透明さが評価されています。

＜チャットGPTの可能性＞

応用範囲の拡大

チャットGPTの進化により、様々なタスクや産業において、対話的な情報提供やサポートを行う新しいアプリケーションが開発される可能性があります。

個別のカスタマイズ向上

ユーザーがモデルの挙動をカスタマイズしやすくなり、特定のニーズや業務に合わせたトレーニングが実行しやすくなる可能性があります。

多様な言語や文化への適応

言語モデルが異なる言語や文化に対応する能力が向上すれば、グローバルな利用が拡大します。

対話の進歩

モデルの途中での対話性や柔軟性の向上が期待され、より自然なコミュニケーションが可能になるかもしれません。
これらの課題を解決し、可能性を最大限に引き出すには、モデルのトレーニングデータのクオリティ向上や倫理的な側面への対応、透明性の向上、利用者との協働による改善などが必要です。チャットGPTの進化に伴って、これらの課題への対処と新たな可能性の追求が進んでいきます。

以上、今回はチャットGPTのプロンプトを使った仕事術ということでプロンプトのコツやいくつかの事例も含めてご説明いたしました。
まずは仕事の良きアドバイザーとして気になったことや知りたいことがあればいつでも気軽にチャットGPTに問いを投げかけてみましょう。
使っているうちに自分に合った新たな活用方法が見つかるかもしれません。