高品質な出力を一貫して生成するためのキーは、ChatGPTやGoogle Bardの6つの重要な要素を理解することにあります。これらの要素は、言語モデルに必要な情報と構造を提供し、カスタマイズされた関連性の高い回答を生み出すことができます。

1. タスク: 行動動詞で始め、目的の成果を明確に述べます。これは単純なタスクから複雑な複数ステップのリクエストまで幅広いです。

2. コンテキスト: ユーザーの状況、成功基準、環境に関する背景情報を提供します。これにより無限の可能性を制限し、特定のニーズに合わせた出力を確保できます。

3. サンプル: 関連する例やフレームワークを含めると、出力の品質が大幅に向上します。これらのサンプルは、ベストプラクティスや特定の構造に沿った回答を導くガイドとなります。

4. パーソナ: モデルに体現させたい専門家やキャラクターを定義すると、出力のトーンや言語、視点が形成されます。

5. フォーマット: 表、メール、箇条書き、Markdownなど、希望するフォーマットを明示すると、モデルが適切に構造化できます。

6. トーン: 口語的、公式的、熱心な、悲観的など、希望するトーンを示すと、言語やボイスが好みに合わせられます。

これら6つの要素を組み込むことで、特定のニーズに合わせた高品質な出力を一貫して生成できます。

プロンプトの中で最も重要なのがタスクです。必ず行動動詞で始め、目的を明確に述べましょう。単純なタスクから複雑な複数ステップのリクエストまで、目標を明確に定義することが不可欠です。そうすることで、言語モデルに適切な指示を与え、有用な出力を得ることができます。

プロンプトの2つ目の要素がコンテキストです。コンテキストを適切に設定するのは難しいですが、無限の情報の中から、出力を制限し、高品質な結果を導くのに必要な情報だけを提供することが重要です。

コンテキストを設定する際は、以下の3つの質問を自問すると良いでしょう。

1. ユーザーの背景は? - ユーザーの専門知識、経験、関連する詳細を理解させます。

2. 成功とは何か? - 目標とする成果を定義し、ユーザーのニーズに合わせた回答を得られるようにします。

3. どのような環境か? - ユーザーの現在の状況や設定に関する詳細を提供し、より適切な回答を得られるようにします。

これらの質問に答えることで、必要最小限のコンテキストを設定できます。

サンプルは、言い換えれば「例」です。大規模言語モデル(LLM)の研究では、プロンプトにサンプルを含めると出力の品質が大幅に向上することが示されています。

サンプルの使い方には以下のようなものがあります。

1. 単純な例: 履歴書の箇条書きがある場合、特定の構造で書き換えるよう指示できます。

2. 面接対策: 「最大の弱点は何ですか?」などの質問に対し、STARフレームワークを例として提示できます。

3. 求人票: 既存の求人票を例として提示し、フォーマットや言語を参照するよう指示できます。

サンプルは必須ではありませんが、関連する例やフレームワークを含めると、出力の品質が大幅に向上します。

パーソナは、ChatGPTやBardに体現させたい人物像です。ポイントは、タスクに最適な専門家やオーソリティフィギュアを想像することです。

例えば、フィットネス関連のタスクであれば、アスリートのリハビリに詳しい理学療法士を、求職活動であれば採用担当者やキャリアアドバイザーを、クリエイティブブリーフであれば優れたストーリーテリングのできるシニアプロダクトマーケティングマネージャーを、それぞれイメージできます。

有名人の名前を使うこともできますし、フィクションのキャラクターを設定するのも効果的です。

ポイントは、タスクに最適な専門家やオーソリティフィギュアを視覚化し、そのパーソナをプロンプトに組み込むことです。

プロンプトの5つ目の要素がフォーマットです。ポイントは、目的の出力イメージを具体的に描くことです。

例えば、SNSの投稿、テーブル形式のユーザーフィードバック、メール、箇条書き、コードブロックなど、様々なフォーマットが考えられます。特に私が有効だと感じているのは、段落とMarkdownです。長い業界レポートの要約を依頼する際は、H2のセクションヘッダーを使ってトピック別に要約するよう指示します。

プロのポイントとしては、文書校正の際、変更箇所をすべて太字で表示するよう指示することです。

プロンプトの最後の要素がトーンです。ChatGPTやGoogle Bardは幅広いトーンで出力を生成できるため、希望するトーンを明示することが重要です。

一般的なトーンオプションには以下のようなものがあります。

• 口語的: 非公式で会話調の言語
• 公式的: 専門的で洗練された口調
• 熱心な: 興奮と前向きさを表現
• 客観的: 中立的で事実的な視点
• 共感的: 理解と思いやりを示す
• 簡潔な: 明確で簡潔な言語
• 機知に富んだ: humorous and playful

トーンを決める際は、タスクのコンテキストと対象読者を考慮しましょう。マーケティングメールと技術レポートでは適切なトーンが異なります。

プロのポイントは、「フレンドリーで親しみやすいトーンで」「公式的で専門的な口調で」など、具体的なトーンキーワードを指定することです。これにより、希望するトーンの出力を得られます。

ティム様

要約 AppleとTeslaの共同プロジェクトとして、最新のApple Carを発表しました。目標を200台上回る12,000台の予約を受けています。

プロジェクトの背景 Apple Carプロジェクトは、ソフトウェアとデザインの専門性とTeslaの電気自動車リーダーシップを組み合わせ、シームレスで革新的で持続可能な交通ソリューションを創造することを目的としていました。

事業成果 Apple Carの発売は大成功でした。目標を200台上回る12,000台の予約を受けており、Apple ブランドに対する顧客の強い信頼を示しています。

締めくくり 製品およびエンジニアリングチームの並々ならぬ努力に感謝します。彼らの献身と革新性が、まさに素晴らしい製品を生み出すことに貢献しました。

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敬具 [Your Name] シニアプロダクトマーケティングマネージャー Apple Inc.

このビデオでは、高品質な出力を生成するための6つの重要な要素、すなわちタスク、コンテキスト、サンプル、パーソナ、フォーマット、トーンについて説明しました。これらの要素を適切に活用することで、ChatGPTやGoogle Bardから一貫して優れた出力を得ることができます。

主なポイントは以下の通りです。

1. タスク: 必ず行動動詞で始め、目的の成果を明確に定義する。
2. コンテキスト: 可能性を制限し、モデルを適切に導くのに必要な情報だけを提供する。
3. サンプル: 目的の構造やスタイルを理解させるための関連する例やフレームワークを含める。
4. パーソナ: タスクに最適な専門家やオーソリティフィギュアを設定する。
5. フォーマット: 目的の出力イメージを具体的に描き、指示を与える。
6. トーン: 希望するトーンを明示的に伝える。

この包括的なプロンプト作成の方法論に従うことで、言語モデルの可能性を最大限に引き出し、様々なタスクの生産性を向上させることができます。練習を重ね、プロンプトを絶えず改善していくことが大切です。