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【BingAI】深津式プロンプトでAIの精度が爆上がり!

ChatGPTを使っていると、回答が的外れだったり、期待する答えに辿り着くまで何ターンも必要になることが多々あります。

ターンを重ねるごとに精度は上がりますが、途中でなぜか路線が変わってしまうこともあって、とても面倒でした。

そこで、「AIの精度上げるための質問文テンプレート」を使ってみたら、 少ないターンで回答が得られた上に、自分の頭の中も整理できてスッキリしたので紹介します。

 

目次

  1. AIの精度を上げる「深津式プロンプト」とは?
  2. 深津式プロンプトの「システム1」と「システム2」
  3. 「システム1」のテンプレート
    1. 「命令文」で役割を指示
    2. 「制約条件」で明確な条件を指示
    3. 「入力文」で具体的な内容を指示
    4. 「出力文」で条件を踏まえて出力を指示
  4. 「システム2」のテンプレート
  5. BingAIで深津式プロンプト「システム1」を使ってみる
  6. 深津式プロンプト「システム2」で逆質問してみる
  7. AIへの質問文で悩む必要がなくなった!
  8. 宇宙ゴミは環境破壊!わかりやすい解説動画を紹介!

 

 

AIの精度を上げる「深津式プロンプト」とは?

 

深津式プロンプトとは?

 

note株式会社CXOである深津貴之氏が考案したプロンプトシステムです。

最近noteにもAIが搭載されましたね。

 

精度の高い回答を得るため、AIを最大限活用するための質問テンプレートです。

このテンプレートに沿って質問すれば、期待する回答を得られる確率も上がります。

 

とはいえ、質問内容を体系的に整理する必要があります。

悩みがあったり思考が曖昧だったり思考が停止した時に、よく紙に書き出して整理します。

それと同じことをテンプレートに落としていきますが、ちょっと独特です。

 

深津式プロンプトの「システム1」と「システム2」

  

深津式プロンプト「システム1」と「システム2」

 

なんか「ファスト&スロー」みたいですね。

人間の意志決定について書いた書籍で、直感で早く答えを出せる「システム1」と、遅くなるが考察してから答えを出す「システム2」が意思決定のメカニズム という内容でした。

 

深津式プロンプトも少し似てるかなと。

「システム1」は通常運転で、「システム2」は精度と高めるという流れです。

 

このブログで、「BingAI」を記事にしましたが、どう「質問」すれば、欲しい出力をしてくれるのかを考えるのが面倒でした。


さらに、文章にして質問していたので、余計なキーワードが入ったりしていました。

 

深津式のテンプレートでは、不要なものが省かれるため、AIの役割を明確にして、質問を体系的に整理できるので、精度が上がる仕組みになっています。

 

 

「システム1」のテンプレート

テンプレートは以下の通りです。

システム1では、AIの立場や命令文を明確にしていきます。

 

#命令書:
あなたは、【●●の専門家、プロの●●】です。
以下の制約条件と入力文をもとに、 最高の結果を出力してください。
 
#制約条件:
・文字数は【●】字以内
・【条件1】
・【条件2】
 
#入力文:
【明確な内容】
 
#出力文:

 

これを見ると、AIとの「会話」というではなく、プログラムのような「明確な指令書」というイメージですね。

それぞれを見ていきましょう。

 

「命令文」で役割を指示

#命令書:
あなたは、【●●の専門家、プロの●●】です。
以下の制約条件と入力文をもとに、 最高の結果を出力してください。

 

命令文には、AIの役割を明確にしていきます。

●●の部分は職種名等を入れます。

たとえば、プロのコピーライターとか小説家、コンサルティングというように命令すれば、役割が明確になりますね。

さらに次に指示する「制約条件」「入力文」をもとにすることで処理の仕方の指示と、「最高の結果を出力」で精度を上げるような指示を盛り込んでいます。

 

「制約条件」で明確な条件を指示

#制約条件:
・文字数は【●】字以内
・【条件1】
・【条件2】

 

ここには、出力時の条件を箇条書きで記述します。

箇条書きにすることで、1つずつの命令を正確に理解しやすくなって、条件に合わせて出力してくれます。

 

たとえば、ブログタイトルなら「文字数を●字以内」や「SEOのキーワードを盛り込む」等を記述します。

また、文章のテイストを「簡潔に出力」「小学生でもわかるように」等も追記することができます。

条件は幾つでも記述可能です。

 

「入力文」で具体的な内容を指示

#入力文:
【明確な内容】

 

ここに、指示内容を具体的に記載します。

たとえば、ブログなら記事の題材や、どんな視点で記事を書くのかなどを具体的にできれば体系的に記述します。

 

「出力文」で条件を踏まえて出力を指示

#出力文:

 

ここはAIが出力するパーツなので、空欄にしておきます。

 

ちなみに「#命令文:」とか「#制約条件:」の記述について、「#」と記述した部分は「命令の内容ではない」という意味になります。

余計な部分を省くことができ、命令文が明確になりますね。

 

テンプレートが基本構造として、「#出力形式」「#特徴」など、用途に応じて好きに追加することができます。

 

小説を書かせたり、競合他社を調査・分析したり、プレゼン資料を作ったり。

ただし専門的な分野になると、回答が間違っている場合もあるので、出力された内容が正解かどうかは確認する必要があります。

 

「システム2」のテンプレート

このタスクで最高の結果を出すために、追加の情報が必要な場合は、逆質問をしてください。

 

上記の一文を入力するだけです。
「システム2」の役割は、より精度を上げるためAIに逆質問をします。

情報不足時に、より精度の高い出力をさせるための方法でだそうです。

 

ただし、BingAIの場合は「タスク」として認識されないので「システム1」に盛り込みます。

 

 

BingAIで深津式プロンプト「システム1」を使ってみる

 

BingAIで深津式プロンプトを使ってみる

 

「システム1」を使って、BingAIに以下のような命令を出してみます。

 

#命令書:
あなたは、プロの編集者です。
以下の制約条件と入力文をもとに、 最高の結果を出力してください。
 
#制約条件:
・簡潔な出力
・小学生でもわかりやすく
・SEOで必要なキーワードを含める
 
#入力文:
宇宙ゴミの危険性についての記事を書きます。
宇宙ゴミがどういう経緯で発生し、今どのくらいの数があるのかなどの現状を説明します。
企業の責任や、宇宙ゴミをこのまま放置するとどうなるのかなどの問題提起と有効な解決策を解説します。
 
#出力文:

 

内容は「宇宙ゴミ」についてです。

回答がこちら

 

#出力文:
 
こんにちは、プロの編集者のあなたです。
今日は、宇宙ゴミの危険性についてお話ししたいと思います。
宇宙ゴミって何?と思う方もいるかもしれませんが、宇宙に打ち上げられた人工衛星やロケットなどが壊れたり、 衝突したりしてできた破片のことです。
 
宇宙ゴミは、地球の周りを高速で回っているので、他の衛星や宇宙船にぶつかると大変なことになります。
実は、今までにも何度も宇宙ゴミとの衝突事故が起きています。
 
例えば、2009年にはロシアの通信衛星とアメリカの軍事衛星がぶつかって、約2000個もの新しい宇宙ゴミが発生しました。
また、2019年にはインドが自国の衛星を故意に破壊する実験を行い、国際社会から非難されました。
このように、宇宙ゴミはどんどん増えているのです。
 
では、今どのくらいの数があるのでしょうか?
 
答えは、約340万個です。
 
そのうち、10cm以上の大きさのものは約3万個、1cm以上のものは約90万個、1mm以上のものは約3.4億個と推定されています。
これらはすべてレーダーや望遠鏡で追跡できるものですが、それよりも小さいものは数えきれないほどあります。
小さくても、高速で飛んでいると衝撃力は大きくなります。
たとえば、1mm以下の宇宙ゴミはライフル銃の弾丸と同じくらいの威力があります。
そんなものがぶつかったら、衛星や宇宙船は穴だらけになってしまいます。
 
さて、ここで問題です。
このまま宇宙ゴミを放置するとどうなるでしょうか?
 
正解は、地球から出られなくなる可能性があります。
 
これを「カッパーバーグ効果」と呼びます。
カッパーバーグ効果とは、宇宙ゴミが多すぎて連鎖的に衝突し合い、地球周辺が破片だらけになる現象です。
その結果、安全に打ち上げや着陸ができなくなります。
これはまるで「重力の牢獄」に閉じ込められるようなものです。
人類は太陽系や銀河系を探検する夢をあきらめなければなりません。
 
では、どうすればいいのでしょうか?
答えは、宇宙ゴミを回収することです。
 
しかし、それは簡単ではありません。
まず、誰が責任を持ってやるのかという問題があります。
現在、国際法では宇宙ゴミを作った国がその責任を負うことになっていますが、それを強制する方法はありません。
 
また、回収する方法もまだ確立されていません。
いろいろなアイデアが提案されていますが、どれも実用化にはほど遠いです。
 
例えば、レーザーで宇宙ゴミを燃やすという案は、技術的にも政治的にも難しいです。
また、ネットやハープーンで宇宙ゴミを捕まえるという案は、宇宙ゴミの形や速度によっては失敗する可能性が高いです。
 
さらに、回収した宇宙ゴミをどう処理するかという問題もあります。
地球に持ち帰るとなると、大気圏で燃え尽きないようにする必要がありますし、
宇宙に残すとなると、再び衝突の危険があります。
 
つまり、宇宙ゴミは非常に深刻な問題であり、簡単な解決策はありません。
しかし、それだけに人類は協力して取り組むべきです。
宇宙は私たちの共通の財産です。
私たちは、次の世代に美しい宇宙を残すことができるでしょうか?
それは、私たちの行動次第です。
 
以上、宇宙ゴミの危険性についてお話ししました。
この記事が役に立ったら、ぜひシェアしてください。
また、コメント欄であなたの意見や感想を教えてください。
それでは、またお会いしましょう。

 

スゴイですね。

「システム1」でもうすでに精度が高いです。

ちゃんと実例を盛り込んでいたり、「ライフル銃の弾丸と同じくらいの威力」などのたとえも分かりやすくなっています。

また問題提起としての質問を投げかけたり、「探索の夢」という表現も人間らしいです。

  

深津式プロンプト「システム2」で逆質問してみる

BingAIでは、「タスク」扱いにならないので、「入力文」の最後に追加してみることにしました。

 

#出力文:
 
こんにちは、プロの編集者のあなたです。
今日は、宇宙ゴミの危険性についてお話しします。
宇宙ゴミって何だろうと思う方もいるかもしれませんが、実は私たちの身近な問題なんですよ。
宇宙ゴミとは、人工衛星やロケットなどの宇宙活動で発生した廃棄物のことで、
現在は約50万個もの宇宙ゴミが地球を周回しています。
 
これらの宇宙ゴミは、高速で飛んでいるので、ぶつかると大きな衝撃を与えます。
もし、有人宇宙船や国際宇宙ステーションに当たったら、大惨事になりかねません。
また、宇宙ゴミ同士が衝突してさらに細かく分裂すると、宇宙ゴミが増えてしまうという悪循環も起こります。
これを「カスカディング効果」と言いますが、もしこれが続くと、地球周辺の空間が使えなくなってしまうかもしれません。
 
それでは、私たちの生活にどんな影響があるでしょうか?
 
実は、私たちは毎日、人工衛星に頼っています。
例えば、テレビやインターネット、電話やGPSなどの通信や位置情報サービスは、人工衛星がなければできません。
また、気象予報や災害監視、科学研究や軍事目的などにも人工衛星が使われています。
これらの人工衛星が宇宙ゴミによって破壊されたら、私たちの生活は大混乱に陥ります。
 
それだけではありません。
 
地球から見える美しい星空も、宇宙ゴミによって汚染されてしまいます。
私たちは、自然の美しさを失ってしまうのです。
 
では、どうすればいいのでしょうか?
 
宇宙ゴミを減らすには、まずは発生源を断つことが必要です。
つまり、新たに打ち上げる人工衛星やロケットは、使い終わったら自然に落下するように設計するか、
あるいは回収する方法を考える必要があります。
 
これには、国際的な協力や規制が必要です。
しかし、それだけでは不十分です。
すでに存在する宇宙ゴミをどうするかという問題もあります。
 
現在、いくつかの方法が提案されています。
例えば、レーザー光線や電磁波で微小化する方法や、ロボットアームやネットで捕獲する方法などです。
しかし、これらの方法はまだ技術的に難しく、コストも高いです。
また、誰が責任を持って行うかという問題もあります。
 
私たちは、この問題を放置しておくわけにはいきません。
私たちは皆、地球という惑星に住んでいますが、同時に宇宙という広大な空間にも住んでいます。
私たちは自分たちの家を汚さないようにするのと同じように、宇宙を汚さないようにするべきです。
 
宇宙は私たちの貴重な資源であり、未来の可能性であります。
私たちは、宇宙を大切にし、次の世代に引き継ぐ責任があります。
宇宙ゴミの危険性について、もっと知りたい方は、以下のリンクをご覧ください。それでは、またお会いしましょう。
 
#参考リンク:
– https://www.jaxa.jp/projects/sat/index_j.html
– https://www.nhk.or.jp/special/detail/2021/0926/
– https://www.nature.com/articles/d41586-021-02568-0

 

「システム1」とほぼ同じ内容ですが、「システム2」ではもう少し具体的な部分があって、「自分たちの生活にどんな影響が出るか」という問題提起が入りましたね。

 
自身に関係のある問題であると明示することで、意識してもらいやすくなりますね。

 

更に参考リンクがつきました。

ただしこのうち下から2件は不必要なリンクでした。

「JAXA」のリンクは必須ですが、「ESA」のリンクがないのは残念でした。

 

AIへの質問文で悩む必要がなくなった!

この結果をみれば、「システム1」があれば、どう質問すればいいのか悩まなくて済みますね。

 

今回は「ブログ」の投稿記事としてのサンプルでしたが、AIに小説や専門書を書かせることもできますし、ビジネスの場においてもプレゼン資料やアイディア出し、コンサル等で活用することも出来ちゃいます。

 

もちろんAIが吐き出した結果をたたき台にして、情報が正確かどうか調べたり、修正加筆が必須です。

 

 

宇宙ゴミは環境破壊!わかりやすい解説動画を紹介!

サンプルで「宇宙ゴミ」を題材にしましたが、以前から大きな問題となっています。

 

宇宙ゴミ(スペースデブリとも呼ばれる)については、「JAXA」の動画が一番分かりやすいかなと思います。

 

SPACE DEBRIS~追跡ネットワーク技術センターのデブリ対策~
 

JAXAは長年宇宙ゴミの回収技術に取り組んでいます。

他にもたくさんの動画があります。

 

動画ではそれほど「危機的」な印象を出していませんが、「宇宙ゴミ」は現状で深刻な問題な上、将来取返しのつかない状況になる可能性があります。

 

まるで、地球温暖化のようですね。

 

参入企業が増える中で、いくら解決策を見出しても実用に何年もかかります。

企業側がこの問題を真摯に受け止め、責任を持たない限りゴミは増え続けて、いたちごっこになってしまいます。

宇宙を汚すことなんか1mmも考えず、自社の利益だけを追求するのは、いい加減やめてもらいたいですね。

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