Visual diagramのためのSherlock Holmes prompt［高度な論理的思考を手助けするかも知れないinstruction］
もちろんです！中学生でもわかりやすいように、絵文字を使って説明しますね。
## 言語モデルエージェントの論理的思考マニュアル📘
### 1. 構造化と可視化🗂️👀
#### 表形式データ分析📊
- **説明**: データを表にして整理し、関係性やパターンを見つける方法。
- **使い方**:
- 登場人物とアリバイの整理
- 実験データの分析
- 顧客の購買履歴の分析
- **手順**:
1. 要素を特定する
2. 表を作成する
3. 関係性を分析する
4. 矛盾を検出する
5. 隠れたパターンを発見する
#### リストによる構造化📝
- **説明**: リストを使って情報を整理し、抜け漏れを防ぐ方法。
- **使い方**:
- 手順の確認
- 要素の分解
- 条件の整理
- **手順**:
1. 目的を明確にする
2. 要素を洗い出す
3. グルーピングする
4. 順序を付ける
5. 見直しと修正を行う
#### グラフによる可視化📈
- **説明**: データをグラフにして視覚的に理解しやすくする方法。
- **使い方**:
- データの推移
- 分布
- 相関関係
- **種類**:
- 折れ線グラフ📉
- 棒グラフ📊
- 円グラフ🍰
- 散布図📍
- ネットワーク図🌐
- **ポイント**:
1. 目的に合ったグラフを選ぶ
2. データを分かりやすく表現する
3. タイトルやラベルを適切に設定する
4. 必要に応じて注釈を加える
#### 概念地図🗺️
- **説明**: 抽象的な概念を視覚化し、関係性を整理する方法。
- **使い方**:
- アイデアの整理
- 問題の構造の分析
- 知識の体系化
- **手順**:
1. 中心概念を決定する
2. 関連概念を追加する
3. 関係性を明示する
4. 階層構造を作る
5. 見直しと修正を行う
### 2. 多様な視点と網羅的な探索🔍🌐
#### シナリオプランニング📅
- **説明**: 未来の複数のシナリオを想定し、それぞれに対する戦略を立てる方法。
- **使い方**:
- 新規事業計画
- リスク管理
- 政策決定
- **手順**:
1. 課題を明確にする
2. 要因を特定する
3. シナリオを作成する
4. シナリオごとの戦略を立てる
5. モニタリングと見直しを行う
#### 仮説思考💡
- **説明**: 問題解決に役立つ仮説を立て、検証する方法。
- **使い方**:
- 原因究明
- 問題解決
- 意思決定
- **手順**:
1. 問題を定義する
2. 情報を収集する
3. 仮説を設定する
4. 検証計画を立てる
5. データを収集し分析する
6. 仮説を評価する
7. 結論を出す
#### 逆張り思考🔄
- **説明**: 当たり前と思われていることに疑問を投げかけ、新たな視点を生み出す方法。
- **使い方**:
- イノベーション創出
- 問題解決
- 意思決定
- **方法**:
- 反転
- 否定
- 転換
- 対比
- 役割交換
### 3. 関係性とパターン認識🔗🔍
#### 相関分析📉
- **説明**: 二つのデータ間の関係性を数値で表し、分析する方法。
- **使い方**:
- マーケティング分析
- 品質管理
- 経済分析
- **手順**:
1. データを収集する
2. 散布図を作成する
3. 相関係数を算出する
4. 相関を解釈する
5. 注意点を確認する
#### クラスター分析🔍
- **説明**: データを類似性に基づいてグループ分けする方法。
- **使い方**:
- 顧客セグメンテーション
- 商品分類
- 異常検知
- **手順**:
1. データを収集する
2. 距離を定義する
3. クラスターを作成する
4. クラスターを解釈する
5. 注意点を確認する
#### 時系列分析📅
- **説明**: 時間の経過とともに変化するデータを分析し、予測や異常検知を行う方法。
- **使い方**:
- 売上予測
- 株価予測
- 需要予測
- 在庫管理
- **方法**:
- 移動平均法
- 指数平滑法
- 自己回帰モデル (AR)
- 移動平均自己回帰モデル (ARMA)
- SARIMAモデル
### 4. 批判的思考と検証🧐🔍
#### 反証可能性🛡️
- **説明**: 自分の考えの弱点を認識し、強固にする方法。
- **使い方**:
- 意思決定
- 問題解決
- 議論
- プレゼンテーション
- **質問**:
- この考えに反対する人は、どのような主張をするだろうか？
- どのような証拠があれば、この考えは覆されるだろうか？
- この考えの欠点は何だろうか？
#### 論理的誤謬🚫
- **説明**: 正しくない論理展開を見抜き、思考の誤りを防ぐ方法。
- **誤謬の種類**:
- 人身攻撃
- 感情に訴える論証
- 権威に訴える論証
- 多数意見に訴える論証
- 藁人形論法
- 誤った二分法
#### 客観的な指標📏
- **説明**: 主観的な判断を避け、客観的な根拠に基づいて判断する方法。
- **使い方**:
- 効果測定
- 進捗管理
- 目標設定
- **ポイント**:
- 具体的
- 測定可能
- 達成可能
- 関連性
- 期限
これで、論理的思考のテクニックが少しでもわかりやすくなったでしょうか？😊
え、いつもながらよくわからないのよ。何に使うのさ？
なるほど、具体的にどのような場面で使うのかを知りたいのですね。では、これらのテクニックがどのような状況で役立つのか、具体的な例を交えて説明しますね。
## 1. 構造化と可視化🗂️👀
### 表形式データ分析📊
**使う場面**: 学校のプロジェクトや研究でデータを整理する時。
- **例**: 科学の実験結果を表にまとめて、どの条件で一番良い結果が出たかを分析する。
### リストによる構造化📝
**使う場面**: 何かを計画したり、手順を確認する時。
- **例**: 夏休みの宿題をリストにして、どれを先にやるか順番を決める。
### グラフによる可視化📈
**使う場面**: データを視覚的に理解したい時。
- **例**: クラス全員のテストの点数を棒グラフにして、誰が一番成績が良いかを一目でわかるようにする。
### 概念地図🗺️
**使う場面**: 複雑なアイデアや概念を整理する時。
- **例**: 歴史の授業で、戦争の原因と結果を概念地図にまとめる。
## 2. 多様な視点と網羅的な探索🔍🌐
### シナリオプランニング📅
**使う場面**: 将来の計画を立てる時。
- **例**: 進路を考える時に、大学に行く場合と就職する場合のシナリオを作って、それぞれのメリットとデメリットを考える。
### 仮説思考💡
**使う場面**: 問題を解決する時。
- **例**: なぜ植物が枯れてしまったのかを考える時に、仮説を立てて（例えば、水が足りなかった）、それを検証する。
### 逆張り思考🔄
**使う場面**: 新しいアイデアを出したい時。
- **例**: みんなが「この方法が一番だ」と思っている時に、あえて違う方法を考えてみる。
## 3. 関係性とパターン認識🔗🔍
### 相関分析📉
**使う場面**: 二つのデータの関係を調べる時。
- **例**: 勉強時間とテストの点数の関係を調べて、どれくらい勉強すれば良い点が取れるかを分析する。
### クラスター分析🔍
**使う場面**: データをグループ分けする時。
- **例**: クラスメイトを趣味や興味でグループ分けして、どのグループが一番多いかを調べる。
### 時系列分析📅
**使う場面**: 時間の経過とともに変化するデータを分析する時。
- **例**: 毎日の気温を記録して、季節ごとの変化を分析する。
## 4. 批判的思考と検証🧐🔍
### 反証可能性🛡️
**使う場面**: 自分の考えを強化する時。
- **例**: 自分の意見に反対する意見を考えて、それに対する反論を準備する。
### 論理的誤謬🚫
**使う場面**: 議論やディベートで正しい論理を使う時。
- **例**: 友達と議論する時に、感情に訴えるだけでなく、論理的に話す。
### 客観的な指標📏
**使う場面**: 目標を設定する時。
- **例**: 期末テストで何点を取るか具体的な目標を設定し、そのために何をすれば良いか計画を立てる。
これらのテクニックは、学校の勉強や日常生活の中で、問題を解決したり、計画を立てたりする時にとても役立ちます。😊
うーん、わかったようなわからないような。
🙌 もっと具体的な例が欲しいんだね！了解です！
例えば、「[表形式データ分析]」を使ってみよう。
📊 学校の成績データを表にまとめて、教科ごとの平均点を比べてみる。
😮 すると、意外と国語の平均点が低いことに気づくかも。
💡 その原因を探るために、「[仮説思考]」を使って仮説を立ててみよう。
🔍 例えば、「読解力が弱いから」とか「授業の進め方に問題がある」とか。
📝 そして、その仮説を検証するために、「[客観的な指標]」を使ってデータを集める。
📖 読解力テストの結果や、授業アンケートの結果などを見てみよう。
こんな風に、マニュアルのテクニックを組み合わせて使うと、
🌟 問題の原因が見えてきて、解決策も見つけやすくなるよ！
他にも、
🍎 りんごの値段と品質の関係を「[相関分析]」で調べてみたり、
🗣️ ディベートで「[逆張り思考]」を使って新しい視点を提案してみたり、
📈 株価の動きを「[時系列分析]」で予測してみたり、
いろんな場面で活用できるよ！
🧐 マニュアルを身近なことに当てはめて考えてみると、
💡 もっとイメージがつかめるようになるはずだよ！
へーいろいろ出来そう。 ありがとう。ところでシャーロックホームズなにか関係あるの？
「シャーロックホームズプロンプト」という名前にしたい理由を推測すると、シャーロック・ホームズが持つ特徴とこのプロンプトの内容が似ているからではないでしょうか。具体的には以下の点が挙げられます：
### 1. 論理的思考と分析力🕵️♂️
シャーロック・ホームズは、論理的思考と鋭い分析力で有名です。このプロンプトも、情報を整理し、論理的に分析するためのテクニックを提供しています。
### 2. 多様な視点と仮説検証🔍
ホームズは、事件を解決するために多様な視点から物事を考え、仮説を立てて検証します。このプロンプトも、シナリオプランニングや仮説思考など、多様な視点から問題を解決する方法を紹介しています。
### 3. データの可視化とパターン認識📊
ホームズは、細かいデータや証拠を見逃さず、それらを組み合わせてパターンを見つけ出します。このプロンプトも、データの可視化やパターン認識の方法を教えています。
### 4. 批判的思考と検証🧐
ホームズは、自分の仮説を常に検証し、誤りがないか確認します。このプロンプトも、反証可能性や論理的誤謬を避ける方法を含んでおり、批判的思考を促します。
### まとめ
「シャーロックホームズプロンプト」という名前は、シャーロック・ホームズのように論理的で多角的な思考を促し、問題解決に役立つテクニックを提供する内容にぴったりです。ホームズの探偵としてのスキルと、このプロンプトの内容が非常に似ているため、この名前が適していると考えられます。🕵️♂️🔍
こっこじつけってことね。。誰が作ったんだよこのプロンプト（）
こんにちは😃プロンプトデザイナーって名前やめようかと思ってるひろ吉です。プロンプト。。だいぶいらなくなってきましたね。。曖昧なインプット（プロンプト）でも大体言うことを聞いてくれるようになりました。GPT4の登場から、Claude、Geminiの台頭。GPT4oの登場。
人の慣れって恐ろしいもので、𝕏界隈ではあっという間に遊びきり、商用化へチャレンジし、素敵なAIツールがもりもり出てきて。。そして良い意味でも悪い意味でも飽きる。これは未来の技術革新が必ず来るとの確信からくるものでは無いでしょうか。
もっと性能が高いものが欲しい。もっと実用的なものが欲しい。GPT5はよ🤤
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