【AIスキル診断】ChatGPTにベートーベンのアスキーアートを作ってもらう、できますか？

2024年9月にバズった、このツイートをご存知でしょうか？

ChatGPTってアスキーアート作ってくれたりするのかなって思って頼んでみたら、めちゃくちゃ適当なの作られて笑った pic.twitter.com/5DOaO9Wwkj

— あおさぎ (@aosagix) September 23, 2024

ChatGPTが自信満々に作成した「ベートーベン」のアスキーアートが、全くベートベンに見えないことで話題になりました。

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プロンプトテクニックがあれば、ベートーベンのアスキーアートは作れる！

以下は、私がChatGPTに作ってもらった「ベートーベンのアスキーアート」です。（*見やすさの都合でVSCodeで表示しています）

かなりそれっぽい

いかがでしょうか？

とはいえ、ベートーベンのアスキーアートを生成するのは非常に難しいんです。その理由は3つあります。

1. アスキーアートは画像生成よりも難しい❗️
   アスキーアートは限られた文字と記号だけで表現します。画像生成機能ならピクセル単位で色や影を扱えますが、アスキーアートでは、ベートーベンの複雑な表情や特徴を細かく再現するのが難しいのです。

2. プロンプト設計が困難🤨
   ChatGPTや他のAIにアスキーアートを生成させる場合、プロンプトが重要な役割を果たします。しかし、「ベートーベンの」といった指示があっても、それがどのように再現されるかはAIの解釈に依存するため、思った通りの結果を得るのが困難です。

3. 学習データにアスキーアートがほとんど存在しない📚
   ChatGPTは世界中のテキストデータを元に学習していますが、アスキーアートのデータは少なく、ましてや「ベートーベンのアスキーアート」のパターンは学んでいません。そのため、指示通りのアスキーアートを出すのは難しいのです。

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自称 『プロンプトエンジニア』 に、ベートーベンのアスキーアートを作ることはできるのか？

答えは No です。難しいと思います。
普段から企業向けのセミナーや研修、Twitter、YouTubeにあふれる「プロンプトエンジニア」の情報を参考として収集していますが、

「プロンプトエンジニアリング」と呼べるような内容を扱っているものは、本当にごく少数であり、ほとんどが既存情報の焼き増しです。

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【課題】ChatGPTだけを使って、ベートーベンのアスキーアートを作成してください。学習データは、ChatGPT自身が生成したものに限ります。

自称プロンプトエンジニアの皆さん、これできますか？

「プロンプトエンジニア」にならなくても、「プロンプトテクニック」は身につけられる💪

自称、ではないプロンプトエンジニアになるためには、機械学習やニューラルネットワークへの専門的な知識と技術が必要です。

ですが、ChatGPTやFeloといった、便利なAIサービスを使いこなす「プロンプトテクニック」は、簡単なコツをつかめば誰でも身につけることができます。100, 200のプロンプト集の暗記や、辛い勉強は必要ありません。

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💡「ベートーベンのアスキーアート」をChatGPTに作ってもらうために考えるべきポイント

1. アスキーアートは画像生成よりも難しい❗️
   → ChatGPTに「アスキーアート」という表現手法をまず定義させ、フレームワークを理解させる

2. プロンプト設計が困難🤨
   → 「ベートーベンのアスキーアート」を出力する方法を、ステップバイステップで、具体的なアクションアイテムに落とし込む

3. 学習データにアスキーアートがほとんど存在しない📚
   → 学習データを補完する。またはリサーチによりアスキーアートの特徴を理解させ、自律的に生成できるようにする

実際に使ったプロンプトと、思考プロセスの紹介

ここからはコピペするだけで再現できるプロンプトと、そのプロンプトに行き着いた思考プロセスを紹介していきます。
実際に企業向け研修で提供しているノウハウなので、有料での公開になりますが、Xリポストで無料です。😎

このNoteをきっかけに、不当な有料情報や悪質なAIスクールが少しでも減少することを願っています。

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■普通にやっても、ベートーベンのアスキーアートは作れない！

最初に、よくある失敗例を紹介します。
下記の方法では、ベートーベンのアスキーアートを作成することはできません。

・ベートーベンの肖像画をベースに作成させる
・作成されたアスキーアートに、追加の改善案を与える
・アスキーアートの作り方（マニュアル）を細かく教える

では、どうすればいいのでしょうか？

通常の指示ではどうにもならない。😢

プロンプトテクニックその1: 『徹底的に文脈化する』

生成AIから十分な成果を引き出せない原因のほとんどは、「人間にしか伝わらない表現」でプロンプトを作成していることです。つまりプロンプトをAIがどのように理解しているのか、という双方向的なコミュニケーションが欠如していることが問題です。