AI共創NEO式プロンプトエンジニアリング：AIと人間の新たな地平を目指して
今まで、プロンプト制限学習モデルや仮想空間プロンプトなどの本論独自のプロンプトエンジニアリングを私の屋号のMBBS式と呼んで来ましたが、「AI共創NEO式」略して「共創NEO式」としたいと思います。
理由ですが、私や私の屋号を宣伝したいわけではなく、AIと人間が共創し、新しい概念やコンテンツを創出したい、そのような思いで名称を変更することとしました。これは私のコンセプト経営に基づくものです。
そして、その新名称ですが、ChatGPT（軍師アプリ）と共創して決めたのが「共創NEO式」と言うものです。
⬇️PDFからもご覧頂けます
AI共創アプリ
共創NEO式で自動生成できるアプリを開発しましたので、よかったらご利用ください。
【アプリ】
【説明】
今回は概念的なことばかりですが、これは私の記録として書こうと思います。また、私のコンテンツをご利用頂く方のための概念的な助けになると思います。
また、経営戦略のための軍師アプリ『ストラテジック・ビジョンアシスト』も使用していますので、その情報生成力もご覧ください。もちろん、これも『AI共創イノベーター』で生成したアプリです。
AI共創とは
AI共創は、AIと人間が共創すると言う概念です。これもChatGPTとの共創でそう名付けました。
情報生成の歴史としては、私が「学習モデル（プロンプト制限学習モデル）」の方法を共創した時に、ChatGPTは以下のように、自身の学習モデルの名称を変化させていきました。
1.自己学習（セルフラーニング）
2.創発学習（エマージェンスラーニング）
3.共創学習（コ・クリエイションラーニング）
ChatGPTが言うには、自己学習は、人間の与えられた情報を自律的に生成していくもので、自律学習とも言っています。また、既存の概念にある「教師なし学習」でもあると述べていました。
この人間の与えた情報と更にChatGPTのトレーニングデータとを合わせて発展させていくのが創発学習である、とChatGPTは言っていました。創発学習は、AIの自律学習がやや強いとも言っています。
最後に出てきたのが共創学習です。これは人間の与える情報とAIのデータとを創発学習させつつ、再び人間の情報を入れて創造を継続させていく学習です。また、初期設計としては人間のコンセプトからコンテンツコンセプトを設定した上での学習が、共創学習となります。
以下が、AI共創の定義です。
AI時代の問題を見越して
多くの人がAIを使いこなし、AIの情報を参考にするようなAI時代になると、様々な問題が起こって来ると思います。その一つが情報の劣化です。人間のコンセプトを欠いた情報生成は、汎用的な情報生成になるため、類似の情報が多くなり、情報劣化が生じる、と言うものです。
そこで、共創NEO式としては、人間のコンセプトとAIのデータと共創し、新概念・新コンテンツを創出することで、情報進化を促進すると言うものです。これが私が心から望むことなので、「AI共創イノベーション」と言うコンレプトでこれまで来ました。それを今回、改めて類似的に言語化したのが「共創NEO式」です。
共創NEO式と言う概念
共創NEO式とは、人間とAIが共創し、新たなものを創出することを言います。この「NEO」についてChatGPTの軍師アプリに相談したところ、ChatGPTは以下の略語であるとします。
AI共創による新概念の創出
ここからがAI共創（コクリエイション）の始まりです。
つまり、AIの出した回答をそのまま採用するのではなく、人間との共創を行うのです。
「オリジナリティ」「独自性」は、SEO対策でも重要なファクターです。AI共創で生成されるテキストやコンテンツは、ここを目指すことでAIに同意です。
また、オリジナリティ・独創性を発揮するためには、「育成（ナーチャリング）」が必要です。即ち、人間が入力するデータ（教師データ）こそ、育成・ナーチャリングに相当します。ここも同意です。
この育成と進化はよく似た概念なので、ひとまとめでよいと考えます。つまり、教師データを深掘りする、深化（進化）させる感じです。
それよりもオリジナリティを発揮するには、様々なものを組みわせる必要があります。そこで、複雑系の概念「創発（エマージェンス）」を用いることとします。
創発（emergence）とは、複数の要素が相互に影響し合うことで、個々の性質や行動からは予測できない新たな特性やパターンが全体として生まれる現象を指します。その結果として、予想外のオリジナリティが生まれるというものです。これをAI共創NEO式としたいと思います。
AI共創NEO式の定義
以下、AI共創で行なった「AI共創NEO式」の最終的な定義です。
「AI共創NEO式」は、AIと人間が協力して新しい価値を創造するためのフレームワークです。この方法論は、AIをただの道具としてではなく、創造的なパートナーとして活用することに焦点を当てています。このアプローチは、特に次の3つの概念に基づいています：
Nurturing（ナーチャリング/育成）
AIと人間が相互理解を深め、AIがユーザーの意図を的確に把握できるよう育成する段階です。ここでは、プロンプトやフィードバックを通じてAIの能力を発展させ、より適切な応答や解決策を提供できるようにします。AIとの対話が重要な役割を果たします。
Emergence（エマージェンス/創発）
創発とは、AIと人間が協力することによって、新たなアイデアや価値が予期せず自然に生まれる現象です。このプロセスでは、AIが単なる決められたタスクをこなすのではなく、クリエイティブな洞察やソリューションを提供します。AIの応答は、固定されたものではなく、ユーザーとの対話を通じて進化し、新しい価値が創発されます。
Originality（オリジナリティ/独創性）
AIと人間の共創から生まれる成果が、他にない独自性を持つことを意味します。この独創性は、AIと人間の協働がもたらすもので、個別の発想やソリューションが生まれます。人間の創造力や直感を活かしつつ、AIの能力を最大限に引き出すことで、新たなアイデアが形成されることを重視しています。
この「AI共創NEO式」では、AIが単なる作業効率化のツールではなく、人間と共に創造的なプロセスを担い、新しい価値やコンセプトを生み出す役割を果たします。AIと人間が互いに補完し合い、新たな知見やコンテンツ、イノベーションが生まれることを目指しています。
AI共創NEO式の例
例えば、AI共創イノベーションのGPTsの生成方法ですが、10段のプロンプト構造を重ね合わせ、独自のアプリケーションを創出します。
これによって生成されたGPTsが以下の三つです。
①AI共創イノベーター
②AI共創ストロングベリー
③知識統合ライティング
まずは、『AI共創イノベーター』からAI共創NEO式を体験してみてください。
ということで、また。
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