【動画あり】GPTs学習（独習）ロードマップ：この三段階の学習でOK！
こんにちは、未来のAIコクリエイターの皆さん。
長文のプロンプトやGPTsを作るのって大変ですよね。複雑な指示をAIに正確に伝えるのは、想像以上に難しい作業です。でも、効果的なGPTsを作るためには、この壁を乗り越える必要があります。
今日は、GPTs作成のスキルを効果的に身につけるための学習ロードマップをご紹介します。
それを厳選し、三段階にまとめました。
このロードマップは、初心者から上級者まで、段階的にスキルを向上させていくための指針となるでしょう。
わからないところがあれば、関連動画の後半でも説明していますので、見て理解を深めてくださいね。
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56:51 - GPTs作成の学習ロードマップ：三段階学習の解説
全体視聴
前半は長文プロンプト・GPTsを構造的に作成することを解説しています。
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基礎：AI共創ライティングの基礎を学ぼう
まずは、そんなに難しく考えないでください。
「プロンプト」
と言っても、結局は日本語で文章を書くと言うことです。つまり、ライティングが基礎となります。
しかし、通常のライティングと違うのは、人間に対して文章を書くのではなく、AIに対して文章を書くことにあります。
その場合、AIの理解しやすい表現というのが多少あります。
どのようにすればAIに理解されやすい言葉で表現できるのでしょうか？
それは、AI自身に出力させれば、AIがわかりやすい表現となるはずです。
つまり、長文プロンプト・GPTs学習の基礎は、
「AIライティング」
にあるのです。
しかし、AIに自動的にプロンプトを生成させるだけでは、高度なプロンプトやGPTsは作成できません。やはり、そこには人間の調整が必要となります。つまり、これが
「AI共創ライティング」
になるのです。
そして、このAI共創ライティングでプロンプトエンジニアリングをしていけばよいのです。そして、更に、それを構造化して高度化していけばOKです。
その三段階をまとめると、以下となります。
ステップ1:AI共創ライティング
ステップ2:プロンプトエンジニアリング化
ステップ3:プロンプト構造化
その道筋を以下にまとめました。
このAI共創ライティングは、私の作成した無料動画でも学べますので、ご自身の必要な箇所だけご覧いただければよいと思います。
以下の再生リストに、「AIライティング」と「AI初心者用」というリストがありますので、そこからご覧ください。
ステップ1のポイント：簡潔な箇条書き
AIに効果的に情報を伝えるためには、構造化された
「簡潔な箇条書き」
が重要です。
箇条書きは、この目的に適した形式の一つです。
構造化された情報は、AIの情報処理メカニズムと親和性が高く、より正確な理解と応答を促します。
また、簡潔さを重視する理由は、AIの情報処理能力に関係しています。
AIは膨大な情報を扱える一方で、一度に処理できる情報量には制限があります。そのため、必要最小限の情報を明確に提示することが、効果的なコミュニケーションにつながります。
簡潔な箇条書きで、構造的に文章生成をAI共創ライティングで行う、これがステップ1のポイントです。
ステップ2のポイント：ライティングからプロンプトへ：AIの汎用性と個性を理解し、機能的テキストへ
GPTs開発の過程は、AI共創ライティングの基礎から始まり、プロンプトエンジニアリングの実践へと進化します。ここでは、文章スタイルと重点の置き方が大きく変わります。以下がキーポイントです：
文章スタイルの変化：
AI共創ライティング：主に散文形式で、箇条書きは補助的に使用。
プロンプトエンジニアリング：抽象的で簡潔な箇条書きが中心。散文は例示や補足に使用。
焦点の移行：
テキスト生成から機能実行へ：単なる文章作成から、具体的なタスクを遂行するプロンプトへ。
基礎から実践へ：AIの特性理解を基に、実際に動くGPTsを作る。
一般性と個性のバランス：
汎用的な表現：AIは基本的に汎用的にトレーニングされているため、一般的または普遍的な表現を用いる。
AI固有の特性理解：各AIモデル（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の個別の「癖」や「個性」を把握し、それに応じた表現を選択する。
言語選択の二面性：
a) AIの癖を考慮した言語選定
b) 普遍的で本質的な言語を用いた表現
実践的アプローチ：
作成したGPTsの機能を実際のタスクで検証する。
結果を分析し、必要に応じてプロンプトを調整する。
経験的直観の育成：
継続的な実践を通じて、効果的なプロンプト設計の感覚が養われる。
AIの反応パターンを予測し、適切なアプローチを選択できる能力が向上する。
AI共創ライティングで基礎を固めた後は、プロンプトエンジニアリングで実践的なスキルを磨きます。この過程で、汎用的な表現とAI固有の特性に応じた表現のバランスを取ることが重要になります。GPTsを作成する際は、特にChatGPTの特性を深く理解し、それに適した言語や表現を選択することが求められます。
効果的なGPTs開発の鍵は、AIの一般的な理解力を活用しつつ、特定のAIモデルの特性に合わせた調整を行うことです。これには、汎用的で普遍的な表現を基礎としながら、必要に応じてAIの「癖」を考慮した言語選択を行う能力が必要です。
この過程で重要なのは、試行錯誤を恐れないことです。うまくいかない結果も貴重な学びの機会となります。繰り返しの実践を通じて、AIを効果的に活用する能力が徐々に身についていきます。
プロンプトエンジニアリングは、本質的には「AIとの効果的なコミュニケーション術」です。AIの一般的特性と個別の特性を理解しつつ、効率的にタスクを実行させる技術を習得することで、AIという強力なツールを最大限に活用できるようになります。この skills は、様々な分野でのAI活用の可能性を大きく広げるでしょう。
※異なるAIモデル間に見られる「個性」や「癖」は、主に以下の要因によって生じます：
トレーニングデータの違い
モデルアーキテクチャの違い
ファインチューニングの方法
これらの要因により、各AIモデルは独自の傾向や特性を持つことになります。効果的なGPTs作成のためには、使用するAIモデルの特性を深く理解し、それに適したプロンプト設計を行うことが重要です。
※ちなみに、私のテストでは、ChatGPTには通らないが、Claudeには通るというプロンプトを確認しています（同一のプロンプトでのテストです）。
ステップ3のポイント：プロンプトエンジニアリングのゼロショット化
AIライティングの基礎を習得した後は、プロンプトエンジニアリングのスキルを磨くフェーズに移ります。これは、AIの応答をより精密に制御するための高度なテクニックを学ぶ段階です。
Few-shotプロンプトからZero-shotプロンプトへ
プロンプトエンジニアリングの学習は、通常、Few-shotプロンプトから始まり、最終的にはZero-shotプロンプトの作成を目指します。
Few-shotプロンプトは、複数の例示を通じてAIの理解を導く手法です。一方、Zero-shotプロンプトは、事前の例示なしに望む結果を得る高度な技術です。この進化は、より効率的で汎用性の高いプロンプト設計につながります。
このZero-shotプロンプト化をするには、前回述べたプロンプト構造をマスターすればOKです。
高度なGPTsの具体例
「AI共創ライティング」から「プロンプトエンジニアリング」へ、そしてChatGPT・GPTsにカスタマイズされた「ゼロショット・プロンプトエンジニアリング」へと言う流れを見てきました。
こうしたプロセスを経てAI共創されたGPTsを三つご紹介します。どれも、現在（2024/10/10）無料で使用できます。
①AI共創イノベーター
私の代表作であり、GPTsアプリをつくるGPTsアプリです。
プロンプト構造理論により作られており、GPTsのフレームは、これで作成します。
②AI共創ストロングベリー
o1モデルのリリース記念で作成した、複数の専門AIエージェントが自律的に設定されリサーチし、最後に統合された高度な解答を導き出すGPTsです。
③知識統合ライティング
教師データ中心でプロンプトチェーンを行い、アテンションを可視化する機能付きのライティングGPTsです。AIライティングでシードテキスト生成の練習にもなります。
未来のプロンプトマスターへ
かつて誰もがYouTubeの可能性に気づかなかった時代がありました。今、私たちは同じような変化の中にいます。あなたも未来のコンテンツクリエイターであり、問題解決者、そしてイノベーターになることができます。
YouTubeクリエイターならぬ"GPTser（ジーピーティーザー）"として、新しい分野に挑戦してみませんか。AIの特性を理解し、その力を引き出すスキルは、これからの社会で重要な役割を果たすでしょう。大切なのは、失敗を恐れず、自分の創造力を信じることです。AIは強力なツールですが、それを活かすのは私たち人間の創造性です。そして、人間とAIの共創にあります。
プロンプトマスターへの道は決して楽ではありませんが、その分だけやりがいがあります。一歩一歩が明日の世界を形作ります。その未来を考えると、少しワクワクしませんか？プロンプトの力で世界を変える準備はできていますか？あなたの創造力とAIの力が融合したときに生まれる未来を想像すると、楽しみですね。
プロンプトマスターとしてのこれからに、幸運と創造性が溢れますように。未来は、あなたの取り組みを待っています。
それでは、また！
【プロフィール】
ワンダー・佐藤源彦（さとう もとひこ）
医療系の研究所、心理学の研究所の勤務を経て独立し、AI・心身に関する研究をしている。
主著『東洋医学と潜在運動系』、2年間専門誌に連載、など執筆業を行いつつAI共創ライティングを開発中。
心理学・カウンセリング・コーチングをAIに技術転用し、AI共創学を開発している。