ChatGPT：ケインズ経済学を語らせる②＜MindMap化＞_2305
overview
以下の投稿では、ChatGPTに対して、Wikipediaの目次の情報を与えることで、ケインズ経済学を語ってもらった。今度は、ChatGPT自身に、論点を整理させ、語ってもらう。
上記の投稿では、質問者が想定する「目次」（Static Structures）を与えることで、「百科事典的知識」（認知言語学的にいうと、encyclopedic meaning）を、想定する内容で、文章を作成することが可能であると考えた。
上記の投稿では、Wikipediaを見て、目次を作成したが、本投稿では、ChatGPTにまず、「論述ポイント(Viewpoint)」を提示してもらい、そのViewpointをベースに、質問者が、再度、ChatGPTにQueryを投げることで、論述がどう変わるかを、考えてみる。
本投稿では、ChatGPTに作ってもらった「論述ポイント」を、Markdown形式で作成し、MindMap形式で表示するまでを検証した。
orientation
以下の記事を参考にした。
Prompt strategies for better output
1. Define ChatGPT's role ：ChatGPTの役割 role を定義する
2. Define target group and communication channel：ChatGPTの回答がターゲットとする対象とその公開チャネルを定義する
3. Chained prompting：Queryを、順番に関連付ける
4. Modify output：Outcomeを公開Channelごとに修正する
5. Format output：Outcomeの出力形式を指定する
6. Generate prompt instructions：ChatGPTにQueryを生成させる
7. Visualize Mindmaps：ChatGPTのOutcomeでMindMapを描く
8. Give a sample answer：ChatGPTにOutcomeの出力例を与える
9. Prompt self-criticism：ChatGPTのOutcomeを、ChatGPTに推敲させる
10. Use strong verbs：ChatGPTには、肯定的で、強く意味合いの分かりやすい動詞を使う（動作そのものをそのまま表現する単語）
以下、今回のChatGPTに語らせるためにとった戦略ポイントを記述する。
ChatGPTに、明示的な役割 Role を与える。
ChatGPTの回答 Response を、誰を対象にした記事、Outputなのかを提示する。
ChatGPTに、出力形式として、Markdown形式で出力させる。（そのMarkdown 形式を、Mindmapで、別途取込み表示させる）
Query Structure
Mind map toolは、XMindツールでの加工を想定する。
Role、Subject、Keywords を、埋め込み式で分けて提示する。
Q: 経済学の教師の役割で、「ケインズ経済学」のポイントを抽出してください。
XMind Toolを利用して、<subject> について、Mindmapを作りたいです。
XMindと互換性のあるMarkdown形式のTextを出力ください。
出力情報では、あなたは <role>として、生徒に端的に説明するための情報を選んでください。
トピックは10以上で、キーワードは、keywordsの内容を加味ください。
### subject
ケインズ経済学
### role
経済学の教師
### keywords
- 需要不足
- 貯蓄過剰
- 財政支出
- 失業対策
ChatGPT Answer
以下は、XMindと互換性のあるMarkdown形式のテキストで作成されたケインズ経済学に関するMindmapです。
# ケインズ経済学
## 需要不足
- 景気低迷
- 供給過剰
- 消費不足
- 投資減少
## 貯蓄過剰
- 支出不足
- 金融機関への預金増加
- 投資減少の要因
- 経済活動の停滞
## 財政支出
- 政府の支出拡大
- 公共事業の推進
- 需要の喚起
- 経済刺激策
## 失業対策
- 失業率の上昇
- 雇用の減少
- 政府の雇用創出策
- 公共部門の雇用拡大
- 経済活性化のための政策
## ケインズ経済学の特徴
- 労働者中心の視点
- 有効需要の重要性
- 政府の役割強調
- 経済の自己調整力に疑問
- 経済政策の重要性
以上が、ケインズ経済学に関するMindmapのXMind互換のMarkdown形式のテキストです。
mindmap
Markdown - Mindmap 変換表示
Conclusion
本投稿では、ChatGPTに、「ケインズ経済学」を語らせる上でのベースとなるキーワードを明示してもらい、それをMindMapとして表示させてみた。
うまく、Markdownコードにならない場合は、Regenerate（再生成）することで、Markdownコードにすることができた。（その際は、作成された「目次」も変わってしまう・・・）
次回は、提供されたMindmapをベースに、XMind（Mindmapツール）で加工して、それをもとに、再度、ChatGPTに文章を作成させてみる。
このような操作を行うことで、こちらの意図する文章を作成させることが、この試みの主眼である。
Discussion
参照したサイトでは、Markdownを、Mermaid形式で出力する例があったので、以下、試してみる。
Question for Mermaid 形式
Mindmap Toolを利用して、<subject> について、Mindmapを作りたいです。
<Mermaid Mind Map>形式のTextを出力ください。
出力情報では、あなたは <role>として、生徒に端的に説明するための情報を選んでください。<topic>は6個以上で、<subtopic>は、keywordsの内容を加味して5個以上、抽出してください。
### subject
ケインズ経済学
### role
経済学の教師
### keywords
- 需要不足
- 貯蓄過剰
- 財政支出
- 失業対策
### Mermaid Mind Map
Example
```
mindmap
root((<subject> - <role>))
<topic>
<subtopic>
::icon(fa-sun) Indoor
::icon(fa fa-home)
Guest List
Family
::icon(fa fa-users)
Friends
::icon(fa-user-friends)
```
ChatGTP Answer
以下は、ケインズ経済学に関するMindmapのMermaid形式のTextです。
mindmap
root((ケインズ経済学 - 経済学の教師))
需要不足
政府支出の重要性
::icon(fa-balance-scale)
消費の喚起
::icon(fa fa-money-bill-wave)
投資の奨励
::icon(fa-chart-line)
金融政策
::icon(fa fa-chart-bar)
貯蓄過剰
貯蓄と投資の関係
::icon(fa fa-exchange-alt)
低金利政策
::icon(fa fa-money-check)
政府債務の影響
::icon(fa fa-file-invoice-dollar)
貯蓄率の変動要因
::icon(fa fa-percent)
財政支出
効果的な財政政策
::icon(fa fa-cogs)
インフラ投資
::icon(fa-industry)
公共事業
::icon(fa fa-road)
教育・医療支出
::icon(fa fa-hospital)
失業対策
失業率の影響
::icon(fa fa-line-chart)
雇用保険制度
::icon(fa fa-umbrella)
公共雇用
::icon(fa fa-briefcase)
労働市場の柔軟性
::icon(fa fa-users)
経済成長
マクロ経済政策の役割
::icon(fa fa-chart-area)
所得再分配の重要性
::icon(fa fa-balance-scale-left)
社会的不平等の是正
::icon(fa fa-balance-scale-right)
経済のサイクル
::icon(fa fa-cog)Mermaid Mind Map
以上
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