チェーンプロンプトとは
チェーンプロンプトというのは、ブログの執筆やSNSの投稿作成、ランディングページ（LP）の作成、さらには毎日の献立を考えるといったプロジェクトを、いくつかのステップに分けて、それぞれの段階でAIに違う指示を出していく方法です。
普段、こういったプロジェクトを進めるとき
私たちはAIに一つ一つプロンプトを手動で与えて
必要な情報を得たりアイデアを集めたりしますよね。
チェーンプロンプトを使えば、もっとスムーズに進められます！
どういうことかというと
まずプロジェクトをステップごとに分解し
それぞれに対応するプロンプトを事前に用意しておきます。
AIはそのプロンプトに従って順番にタスクをこなし、最後には全てのステップの結果を組み合わせて一つの作品を仕上げてくれます。
例えば、ブログを書くときに、テーマ決めから見出しの作成、本文の執筆まで、すべてをチェーンプロンプトで進めることができます。
今まで手動で行っていた作業が自動化され、プロジェクト全体が整理されて、効率的に進められるようになります。
AIが順次タスクを処理してくれるので、ブログの執筆やSNS投稿の作成といった複雑なプロジェクトでも、スムーズに進行します。
作業時間を大幅に効率化できて、他の重要なビジネス活動にも集中できるようになりそうですね！
基本的な手順
タスクの分解: まずは、複雑なタスクをシンプルで順番に進められるように小さなステップに分けます。
構造化: XMLタグなどを使って、各ステップの結果を次のステップにスムーズに引き渡せるように整理します。
単一目標の設定: それぞれのサブタスクには、明確で単純な目的を設定します。
反復と改良: AIのパフォーマンスを確認しながら、必要に応じてサブタスクを改善していきます。
チェーンプロンプトの具体的な使い方
1.コンテンツ作成パイプライン
リサーチ → 2. アウトライン → 3. ドラフト → 4. 編集 → 5. フォーマット
メールレビューと改善
プロンプト1: メールのトーンや明確さ、プロフェッショナリズムについてフィードバックを提供してください。
プロンプト2: そのフィードバックを元に、改善版のメールを作成してください。
効果的な使用のコツ
シンプルで明確な指示: 各サブタスクには明確な目的と簡単な指示を与えましょう。
XMLタグの活用: 入力と出力をXMLタグで囲むことで、データを整理してやり取りがスムーズになります。
段階的な改善: チェーンプロンプトを使って、少しずつ結果を改良していきます。
デバッグ: 問題が発生した場合は、特定のステップを切り離して単独で調整します。
このように、チェーンプロンプトを使うことで、AIの能力を最大限に引き出し、複雑なタスクも効率よく進められます。
チェーンプロンプトの直列実行と並列実行
チェーンプロンプトを使うときには、「直列実行」と「並列実行」の2つの方法があります。
どちらの方法が良いかは、タスクの内容や状況によって変わります。
直列実行とは
直列実行は、複数のプロンプトを順番に実行していく方法です。1つのステップの結果が次のステップの入力になるため、順番に処理が進みます。
特徴:
各ステップでの結果を次のステップで活用できる
作業の流れが明確で、追跡しやすい
各ステップをしっかりコントロールできる
メリット:
複雑な推論や段階的な処理に適している
エラーが出た場合、どこで問題が起きたかがわかりやすい
データの一貫性を保ちやすい
デメリット:
全体の処理時間が長くなることがある
1つのステップでのエラーが次のステップに影響を与える可能性がある
並列実行とは
並列実行は、複数のプロンプトを同時に実行する方法です。各プロンプトは独立して動作し、最終的に結果を統合します。
特徴:
複数のタスクを同時に進められる
各プロンプトが独立して処理される
メリット:
処理時間を短縮できる
リソースを効率的に使える
独立したタスクの同時進行に適している
デメリット:
プロンプト間の依存関係があると管理が複雑になる
結果の統合に手間がかかることがある
使い分けのガイドライン(実行方法選択に与える要因)
タスクの依存関係: タスク同士が密接に関連している場合は直列実行、そうでなければ並列実行が適しています。
処理時間: 早く結果を得たい場合は並列実行、精度が大切な場合は直列実行が向いています。
複雑性: 複雑なタスクは直列実行、シンプルなものは並列実行が効果的です。
リソース効率: 並列実行はリソースを効率よく使えますが、管理が少し複雑になります。
エラー処理: エラーの影響を抑えたい場合は並列実行、各ステップを細かくコントロールしたい場合は直列実行が適しています。
チェーンプロンプトを使った適用例
文書要約と分析（直列実行）
ステップ1: 文書の要約を行います。
ステップ2: 要約に基づいて分析を行います。
ステップ3: 分析結果をフォーマットします。
複数の質問への同時回答（並列実行）
複数のトピックに関する質問を同時に処理します。
データ処理パイプライン（直列実行）
ステップ1: データをクレンジングします。
ステップ2: データを変換します。
ステップ3: データを分析します。
チェーンプロンプトの直列実行と並列実行をうまく使い分けると、それぞれのタスクにぴったり合った方法で効率的に進めることができるんです。
タスクがどのくらい複雑か、またはどの順番で処理するべきかを考えて、最適な実行方法を選ぶことが大切ですね。
「チェーンプロンプト」って、実はそんなに難しくないんです。
簡単に言うと、
AIにタスクをいくつかのステップに分けてお願いする仕組みのこと。
手作業で一つずつ指示を出す代わりに、AIが自動的に流れを管理してくれるイメージです。
これができると、面倒な作業がぐっと楽になるんですよ。
例）ブログを書く手順
トピックの選定
まず、AIにどんなテーマや話題がいいかを考えてもらいます。見出しの作成
次に、そのテーマに基づいて、AIに見出しやサブタイトルを提案してもらいます。各セクションの執筆
AIに作成してもらった見出しをもとに、各セクションの本文を書いてもらいます。内容の校正・編集
最後に、AIから文章の校正や改善のアドバイスを受けて、文章を仕上げます。
これまでは、1つずつ手動で「トピック選定→見出し作成→本文執筆」という風にAIに指示を出していたかもしれませんが、チェーンプロンプトを使うと、その手順をあらかじめ設定しておけるので、AIが次々に自動で処理してくれるようになります。
途中でAIが出した結果を確認して、次のステップに反映させることも簡単にできます。
まとめ
チェーンプロンプトとは、一連のタスクをフレームワーク化して自動化する方法です。
直列実行や並列実行という方法を使って、タスクを順番に処理するか、同時に処理するかを選べます。
例えば、ブログを書く際のステップ（テーマ選定、見出し作成、本文執筆など）をあらかじめテンプレートとして設定しておけば、AIが自動的に次の作業を進めてくれます。
この方法を使えば、作業がもっとスムーズになり、効率的に進められるはずです！
実は…この記事は、AIを活用して作成しました！
この記事は、ChatGPTでプロンプトを作成し、Perplexity Proを使って質問し、さらにNapkin AIで図解を作り、その図解をCanvaに取り込んでカスタマイズしました。このように、AIを活用することで、効率的に記事を書くだけでなく、視覚的なコンテンツも簡単に作成できます。これらのツールを組み合わせることで、複雑なタスクもシンプルに解決できるのです。
そして、オリジナル図解に出来る方法は画像生成AIでイラストを加えるだけでも、全然違いますよね！
DALL-Eを使えば簡単に上のようなイラストも作成できますよ。
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