対話型AIと「つぶやき」が切り拓く創造の地平―非構造化データを活かすプロンプトエンジニアリング
従来のデータ活用とは異なる「データ」の可能性
従来のデータ活用においては、データは以下の3つの特徴を有していました。
数値やリストなどの構造化データが主流
分析や予測の対象であり、それ自体に価値はない
データの質が重要
従来のデータ活用における「データ」は、分析や予測の対象であり、それ自体に価値はありませんでした。そのため、データの質が重要であり、不正確なデータや偏ったデータは、分析や予測の精度を下げてしまう可能性があります。
したがって、つぶやきのような非構造化データは、従来のデータ活用においては扱いにくいものでした。
しかし、対話型AIにおいては、つぶやきのようなデータもAIの学習に役立つ可能性があります。
例えば、New Chatとして最初に発せられるプロンプトが、あいまいで不正確な言葉のつらなりであったとしても、その「つぶやき」から得られるユーザーの興味や関心は、有益なアイデアを生成するための手がかりとしてAIによって活用されます。
あいまいで不正確なものであっても、その言葉のつらなりに対して、対話型生成AIはさまざまな反応を返し、プロンプトを発した人間の思考を刺激し、対話を促します。
対話型AIとのデータの相互作用が変える学びと創造性
つぶやきのような非構造化データは、私たちの思考や感情を直接的に表すものです。これらのデータがAIの学習に活用されることで、AIは私たちの思考や感情をより深く理解できるようになるでしょう。
これは、私たちの学びや創造性を大きく変革する可能性を秘めています。例えば、AIが私たちの思考や感情を理解することで、私たちの学びのニーズをより正確に把握し、より効果的な学習方法を提供するようになるでしょう。また、AIが私たちの思考や感情を理解することで、私たちの創造性を刺激し、新しいアイデアや発想を生み出すようになるでしょう。
コードインタープリターに統計的に処理できる詳細なデータを与えることから始まるChatがあってもいいわけですが、われわれが発する粗雑なプロンプトから始まるChatにも存在価値があります。
不完全であいまいなプロンプトも、発せられた瞬間から「データ」になり得ます。つぶやきのような非構造化データも、AIの学習や成長に直接的に役立つという発想は、きわめてエキサイティングな地平を切り拓きます。
この発想は、データという概念に新たな次元を与え、私たちの学びや創造性を大きく変革する可能性を秘めています。
・従来のデータ活用とは異なる対話型AIにおける「データ」の可能性を示す。
・つぶやきのような非構造化データが、AIの学習や成長にどのように役立つかを示す。
・対話型AIとのデータの相互作用が、私たちの学びや創造性をどのように変革する可能性があるかを示す。
注記
この随想は、ChatGPTとの共創によって作成された記事の一部をプロンプト（データ）としてBard に提示することで作成されました。
作成のプロセスについては、こちらをごらんください。