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生成AI活用ガイド：プロンプト・デザインはもう不要!?最近話題の生成AIとつきあうコツとは?

グラレコのカエルン #グラファイア・メソッド #グラレコ道場

ChatGPTを使って何かをさせる時。プロンプト・エンジニアリング（デザイン）が必要。面倒くさい。そう思っていませんか。

この記事では最近話題の生成AIの使いこなす上での新しいヒントを提示したいと思います。

1. はじめに

生成AIは近年目覚ましい進化を遂げており、私たちの生活や仕事に大きな変化をもたらしています。それと同時に、生成AIを効果的に活用するための「プロンプト・デザイン」の重要性も増しています。

しかし、最新のAI技術、とくに高性能な大規模言語モデル（LLM）の登場により、従来のプロンプト・デザインは不要になるのでしょうか？

この記事では、生成AIにおけるプロンプト・デザインの役割と、高性能AIを活用した自然言語指示の可能性について解説します。特殊なプロンプト・ワードと自然言語指示のメリット・デメリットを比較検討し、AI技術の進化に伴うプロンプト・デザインの未来を探ります。

さあ、あなたもこの記事を通して、生成AIを使いこなすためのヒントを手に入れましょう！

2. 生成AIとプロンプト・ワードの関係性

生成AIは、私たちが入力したテキストを元に、文章や画像、音楽などを生成する技術です。その出力内容は、私たちが与える指示（プロンプト）によって大きく左右されます。

実は、生成AIの種類やモデルによっては、特定のキーワード（プロンプト・ワード）が特別な意味を持ち、AIの挙動に影響を与える場合があります。これらのプロンプト・ワードを理解し、適切に使うことで、より効果的に生成AIを制御し、望ましいアウトプットを得ることが可能になります。

3. プロンプト・ワードの具体例と効果

なお、以下のプロンプトワードは、各生成AIサービスによっては認識しない／もしくは他とはことなる振る舞いを起こす可能性があります。その点については考慮してください。

3.1. 対話参加者 (メタ認知：役割分担)

  • Human / User / H

    • 効果: ユーザーの発言を明示的に示す

    • 説明: AIとの対話において、ユーザーの発言であることを示すために使用します。

    • 使用例: `H: 日本の首都はどこですか？`

  • Assistant / AI / A / Bot

    • 効果: AIの応答を明示的に示す

    • 説明: AIとの対話において、AIの応答であることを示すために使用します。

    • 使用例: `A: 日本の首都は東京です。`

  • System

    • 効果: AIの全体的な役割や設定を指示する

    • 説明: AIのペルソナや行動指針などを設定するために使用します。

    • 使用例: `System: あなたは日本史に詳しい歴史学者です。`

3.2. 指示・タスク・目標 (メタ認知：行動指針)

  • Instructions / Task / Objective / Goal

    • 効果: AIに実行させるタスクや目標を指定する

    • 説明: AIに具体的な指示やタスクを与えるために使用します。

    • 使用例: `Instructions: 日本の歴史について、100語以内で要約してください。`

  • Constraints / Rules

    • 効果: AIの出力に制約条件を設定する

    • 説明: 出力形式、長さ、内容などに制約を設けるために使用します。

    • 使用例: `Constraints: 句読点を使用せず、箇条書きで回答してください。`

3.3. コンテキスト・背景情報 (メタ認知：状況把握)

  • Context / Background / Scenario / Situation

    • 効果: AIに特定の状況や背景情報を提供する

    • 説明: AIがタスクを適切に実行するために必要な情報を提供します。

    • 使用例: `Context: あなたは江戸時代の旅行者です。`

3.4. 出力形式・構造 (メタ認知：出力制御)

  • Format / Output / Response

    • 効果: 出力形式を指定する

    • 説明: JSON、XML、表形式など、特定の形式での出力を要求します。

    • 使用例: `Format: 回答をJSON形式で出力してください。`

  • Reasoning / Step-by-step / Thought process / Chain of thought

    • 効果: AIに思考過程の出力指示をする

    • 説明: AIに段階的な思考過程や根拠を説明させるために使用します。

    • 使用例: `Reasoning: 問題解決の手順を説明しながら回答してください。`

3.5. 例示・学習 (メタ認知：学習促進)

  • Example / Sample / Demonstration

    • 効果: Few-shot learningのための例示を提供する

    • 説明: 少数の例を提示することで、AIに特定のタスクの学習を促します。

3.6. メタ指示 (メタ認知：補足情報)

  • Note / Important / Remember / Attention

    • 効果: AIに特定の点に注意を払わせる

    • 説明: 特定の情報に注意を向けさせたり、重要な情報を強調するために使用します。

    • 使用例: `Important: 回答は必ず敬語で記述してください。`

3.7. 入力の性質 (メタ認知：入力識別)

  • Input / Question / Query / Problem

    • 効果: 入力の種類や性質を明確に示す

    • 説明: AIに入力内容の性質を理解させるために使用します。

    • 使用例: `Question: あなたの名前は何ですか？`

3.8. AIの役割・特性 (メタ認知：ペルソナ設定)

  • Persona / Role / Character / Expertise

    • 効果: AIに特定の役割や性格を付与する

    • 説明: 特定の専門家やキャラクターになりきって応答させるために使用します。

    • 使用例: `Persona: あなたは優秀なシェフです。`

3.9. 思考の明示的な指示 (メタ認知：思考誘導)

  • Let's think step by step / Think through this carefully / Let's work this out in a structured way

    • 効果: AIに推論プロセスを明示的に示すように促す

    • 説明: より論理的な思考を促し、複雑な問題解決を支援するために使用します。

    • 使用例: `Let's think step by step: この数学の問題を解く手順を説明してください。`

3.10. 出力の根拠 (メタ認知：説明責任)

  • Provide the evidence for your answer / Explain your reasoning / Justify your conclusion

    • 効果: AIに回答の根拠や理由を説明するように求める

    • 説明: AIの回答の信頼性を高めるために、根拠や理由を明確にするように促します。

    • 使用例: `Explain your reasoning: なぜその結論に至ったのか、具体的な根拠を示してください。`

3.11. 創造性の促進 (メタ認知：発想支援)

  • Be creative / Think outside the box / Come up with novel ideas

    • 効果: AIにより創造的な発想やアイデアを求める

    • 説明: 新しい視点や独創的なアイデアを生成するように促します。

    • 使用例: `Be creative: この製品の新しいマーケティング戦略を提案してください。`

3.12. 役割の強調 (メタ認知：役割演技)

  • As an expert in [分野名] / Imagine you are a [職業名] / Pretend to be [キャラクター名]

    • 効果: AIに特定の役割や視点に立って応答するように指示する

    • 説明: 特定の専門家やキャラクターの視点から回答を得るために使用します。

    • 使用例: `As an expert in marketing: 効果的なマーケティング戦略について説明してください。`

3.13. 特定の情報の要求 (メタ認知：情報焦点)

  • Focus on [キーワード] / Pay attention to [情報] / Don't ignore [要素]

    • 効果: AIに特定の情報に注意を向けさせる

    • 説明: 特定の情報に焦点を当てて、より的確な回答を得るために使用します。

    • 使用例: `Focus on the historical background: 日本の文化について説明する際に、歴史的背景を重視してください。`

3.14. 否定的な制約 (メタ認知：制限事項)

  • Avoid using [単語] / Don't mention [情報] / Exclude [要素]

    • 効果: AIに特定の単語や情報を使用しないように指示する

    • 説明: 特定の単語や情報を含めないようにすることで、出力内容を制限します。

    • 使用例: `Avoid using jargon: 専門用語を使わずに説明してください。`

3.15. その他 (メタ認知：応用)

  • 特定のプログラミング言語のコードブロック (例: ```python ...```)

    • 効果: コード生成やコード理解タスクに利用する

    • 説明: 特定のプログラミング言語でコードを記述するように指示します。

  • 特殊記号 (例: `###`, `---`, `***`)

    • 効果: セクションの区切りや情報の強調に利用する

    • 説明: テキストの構造化や視覚的な強調のために使用します。

4. 高性能AIによる自然言語指示の可能性

近年、GPT-4、PaLM、Claudeなどの高性能な大規模言語モデル（LLM）が登場し、注目を集めています。これらのAIは、従来のモデルに比べて、高い推論能力と自然言語理解能力を備えています。

そのため、従来のように特殊なプロンプト・ワードを組み合わせなくても、自然言語で記述した指示である程度AIを制御できる可能性があります。

たとえば、以前は以下のようなプロンプトを使って、AIに「日本の首都」を質問していました。

Input: 日本の首都は？

しかし、高性能なLLMでは、以下のような自然言語の質問でも、同じように回答を得ることができます。

日本の首都について教えてください。

さらに、以下のように、より複雑な質問をすることも可能です。

東京が日本の首都になったのはいつですか？その理由も教えてください。

このように、高性能なLLMは、自然言語で記述された指示を理解し、適切な回答を生成できます。

プロンプト・ワードにこだわらない方法もあります

ただし、自然言語指示にも限界はあります。AIが人間の意図を完全に理解できるわけではなく、曖昧な表現や複雑な指示は正しく解釈できない場合があります。

5. プロンプト・デザインと自然言語指示の使い分け

プロンプト・ワードを用いた指示と自然言語を用いた指示は、それぞれにメリットとデメリットがあります。

  • プロンプト・ワード: AIの挙動を細かく制御できる一方、特殊な知識が必要

  • 自然言語指示: より直感的で使いやすい一方、AIの解釈に依存する部分が大きい

そのため、タスクの複雑さ、ユーザーのスキルレベル、システム処理コストなどを考慮して、最適な方法を選択する必要があります。

6. プロンプト・デザインの今後

AI技術は常に進化しており、それに伴いプロンプト・デザインも変化していくでしょう。

今後、高性能AIの普及が進むにつれて、自然言語指示の重要性が増していくと考えられます。しかし、プロンプト・ワードによる詳細な制御が必要な場面も依然として存在するでしょう。

そのため、ユーザーはAI技術の進化を常に把握し、プロンプト・デザインと自然言語指示の両方を使いこなせるよう、AI literacy（AIに関する知識や能力）を高めていく必要があります。

7. まとめ

Perplexity（モデルとしてClaude 3.5 Sonnetがデフォルト）、Google Geminiの有料版（Gemini 1.5 Pro）もしくはGoogle AI StudioでGemini 1.5 Pro以上の性能のモデルなどを使ってみてください。きっと、特別なプロンプトワードなしに、高度なタスクを処理してくれるのを目の当たりにできるでしょう。

生成AIを効果的に活用するためには、プロンプト・デザインと高性能AIの両方を理解することが重要です。

状況に応じて適切な指示方法を選択することで、生成AIの能力を最大限に引き出し、新たな可能性を切り開くことができるでしょう。

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9. 参考文献

  1. Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf

  2. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv preprint arXiv:2303.08774. https://arxiv.org/abs/2303.08774

  3. Google. (2023). PaLM 2 Technical Report. https://ai.google/static/documents/palm2techreport.pdf

  4. Anthropic. (2023). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. https://www.anthropic.com/research/constitutional

  5. Wei, J., et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 24824-24837. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html

  6. Kojima, T., et al. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 22199-22213. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/8bb0d291acd4acf06ef112099c16f326-Abstract-Conference.html

  7. Bender, E. M., et al. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜 Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922

  8. Touvron, H., et al. (2023). Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models. arXiv preprint arXiv:2307.09288. https://arxiv.org/abs/2307.09288

  9. Mistral AI. (2023). Mistral 7B. https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/

  10. Anthropic. (2024). Claude 3 Model Family. https://www.anthropic.com/index/claude-3-family

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