AI初心者の基礎プロンプト

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深津式プロンプト

ChatGPTを使いこなす上で、避けては通れないプロンプト。

プロンプトを自分で考えるのなんて無理かも・・・と困っているユーザーも多いかと思います。

今回は、noteのCXOである深津貴之さんによって考案された、ChatGPTをより効率的かつ精度高く利用するために設計されたフレームワーク、「深津式プロンプト」について詳細に解説していきます。

深津式プロンプトとは

「深津式プロンプト」とは、Note株式会社のCXO、深津貴之氏が開発したChatGPT向けのフレームワークです。

このフレームワークは、ChatGPTをより効率的かつ精度高く利用するために設計されています。

この形式は制約条件やタスクを明確にすることが非常に重要となってきます。

細かく見ていきましょう！

アベマサ

先ほどあげた上記のテンプレートは、｛text｝の部分を書き換えるだけで多くのタスク、多様なシナリオで簡単に適用できます。プロンプト形式は特定のキーワードやフレーズに焦点を当て、質の高いコンテンツを生成できます。

深津式プロンプトのポイント

深津式プロンプトは上記の｛text｝に自身で文を埋め込むことで完成します。

しかし、その｛text｝の内容によっては期待した回答が得られない場合もあると思います。

この深津式プロンプトの効果を最大限に発揮するには、以下の５つのポイントを押さえて｛text｝を作成するとよいでしょう。

深津式プロンプトの基礎型

#命令書:
あなたは、{text}です。
以下の制約条件と入力文をもとに、 最高の結果を出力してください。

#制約条件:
・文字数は{text}
・{text}

#入力文: {text}

#出力文:

赤字は｛text｝を埋めた部分を表しています。

#命令書:
あなたは、キャッチコピーの専門家です。
以下の制約条件と入力文をもとに、 最高の結果を出力してください。

#制約条件:
・文字数は合計50字以内
・ChataGPT初心者に向けた使用法から実用例の紹介を行う、というセミナーの内容が伝わる
・簡潔な出力
・インパクトを重視

#入力文:
ChataGPT初心者のセミナーのタイトル・キャッチコピーを10個考えてください。

#出力文:

アベマサ

自分が希望する立場の指定を、例プロの編集者やプロのライターなどへ変更することで、別の視点から回答を得られます。

深津式プロンプトの効果を最大限に引き出す方法

先ほどの深津式プロンプトの活用例から、このフレームワークの効果は非常に高いことがわかります。

この深津式プロンプトで得られた回答だけでも精度は十分に高いですが、さらにChatGPTの回答の精度を高めることができる「対話」を活用し、より質の高いタイトルを選定します。

今回は、ChatGPTに集客力という観点から、どのタイトルがおすすめであるかを理由と共に聞いてみました。

集客力が最も高いと思われるものはどれでしょうか。理由と共に教えてください。

その結果、以下の回答が返ってきました。

集客力が最も高いと思われるのは以下のキャッチコピーです：

“AIの魔法、ChataGPT解体新書”

理由は次の通りです：

1. 強力なメタファー: “AIの魔法”は非常に魅力的で、人々の興味を引きます。魔法は不思議で魅力的なものと結びつけられ、セミナーが何か特別なことを提供する印象を与えます。
2. 興味をそそる謎解き: “解体新書”というフレーズは、知識や情報の解明と探求を示唆します。これにより、初心者がChataGPTの仕組みを探求するセミナーであることが伝わります。
3. 覚えやすい: タイトルは簡潔で、印象に残りやすいです。視聴者がセミナーの存在を覚えやすいため、集客力が高まります。
4. インパクト: “魔法”と”解体新書”という言葉が、セミナーが革新的で学びがあるものであることを示し、インパクトを持っています。

このキャッチコピーは興味を引き、セミナーへの参加を促す要素を備えており、集客力を高めます。

このように、ChatGPTの回答の精度を高める手法の一つである「対話型」の活用は、深津式プロンプトとの相性が良いことが伺えます。

その他にも、深津式プロンプトと組み合わせると回答の精度を高められる手法は存在するので、色々試して、ぜひオリジナルのプロンプトを見つけてみてください。

深津式プロンプトの凄さは分かりましたが、その仕組みとは？

まず、ChatGPTは大前提として、入力した文章や単語に対して、無限の可能性空間（深津論より）の中から確率的に最も求められる回答を生成します。

そのため、プロンプトで示す定義が広範であるほど、AIの可能性空間は広がり、平均的な当たり障りのない回答、つまり制度の低い回答が生成されます。

一方、深津式プロンプトは、以下の要素を明確にして、AIの可能性空間を狭めるフレームワークとされています。

この章の解説を終わります。ありがとうございました！