熟達したAI対話：モデルのパフォーマンスを向上させる5つのキューイング戦略

AIモデルとのコミュニケーションは日常的なスキルになりました。あなたが使っているのが ChatGPT それにもかかわらず Claude効果的な指示によって、コンテンツ生成の質を大幅に向上させることができる。 Anthropic 最近、市場に出回っているほぼすべての主要なチャットボットに適用できる戦略を盛り込んだプロンプト・エンジニアリング・ガイドが発表された。

このガイドの中核にあるのは、AIをあなたの特定の要件について何も知らない優秀な新しい同僚と考えるという考え方だ。コミュニケーションが明確で文脈が豊かであればあるほど、AIはより良いパフォーマンスを発揮する。ここでは、AIから本当に欲しい答えを引き出すための5つの重要な指示のヒントを紹介する。

ヒント1：指示は明確でなければならない

曖昧な指示には曖昧な答えしか返ってこない。AIに質問する際には、明確で具体的な指示を出す必要があり、非効率なコミュニケーションを大幅に減らすことができる。

効果的な指示には、最終結果の目的、対象読者、好みの形式やスタイルなど、タスクの背景情報を含める必要があります。要件が複雑な場合は、箇条書きや番号付きのリストを使用することで、AIが期待通りの順序と方法でタスクを完了できるようにします。

次の2つの文体を対比させなさい：

• あまり効果的でない文体::

  "再編集された数字を使うな"

• より効果的な書き方::

  "次に生成されるコンテンツは音声読み上げに使用されますので、音声合成サービスでは発音を正確に認識できないため、再編集された番号は使用しないでください。"

第二のバージョンは、AIがより良いタスクを実行できるように、「なぜ」を説明することによって、命令の背後にある論理を理解できるようにする。

ヒント2：参考例を示す

AIの出力の正確さと一貫性を高めるには、例を示すことが効果的だ。このテクニックは「数ショット・プロンプト」として知られ、具体的な入力と出力の形式を示すことで、AIに学習と模倣をさせる。

また、「例のヒント」に関連する概念には以下のようなものがある：

• ゼロショット・プロンプティング例題を提供せず、AIモデルの事前に訓練された知識に完全に頼って質問に直接答えます。単純で常識的なタスクに適している。
• 一発プロンプティングより具体的なガイダンスが必要なタスクや、曖昧になりがちなタスクをAIに理解させるための例を示す。
• 数発のプロンプティング例えば、AIに特定のスタイルで書かせたり、決まったフォーマットで情報を抽出させたりするような、特定のパターンを確立する必要のある複雑なタスクについて、よく設計された例を2つか3つ挙げてください。

この例を最大限に活用するには、XMLタグ（たとえば <example> 歌で応える </example>)は、例の内容を明確にラップし、AIが指示と参照を区別するのを助ける。

ヒント3：AIに「考える」時間を与える！

推論、分析、問題解決を必要とする複雑なタスクに直面した場合、最終的な答えを求めるとAIがミスを犯す可能性がある。この場合、段階的な分析を通してAIを導く必要がある。

チェーン・オブ・ソート（CoT）として知られるこのテクノロジーは、2022年 Google Brain 米国を拠点とする研究者らは、大型言語モデルに「段階的に考える」ことを要求し、最終的な答えを出す前に推論プロセスを示すことで、論理的・数学的推論課題の精度が著しく向上することを発見した。 彼らは、大型言語モデルに「ステップバイステップで考える」ことを要求し、最終的な答えを与える前に推論プロセスを示すことで、論理的、数学的、多段階推論課題の精度が有意に向上することを発見した。

以下は、「思考の連鎖」を3つの異なるレベルで応用するためのヒントである：

• 基本的なヒント::

  寄付者に援助を求めるEメールを作成する。紙にペンを走らせる前に、ステップバイステップで考えましょう。

• 導かれた思考::

  ペンを走らせる前に、次のことを考えましょう：1.寄付者の履歴に基づいて、どのようなメッセージが寄付者の心に響くかを分析する。2.これらのメッセージを組み合わせて、今年のプログラムのどのような点が寄付者にアピールできるかを考える。

• 構造化思考（推奨）::

  ある <thinking> 1.ドナーの履歴を分析する...2.プロジェクトの魅力について考える...。次に <email> タブの中で、分析結果を盛り込んだパーソナライズされたEメールを作成する。

構造化思考は、AIの推論プロセスと最終的な答えを完全に分離しているため、ユーザーは出力を整理整頓しながら、そのロジックを簡単にチェックすることができる。

Anthropicが発表したガイドでは、効果的なキューイング技術はClaudeやChatGPTなどの主流AIモデルにも有効であることを強調している。

ヒント4：AIに役割を割り当てる

フォーチュン500社の最高法務責任者で20年の経験を持つ」とか、「バイラル・マーケティング・コピーの作成を専門とする広告の専門家」など、AIに特定の役割を割り当てることが、そのパフォーマンスを向上させる近道である。

このRole Promptingテクノロジーは、AIをジェネラリストのアシスタントからドメイン固有のエキスパートへと変貌させる。ロールプロンプティングは、法的分析や財務モデリングなどの専門的なタスクを扱う場合に特に効果的です。

例えば、AIがソフトウェアのライセンス契約を分析するよう依頼された場合だ：

• キャラクターのいないAI大きな問題はなさそうだ」という大雑把な答えしか返ってこないかもしれない。
• AIに与えられた "上級法律事務員 "の役割そして、契約書に隠されたリスク条項を素早く見つけ出し、それが会社に何百万ドルもの損失をもたらす可能性があることを指摘する。

役割を設定することで、AIの声のトーンや文体を標準化し、より期待に沿ったアウトプットができるようにすることも簡単だ。

ヒント5：AIに "わからない "と答えさせる。

AIモデルは時に「無意味なことを話す」ことがあり、これは「幻覚」として知られる現象である。これを最小限に抑える最もシンプルで効果的な方法は、指示に確信が持てない場合に「わからない」と答えることを明示的に許可することだ。

これは単純な調整のように思えるかもしれないが、AIが答えを埋めるために情報をでっち上げる可能性を大幅に減らすことができる。

さらに、文書固有のQ&Aベースのタスクに対処する際、幻覚のリスクをさらに低減するために、以下の対策を講じることができる：

1. まず引用し、後で答える。AIは質問に答える前に、提供された文書から該当箇所を正確に引用することが求められる。
2. 引用元をマークする生成されたコンテンツの各文章に、引用元となる出典番号または出典元をマークするようAIに要求する。
3. 自己確認の義務化回答作成後、各論文を再チェックするようAIに指示する。裏付けとなる引用が見つからない場合、その説明は撤回されなければならない。

重要なことは、これらの技術はリスクを軽減するのに有効ではあるが、リスクを完全に排除するものではないということである。重要な決断を伴う内容については、重要な情報を手作業で検証することが不可欠なステップであることに変わりはない。