AI用語「イテレーション」を解説します。試して、結果を見て、直して、もう一度試す。よりよいものに近づくための改善の繰り返しです。

AI用語「コンテキストエンジニアリング」を解説します。AIに渡す背景・目的・制約などの状況を整え、より適切な答えを引き出すための設計です。

AI用語「プロンプトエンジニアリング」を解説します。AIに目的や条件、出力形式を伝え、よりよい答えを引き出すための指示の設計です。

AI用語「Markdown」を解説します。見出しや箇条書きを記号で表し、AIにも人にも読みやすく伝える文章の書き方です。

AI用語「構造化出力」を解説します。JSON Schemaなどで答えの形を先に決め、後続の処理で扱いやすいデータとして受け取る方法です。

CoTはチェーンオブソートの略で、AIに手順を踏ませるプロンプトテクニックです。

チェーンは鎖、ソートは思考。つまり思考をつなぐ鎖という意味です。

昔のAIは途中で止まりやすく、だからみんな「ステップバイステップで」と伝えて手順を踏ませていました。

今のAIは、その一言がなくても途中で止まりにくくなっています。ただしCoTが不要になったわけではありません。ステップの中身をAIと細かく決められる段階へ進みました。

段取りが苦手でも、忘れ物をAIへ伝えていけば、次の段取りはAIが考えてくれます。

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Few-shotは、AIへ指示を出すときに、お手本となる参考例を一緒に渡すプロンプトのテクニックです。

お手本を1つ渡すのがOne-shot、2つ3つと渡すのがFew-shotと呼ばれます。

細かい指示を言葉で並べるより、完成形を見せた方が早い。百聞は一見にしかず、という考え方です。

ただ、お手本が1つだけだと、そのお手本の癖まで正解だと受け取られることがあります。実際、お手本と会議の文字起こしを渡して企画書を頼んだら、完成した企画書の内容までお手本に引っ張られてしまいました。

対策は、お手本の数を増やすこと。いくつも見せれば、共通する型の方が浮かび上がってきます。

自分で書いた過去の企画書を全部集める。売れている本の構成から逆算してお手本を作る。手元に貯めたお手本の量が、そのまま差になります。

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ロール指定は、「あなたはプロの編集者です」のようにAIへ役割を伝えるプロンプトテクニックです。

役割を与えると、AIの中のモードが呼び出され、答えの精度が上がると言われてきました。

ただ今は、単純な一言の役割指定だけに頼る方法は古いとも言われます。AIが依頼内容から必要な役割を判断し、自動で切り替えるからです。

車で例えるなら、状況ごとに人がギアを選ぶマニュアル車から、アクセルとブレーキで機械側が切り替えるオートマ車への変化です。

撮影の時だけ使いたい人格が普段にも混ざってしまうなら、人格や与えるデータを分けて運用する。役割だけでなく、環境ごと切り分ける方法です。

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