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こんにちは、現場のAI業務改善ラジオの大地です。 今回は、細かい指示より聞く、AIが化ける魔法の一文、というテーマでお話しします。
AIの指示は、細かくいろいろな注文をするより、「◯◯になったつもり」という一文の方が効きます。 この「◯◯」の部分には、AIに今から任せようとしている仕事で、最も成果を出しそうな人物の名前を指定します。
具体的には、「スティーブ・ジョブズになったつもりで」とか、「ソン・マサヨシになったつもりで」みたいなそんな感じです。
なぜ細かい指示より、「◯◯になったつもり」の一文の方が効くかというと、人物名はその人の文体・思考・判断基準の圧縮ファイルのようなものだからです。
AIは有名人の作品や発信を大量に学習していて、名前一つでそれを丸ごと呼び出すことができます。
アンスロピックの公式ドキュメントでも、役割設定は一文で挙動とトーンが変わると明記されています。
これを裏付ける研究もあります。
ちょっとデータは古いのですが、2024年のChatGPTの3.5を使った研究では、AIに専門家の役割を演じさせて課題を解かせることで、正答率が向上することが明らかになりました。
例えば、数学の文章題から母卓を選んで解くテストでは、53.5%から63.8%に正答率が上がりました。
この時与えた役割は、生徒にいつも正しく数学を教える優秀な数学教師というものでした。
他にも、複数の単語の最後の文字をつないで一つの文字列を作る問題では、正答率が23.8%から84.2%に上がりました。
この時の役割は、この文字つなぎを生徒に教える優秀な教師というものです。
このようにAIに適切な役割を演じさせることで、性能は劇的に上がります。
ただし、役割設定にも限界はあります。
同じく2024年の研究で、162種類の役割で2410問の知識問題を解かせ、正答率を比較した研究では、役割によって正答率は変わりませんでした。
つまり、AIの役割設定が効くのは、文体や構成や発想といったもので、事実の正確さは変わらないということです。
僕がこの99になったつもりのプロンプトを試してみようと思ったきっかけが、Xでバズっていたノート記事です。
そのノートの内容は、こち亀のクロードコード界の台本をAIにたった1行の指示で作らせたものでした。
その台本では、リョウツ・カンキチがクロードコードを使ってお金儲けをし、中川やレイコ、部長といった他のキャラクターもうまく登場させながら、
最後はうまくいかずにリョウさんが往存するというこち亀フォーマットが完全に機能していました。
個人的には、そのまま連載されてもいいレベルの完成度です。一応概要欄にそのノート記事も貼っておきます。
このノートの内容を受けて、僕も実際に99になったつもりを試してみました。
具体的には、僕が書いているブログ記事を1本、アダム・グラントになったつもりという一文で全面的に書き直させてみました。
アダム・グラントさんは、ペンシルベニア大学の大屯校で28歳という最年少で教授になった有名な組織心理学者です。
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有名な著書として、ギブアンドテイクやオリジナルズがあります。
そして実際にアダム・グラントになったつもりで書き直させたブログ記事は、
研究による論理的根拠とストーリーテリングを織り混ぜた、まさに彼本人が書いたかのような文章でした。
この99になったつもりのプロンプトを使うにはコツがあります。
まず人選は、その人の作品や成果物、情報が世に大量にあって、AIが学習していなければなりません。
そして先ほどの研究例でも示したように、役割設定によって事実や知識の正確度は上がらないので、そこはファクトチェックする必要があります。
今回の内容をまとめます。
AIに何かをさせるとき、細かい注文をいろいろ出すよりは、その分野の最高の人物を演じさせた方が、成果物の品質が劇的に高まります。
ただし、事実や知識の精度は上がらないので、そこはファクトチェックが必要です。
プレゼンならスティーブ・ジョブズ、学術的な内容をわかりやすく伝えるならアダム・グラント、
学びになる話を面白さと例え話を踏まえて伝えるなら西野・秋広というように、自分がやりたいことの一流の人物をAIに演じさせてみてください。
概要欄に今回の内容を解説した記事を貼っておきます。
最後に一つお知らせです。ITエンジニア歴10年の僕が、中小企業個人事業主向けにAI・IT業務改善の支援サービスを実施しています。
相談は無料なので、概要欄のリンクから申し込んでみてください。
それでは今日はこの辺で。
ありがとうございました。