曖昧な指示がうまくいかない理由
こんにちは、Obockです。 コピペしてる場合じゃないラジオ始まります。
前回は、AIで仕事が早い人の3つの共通点という話をしました。
目的、手段、ゴールを明確に、エラーを怖がらない、完璧を求めない、この3つでしたね。
今回はその1つ目、伝え方の話をもっと深掘りしていきたいと思います。
テーマは、Copilotにこのデータまとめてと言ってはいけない理由です。
言ってはいけないという言い方をしましたが、別に怒られるわけではなく、ただ思ってた答えが返ってこない可能性がめちゃくちゃ高くなると、その理由を今日は話したいと思います。
まず最初に、Copilotにこのデータまとめてとか、いい感じにしてみたいな、ふわーっとした頼み方。
AIが何ができるか、よくわかってないからそうなっちゃうんですよね。これも私の話なんですけど。
何ができるかわかんないから、とりあえずふわっと投げてみる。
その結果、向こうもふわーっと返してくる。
まあ、そりゃそうですよね。まとめてって言ったら、何かいい感じにやってくれるんじゃないかなって淡い期待を込めてというか、これすごく自然な心理だと思うんですよ。
特に新しいツールを使う時って、まずどこまでやってくれるんだろうって様子見するじゃないですか。
なのでちょっとそれと同じで、Copilotにふわーっと投げちゃったって人たくさんいると思うんですが、そうするとAIもふわーっとした答えを返してくると。
それだけの話です。
AIへの指示の基本型：入力・目的・出力
具体的に何がダメかっていうと、AIからしたらどのデータ、どんな形で、どうなれば完成なのっていうのが全然わからない状態なんですよね。
例えば、新入社員にこの資料まとめといてって丸投げしたら、全然違うものが上がってきたみたいな、いや質問してくれよみたいな、というのと同じ構造ですよね。
これはもう支持した側の問題です。
AIは悪くありません。
新入社員も悪くない。
前回目的、手段、ゴールという話をしましたが、今日はもう少し具体的に話したいと思います。
私が実際に使っている伝え方の型がこれになるんですが、
何を、どうして、どうなれば完成なのか。
何をが入力、どうしてが目的、どうなればが出力。
入力、目的、出力ですね。
この3つを意識するだけで、AIの返答の精度がびっくりするぐらい変わってきます。
これを一つずつ話したいと思います。
まず何をの入力ですね。
入力の方法は、このファイルじゃなくて、どのデータかというのを示すこと。
このファイルという言い方はテンプしてよくやりがちなんですけど、これだと再現性がいまいちですよね。
何がいいかというと、ファイルのパスを伝えてあげることです。
あるいは、このフォルダに入っているExcelファイルだとか。
どこどこにある何々を読み込んでみたいに。
どこにある何というファイルなのかをちゃんと指定してあげると、再現性が高くなりますよね。
次に同じ作業をするときも同じように動いてくれるので。
このファイルというのも、一回きりの指示なら悪くはないんですけど、
どうせなら、繰り返しする作業であれば、パスを伝えて再現性を高くすると。
この差が地味に大きくなるんじゃないかなと思います。
続いて目的。
何をする作業なのかっていうのをちゃんと動詞で言うこと。
これまとめてじゃなくて、不要な列を消して空欄はゼロで埋めてだとか。
何をする作業なのかっていうのをアクションで具体的に書くというだけです。
最後、出力。
どこに、何という名前で、どんな形で出すか。
これね、ほんとめちゃくちゃ大事なんですけど、見落としがちなポイントでして、
出力を指定するとき、3つ決めてあげるといいんです。
どこに出力するか、何という名前にするか、あとはどんな景色か。
どこにっていうのは、例えば同じExcelファイルの中の別のシートとして新しく出してもらうのか、
あるいは新しいExcelファイルとして作るのか。
これ指定しないとAIが勝手に決めちゃうので、思ってたのと違う場所に出てくることがあるんですね。
あと、何という名前にするかっていうのも決めてあげられるんです。
なのでそれも決めてあげると迷子になりづらいです。
勝手にOutput2025Excelみたいなファイル名出されると、
これが新しく作ってくれたファイル?みたいな、わけわかんなくなりますよね。
これをこちら側で決めてあげることで、
どこに何があるかっていうのが一目瞭然になります。
どんな形でっていうのは、例えばそれが一覧表なのか集計表なのか、
そういうことですね。ゴールのイメージを共有してあげるというような感じです。
Copilotの応用的な使い方と指示のコツ
あと、これちょっと変化球なんですけど、出力ってExcelだけじゃないんですよね。
私がこれ知った時にちょっと興奮したやつで言うと、
このデータまとめて最終的にOutlookのメールに添付した状態で下書き保存しておいて、
っていうような指示もできるんです。すごいですよね。
そこまでやってくれるのコパイロットさんってなりませんか?
これマイクロソフトならではのあれですよね。
毎週データをまとめてメールで送るっていう作業、全部まるっと自動化できるんですよね。
さすがに他人に送るメールなんで、最終的には人間の目で確認しましょうっていう話なんですけど。
なので私が行く際にやってたクソつまんないルーティン作業、実はここまでできたんですよね。
自動化。気づいたのはだいぶ後だったんですけど。
でもそれでも伝わらないっていう時もあると思います。
うまく伝えたつもりでも的外れな答えが返ってきたりありますよね。
そういう時どうするかというと2つの方法がありまして、
1つ目は分解すること。
一度にたくさんのことを頼みすぎてるかもしれないので、こういう時は作業を一個一個に分けて頼む。
まずCSVを読み込んでください。
次にA列とC列を削除してください。
次に空欄をゼロに変えてください。
こうやってスモールステップに分解することで、
どこでずれてるかっていうのが分かりやすくなりますし、
向こうも理解して組み立てやすくなっていくかと思います。
2つ目は言い換える。
同じことを別の言葉で言ってみるっていうのも大事ですね。
整形してっていうのが伝わらなければ、
不要な行を削除してっていうような言い方に変えてみるだとか、
まとめてっていうのが伝わらなければ、
1つのシフトに統合してっていうような言い方に変えてみるだとか、
なんでしょう、
言葉の受け取り方が人とちょっと違ったりすることもあるので、
人よりもいろんな可能性を解釈してくるというか、そういうこともあるので、
言い換えるだけで急に伝わるっていうこともたまに中にはあります。
あとこれ、私がめちゃくちゃ使ってるテクニックなんですけど、
プロンプトの最後にこう使い加えるんですね。
不足している情報があれば私に質問してくださいと。
これ入れるとAIがこれってどういう意味って聞き返してくれるので、
自分がうまく伝えられなかった部分をAIが補完してくれるっていうような感じです。
一方通行じゃなくて対話になる。
自信がない時ほどこの一言を最後に入れてみるといいのかなと思います。
まとめと次回予告
はい、では今日のまとめです。
伝え方の型は入力、目的、出力の3点セット。
入力はファイルのパスまで指定すると再現性が高くなる。
出力はどこに何という名前でどんな形で出すかまで決めると迷子にならない。
変化球でアウトロックの下書きまで頼めちゃう。
うまく伝わらない時は分解するか言い換える。
最後に不足している情報があれば質問してくださいと付け加えると対話して深まる。
AIに伝えるスキルって人に伝えるスキルと同じで明確に具体的にゴールを示してあげる。
これができるとAIも人も動いてくれるんじゃないかなと思います。
では次回はAIに任せていい仕事、ダメな仕事というテーマでお届けしたいと思います。
全部AIに投げればいいってもんじゃないという話ですね。楽しみに。
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別に見なくても全然大丈夫です。
ではまた来週コピペしてる場合じゃないラジオでした。バイバイ。
