明確なプロンプト
具体的であること
明確な指示: あいまいな「書いてください」という指示よりも、「エコノミクスに関する500ワードの概要記事を書いてください」という具体的な指示が効果的です。
詳細な要求: 「ビジネス戦略について説明してください」という要求よりも、「SWOT分析を使用したビジネス戦略の作成方法について説明してください」とする方が具体的な情報を得られます。
特定の問い: 「気候変動とは何か？」という質問よりも、「気候変動が海洋生態系にどのような影響を与えるのか？」と具体的に尋ねる方が、特定の情報を取得できます。
特定の形式またはスタイルの要求: 「物語を書いてください」という要求よりも、「2人の宇宙旅行者についての500語のサイエンスフィクションの短編小説を書いてください」という要求は、モデルに具体的な指示を与えます。
特定の視点からの問い: 「ギリシャ神話を教えてください」という質問よりも、「アテナのギリシャ神話における役割と象徴について詳しく説明してください」という質問は、具体的な視点を提示します。
完全な文を使用する事
文脈の明確化: 完全な文を使用することで、質問や要求の文脈が明確になります。例えば、「エンジニアリングの基本」と書くよりも、「機械エンジニアリングの基本的な原則について教えてください」と書く方が、具体的な情報を得る確率が高まります。
意図の明示: 完全な文は、モデルに何を求めているのかを明示します。「フランスの歴史」よりも、「フランス革命時の社会的・政治的変化について詳しく説明してください」とする方が、必要な情報を正確に提供する確率が上がります。
詳細な指示の提供: 完全な文を使用することで、モデルに対する具体的な要求や指示を明確にすることができます。「プログラミング」と書くよりも、「Python言語を用いた簡単なウェブスクレイピングのプログラムを作成してください」と書いた方が、具体的なタスクを明確に指示できます。
意図を明確にすること
具体的な質問: 意図が不明確な一般的な質問よりも、具体的で明確な質問をする方が効果的です。たとえば、「健康的な食事の例を教えてください」という具体的な質問は、モデルに特定の情報を提供するために役立ちます。
要求の明示: モデルに何を要求しているのかを明確に示します。例えば、「フィットネスのトレーニングルーチンを教えてください」という要求は、モデルに具体的な情報を提供することで、適切な回答を期待できます。
特定の詳細の指定: 応答に必要な特定の詳細や情報がある場合、それを明確に指定します。たとえば、「プロジェクト管理ツールにおける最適なタスクの割り当て方法について教えてください」という具体的な要求は、モデルに特定の情報を提供し、適切な指示を促します。
ターゲットの明示: 応答が特定のターゲットに関連している場合、それを明示します。たとえば、「マーケティングキャンペーンの効果を最大化するためのデジタル広告のベストプラクティスについて教えてください」という具体的な要求は、特定の分野に関連した情報を提供するように指示します。
指示を具体化すること
具体的なアクション: モデルに取るべき具体的なアクションを指示します。たとえば、「新しいレシピを作成してください」よりも、「ベジタリアン向けの簡単なスパゲッティレシピを作成してください」と具体的なアクションを指示する方が効果的です。
詳細な要求: モデルに対して必要な詳細を指示します。たとえば、「ロンドンの観光スポットに関する情報を提供してください」という要求は、モデルに特定の情報を提供するために役立ちます。
具体的なデータ: モデルに具体的なデータや情報を指示することで、より具体的な応答を期待できます。たとえば、「2022年の世界の人口統計データを提供してください」という具体的な指示は、特定のデータに基づいた応答を引き出すでしょう。
特定の条件や制約: 応答に特定の条件や制約を指示することも重要です。たとえば、「10分以内に回答してください」という制約を与えることで、モデルの回答を時間内に制限することができます。
具体的なフォーマット: モデルに出力の具体的なフォーマットを指示することも有用です。たとえば、「箇条書き形式で結果を示してください」と指示することで、モデルが適切なフォーマットで情報を提供することが期待できます。
再確認と精査
不明確な応答への追加質問: ChatGPTの応答が不明確な場合、追加の質問を投げかけて情報を明確にすることができます。たとえば、「もう少し具体的に教えていただけますか？」、「もう一度言っていただけますか？」などの質問をすることで、より具体的な情報を得ることができます。
情報の補足: ChatGPTが提供する応答が不完全である場合、不足している情報を補完するために補足の質問や指示を与えることができます。たとえば、「さらに詳しい情報を教えていただけますか？」、「その結果にはどのような要因が関与していますか？」などの質問をすることで、情報を補完できます。
矛盾や誤解を修正する: ChatGPTの応答が矛盾している場合や誤解が生じている場合、それを修正するために矛盾を指摘したり、正しい情報を提供したりすることが重要です。適切な情報を提供し、モデルが正確な応答を提供するように導くことができます。
情報の検証: 応答が疑わしい情報を含んでいる場合、独立した情報源でその情報を検証することが重要です。信頼性の高い情報源を使用して情報を確認し、正確な情報を得ることができます。
著作者：pch.vector／出典：Freepik
コメント