【9割が知らない】ChatGPTプロンプト 最強フレーズ10選【活用方法、使い方を徹底解説！】
Summary
TLDRこのビデオスクリプトでは、GPT4オムニの回答能力向上を活用した10の強力なフレーズが紹介されています。スクリプトでは、要約の仕方や具体的なプロンプトの作り方、そして回答の精度を上げるための様々なテクニックが解説されています。また、チャットGPTの使い方や活用方法、さらにはビジネス効率化のための応用例も紹介されています。スクリプトは、生成AIを最大限に活用するためのヒントを提供し、観客に深い理解を促します。
Takeaways
- 😀 スクリプトでは、GPT4オムニの回答能力向上と、それに関連する10個のワンフレーズの活用方法が紹介されています。
- 🔍 要約を求められた場合、ポイントを分けて抽出することでより効果的に情報を伝えることが示されています。
- 📝 プロンプトの作り方とその効果が解説されており、ユーザーが正確な回答を得るために役立つワンフレーズの例が提供されています。
- 🛠️ 思考ステップを明らかにすることで、より正確な回答を得る方法が提案されています。
- 🔡 AtoZで試行錯誤するフレーズを使って、広範囲のトピックに対して網羅的に情報を収集し整理する方法が紹介されています。
- 💯 自己評価を求めるフレーズを使って、ChatGPTの回答に対するフィードバックを得る方法が説明されています。
- ❓ 曖昧な回答に対して、追加情報を要求するフレーズを使って具体的な情報を引き出す方法が提案されています。
- 🔄 会話履歴をリセットするフレーズを使って、新しいトピックにスムーズに移行することができると示されています。
- 🤔 メタ認知を使って問題解決プロセスを整理し、より客観的な視点から問題に取り組む方法が解説されています。
- 🎯 ラテラルシンキングを用いて、既存の枠組みにとらわれず新しいアイデアを提案する方法が紹介されています。
- 🔄 仮説と反射のプロセスで、高度な解像度のアイデアを生成する方法が提案されており、一般的な回答から脱却する方法が示されています。
Q & A
GPT4オムニの回答制度向上の具体的な特徴は何ですか？
-GPT4オムニは、回答制度が向上し、より正確かつ構造的に文章を要約することができる機能が強化されています。
どのようにして文章を要約するプロンプトを作成すれば良いですか？
-文章を要約するプロンプトは、「以下の文章を要約してください」と指示を出して、その後に文章を貼り付けることで作成できます。
「ユーザーこんにちは」というフレーズの重要性とは何ですか？
-「ユーザーこんにちは」というフレーズは、発言者を明示し、システムに対して適切な指示を与えるために重要な役割を果たします。
思考ステップを明らかにすることの利点は何ですか？
-思考ステップを明らかにすることで、回答の透明性が向上し、精度が向上するだけでなく、修正指示を行うことが容易になります。
AtoZで試行錯誤するというフレーズはどのような場面で使えますか？
-AtoZで試行錯誤するというフレーズは、広範囲なトピックに対して全体図を把握し、体型的に情報を収集整理するビジネスシーンで役立ちます。
100点満点で出力を評価し、理由を加えるフレーズはどのような目的を持っていますか？
-このフレーズは、回答の質を検証し、フィードバックを元にさらなる改善点を発見し、より正確で価値ある情報を得るために使用されます。
出力が曖昧な場合、どうやって具体的な情報を引き出すでしょうか？
-出力が曖昧な場合は、「曖昧なので追加の情報私に質問してください」というフレーズを使って、具体的な質問を通じてより正確な情報を引き出すことができます。
会話の履歴をリセットするためのフレーズは何ですか？
-会話の履歴をリセットするためのフレーズは、「会話を一旦忘れて、全て忘れたら再度会話を始めましょう」です。
メタ認知を使って問題解決のプロセスを整理するというフレーズはどのような場合に使えますか？
-メタ認知を使って問題解決のプロセスを整理するフレーズは、複雑な課題を深く理解し、自己反省を通じてバイアスを排除し、客観的かつ効果的に問題を解決する必要がある場合に使えます。
ラテラルシンキングを用いて新たな提案を出すことの利点は何ですか？
-ラテラルシンキングを用いることで、既存の枠に囚われずに新しいアイデアを発散し、创新的な解決策や企画を提案することができます。
仮説と反射のプロセスで改造度の高いアイデアを出力するフレーズはどのような場合に有効ですか？
-仮説と反射のプロセスで改造度の高いアイデアを出力するフレーズは、科学的かつ体型的なアプローチを通じて詳細で頼性の高いアイデアや戦略を構築する必要がある場合に有効です。
Outlines
🤖 GPT4オムニの回答向上秘訣
この段落では、GPT4オムニの回答機能向上について解説しています。ワンフレーズを加えることで回答の質が向上することが示されています。文章の要約化や構造的な要約の方法、強調や補足説明を含めたプロンプトの作り方について説明し、具体的な例を示しています。また、チャットGPTの使い方や活用方法、回答精度の向上に役立つワンフレーズ10戦を紹介しています。
🔍 思考ステップの明確化による回答精度の向上
この段落では、回答生成における思考ステップを明確にする重要性が強調されています。cot（思考連鎖プロンプティ）の技術を応用し、回答の精度を上げる方法について解説しています。具体的なプロンプトの作り方や、それを用いた場合の回答の変化について説明しています。また、プロンプト例文を用いて、どのように思考ステップを明確にすることで回答の質が向上するのかを例示しています。
📚 AtoZで試行錯誤を通じた情報収集の効率化
この段落では、AtoZで試行錯誤する方法を紹介しています。広範囲なトピックに対して全体図を把握し、効率的に情報を収集・整理する方法について解説しています。プロンプトの作り方や、それを用いた場合の回答の具体例を示しています。また、回答の具体性や正確性の向上、そして具体的な評価指標の設計方法についても触れています。
📉 100点満点での自己評価による回答の改善
この段落では、回答の自己評価を求める方法を紹介しています。チャットGPTが自身の回答を評価し、改善点を示すプロンプトの作り方について解説しています。具体的な例を用いて、自己評価を通じて回答の質を高める方法について説明しています。また、回答の曖昧な部分に対する追加質問や、具体的な質問を通じて正確な情報を引き出す方法についても触れています。
🔄 会話履歴のリセットによる新たな対応開始
この段落では、会話履歴をリセットすることで新たな対応を開始する方法を紹介しています。複雑な会話の内容をリセットし、異なるトピックに移行する際のプロンプトの使い方について解説しています。具体的な例を用いて、リセットプロンプトを用いた場合の回答の変化について説明しています。
🧠 メタ認知プロンプトを使った思考整理
この段落では、メタ認知プロンプトを用いた思考整理方法を紹介しています。自身の思考過程を理解し制御し、問題解決プロセスを整理する方法について解説しています。具体的な例を用いて、メタ認知を用いた場合の回答の具体性や客観性について説明しています。
🚀 ラテラルシンキングによる新しいアイデアの提案
この段落では、ラテラルシンキングを用いた新しいアイデアの提案方法を紹介しています。既存の枠に囚われず、発散的にアイデアを生成する方法について解説しています。具体的な例を用いて、ラテラルシンキングを用いた場合の回答の創造性について説明しています。
🛠 仮説と反射のプロセスで改造度の高いアイデアの生成
この段落では、仮説と反射のプロセスを用いて改造度の高いアイデアを生成する方法を紹介しています。仮説を立て、それを反射することで具体的なアイデアを生成するプロンプトの作り方について解説しています。具体的な例を用いて、仮説反射のプロセスを用いた場合の回答のクリエイティビティについて説明しています。
📈 回答精度向上のためのワンフレーズ10戦の紹介
この段落では、回答精度を向上させるために役立つワンフレーズ10戦を紹介しています。これらのフレーズを学習し適用することで、回答の質が向上する可能性について解説しています。また、チャンネル登録や高評価、コメントの呼びかけも行われています。
Mindmap
Keywords
💡GPT4オムニ
💡プロンプト
💡要約
💡構造的要約
💡ワンフレーズ
💡メタ認知
💡ラテラルシンキング
💡仮説と反射
💡改善案
💡コマンド指定
Highlights
GPT4オムニの回答制度が向上し、ワンフレーズ追加で応答能力が強化される
要約の仕方で文章の質が変わり、ポイント抽出や構造的な要約が求められる
プロンプトの作り方と活用法が回答精度に直結
ユーザーこんにちはというフレーズの効果と使い方
思考ステップの明確化がChatGPTの回答精度を上げる
AtoZで試行錯誤を通じて幅広い情報を網羅的に提供
100点満点の自己評価を求めることの重要性と応用
曖昧な回答に対する追加質問の方法
会話のリセット機能と新たなトピックへの柔軟な移行
メタ認知を用いた問題解決プロセスの整理
ラテラルシンキングを用いた新しいアイデアの提案
仮説と反射のプロセスで高解像度なアイデアを生成
ワンフレーズ10戦の活用による回答精度の向上
プロンプトの礼文コピペでオッケーなものの作り方
研修事業やコンサルティング事業におけるChatGPTの活用
チャンネル登録や高評価コメントの重要性とリクエスト
次回の動画での情報提供と楽しみの予告
Transcripts
00:00杉田です今回は回答制度が上がるGPT4
00:03オムニの最強フレーズ10戦についてお話
00:05していきますでワンフレーズ加えるだけで
00:08チットGPTGPT4オムニていうのは
00:11回答制度がはかに向上することが分かって
00:14いますこれを見ている皆さん今から言う2
00:16つの文章を見比べてみてくださいまず1つ
00:19目です以下の文章を要約してくださいと
00:21以下の文章要約という風に私が打ちました
00:24で区切りを用いてその下にですね長文で
00:28生成AIについててもらっていますま
00:30こちらの文章を要約してもらうように
00:32チャトGPTに指示をしましたそうすると
00:35ですね単純にえ長文の中から比較的短く
00:38ですねいくつかポイントに分けて抽出して
00:41くれているのが分かるかと思いますで続い
00:44てですねえこちら1巻の文章を構造的に
00:47要約してくださいという風に言いましたで
00:49同じくですね先ほど全く同じ文章をえ
00:52区切りの下に入れておりますこちらの文章
00:55を入れて構造的に予約してもらいましたで
00:58よく聞かれるんですがここのえ点々点々て
01:01いうものはえどういった意味合いを持って
01:03いるのかと聞かれますこちらはですね強調
01:06だったりとか補足説明の意味が込められて
01:09おりますですので構造的っというところ
01:11強調したかったので私はこのように
01:13プロンプと作りましたそうするとどうなる
01:15かと言いますとこのようにえ123と番号
01:18には切られていてさらにそこから過剰書き
01:20でどういったところがポイントなのかって
01:22いう要約ですねこのようにようやく1つ
01:25とってもただ文章を短くするのかこのよう
01:28に過剰書きで段階に分けてより構造的にさ
01:31せるのかで全くアウトプットの質っていう
01:34のは変わってきますこんな疑問やお悩み
01:36ありませんかということでよくある悩みと
01:38してチッGPTで思った以上に正確な回答
01:41が出てこないとかチットGPTをいまい
01:43使いこなせていないという方が
01:45いらっしゃりますそれらの悩みを解消する
01:47ために今回はチットGPTで使えるワン
01:50フレーズ10戦と実際の使い方だったり
01:52プロンプトの礼文コピペするだけで
01:54オッケーなものを紹介いたしますでこれら
01:57によって使い方や活用方法がわかで回答
02:00制度の向上ができるようになります改め
02:03ましてこちらのチャンネルではチット
02:05GPTや生成について業務効率化をしたい
02:08事業者や会社へ向けにエンジニアの知識が
02:10ない方でも分かりやすく解説する
02:12チャンネルです現在私ですね研修事業
02:15コンサルティング事業2つの事業を行って
02:17おります私の動画では発信カテゴリーとし
02:20てビジネスマンかつ実用的というところに
02:22合わせて動画の視聴者層をイメージして
02:25おります他にもですね現在家族の動画私ご
02:28用意しておりますので気になるがあれば
02:30ご覧ください今後も生生の動画発信して
02:33いきますので是非チャンネル登録お願い
02:35いたしますでは早速1つ目ですえユーザー
02:37こんにちはというフレーズをこご紹介
02:40いたしますえ1つ目ユーザーこんにちはな
02:42んですがシンプルな挨拶のフレーズだとで
02:45会話のスタートとして使用するための
02:47プロンプトがユーザーこんにちはという
02:49ことで使えるケースとしてはですねチット
02:51GPTとの対話を自然に始めるために初歩
02:54的な一言だとでこのユーザーこんにちはを
02:57打つだけでですねこちらがプロンプト
03:00作り込まなくてもチッGPT側から聞いて
03:04くれるような会話の仕組みというものを
03:07作れたりしますこれどういったことを言っ
03:09てるのかっていうものを次のテンプレート
03:11のところでご紹介いたしますはいこちらえ
03:14例えばなんですがllmのモデルとして
03:17リゴ後打つとその続きの文章を作って
03:20くれるこれがllmの本質的な機能になっ
03:23てきますリンゴはと打つとえリンゴは
03:26バラカの果物でとかえ世界中で広く栽培さ
03:29れていますこれがえチットGPTが文章
03:32生成できる理由ですこのリンゴはの続きに
03:35ですね数値で計算するんですね特徴量と
03:38いうものを洗い出して数値で計算しえ
03:40ベクトルでどこの文章が1番禁じ値がある
03:43のかっていうところ計算してでそこのえ
03:46近い文章をこうどんどんですね出していく
03:49果物で世界中で広く栽培されてとかで
03:52どんどんこう出していくっていうのが
03:54こちらになりますでこれをですねえリンゴ
03:56@売った後にえ区切りを入れてユーザー
03:59こんにちはと言いますと向こう側から何を
04:02してくれるかというものを聞いてくれたり
04:04しますこんにちは今日はどのようなことに
04:06ついてお話したいいですかとか文章を打っ
04:08てその下にユーザーこんにちはと打つと
04:10向こう側から聞いてくれるとまそういった
04:12ものがこのユーザーこんにちはの
04:14プロンプトになりますこれをすることでま
04:17リンゴ後打たなくてもですねユーザー
04:19こんにちはだけを打つとどのようなことに
04:22ついてお話ししたいですかと聞いてくれる
04:24のでま初心者の方がチャットGPT使うに
04:26はで私がですねコンサルさせていただく時
04:29はこのユーザーこんにちはを入れて
04:30くださいという風に指示をしていますはい
04:33でこちらですね普通のこんにちはと何が
04:35違うかっていうところもあの聞かれたり
04:37するのでまそこお伝えするとまずですね
04:40ユーザーの発言を含むプロンプトという
04:42ことでえユーザーこんにちはというものは
04:44ユーザーがこんにちはといったことを示し
04:46ているとまここはですねえシステム上
04:48ユーザーこんにちはということでユーザー
04:51がこんにちはを言っているっていうことを
04:53明らかにさせるためのユーザーこんにちは
04:55になりますで逆に普通のこんにちはだと
04:57ただのテキストとしてチャットPTが認識
05:00するので誰が言ったかという文脈情報が
05:03なかったりするユーザーこんにちはの方が
05:05システムに対して適切な指示になってき
05:08ますで違いの要点ということでまず1つ目
05:12のところですねユーザーがこんにちはと
05:13発言したことを明示しているとこれが結構
05:16大事になってきますで2番目のプロンプト
05:18は単なるテキストということででユーザー
05:20と加えるだけでですね発言者を明示する
05:23ことができたりもするのでユーザー
05:25こんにちは以外にもですねユーザー
05:27まるまるみたいな形で言うとユーザーがは
05:29指示をしているっていうことが分かるので
05:31このユーザー点々というところ覚えておい
05:33てくださいはい続いては2つ目出力までの
05:36思考ステップを始めに明らかにしてという
05:38フレーズですこちら結構大事になってき
05:41ますshatGPTに対し回答を生成する
05:43際の思考プロセスを詳細に説明するとま
05:46例えばですねただ出力のための思考
05:49ステップを初めに明らかにしてって言う
05:51だけでもいいですし出力までの思考
05:53ステップをえ1これ2これ3これでえ
05:57明らかにしてっていう風な形で明示して
05:59あげるのも大事ですでこれ何を使ってるの
06:02かと言とcotの応用ですでcotって
06:06いうのはチェイオブソートというところ
06:08プロンプトエンジニアリングの技術の一環
06:10になるんですがこのcotですね思考連鎖
06:14プロンティと呼ばれるものでチットGPT
06:17に思考え出力の順番だったりChat
06:20GPTにこのように思考して欲しいえ
06:2312345って例えばリスト形式思考の
06:26順番明らかにしてプロンプト打ってあげる
06:28と回答はより精度が上がるという風に言わ
06:31れているのがcotになるんですがこちら
06:33それの応用ですね最初に出力までの思考
06:36ステップを初めに明らかにしてと言って
06:39しまうパターンこれだけでもだいぶ精度が
06:41上がるのでここ試してみてください使える
06:44ケースとしてはチャットGPTがどのよう
06:46にして回答を導き出したのかそのプロセス
06:49を明らかにする透明にすることで回答の
06:51制度も上げられるというまただこれですね
06:54回答の精度を上げるだけのものではなくて
06:57思考プロセスを明らかにすることで5つ
07:00例えば思考プロセスがあった時に4つ目と
07:033つ目が間違ってるなとか3つ目の思考が
07:06やや発散されているなだったりや収束し
07:10すぎている議論が発生しているなっていう
07:12風に分かればそこのポイントに合わせて3
07:15つ目の思考をこのように変えてくださいえ
07:174つ目5つ目の思考を逆にして再度出力し
07:21てくださいこのような修正指示ができ
07:23るっていうところも魅力的なところになり
07:25ますはいでプロンプと例文は以下のような
07:27形で前提条件制約条件で生化物の生成と
07:31いうところを上げましたで1番大事な
07:33ところがですね制約条件の1番上の部分
07:36出力までの思考ステップを初めに明らかに
07:39することということここが1番重要です
07:42はいで最終的に生化物の生成でえ新しい
07:45スマートフン機能のアイデアを整水して
07:47欲しいという風に言っていますでそうする
07:49とま先ほどのですねチャットGPTの
07:51プロンプト例文をコピペしましたで出力
07:54結果以下の通りになるんですがまずですね
07:56ポイントになってくるのはただ相手を出す
07:59のでなくて最初に思考ステップ1234と
08:02いう形で左の画像ですね出してくれている
08:04のが分かるかと思いますでこれを出した
08:07ことによって3つ目のここがちょっと違う
08:09とか1つ目のここが違うとか単純にえ修正
08:13もできますしより出力が正確になるといっ
08:16たことでまこちらのプロンプとお勧めして
08:18おります続いては3つ目のAtoZで試行
08:21してというフレーズですでこちら何かと
08:24申し上げますと全ての要素を網羅するため
08:26にアルファベット順に整理して回答を
08:28求めるフレーだと使えるケースとしては広
08:31範囲なトピックに対して全体図を把握して
08:34体型的に情報を収集し整理する必要がある
08:37ビジネスシーンで役立つとま体型的に施行
08:40する際にAtoZで試行してという風な形
08:43でフレーズを打つとそうすると様ざまな
08:45観点からチャットGPTが出力してくれる
08:48ようになるので是非ご覧くださいで
08:50プロンプトレイブン以下の通りで先ほどと
08:53少しパターンを変えましたでプロンプと
08:55前提条件ゴール設定最後成果物の生成の時
08:59に分けておりますでチャットGPTはです
09:02ね先ほど私が申しあげた通りllm大規模
09:06言語モデルの技術が使われているので続き
09:09から生成するという特徴がありますですの
09:11でこの生果物の生成の実行であえて切る
09:14ことによって見出しの続きからそのまま
09:17はい分かりましたとかそういうのをなしで
09:20そのまま出力だけを実行できるような
09:23プロンプと仕組みというものをここで
09:25組み込んでおりますはいで先ほどのえ出力
09:28分をコピペしましたでそうすると出力され
09:31た結果以下の通りになるんですがえ
09:33マネージャーの業績評価指標をAからZ
09:36まで出してくれています1から26まで
09:39ですねそれぞれどういうものがあるのか
09:40ABBCDEFGとえだんだんですね網羅
09:44的にAからZまでどういったことが上げ
09:47られるのか例えばこの中からBとHとWに
09:51絞ってプロダクトマネージャーの業績評価
09:54をつけたいという風にすればここから抽出
09:57してもらうこともできますしさらににGの
10:00ところだけもう少し深掘って教えてと言う
10:03とさらにGのとこまで深掘るのでこのA
10:05toZで思考してていうのは広範囲な
10:08トピックに対して有効的ですはいで例えば
10:11ですね先ほどのプロプと先ほどの出力を
10:14応用してえ1から3まで定量と訂正の観点
10:18でさらに評価指標表形式で出力と指示をし
10:22ましたで区切りを入れて実行結果という形
10:25でこういう風にすると実行結果だけを出し
10:28てくれるはい分かりましたとかそういうの
10:30はなしでチャットGBではただ実行結果を
10:32出すっていうところになりますはいでこれ
10:35もllmのま特徴してプロンプトを作って
10:38いるという形になりますはいでそうすると
10:40え結果だけ出してくれます先ほどの出力の
10:421から3つ目までえ目標達成予算管ABC
10:46の部分ですねそこを具体的に定量訂正観点
10:49で出してくれていますまこうすることで
10:51プロダクトマネージャーの行積評価指標ま
10:54ザックバランに知っていたところをより
10:56詳細に定量定正観点で選ぶので評価し
11:00やすくなったりとか評価指標の設計がやり
11:02やすくなったりとかもしますで続いて4つ
11:05目は出力を100点満点で出力を評価し
11:08理由を加えてという表現ですこちらあえて
11:11私がチットGPTにフィードバックするの
11:14ではなくチャットGPTがチットGPTに
11:17フィードバックするそういったプロンプト
11:19ですこちらですねChatGPTの回答に
11:21対して自己評価を求めると自分で評価して
11:24くださいと理由も合わせて示してもらうと
11:26いうのが1つポイントですそのような
11:28フレーズです使えるケースとしては回答の
11:30質を検証しフィードバックを元にさらなる
11:33改善点を見つけることでより正確で価値
11:35ある情報を得るために使用されます例えば
11:38出力が曖昧になりやすいケースだったりと
11:41かいやこれは一般的な回答になりがちだ
11:44なっていうプロンプと使い方がもしあれば
11:47先に100点満点で出力を評価し利を加え
11:50てと言とえ自己評価して自分で変えて改善
11:53点を出して自分で改善してくれたりします
11:56はいプロンプトレブとしてはこのような形
11:58です前提条件成果物の詳細依頼に分けてい
12:02ますでこのプロンプトの1番のポイント
12:05どこかと言いますとえ依頼の部分ですね
12:07依頼の部分の1番下です出力後100点満
12:11点で出力を評価し理由を加えてこの部分が
12:14一番大事ですこの100点満点に出力を
12:17評価し理由を加えてのところ見ていき
12:19ましょうで今回はですね調査業務になって
12:22おりますのでチャットGPTだけではなく
12:25パプシチアよに特化したチャットGPTの
12:29ような生成AIがあるのでそちらの生成
12:32AIに代わりにプロンプトを投げましたで
12:34先ほどのプロンプトをコピペしております
12:37でポイントはですね出力を100点満点で
12:39出力評価し理由を加えてという部分ですで
12:42そうするとですねパブリシティAIの特徴
12:44として競合他者えワークフローに自動で
12:47分けてくれますで最終的に顧客のニーズを
12:50把握してくれるようになりますで最初に
12:52ですねえ生成AI研修サービス市場調査
12:55レポートということで市場概要だて競合
12:58分析あとはですねターゲット市場だてどの
13:01ターゲットがいるのかと顧客ニーズどう
13:04いうものがあるのかだ市場動向成長機械
13:06さらに結論と推奨戦略についても述べられ
13:10ておりますでえ1番のポイントはですね
13:12この部分ですえ出力に対して評価をして
13:15くれるとこの評価は90点ですと自己評価
13:18をしてくれておりますでさらにチャット
13:20GPTは自分で自分のダメなとこていう
13:23ものだったりとか優れている部分っていう
13:25ものを述べられていますこうすることで
13:27例えば以下の点です優れているとでこれ
13:30優れている点をそのままコピペしこれを
13:33意識しながらもう1度再度出力して
13:35くださいだったりとか改善点のこの2つを
13:38改善して再度100点満点の出力して
13:41くださいとかそういった形でコピペしたり
13:43とか改善点をさらに直してくださいと言っ
13:46た修正指示がしやすくなるんですねですの
13:49でまず自分で評価してということを意識し
13:52てくださいはいで続いては5つ目です出力
13:55が曖昧なので追加の情報私に質問して
13:58もしくは曖昧にならないよう最初に私に
14:00質問してというフレーズですこちらどう
14:03いったものかというと回答が不明料な場合
14:05に具体的な質問を通じてより正確な情報を
14:08引き出すためのフレーズだと使えるケース
14:10は初期の回答十分でない時に具体的な追加
14:13情報を提供するとそうすることでより精密
14:16な答えを引き出せるといったものがこちら
14:18になりますこちらはですね出力が曖昧なの
14:21でっていう形でま先にですね私曖昧ですよ
14:25と出力だったり結果だったりとかあとは
14:28自分でこのプロンプトで何をしたいのか
14:30分からないですっていった形で先に正直に
14:33チャットgpdにぶつけてあげる伝えて
14:35あげるということが重要ですですので
14:38さらに追加の情報私に質問してとかで1個
14:41目のプロンプトに組み込んでおく方法も
14:43ございます出力が曖昧にならないよう最初
14:46に私に質問してとでこうすることで
14:48チャットGPT側からえ先に出力ではなく
14:51てですね最初に私に質問してくれます
14:54例えば5つに分けて質問してくれてその5
14:57つの質問に答えるだけででチャットGPT
15:00はより正確な出力ができるようになるとで
15:02こうすることで先に質問がない場合とある
15:05場合だとある場合の方がはかに制度が向上
15:08するので是非試してみてくださいプロンプ
15:10ト例文としては以下の2つになりますはい
15:13で先にですね生成AIに関する記事の作成
15:16をしてと言いましたそうするとえ記事を
15:18作成してくれていますこれもですねやや
15:20一般的なところですよね生成AIの現状
15:23だったり主な生成愛技術だったりあと応用
15:26霊コンテンツ作成とか音楽
15:29エンターテインメントとかやや一般的汎用
15:31的なブログ記事記事があげられております
15:34あとは倫理的問題とかえそれは分かってる
15:37けどもみたいな出力が出ておりますはいで
15:40先ほどの出力にですね続けて私は言いまし
15:43た出力ちょっと曖昧なんで追加の情報私に
15:46質問してくださいとでそうするとさらにえ
15:49質問してくれます1から6えターゲット
15:52だったり事例だったり詳細度だったり課題
15:55の詳細でこの質問に答えるだけでチャット
15:58GPTさらに具体的なものを出してくれ
16:01たりするので是非これやってみてください
16:04であとはですね注意点としてはこの全ての
16:07質問に答える必要はなくてですね3は
16:09分からないですとか6は分からないですと
16:11かただ5はめちゃくちゃこう伝えたい
16:14ところがあるのでえメモ書きで出したりと
16:16か文章にして出したりとかそういった形で
16:19カスタマイズすることも可能なのでまこう
16:22いったものをですね利用していただけると
16:23いいんじゃないかなと思いますで続いては
16:26え先ほど会話形式でえ1つまず出力させて
16:31ちょっとそれが曖昧だったから曖昧なので
16:33追加で質問してといった形で会話形式で
16:36進めていたのに対して今度ですね2つ目
16:39最初に公文化しちゃいますこれが2つ目
16:42です出力が曖昧にならないよ最初にも私に
16:45質問してと最初に言ってしまうで一発で
16:48出してもらうといった方法もありますはい
16:51で例えばこのような形ですね生成愛に
16:53関する記事の作成をしてとで最初に私に
16:56質問してと言うと最初に質問てくれます
16:59これ結構いいですよねチャットGPTが
17:01から聞いてくれることでよりカスタマイズ
17:04された情報というのがチャットGPT作っ
17:07てもらえたりもしますま例えばですねここ
17:10かなり分かりやすいと思うんですが例えば
17:11長さ例としては500文字がいいのか
17:141500文字がいいのか3000文字が
17:16いいのかそれらによってだいぶですね内容
17:18だったりとか目次っていうのは変わってき
17:20たりもしますし目的だったりターゲット
17:23読者が変わるとまるっきりですね生成AI
17:26に関する記事という内容が変わっできたり
17:29もするのでまここはですねえ試してみて
17:32いただければという風に思いますはいで
17:34例えばですねえ私一旦適当に埋めてそれを
17:37元に作成してこのような使い方もできます
17:40一旦適当に埋めてとかダミーデータで埋め
17:43てとかここも結構重要なので解説します
17:46適当に埋めてダミーデータで埋めてそう
17:48すると勝手に埋めてくれてさらに記事も
17:50自分で作ってくれますで先ほどの出力より
17:53よりですねニューラルネットワークとか
17:55トランスフォーマーとか学習データがどう
17:58いったものなのかとかダリではテキスト
18:00から画像生成するとかよりですね具体的な
18:03内容になっているのが分かりますで続いて
18:05は6つ目ですでこちら会話を一旦忘れて
18:08ください全て忘れたら再度会話を始めてと
18:11いうものですはいこれ何かと言いますと
18:14これまでの会話の履歴をリセットすること
18:16ができるとこれは会話中にリセットできる
18:19といった機能ですでこれをやることで
18:22新しい対応を開始するためのフレーズとし
18:24て機能します使えるケースとしては会話の
18:27内容がちょっと複雑かしたなとか異なる
18:29トピックに移行したいっていう時にその
18:31ままえ会話を忘れて全て忘れたら再度会話
18:35を始めてといった形で議論すぐに始め
18:37られるあります例えばですねえ入出力分と
18:41して例を挙げさせていただいたんですが
18:43イゴの解説完結にしてもらいましたでその
18:46後にブログ記事作成してと言うとイゴの
18:50解説を先ほど会話でやったのでその会話を
18:53元にブログ記事を作成してという形でイゴ
18:56に関するブログが出てきます動でもリンゴ
18:59でもえ仕事に関することでも生生に関する
19:02ブログでもないと先ほどの会話の内容を
19:05記憶しているのでイゴの話が出てきました
19:07でこれはもしですねブログ記事を作成して
19:10がイゴじゃなくて他のブログ記事作成して
19:13欲しかったりすると会話の内容を変える
19:15必要がありますでそういった時に使えるの
19:18がこちらの会話を一旦忘れてください全て
19:20忘れたら裁量改良を初めてというものです
19:23でそれを言うと完了しました何かお手伝い
19:25できますかとえ記憶喪失を自分でしてくれ
19:28ます自分で記憶をなくしてくれますで
19:31さらにそこからブログ記事を作成してと
19:33言うとブログ記事が全然別のリモート
19:36ワークの利点と課題のブログ記事が生成
19:39できるといったものになりますこれを私は
19:42記憶喪失プロンプトという風に言っており
19:45ますで続いて7つ目ですねメタ認知を使っ
19:48てとかメタ認知思考で整理してメタ認知
19:50プロンプトというものを解説しますこちら
19:53はですね自身の思考過程を理解し制御する
19:56ためにメタ認知を使って問題を制する
19:59フレーズだと使えるケースとしては複雑な
20:01課題深く理解し自己反省を通じてバイアス
20:04を排除し客観的かつ効果的に問題を行い
20:07たい時に有効だというところですで例を
20:10言いますとこちらですね前提条件成果物の
20:14条件また実行結果こちらの3つに分かれて
20:17おりますで1番重要なところがですねメタ
20:20認知思考を用いて問題解決のプロセスを
20:23整理するという成果物の条件の1つ目の
20:26部分ですそうすることで何ができるかと
20:29いったところ見ていきますはいこちらの
20:31通りですね生化物の前提条件ということで
20:34え先ほどの文章を入力しましたでそうする
20:37とえメタニ知識を用いた問題解決の
20:40プロセスということでえそもそもえやり
20:42たいこととしては前提条件私栄養の
20:45マネージャーなんですが10名の部下
20:47マネージメントしてて部下が成果出てない
20:50とで部下の仕事に対する姿勢に問題がある
20:52とだからどういう風にこう変えていったら
20:54いいですかねっていう指示ですでえそれの
20:57メタ認知を使ってえチャットGPTにお
20:59願いするとまずそもそもとして現状の問題
21:02点明確にしていきましょうとで以下の質問
21:05答えてみてくださいといった形で指数を
21:07投げかけてきたりとかえ目標設定って
21:10ちゃんとできてますかとか問題の分析
21:13ちゃんとできてますかとより客観的に一歩
21:15引いた状態で教えてくれたりするのでこの
21:18思考の整理を使う際とかバイスタンドと
21:22言いますかよりもう1人の自分のような形
21:24で主観客観があった時に客観的なメタ認知
21:28を使えっていうところもこちら魅力的な
21:30部分なのでより主観的な内容だったりとか
21:33パーソナルな問題に関してはメタニ知識を
21:36使ってというものがおすめですであとは
21:38ですね働きかけ方というところも言って
21:41くれておりますで続いて8つ目はラテラル
21:44シンキングを用いて新たな提案をしてと
21:47いうものですラテラルシンキングという
21:49ものはどういうものかというと水平思考と
21:51呼ばれるものですこちらはですね既存の枠
21:53に囚われない新しいアデアを提案して
21:56もらうフレ先ほどメタ認知とかメタ思考
21:59みたいなところお話ししたんですがメタ
22:01思考が客観的な視点に立ってそこから判断
22:04していくという思考になるんですが水平
22:06思考に関してはよりですね既存の枠に
22:09囚われないどんどん発散していって欲しい
22:12そういったアイデア生成企画作成とかそう
22:15いったものに活用できます行き詰まりを
22:17打破し想像的な解決策が必要な場合とか
22:20新しい視点で問題に取り込む必要がある
22:22場合に有効です例文としてはこのような
22:25ことですYouTubeのきっかけで以下
22:26のコスを描いているとさらにテラ
22:28シンキングを用いて新たな提案して
22:30くださいとで区切りを用いて下にですねえ
22:33ここに構想してる内容を記載するとそう
22:36いったものができますで例えばですね私の
22:38過去のYouTubeのタイトルをバーっ
22:40と下に書きましたでそうするとえラテラル
22:43シンキングを用いて新たな提案をしてくれ
22:45ますでまずはですねえラテラルシンキング
22:48ということでさらに発散してくれています
22:50インタラクティブなセッションということ
22:52ライブやったり視聴者参加させましょうと
22:54か業種ごとの活用方法いいかもしれません
22:57とかYouTubeの企画でゲームって
22:59いうものどうですかとか口座してみるのは
23:02どうですか資格取得の対策っていうのも
23:04あり得ますとかこういった形で発散
23:07アイデアの発散だったりAIVS人間
23:10チャレンジとか新たな発想をしてくれます
23:13でえチャットGPTよくですね想像力想像
23:16的なタスクが実行できないという風に言わ
23:19れているんですがこれを見ていくと私は
23:21ChatGPTでも想像的なタスクは
23:23できるんじゃないかという風に思っており
23:26ますでえさらに先ほどのラテラル
23:28シンキングで出してくれたものに対して
23:31さらにラテラルシンキングを用いて新たな
23:33提案してと言いましたこれコピペするだけ
23:35でですねえ出してくれるのえもう1回見て
23:38いきましょうでさらに発散されております
23:40アーティストのコラボとかシェフのコラボ
23:43とか未来の仕事予測がいいですよとかこう
23:46いったことをやっていくことでよりですね
23:48人間よりも想像的なタスクがこなせている
23:51のが分かると思いますで続いてですねここ
23:54の爪私が作ったものにやるんですがま次に
23:57私があと言えば改善案を複数出しその改善
24:00案に基づいて修正し再度出力してとえ
24:03コマンド指定してあげるっていうのが
24:05こちらのここの詰になりますはいで特定の
24:08合図この場合はあで改善案を提示しその後
24:11に修正を加えて再度出力するフレーズです
24:13これRというものはAでもいいですしRで
24:16もいいですしOでも何でも大丈夫です1で
24:18もいいですしとにかくプロンプトの入力分
24:21を最消化したいと私ですねもかなり業務を
24:25短縮するという思考に至ってるのでまこの
24:28ようはえ文字1文字で改善するような改善
24:31してくださいっていうものすら打たない
24:33コマンド指定プロンプトというものを作り
24:35ました使えるケースとしては細かな修正を
24:38繰り返し最適な回答を得るための
24:40インタラクティブなプロセスが必要な場合
24:42に使用されると例文としてはこのような形
24:45ですね1回目の出力依頼と2回目の出力
24:47依頼まこれらで分けて先ほどの
24:50YouTubeの企画のラテラル
24:51シンキングを使って新たな企画の提案をし
24:54てという風に言っていますはいで先ほどの
24:56えプロンプトコピーペースしましたで
24:59区切りの下にはですね同じように
25:00YouTubeのタイトルを入れており
25:02ますこのような形ですね最初に出力され
25:05ましたでいろんな形で企画出力されてくれ
25:08ておりますで最後にですね改善案が必要で
25:11あればあと言ってくださいとであと言う
25:13だけでですね改善アの提案だったりとか
25:15改善されたものえ新たな企画の提案修正版
25:19というものを続けて出してくれていますま
25:21このようにコマンドしてしてあげるだけで
25:23キーボードで言うと2タップAとえ
25:26エンターのところ押せばいいのでまそう
25:28いったものをきますでえ10個目なんです
25:31が仮説と反射のプロセスで改造度の高い
25:34アイデアを出力してというものですこちら
25:37どういうものかというと仮説を立ててそれ
25:39を反射するプロセスを通じて高度な解像度
25:42で具体的なアイデアを生成するフレーズ
25:44よくチャットGPTが一般的な回答だっ
25:46たりとかありきたりな回答しか返ってこ
25:48ないというものがあるんですがそれを解消
25:51してくれるためのフレーズです使える
25:53ケースとしては科学的かつ体型的な
25:55アプローチを通じて詳細で頼性の高い
25:59アイデア戦略を構築する必要があるまその
26:01ような仕事の活用方法で使えますプロンプ
26:05トレブとしては以下のようなものになって
26:06おります前提条件依頼で区切りがあってえ
26:10ここに構造してる内容を記載という風な形
26:12ででYouTubeの企画を考えるとで
26:15企画を考える際に仮説と反射のプロセスで
26:18解像度の高いアを出力してといった形で
26:21言っていますで先ほどのプロンプトレブ
26:23コピペし入力しましたでそうすると出力
26:26以下なな形でえ仮説1と仮説と反射の
26:29プロセスでどんどんアイデアを出してくれ
26:31ていますまずは仮説1とアイデア1ですね
26:33え仮説1ではチャットGPTの新しい応用
26:36方法を紹介する動画は視聴者に人気がある
26:39のではないかといった仮説ですでその仮説
26:43に基づいてさらに深掘った仮説視聴者は
26:46既存の使い方じゃなくて新しい応用方法
26:48だったり具体例知りたがっているんじゃ
26:50ないかっていう形で考えてくれますただ
26:53ですね仮説っていうのは希望的観測の場合
26:56もあったりするんですよねそういった希望
26:58的観測に基づく仮説を徹底的に調べあげる
27:02ために反照というプロセスを使います反射
27:05というものはこの仮説を成り立つ前にです
27:08ねこの仮説に対してこういう場合できない
27:12んじゃないかとかこういう場合違うんじゃ
27:14ないか逆の否定的な意見を言うっていう
27:17ところですねこちら反照になります既存の
27:20使い方に特化した動画が再生数を稼いで
27:23いる場合応用方法の動画それほど需要が
27:25ないんじゃないかとかもありますしでそこ
27:28から仮説と反省からアイデアを生成して
27:30くれたりとかでさらに仮説2ものところも
27:33ですね同じような形にしてもらったりとか
27:36でこちら需要ありそうですよねチャット
27:38GPTとPython連携データ分析を
27:40自動化する方法とかまこれは自分で出さ
27:43なくてもですねこのようにアイデア2で
27:45パッと出してくれたりとかこのまま
27:47タイトルに使えそうですねチャットGPT
27:49の最新アップデート2024これ皆さん
27:52興味あったりもしますよね新機能だったり
27:54使い方徹底解説まそういったものえ
27:56YouTubeに使えるタイトル格はも
27:58仮説反射のプロセスだとよりクリティカル
28:01に出てくるといったものがございますえ
28:03仮説4のところでもですね同じような形で
28:06チャットGPTでビジネス成功企業事例を
28:09紹介する動画だったりとかアイデア後も
28:11同じような形です最後にまとめです回答
28:14精度が上がるワンフレーズ10戦これらの
28:17中でえ全て知っていた方もいれば1つしか
28:20知らなかった人もいらっしゃるかと思い
28:22ます是非学習に使ってみてくださいで現在
28:26ですね他にも様々な生成案の動画ご用意し
28:29ております気になるタイトルがあればです
28:31ね是非他の動画もご覧くださいで最後に
28:33大事なお知らせがございます現在私ですね
28:36チットGPTの導入支援コンサルティング
28:38と車内研修の2つを行っておりますご相談
28:41内容としてよくあるのが生生を自社で導入
28:44する方法が分からないとか具体的にどこで
28:47活用できるかが分からないといった悩みが
28:49ありますのでこれはま悩みがありましたら
28:52概要欄の1番上のリンクからフォームに
28:54行っていただき必要事項の記載お願い
28:56いたします最後になりますがチャンネル
28:58登録高評価コメントよろしくお願いいたし
29:00ますでは次回の動画でお会いしましょう
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