ChatGPTを使いこなすには、プロンプトの工夫が非常に重要です。特に、効率的な情報取得やアウトプットの質を高めるための「プロンプト作成術」を学ぶことで、業務効率が飛躍的に向上します。このガイドでは、ChatGPTの「使い方のコツ」に特化し、アウトプットを最適化するためのテクニックを紹介します。 1. プロンプトの基本構造と効果的な組み立て方ChatGPTに求める内容を伝える際、プロンプトの構成によって出力の質が大きく変わります。一般的に、「背景情報」「目的」「出力形式」の順に組み立てるとわかりやすい指示が出せます。例えば： 例 「プレゼン資料の構成案を考えてほしい。テーマは〇〇分野の基礎研究。箇条書きで3～5項目にまとめて」 このように、プロンプトに目的と希望するフォーマットを記載することで、ChatGPTから得られる答えが目的に沿ったものになります。また、指示が明確であるほど、具体的な

IT系海外速報を書いたり、翻訳を請け負ったりしています。初めてのスマートフォンはHTC Desire。その後はNexus 5からずっとGoogleさんオリジナルモデルを使っています。 OpenAIがSearchGPT（その後「ChatGPT search」と表示することが増えているようなので、以後、後者で統一します）の提供を開始したことが、すわGoogle検索キラーの本命か、とかなり話題になっておりました。Googleも、かなり危機感を持っていると思います。 ChatGPT Plusユーザーで、SearchGPTのウェイティングリストにも登録していたので、私もすぐに使えるようになりました。 ChatGPTの質問枠に地球儀マークが表示されるようになったら、ChatGPT searchが使えるしるしです。 (▲ChatGPTでSearchGPTが使えるようになった) ChromeブラウザでCh

ChatGPTをはじめとするAIチャットサービスが得意なことの1つに、「定型文書の作成」が挙げられます。 たとえばビジネス文書やメール。書くべきことは決まっているはずなのに、いざ自分で書き始めると「これで失礼はないだろうか」などと迷ってしまい、筆が進まないこともありますよね。そんな時、AIチャットサービスが能力を発揮してくれます。 社内の業務連絡や、社外の方へのお礼のメールはもちろん、「謝罪文」のような普段はめったに書くことがなく、また気が重くなりそうな内容でも、要点を押さえた文章をAIは作成してくれます。とはいえ、どんな結果が出力されるかは、AIチャットそれぞれの個性によって変わるはず。 今回は、ChatGPTとGeminiそれぞれに、ビジネス上の定型文を書いてもらいます。 「ビジネス上の謝罪」「面倒なことの依頼」「仕事のアポのキャンセルと再設定のお願い」「会社の周年記念イベントのお誘い

こちらのトピックス“生成AI最前線「IKIGAI lab.」”は、学び合うことを目的としたオンラインビジネスコミュニティ「OUTPUTCAMP meets AI」のメンバーで運営しています。 このトピックスを読んでいる人の中で、ChatGPTを毎日、利用しているはどれくらいでしょうか？ 日常的に利用している人の中でも、ChatGPTの機能をフル活用できている人は多くないのではないでしょうか？ 今回はChatGPTの基本機能ではないオプション機能でできることを一挙に解説します！ 「そもそもChatGPTの基本機能についてあまり知らない」という方はこちらの記事を先にチェックして下さい。

2022年11月の登場以降、革新的なAIとして一世を風靡しているChatGPT。まるで人間のような会話が可能な自動生成型AIは、人間の仕事を代替しうる存在として、大きな注目を浴びている。「ぜひ仕事に活かしてみたい」という読者も多いだろう。 一方で、どうすればこれを使いこなせるのか、わからないという方もいるはずだ。そこで今回は「ChatGPT、70点の回答を100点に育てあげるプロンプトマネジメント講座」と題し、日々の仕事に活かすために必要な知識や使い方を連載でお届けする。解説は、大手企業の新規事業創出をサポートするフィラメントの代表取締役、角勝（すみまさる）氏。角氏は、新規事業やそれに適した人材育成のためのアイデアを練るための相棒として、日常的にChatGPTを使用している。 今回は前回に引き続いて、構造化プロンプトで与えた情報をもとに、ChatGPTにビジネスプランを考えてもらう。前回は

TL; DR GPTsに音声入力で指示すると、それに従ってATOM Matrix経由でtoioが動いてくれるようなものを作ってみました。 GPTsのActionsから何秒動きたいかを判断して、BeebotteというMQTTブローカーを使ってATOM Matrix経由でtoioにその秒数を指示します。 ChatGPTなので、「ちょっと進んで」というような曖昧な指示でも1秒を設定して指示してくれます。 （スタックチャンは賑やかしのために参加してもらっただけで今回の内容とは関係ないです。そのうちAIスタックチャンのfunction callingで指示できるように改良予定） 動画↓ www.youtube.com はじめに こんにちは。株式会社ABEJA でプロジェクトマネージャーをメインにやっていて、データサイエンティストも兼務している道辻です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2023の

AIとは何か？ →一言でいえば“算数（数学）で人間の脳をまねたもの” 脳には神経細胞がたくさんあります。神経細胞はピカッと光って次の神経細胞に情報を伝達しますが、それが次々に行われることで脳は働いているのです。具体的には、目や耳からの情報を認識してモノを判断したり、体に行動の指示をしたりしています（実際は細胞が光を出すわけではなく、電圧の変化を疑似的に「光る」と表現します）。 この神経細胞が“ピカッ”と光っているときを1、光っていないときを0と置き換えて、数字で再現したら脳のようなものが作れるのではないか？　と数学者たちが考えたのがAIの始まりです。 AIの起源は17世紀、大航海時代までさかのぼります。当時、船を操縦する際に必要な三角関数や対数などの計算一つ一つを計算係が手計算でやっていました。それを見たライプニッツという数学者が「単純な計算は機械にやらせて、人の優れた頭脳はもっと高度なこ

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断した──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。ChatGPT登場から1年がたち、今や職場に導入する企業・自治体も増え、中にはすでに一定の成果を出した事例もある。三豊市でも、ごみ出し案内業務の効率化を図ろうとしたが、思うようにはいかなかった。 今回の事例では、日本のAI研究の権威である松尾豊教授の「東京大学大学院工学系研究科松尾研究室」（松尾研）も協力。約半年間、実証実験に取り組んできた。なぜ、三豊市ではChatGPTを使って業務効率化できなかったのか。三豊市に話を聞いた。 なぜ、ごみ出し案内をChatGPTに託したのか？ 三豊市が実証実験を始めたのは6月1日。サービス内容は「市民からのごみの分別や収集日に関する問い合わせに対して、三豊市のごみに関する学習をしたAIが24時間自動応答する」というも

ChatGPTのトレーニングにはインターネットから取得したデータが利用されていますが、具体的なデータの中身は非公開となっています。「同じ単語を繰り返して」という単純な命令を行う事でChatGPTにトレーニングデータを出力させることに成功したとGoogleの研究者らが発表しました。 Extracting Training Data from ChatGPT https://not-just-memorization.github.io/extracting-training-data-from-chatgpt.html [2311.17035] Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models https://arxiv.org/abs/2311.17035 機械学習モデルのトレーニングに使用したデー

同様のプロンプトを使って出てきた情報としてはほかにも、研究論文やCNNほかのニュースサイトの記事断片、Wikipediaのページに記された文章、詩の断片、Bitcoinアドレス、ファックス番号、だれかの名前、誕生日、ソーシャルメディアのハンドルネーム、デートサイトからとみられる露骨なコンテンツ、著作権のある研究論文の断片などがありました。 LLMはチャットボットやテキスト画像生成AIなど、テクノロジー界隈をこの1年半ほど賑わせている生成AIの基盤技術です。その深層学習アルゴリズムは、膨大な量のデータに基づいてトレーニングされていますが、その膨大な量のデータセットは一般に、公共のインターネットから収集されることが多いと言われています。しかし、OpenAIのLLMはクローズドソースであるため、どのようなデータセットを用いてトレーニングしてきたのかは、ほとんど知られていませんでした。 研究者は、

ChatGPTを商用利用することに問題はないのか？ 世界的に注目を集める生成AIの中でも、現在特にビジネスシーンでの活用が進んでいるのが「ChatGPT」です。 文章を生成するだけでなく、翻訳やプログラムコードの作成なども行えることから、誰でも手軽にコンテンツを生み出せます。 しかし、ChatGPTを使って生成されたコンテンツを商用利用できるのかどうか迷ってしまう方もいるでしょう。 そこで今回は、ChatGPTは商用利用できるかに着目しつつ、活用方法や利用する際の注意点についてもご紹介します。 今後ChatGPTをビジネスで活用したい方はもちろん、すでに取り入れている方もぜひチェックしてみてください。 創業手帳では、ChatGPTの可能性についてまとめた「ChatGPT　生成AIガイド」をリリース！ChatGPTと専門家との対決や、いくつかの生成AIで同じお題で画像を作らせてみたなど、面白

ChatGPTなどのLLMは、自然言語を理解し、人間のように対話する能力を持っており、多くの場面でその能力を発揮しています。しかし、これらのモデルが最大限のパフォーマンスを発揮するためには、適切なプロンプト（指示テキスト）を使用することが不可欠です。 本記事では、ChatGPTをはじめとするLLMの効果的なプロンプト手法に焦点を当てた論文をもとに、「基本のキ」を紹介します。モデルに、より正確かつ効果的な回答を引き出すための原則と、現時点での主要なプロンプトエンジニアリングの知見を整理しました。 【告知】AIDB HRの人材側登録者全員に対し、業界研究の手間を削減できるように「AI事業を行う企業リスト」を配布します。無料登録後すぐに閲覧とダウンロードが可能です。▼ 参照論文情報 ・タイトル：Unleashing the potential of prompt engineering in L

UPDATE　「ChatGPT」の提供によって人工知能（AI）チャットボットを誰もが知る存在に押し上げたOpenAIは米国時間11月6日、ChatGPTの独自の特定用途バージョンをユーザーが構築できるようにすると発表した。 そうした特定用途ボットは「GPTs」と呼ばれ、プログラミングの知識がなくても構築できるという。ユーザーに必要なのは、自然な言葉による指示と追加の知識を与えた上で、画像作成やウェブ検索など、その目的を決めることだ。 「GPTsは、ChatGPTを特定用途向けにカスタマイズしたバージョンだ」と、OpenAIの最高経営責任者（CEO）であるSam Altman氏は述べた。同氏は、サンフランシスコで開催されたOpenAI DevDayでこの技術のデモを披露し、構築されたシステムに対して、同氏がアップロードした自身の講演の動画を基に、新興企業向けにアドバイスを提供するアプリを作成

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 英国のシェフィールド大学と中国の北方工業大学に所属する研究者らが発表した論文「On the Security Vulnerabilities of Text-to-SQL Models」は、ChatGPTなどのAIツールを操作してオンラインデータベースからの機密情報の流出させる、悪意のあるコードを作成するテストを行った研究報告である。 自然言語処理（NLP）アルゴリズムが意図的な攻撃に対して脆弱であることはすでに実証されている。しかし、これらの脆弱性がソフトウェアのセキュリティリスクとしてどのように影響するかについては、十分に調査されていな