キューの構成
良いプロンプトは一般的に、関連するデータや文脈を述べることから始まり、何をすべきかの具体的な指示で終わる。そうすることで、AIは情報をどのように使用すべきかを理解する前に、処理すべき情報を明確に理解することができる。
例 トロピカルフルーツが大好きな海賊、フック船長についてのショートストーリーをAIに作らせたい場合、プロンプトはこのように設定する：
DATA: キャプテン・フックは、トロピカルフルーツに情熱を燃やす海賊である。指示：伝説のトロピカルフルーツを探すフック船長の冒険を中心にした短編小説を書きなさい。
肯定的指示の使用
肯定的な命令は、否定的な形式よりもAIを導くのに効果的です。望ましい結果を指定することで、AIに明確な方向性を与えることができます。否定的な指示は、AIに不確実性を残しすぎることがある。
例 の代わりに：物語の中で複雑な語彙を使わない。
簡単でわかりやすい言葉で物語を書く、という直接的な指導はどうだろう。
明示的な動詞の使用
正確な説明動詞を使うことで、AIをより適切に誘導し、期待に沿った結果が得られるようになる。文脈によっては、「write」のような普遍的なアクションが複数の方法で理解されることがある。
例 の代わりに：物語に結末を与える
例えば、冒険要素に満ちた物語の結末を構想する、といった具合に具体的に書くといいかもしれない。
枚テスト
人間と同じように、AIもまた、明確で文脈に富んだ指示を必要とする。あなたが紙に書いた指示だけで、他の人があなたの意図を理解できるなら、AIも同じことができるだろう。
例 フック船長の冒険について書いてください。
どんな冒険なんだろう？舞台はどこ？どんな雰囲気なのか？もっと背景を説明するなら：伝説のトロピカルフルーツを探しにカリブ海を冒険するフック船長を主人公にしたユーモラスな短編を書こう。
人間もAIも、こうした網羅的なコンテクストをもとに、より期待に沿った作品を作ることができる。
特定要件の明確化
フォーマットやスタイルなど、最初から要件を具体的に決めておくと、望ましいアウトプットを得るのに役立ちます。
例 箇条書きのレポート概要が必要な場合は、指示書に明記してください。
ただ報告書を要約してくださいと言うのではなく、箇条書きで要約してくださいと言うのだ。
タグの重複を避ける
AIにデータを提供する際は、混乱や誤った分析を防ぐため、各データが一意に識別されるようにする。
例 手元に異なる年の売上データがある場合、単に「売上1」、「売上2」などと表示するのではなく、「売上2019」、「売上2020」などと明確に表示すべきである。
さまざまな言葉や言い方を試す
最初の指示で望ましい結果が得られない場合は、同じ指示を別の単語や別の表現で与えてみる。
例 サマリー・レポート」で必要な情報の深さが得られない場合は、「レポートの詳細な概要を提供する」をお試しください。
包括的」または「変革的」という言葉の使用
このような表現は、AIがあなたの命令を戦略的に処理するよう導くのに役立つ。
例 もし、「お化け屋敷の話を書きなさい」という通常の指示に、ありきたりな反応が返ってくるようなら、「お化け屋敷の話を、幽霊の視点から想像し直しなさい」というように、変幻自在な表現を使うこともできる。
指示は詳細かつ明確でなければならない
AIに詳細かつ首尾一貫した要望を尋ねれば、最も包括的な回答を得ることができるだろう。
例 単に記事を依頼するのではなく、「過去10年間の気候変動が生物多様性に与えた影響について、有益な記事を書いてください」というような詳細な指示を出すことで、より豊かな内容、トーン、方向性をAIに提供することができます。
