チャットGPTや画像生成AIなど、人気の生成AIツールの使い方を初心者向けにわかりやすく解説するチュートリアルカテゴリです。
仕事効率化、文章作成、画像生成、動画制作など、実践的な操作手順やプロンプト例を通じて紹介します。
「どう使えばいいかわからない」を解決し、今日から使えるAI活用スキルを身につけられる内容を提供します。
手順の一覧を渡して「順番に並べてください」と頼むと、前後関係を取り違えることがあります。文章の推論は段階を追えても、時間の前後を保つのは苦手だからです。Learn Prompting が紹介する Narrative-of-Thought は、出来事をいったん物語として語らせてから順序を取り出す方式です。ここでは、その流れを5つに分けます。
少数例示で精度を出すには、どの例を選ぶかが効きます。手当たり次第に注釈すると、似た例ばかりが集まります。Learn Prompting が紹介する Vote-K は、ラベルなしの候補から、似ていない例と自信の持てない例を選び分ける方式です。ここでは、その2段の流れを手元で回せる形に分けます。
社内文書を検索して答えさせる仕組みでは、関連度が高い文書が正しいとは限りません。古い規程や下書きが上位に来ると、そのまま答えに混ざります。Learn Prompting が紹介する RA-RAG は、情報源の信頼度を見積もってから集約する枠組みです。ここでは、その手順を運用に落とす形で5つに分けます。
同じ問いを何度か解かせて多数決を取ると、もっともらしい誤りが多数派になることがあります。Learn Prompting が紹介する DiVeRSe は、解き方の候補を増やしたうえで、検証役に筋の正しさを採点させ、点数で重みを付けて決める方式です。ここでは、その流れを5つの手順に分けます。
課題に対する短い回答や意見文を AI に書かせると、2〜3文で終わったり、逆に長く崩れたりします。Learn Prompting は、短い形式の文章を安定させるには、依頼文の側で長さと構成を決める必要があると説明しています。ここでは、問いの直し方から段落の足し方までを5つの手順に分けます。
選択肢つきの設問を AI に渡すと、正解を取り違えることがあります。Learn Prompting は、ある適性試験の設問を題材に、外す原因と直し方を段階的に検討しています。ここでは、その検討を再現できる形で5つの手順に分けます。
長い文章を書かせると、前半は正確なのに後半で言い切ってしまうことがあります。最初に1回だけ資料を検索する形では、書いている途中で必要になった情報を取りに行けません。Learn Prompting が紹介する FLARE は、書きながら必要になった箇所だけ検索を挟む方式です。ここでは、その流れを手元で回せる形に分けます。
AI に文章を書かせると、内容は合っているのに平坦で、どこか他人の文章のような読み味になることがあります。Learn Prompting は、スタイルを指定するだけで読み味が変わることを、同じ題材の出力を並べて示しています。ここでは、その指定を自分の文章に合わせるまでの手順を5つに分けます。
役割を与える、指示を書く、例を添える。それぞれを単独で試したあと、実際の依頼文ではどれを重ねればよいかで手が止まります。Learn Prompting は、複数の技法を1本の依頼文に統合する考え方を基礎の回で扱っています。ここでは、その整理を手元の作業に落とす手順を5つに分けます。
同じ依頼をしているのに、日によって出力の調子が変わることがあります。最初の1往復で口調や形式の約束を決めておくと、その後のやり取りが安定します。Learn Prompting はこれをプロンプト・プライミングと呼び、下地の作り方を3つの用途に分けて説明しています。ここでは、その3つを順に組み立てる手順を示します。
