香月 リサ 先生
今日は実務で超重要なテクニック。
AIの回答を特定の形式で出力させる方法よ。
これを知っているだけで、後工程がものすごく楽になるわ。
戸倉 ジャスミン
形式って、どんなのがあるの?
香月 リサ 先生
代表的なものをいくつか紹介するわね。
JSON形式: プログラムで処理しやすい。
表形式: 比較や一覧に最適。
Markdownの表で指定できるわ。
箇条書き: 要点の整理に便利。
番号付きリスト: 手順の説明に最適ね。
深見 つむぎ
『以下の情報をJSON形式で出力してください』のように明示的に指定するわけですね。
香月 リサ 先生
そう。
さらに具体的に出力テンプレート(欲しい形の見本)を示すとより確実よ。
たとえば『以下の形式で出力: {"name": "商品名", "price": 数値}』のようにね。
雪村 ましろ
AIに『こういう形で答えてね』って見本を見せるんですね…わかりやすい!
戸倉 ジャスミン
JSONって、プログラミングで使うやつ?
香月 リサ 先生
そう。
API(ソフト同士を繋ぐ窓口)経由でAIの出力を別システムに渡すとき、JSONだとそのまま処理できるの。
自由文で返されると、そこから情報を抜き出す手間がかかってしまうからね。
深見 つむぎ
補足ですが、最近のLLMには『JSON Mode』といって、必ずJSON形式で返すモードもありますよね。
香月 リサ 先生
さすがつむぎさん、よく勉強しているわね。
OpenAIのAPIでは`response_format: json_object`を指定すると、返答が必ず有効なJSONになる。
Structured Outputsと呼ばれる機能もあるわ。
戸倉 ジャスミン
おっ、そんな機能あるんだ!
便利じゃん!
雪村 ましろ
でも、人間が読むなら箇条書きのほうが見やすいですよね…
香月 リサ 先生
そう、用途次第。
プログラム連携→JSON、人間向け→箇条書きや表、が基本ルールよ。
深見 つむぎ
用途に応じた使い分けが大切、ということですね。
戸倉 ジャスミン
Markdownの表ってどうやって頼むの?
香月 リサ 先生
『Markdown表形式で』『カラムは項目・説明・例の3つ』と指示するの。
たとえば『生成AIツール5つをMarkdown表で比較して。
カラムは名前・開発元・得意分野・料金・特徴』と頼むと、きれいな比較表が返ってくるわよ。
雪村 ましろ
わぁ、すごい…リサーチのまとめが一瞬でできちゃいそうですねぇ!
深見 つむぎ
補足すると、出力形式はAIにとっても負担が少ないほど精度が上がる傾向があります。
複雑な入れ子構造より、フラットな表やリストのほうが安定した出力になりますね。
香月 リサ 先生
完璧な補足よ、つむぎさん。
『AIに優しい指示』は結果の品質も上げるの。
戸倉 ジャスミン
AIも人間と同じで、わかりやすい指示のほうが動きやすいんだね!
雪村 ましろ
ましろ、試しにお店のお菓子リストを表形式で頼んでみますっ!
香月 リサ 先生
いい応用ね、ましろちゃん。
『商品名・価格・おすすめシーズン・アレルゲン』のようなカラムを指定するとすぐに使える表になるわ。
深見 つむぎ
出力形式の指定は『後工程の自動化』に直結する重要技法、という位置付けですね。
確認クイズ
プログラムとの連携に最も適した出力形式はどれか?
- 自由文
- 箇条書き
- JSON
- ポエム
こたえを見る
正解: 3. JSON
JSONは構造化されたデータ形式で、プログラムで解析・処理しやすいため連携に最適です。自由文やポエムは機械的に抽出しづらく、箇条書きは人間向けの可読性に優れますが機械処理にはJSONが適しています。