プロンプトの重要性 - 聞き方で答えが変わる

あらあら、それはプロンプトが曖昧だったからね。

試しに『小学生が笑える3行のダジャレを1つ教えて』と聞いたらどうなると思う?

そういうこと。
LLM?
は入力された文脈に沿って最も確率が高そうな出力を生成するから、

曖昧な質問には曖昧な回答が、具体的な質問には具体的な回答が返ってくるのよ。

いい例えね、ましろちゃん。
人間でもAIでも、指示の解像度?
が高いほど良い結果が出る。

面倒そうに見えるけど、実は試行回数?
が減るから結果的に時短になるの。

曖昧な指示で5回やり直すより、最初に丁寧に書いて1回で終わるほうが速いでしょ?

そのとおり。
どんなに高性能なClaude?
やGemini?
でも、指示が悪ければ良い結果は出ないの。

逆に言えば、プロンプト?
を磨けば同じAIでも出力が劇的に改善するわ。

その意気よ、ジャスミンちゃん。
試験でも『なぜプロンプト設計が重要か』は頻出ポイントなの。

もちろんよ。
たとえば『英語のメール書いて』と『同窓会の日程調整メールを、丁寧な英語で、3段落以内で、相手がアメリカ人の大学教授という前提で書いて』。

前者では『Hey!』で始まる軽いメールが返ってくるかも。
後者なら『Dear Professor』で始まる丁寧なメールが返ってくるわ。

まさに。
プロンプト?
の精度は、最終的なコミュニケーションの質を決めるの。

これからの章で、その質を引き上げる具体的な技法を学んでいきましょう。

いい質問ね。
共通点は3つあるの。

1つ目: AIに対して『丁寧に説明する習慣』がある。

2つ目: 何度も試行錯誤して、自分の中にコツを蓄積している。

3つ目: 関連する前提情報を整理して、必要な部分だけを渡せる。

そのとおり。
プロンプトを磨くことは、人間相手の説明力を磨くことにもつながる。
一石二鳥のスキルなの。