ロールプロンプティング - 役割を与える

「あなたはプロの編集者です」のように役割を指定すると、AIの回答の質と方向性が変わります。

編集・検証: AIパスポートスタディ編集部 公式情報: GUGA 生成AIパスポート公式ページ 制作・検証方針
雪村 ましろ(笑顔) 雪村 ましろ

ましろ、昨日AIに『優しく教えて』って書いたら、本当に優しく教えてくれたんですぅ〜!

香月 リサ 先生(笑顔) 香月 リサ 先生

あら、それはロールプロンプティングの一種よ、ましろちゃん。

AIに特定の役割やペルソナを与える技法ね。

戸倉 ジャスミン(びっくり) 戸倉 ジャスミン

AIに演技させるってこと?

香月 リサ 先生(笑顔) 香月 リサ 先生

近い表現ね。
役割を与えることで、AIはその専門家の視点で回答するようになるの。

『あなたは小学校の先生です。
5年生にもわかるように説明してください』と指示すると、平易な表現で丁寧に説明してくれるわよ。

深見 つむぎ(普段) 深見 つむぎ

専門家の役割を与えればより専門的に、初心者向けの役割を与えれば平易に、というわけですね。

香月 リサ 先生(普段) 香月 リサ 先生

そのとおり。
回答のトーン・深さ・視点を一言でコントロールできるのがロールプロンプティングの強み。

たとえば同じ質問でも『医師として答えて』と『友達として話して』では、回答が全く変わるわ。

戸倉 ジャスミン(笑い) 戸倉 ジャスミン

すご〜い、万能じゃん!
じゃあ『一流のバドミントン監督として…』とかもアリ?

香月 リサ 先生(普段) 香月 リサ 先生

アリアリよ。
『プロのコピーライター』『20年目のエンジニア』『心理カウンセラー』など、職業・経験年数・立場まで指定できるの。

具体的であるほど、AIの回答も具体化するわ。

雪村 ましろ(照れる) 雪村 ましろ

『あなたは優しいお姉さんです』って指定したら、優しく教えてくれるのかなぁ…

香月 リサ 先生(笑顔) 香月 リサ 先生

ましろちゃんのさっきのがまさにそれよ。
立派なロールプロンプティングなの。

深見 つむぎ(普段) 深見 つむぎ

先生、補足ですが、ロール設定はシステムプロンプト(AIの基本ルールを定める特別な指示)に入れると、会話全体に適用できますよね。

香月 リサ 先生(普段) 香月 リサ 先生

さすがね、つむぎさん。
次の次の記事で詳しく扱うわ。

ちなみにロールプロンプティングはLLMの振る舞いを大きく変える一方で、『危険なロール』を使ったジェイルブレイクという悪用もあるから注意が必要よ。

戸倉 ジャスミン(あせる) 戸倉 ジャスミン

ジェイル…?
なにそれ?

香月 リサ 先生(笑顔) 香月 リサ 先生

それは後の回で詳しくね。
今日は『役割を与えるとAIの視点が変わる』ことを押さえておきましょう。

雪村 ましろ(笑顔) 雪村 ましろ

ましろ、推しのVTuberさんの口調も再現できるのか気になりますぅ…!

香月 リサ 先生(普段) 香月 リサ 先生

ふふ、推しキャラの再現もロールプロンプティングの応用よ。

ただし実在する人物や著作権のあるキャラの完全再現は著作権や肖像権の問題があるから注意して。

深見 つむぎ(普段) 深見 つむぎ

架空のオリジナルキャラなら問題なく楽しめる、ということですね。

香月 リサ 先生(笑顔) 香月 リサ 先生

そうよ、つむぎさん。
『元気いっぱいのペンギン探偵』のようなオリジナル設定なら自由に遊べるわ。

ロールプロンプティングは仕事にも遊びにも使える万能技法なので、ぜひ試してみて。

戸倉 ジャスミン(笑い) 戸倉 ジャスミン

オリジナルキャラか…あたし、バドミントン解説者のキャラで実況してもらおうかな!

深見 つむぎ(普段) 深見 つむぎ

先生、ロール設定は冒頭に書くのが一般的ですか?

香月 リサ 先生(笑顔) 香月 リサ 先生

そうよ。
プロンプトの先頭で役割を定義しておくと、以降のやり取り全体に影響するの。

本格的な運用ではシステムプロンプトにロール設定を入れると、ユーザーが意識しなくても一貫した人格が保たれるわ。

雪村 ましろ(笑顔) 雪村 ましろ

AIに『どんな人として答えてほしいか』を最初に伝えると、ずっと同じキャラでいてくれるんですねぇ〜!

確認クイズ

ロールプロンプティングの目的として最も適切なものはどれか?

  1. AIの学習データを変更する
  2. AIの回答の視点やトーンを制御する
  3. AIの処理速度を上げる
  4. AIのコストを削減する
こたえを見る

正解: 2. AIの回答の視点やトーンを制御する

ロールプロンプティングは役割を指定することで、AIの回答の視点やトーンを制御する技法です。学習データの変更はファインチューニング、処理速度やコスト削減とは直接関係しません。

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