「今まで使った中で、一番役に立ったプロンプトって何だろう？」
海外の掲示板Redditで、こんな質問が投げかけられました。
条件はひとつだけ。
複雑なものじゃなくていい。
ワークフローを本当に良くしてくれた一文、あるいは時間を大きく節約してくれた一文を教えてほしい、という問いです。
集まった回答が、なかなか興味深いんです。
派手なテクニックは、ほとんど出てきません。
むしろ拍子抜けするくらい、短くて地味なプロンプトばかり。
それでも読み進めると、支持を集めた回答にはある共通点が浮かび上がってきます。
気になったものがあれば、ぜひ自分の手元で確かめてみてください。
一番人気は「わからないことは質問して」だった
最も多くの支持を集めたのは、驚くほど短い一文でした。
完全に理解できるまで、必要なだけ私に質問してください。
たったこれだけ。
AIに何かを頼むとき、私たちはつい説明不足のまま投げてしまいます。
すると相手は足りない情報を勝手に補い、こちらの意図とずれた答えを返してくる。
ところが、この一文を添えておくとどうでしょう。
AIは答えを急ぐ前に、確認を入れてくれるようになるそうです。
似た発想で、こんな言い回しを使う人もいました。
「曖昧な点、不足している点、矛盾している点があれば指摘して」。
これを入れておけば、AIが先走って突っ走るのを防げる、というわけですね。
考えてみれば、当たり前の話かもしれません。
人に仕事を頼むときも、優秀な相手ほど着手前に質問してきますよね。
だったら、AIにも同じ姿勢を求めればいい。
たったそれだけのことです。
AIに自分自身を分析させる
少し毛色の違う使い方も、人気を集めていました。
AIに、自分自身を分析させるという発想です。
やり方を説明しましょう。
まず、これまでの会話すべてを材料にして、自分という人間のプロフィールを書いてもらう。
ただし、ここで条件をつけます。
お世辞は要らない。
優しく包む必要もない。
外から長く観察してきた他人の視点で、できるだけ正直に書いてほしい。
そう頼むわけです。
分析させる項目は、多岐にわたります。
思考のクセ、意思決定のパターン、何に動かされ何を避けているのか。
どこで無駄にエネルギーを使っているか、言動の矛盾、このまま進んだらどんな人間になりそうか。
さらに投稿者は、複数の視点からも同じ分析を繰り返させていました。
心理学者、投資家、共同創業者、辛口の批評家、年老いて賢くなった自分。
そんな立場になりきって語らせたそうです。
反応が、印象的でした。
ある人は「自分でも薄々気づきながら、見て見ぬふりをしていた弱点を突かれた」と書いています。
長年放置していた癖を指摘され、それが軌道修正のきっかけになった、と。
ただし、誰にでも効くわけではないようです。
「結局、自分がAIを何に使っているかをなぞられただけだった」。
そんな冷めた声もありました。
AIとの会話の量や種類が少なければ、当然、分析の材料も足りません。
試す前に、その点だけは頭に入れておくといいでしょう。
「専門家として、まず質問してから答えて」
実務寄りの回答も、目立ちました。たとえば、こんな組み立て方です。
［分野］の専門家として振る舞ってほしい。 答える前に必要な質問をして。 そのうえで、成果の8割を生む2割の行動、最大のリスク、手順を追った実行プランを出して。
投稿者いわく、この型は一般論で終わらない実用的な答えを引き出しやすいとのこと。
理由は、はっきりしています。
「何が効くのか」「どこに落とし穴があるのか」「具体的に何から手をつけるのか」。
この3点に焦点が絞られるからです。
おかげで、当たり障りのないアドバイスで終わるのを避けられる、というわけですね。
AIにあえて自分の答えを疑わせる
個人的に一番うなったのが、AIに自分の答えを疑わせるプロンプトでした。
投稿者は、こう書きます。
何かを出力する前に、その答えが間違っているとしたら成り立っていなければならない前提を5つ挙げて。 それから本題を書いて。 最後に、その5つのうちどれが一番危ういかを示して。
なぜ、これが効くのか。
投稿者の説明が腑に落ちます。
AIは最初の一文で答えの枠組みを決めてしまう。
そして、そのあとはその枠を検証するどころか、擁護し始める。
だから自信たっぷりに間違えるわけです。
でも、先に前提を表へ出させればどうでしょう。
答えを組み立てる前に、思い込みが見えてきます。
さらに最後に弱点を自己申告させれば、こちらも納得モードではなく粗探しモードで読める。
30秒ほど待たされる代わりに、やり直しがだいたい半分に減ったそうです。
用途に応じた変化形も、紹介されていました。
少しまとめておきます。
- 調べ物なら「標準的な見方を3つ。次に半年かけないと出てこない見方をひとつ。最後にどれが自分の答えに近いかを言って」
- 意思決定なら「推奨案を書いて。次に正反対の前提に立った場合の推奨案も書いて。最後に自分がどちらに偏っているかを言って」
- コードなら「関数を書く前に、失敗すると思うものを2つ含めたテストケースを5つ書いて。それから関数を書いて」
投稿者の言葉が、核心を突いていました。
これらの工夫はどれも、AIに専門家を演じさせていない。
そうではなく、疑いを演じさせている、と。
自信を装うのは簡単です。
でも、疑いを差し出す姿勢のほうが、はるかに見つけにくく、それゆえ価値がある。
なるほど、と思いました。
ルールは「曖昧」より「具体的」に
プロンプトの書き方そのものへの指摘も、ありました。
「親切にして」のようなふわっとした指示は、あまり効かない。
それより、具体的なルールを与えたほうがいい、という話です。
たとえば、こんな具合です。
「ひとつの作業でツールを使うのは3回まで」
「判断の分かれ目が2つ以上見えたら、勝手に進めず確認して」
「置いた前提はメモに書き残して」
こうした制約が、AIの振る舞いを予測しやすくしてくれます。
似た文脈で、推測の暴走を止める一文も挙がっていました。
「確認せずに推測したり、勝手に進めたりしないで。わからなければ、わからないと言って、思い込みで埋めないで」。
これだけでだいぶ助かった、という声でした。
もうひとつ、文章を人間っぽくする小ワザも面白かったです。
分析や要約を頼むと、AIはやたら長い一文を書きがちですよね。
正確さの証だと信じているのか、接続詞でだらだらとつなげてくる。
そこで、こう添えます。
「2、3文に分けても意味が変わらない長文は、分けて書いて」。
すると出力がぐっと読みやすくなり、人間が書いたものに近づくのだとか。
大きな仕事は、分割して任せる
大きな仕事を一度に投げない、という知恵も共有されていました。
AIが一回のやり取りでこなせる量には、限りがあります。
プロジェクト全体を丸ごと頼めば、たいてい中途半端な出来になってしまう。
そこで、発想を切り替えます。
自分を、AIという部下を抱えたマネージャーだと考えるわけです。
まず計画を相談し、その内容をテキストファイルに残す。
次に作業をマイルストーンへ分け、ひとつずつ指示を出していく。
投稿者によれば、本来500時間かかるような仕事も、やり方しだいで大きく縮むそうです。
50回のやり取りに分ければ、5〜10時間で片づくこともあるとか。
一見遠回りに思えて、結果的には近道になっていました。
まとめ
こうして並べてみると、人気の高いプロンプトには共通点が見えてきます。
どれも、派手ではありません。
むしろ地味です。
そして、その多くがAIを「いったん立ち止まらせる」ことを狙っています。
答える前に質問させる。
思い込みを表に出させる。
わからないことは正直に言わせる。
長文を区切らせる。
やっていることは、すべて同じ方向を向いていました。
賢く見せかける一発の答えより、こちらと一緒に考える姿勢を引き出すこと。
そこに価値があるわけです。
凝ったテンプレートを探しに行く前に、まずは短い一文から試してみてはどうでしょう。
気に入ったものをひとつ、いつものやり取りに足してみる。
それだけで、AIとの会話の質はずいぶん変わるかもしれません。
