AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す

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第3章：プロンプトパターン

ロールプレイング

大規模言語モデルはさまざまなデータで学習している。それはつま

り、たくさんの人格や専門家が混ざって学習されているということで

もある。何か聞きたいことがあるとき、それについて詳しい人、専門

家に聞きにいくように、大規模言語モデルからも特定の専門家の観点

からの回答を引き出すことができる。

そのためのプロンプトパターンが「ペルソナ（Persona）」パターン

だ。ペルソナとは、製品開発におけるユーザエクスペリエンスの設計

などの文脈で想定される、「仮想的な人物像」のことである。実際のプ

ロンプトを見ていこう。

Xのように振る舞ってください。

というプロンプトを与えると、大規模言語モデルが学習したさまざま

3-1

ペルソナパターン

入力するプロンプト

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3-1：ペルソナパターン

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4

5

6

3

なデータから、Xという役割を与えることができる。すなわち、大規

模言語モデルにあたかも「科学者」のように、「政治家」のように、

「歴史的偉人」のように、特定の役割を演じてもらう（ロールプレイン

グ）という使い方だ。

たとえば、

コンピュータサイエンスの研究者のように振る舞ってください。

とすると、「コンピュータサイエンスの専門家」が答えるように回答す

る。

このパターンの素晴らしいところは、役割を指す一般名詞を書くだ ...