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

できなくてもいたしかたない。

続いて少数ショットを試してみよう。

入力：Twitter ロゴ変更厳しい経営背景，

出力：テクノロジー

入力：スレッズが早くもユーザ離れに直面、DAUが数日で20%

減少，

出力：テクノロジー

入力：味の素が国内外のスタートアップと連携する「真の狙い」，

出力：ビジネス

入力：生成AI搭載 Office ｢月30ドル課金｣ は妥当なのか，

出力：

出力結果は「テクノロジー」となった。期待する出力は「ビジネス」

であったが、例として与えている内容だけでは、何がテクノロジーで

何がビジネスと分類されるべきかの判断になるような材料が提供され

ておらず、結果も曖昧になる。

このように少数ショットで与える例は、モデルがそのパターンを学

習するための重要な情報源となるため、適切な例を与えることは非常

に重要だ。

＊：こうした複数の実例から背後にあるパターンを見出す「帰納」の能力は機械学習モデル

の真骨頂である。大規模言語モデルはそれをプロンプト上でさらりとやってのける。

一方で、前提が真であれば結論も必然的に真である「演繹」に対して、蓋然性に基づい

た「帰納」は論理的な飛躍を含む。これは機械学習モデルの特徴であると同時に、コン

ピュータが人間のように間違う一因でもある。

入力するプロンプト

空欄

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3-6：少数ショットパターン

1

2

3

4

5

6

3

ブログのコンテンツからタイトルを生成

1-ショットや少数ショットパターンの使い方は、感情分析や記事の

分類のような分類タスクだけにとどまらない。ブログのコンテンツか ...