橋本康弘の作品一覧
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作品一覧
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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
ビジネス・実用
3.71巻1,870円 (税込)AIとより効果的な対話をするために 人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）が私たちのコミュニケーション、働き方、そして思考に大きな革命をもたらしつつある現在、AIとのコミュニケーションは、単なる技術の領域を越えて、未来を形作るための重要な能力になっています。とくに、ChatGPTのような進化した大規模言語モデルがもたらす可能性を最大限に引き出すためには、プロンプトを理解して適切に操る能力（プロンプトリテラシー）が不可欠です。 本書は、大規模言語モデルの仕組みと「プロンプトエンジニアリング」の基本を理解するところから、AIに適切な質問をし、AIとより効果的な対話をするための「プロンプトパターン」「トリガープロンプト」、さらに進んだ発展的な技術、また最先端の「AIエージェント」にいたるまで、AIとのやりとりを最適化するための知識とノウハウが学べます。 具体的に例を挙げながらわかりやすく解き明かしているので、学生や一般のビジネスマンから読んでいただける内容になっています。本書を読めば、AIと効果的に対話するためのスキルや知識が身につき、すぐに日常生活や業務に活かすことができるはずです。 〈目次〉 第1章 大規模言語モデルの登場 第2章 プロンプトエンジニアリング 第3章 プロンプトパターン 第4章 トリガープロンプトの威力 第5章 発展的な技術 第6章 AIエージェントと社会 〈著者紹介〉 岡瑞起（Mizuki Oka） 研究者。筑波大学システム情報系 准教授/株式会社ConnectSphere代表取締役。2003年、筑波大学第三学群情報学類卒業。2008年、同大学院博士課程修了。博士（工学）。同年より東京大学 知の構造化センター特任研究員。2013年、筑波大学システム情報系 助教を経て現職。専門分野は、人工生命、ウェブサイエンス。著書に『ALIFE | 人工生命より生命的なAIへ』（株式会社ビー・エヌ・エヌ）、『作って動かすALife - 実装を通した人工生命モデル理論入門』（オライリージャパン）などがある。 橋本康弘（Yasuhiro Hashimoto） 研究者。会津大学コンピュータ理工学部上級准教授。1995年、東京大学工学部卒業。2000年、同大学院博士課程修了。博士（工学）。学術振興会特別研究員、東京大学工学系研究科講師、筑波大学システム情報系 助教などを経て現職。専門分野は、人工生命、計算社会科学。訳書に『ネットワーク科学入門』（丸善出版株式会社）、『人工知能チューリング/ブルックス/ヒントン』（株式会社岩波書店）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
生成AIを使いこなすための技術書でありながら、読み進めるほどに、人間の思考力や問いを立てる力について考えさせられた。
生成AIを日常的に使っていると、同じモデルを使っているのに、問いかけ一つで回答の質が大きく変わることに驚かされる。その理由を大規模言語モデル（LLM）の仕組みから解説し、具体的なプロンプトの技術へとつなげてくれる一冊。
参考になったのは、AIに答えを求めるだけでなく、問いそのものを改善してもらうという発想。質問精緻化パターンでは、曖昧な質問をより具体的な問いへと磨き上げる。さらに、認知検証パターンでは問題を分解し、Step-back promptingでは一度抽象度を上げて原理原則から考え直す。いずれも、AIの性能を引き出す技術であると同時に、人間自身の問題解決力を高める習慣にもなると感じた。
もう一つ印象的だったのは、AIの回答を鵜呑みにせず、検証する仕組みまで設計するという考え方だ。Chain of Verification（CoVeと略すらしい）に代表される手法は、もっともらしい回答と正しい回答は異なるという、生成AIを扱う上での大切な前提を思い出させてくれる。
個人的には、プロンプトエンジニアリングの本質は、巧みな指示文を書くこと以上に、自分が何を知りたいのか、何を実現したいのかを明確にすることにあると思う。これは、仕事で誰かに何かを依頼するときや、部下の思考を引き出すときにも通じる話。
AIが進化すれば、細かなプロンプトのテクニックは陳腐化していくかもしれない。それでも、良い問いを立て、異なる視点を取り込み、答えを検証しながら思考を深める力は、むしろ一層重要になるのではないか。
AIを便利な回答装置として使うだけでなく、自分の思考を広げるパートナーにしたい人におすすめしたい。
▼個人的に印象に残った点
・ありふれた質問には、ありふれた答えが返ってくる。具体的な言葉や文脈を与えることで、回答の質は大きく変わる。
・質問精緻化パターンを使えば、AIに質問そのものを改善してもらえる。その過程で、自分の問いに何が不足していたのかも学べる。
・認知検証パターンは問題を分解し、Step-back promptingは問題の背後にある原理や関係性に立ち返る。両者を使い分けることで、思考の精度を高められる。
・CoVeでは、回答に含まれる事実を個別に検証する。特に検証を独立した文脈で行うことで、最初の回答に引きずられるリスクを抑えられる。
・AIの価値は、人間の考えに従順なことだけではない。自分にはない視点や異質な発想をもたらし、思考の外側へ連れ出してくれる可能性にもある。 -
Posted by ブクログ
生成AIからより精度の高いアウトプットを引き出すためのプロンプトの書き方を、具体的な事例を交えて紹介しているところが良かった。実際に明日から活かせそうなプロンプトパターンが紹介されており、参考になった。
プロンプトエンジニアリングは「1回の対話を上手にする技術」だけれど、プロセス全体を構造化・しくみ化する場合には、APIの活用が不可欠になりそうなこともなんとなく理解できた。
生成AIはあくまで文脈から次に来る単語を予測することを繰り返しているだけで、そこに感情や意志があるわけではない、ということはサラッとしか書いていなかったけれど、ようよう心に留めておく必要があると思った。AIとはうまく付き合っていきたい。 -
Posted by ブクログ
数年前、世界中を驚きの渦に巻き込んだ生成AI。本書は、「いまさら聞けない」生成AIの言語処理の仕組みや学習方法をわかりやすく解説するとともに、タイトルどおり、その可能性を最大限に引き出すためのプロンプトパターンを体系的に紹介しています。
生成AIは「万能の知能」ではなく、あくまで確率的な言語予測エンジンです。その特性を正しく理解することが、活用力を大きく左右します。
本書では、AIの能力を引き出すために必要な視点として、次の5つを挙げています。
文脈を与える
制約を与える
役割を与える
推論させる
検証させる
こうした「問い」と「指示」の設計力こそが、AI時代に求められる本質的なスキルであると説いています。
さらに、具体的なプロンプトの検証例も豊富に掲載。理論だけでなく実践に直結する内容で、読んだその瞬間から生成AIの活用効果を高められる、実用性の高い一冊です。
