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

岡瑞起 / 橋本康弘

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。

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• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 翔泳社
• タイトル: 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
• タイトルID: 1626608
• ページ数: 224ページ
• 電子版発売日: 2024年07月12日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 4MB

[ブクログ · ★★★★★]

新入社員にお願いする様に、aiにお願いすれば良いのね

って事は「アレをコウしてね」みたいな頼み方をする出来の悪い上司には使いこなせないって事か。

[ブクログ · ★★★★★]

さすが岡瑞起先生の本
プロンプトエンジニアリングの本は大量に出ているけれど
プロンプトエンジニアリングに関するOS的な本の位置付けか今のところ
OS：本書
作業系：面倒なことはChatGPTにやらせよう
文書系：ChatGPTを使い尽くす！　深津式プロンプト読本　らしいこの本はこれから読む

[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。

[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。

[ブクログ · ★★★★☆]

学術的な知見を適度に織り交ぜながら、なぜそのプロンプトが有効なのかという背景まで丁寧に説明されており、非常にわかりやすかった。単なるテクニック紹介にとどまらず、理論と実践を行き来する構成が好印象である。特にプロンプトの章では、すぐに試してみたくなるような実用的な内容もあり、実生活や仕事にも活かせるヒントが得られた。AIを使いこなすうえでの土台となる「質問力」について、改めて考えさせられる一冊だった。

[ブクログ · ★★★★☆]

プロンプトのパターンがわかりやすくまとめられていて、とても役立ちそう。あとは実際に試しながら「この時はこれを使う」みたいな経験値を積んでいけば良いのだろう。

[ブクログ · ★★★★☆]

生成AIの特性を大まかに知ることができました。

プロンプトパターンのうち、特に興味を惹かれたもの
・大規模言語モデルから逆に質問をしてもらう「反転インタラクション」
・ゼロショットCoTパターン「ステップバイステップで考えよう」という言葉の効果
・モデル自身に回答を検証させる「検証の連鎖CoVeパターン」
・「ステップバック質問」などを自動生成させる

最終章のAIエージェントと社会は、読み物として面白かったです。

(主題と関係ないですが)文章が硬くて、最初びっくりしました。

[ブクログ · ★★★☆☆]

タイトルにあるプロンプトリテラシーという言葉の通り、AI時代にあたってAIへの質問、指示の仕方がすべてになってくる。目的に応じてさまざまなプロンプトのパターンが紹介されている。

[ブクログ · ★★★☆☆]

本書は、日本語のプロンプトエンジニアリングの草分け的な本で、ChatGPT4の頃のもの。とはいえ、AIのハルシネーションを抑制するために、chain-of-verification (COVE)を入れるなど、今のChatGPTにも使えるテクニックを紹介している。本書で学んだテクニックは、普段の仕事にも役立っている。

それにもかかわらず、僕が評価を★３つにしたのは、全6章のうち、ChatGPTユーザーが普通に使えるテクニックは、3〜4章だけで、他の章は、背景、理論、応用例、今後の展望で、まるでやたらパッケージの豪華な菓子折りをいただいたような気分になること。中身のお菓子（テクニック）は普通に美味しいんだから、パッケージより中身を増やしてほしかった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

生成AI時代に問われる質問力から始まり、基本的なプロンプトの型、今後の生成AIの展望へとつながっていく構成。

基本的なプロンプトの型は、今後の生成AIの活用にも生かせると感じた。
また、今後の生成AIの展望も興味深く読ませていただいた。
実際、汎用人工知能や人口超知能といったものが実現するのかも見守っていきたい。

最後に、大学の准教授の方が書かれているため、各種論文への引用なども充実しており、信頼性が高いと思います。