岩元直久のレビュー一覧
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購入済み
基礎を体系的に学べる
会社で導入されたもののマニュアルもなく、Skypeの代わりにTeamsを会議で使うようになったり、他部署からチームに誘われてファイル共有をしたりされたりするようになったものの、「なんとなく」使っているという状況が続いていた。特にそれで困っているということもなかったが、本書を読んでTeamsの20％ほどしか潜在能力を活用していないことが分かった。人によってはもっと応用的な使い方の説明も欲しいのだろうが、私にとってはチームとチャネルの作り方や使いわけ、メンションやチャットの有効的な使い方、会議中に使える各種の補助ツール、他のアプリとの連動など基本的だが教わらないと分からないことが体系的に学べただけでも大きな価値があった。とっかかりとして本書を参考にするのはお勧めできるし、通常のユーザーならそもそもこれ以上の使い方は必要ないと思う。欲を言うなら、画面のスクリーンショットがチームの階層かチャネルの階層かが区別がつく範囲で切り出してくれていれば、個人的にはより分かりやすかった。最後の章の企業や学校での事例紹介は蛇足かとも思ったが、読んでみると現場での実際の使い方のうまくいった事例からけっこう気づきを得ることができて案外良かった。コンテンツそのものには満足だが、この類の本は電子書籍だとどうしても使い勝手がおちるのは覚悟していたものの残念（ただし、それほどページ数が多くないのでユーザビリティとしてはギリギリ許容範囲）。
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Posted by ブクログ
AIを仕事で使うようになって、気になって購読。
まったくのパソコン音痴の私が普通に使えるAIとして興味深々。これまでは知識なしにプロンプトを入れて回答をもらっていたので、どんぴしゃで使えるものが出てきたかと思うと、まったく見当はずれの時もあった。こんなコツがあるのかと思って興味深く読んだ。
私の仕事的には、これらのワザをすべて使うことはまずないし、組み合わせる必要も今は感じていないが、有効に利用すればかなり役立つはず。ただ、これらを活用するために書籍としてどう一覧性をもたせるか、とか、索引があっても使いきれないのでは？ とも思った。
また、最近、GPTsというものに出会って驚愕したところだったので、その仕組みとか作り方の概要がわかったのはよかった。
ともあれ、何度も書かれているが
「ChatGPSは確率で続きを書く機械」。手前の文章から続く文章がどういうものかを予測させる。ということを言語化して認識できたのがよかった。 -
Posted by ブクログ
本書を通じ、生成AIは、「根本的に『確率論でしゃべるマシン』」に過ぎない、という事がよく分かり、プロンプトの重要性を再認識しました。
特にビジネスの場で、期待するアウトプットを導くために、どうプロンプトを構成するべきか、を深津氏独自の型も披露しながら、体系的に解説してくれています。
生成AIを普段ビジネスでフル活用している人にとっては、自然と身についているテクニックも多く、真新しさは少ないかもしれませんが、生成AIを活用して自分の仕事の質を少しでも向上させたい、と思うビジネスパーソンにとっては本書のような体系化された読本は一冊は読んで損はないのではないでしょうか。
個人的には、普段感覚で生成AIを使っていると、使い方に偏りがでたり、プロンプトを考える型に抜け漏れが生じてしまったりしがちなので、
自分のプロンプトテクニックを定期的に矯正するつもりで、これからも折に触れて本書を参考書として活用したいです。
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Posted by ブクログ
現代（2025）において、AIは更に進化しこれからも進化していく過程で名称も変わっていくだろう。私たちが利用をする側または協力する仲間として向き合いテクノロジーの力を得て活用することは生活の質を上げることを目指せばより良い過程と結果が得られやすいだろう。
さて、本著ではプロンプト（命令・質問文）を定型文とその応用を活用し、AIへ自分が指示した通りの内容または調査を指示する際に正確に回答が得られるようにするためのノウハウが込められた良書である。日本ではまだAIを導入している人は少ない。総務省ほか複数調査によると、日本の個人の生成AI利用率は2024年から急増し「26.7%～30.3%」に到達したばかりであり、まだ個人利用での普及には繋がっていない。
全ての生成AIサービスに加入する必要はない。1つでも無料版から触り感じ慣れを経て契約をし、日常の雑務や調査や分析等や他多くの恩恵を得られるだろう。あくまで過去の莫大なデータから現在から未来へと推論をしているので未来を見られるわけではないが、それなりに予測は当たる。だが、本著でも示す通りプロンプトの指示内容が情報量が足りなかったり、指示が不適切だったり、誤った情報で分析するとやはり誤った情報が応えてくる。これは慣れもある。たくさんテキストでも音声でも会話をし本著等を活用し自分なりに応用するのもいいだろう。
生成AIは平気で間違いを断言するときもあるので、鵜呑みにはせず必ず情報の裏取りは自分自身で確認することをおすすめする。
本著もまた生成AI時代において、時代を象徴するような一冊であることは間違い無いだろう。 -
ネタバレ
これからAIに興味がある方、仕
ChatGPTの活用に関する本はいくつか読んできましたが、本書は特に「実践的」でありながら、読みやすく構成されていてとても良かったです。初心者でもつまずかずに理解できるよう、図や具体例が豊富に使われています。
実際に私は https://gptopenai.jp/ のような無料のChatGPTツールと併用して、仕事や学習の効率を大きく向上させることができました。本書を読んだ後にすぐ実践できる内容が多く、AI活用に自信が持てるようになりました。 -
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Posted by ブクログ
□ロールを与える
ChatGPTに役割を与えることで適切な回答を引き出す
□コンテキスト(文脈)を与える
どのような回答を求めているかの文脈を指示することで適切な回答を引き出す
□制約条件
回答を導く上での制約条件を定義することで適切な回答を引き出す
□出力フォーマットを与える
どのような項目で回答を記述するかを指定する
□プロセスを与える
回答の考え方などをステップで指定する
□Zero-Shot Prompting (例なし推定)
一発で回答させる
□Few-Shot Prompting (少数例での推定)
回答例を与えてから回答させる
□Information Retrieval (情報検索)
関連資料を渡してから回答させる
□Generated Knowledge Prompting
(知識生成プロンプティング)
前情報を生成させてから回答させる
□Chain of Thought (思考の連鎖)
考え方を与えてから回答させる
□Tree of Thought(思考の木)
複数のアプローチに分岐させて考えるよう依頼して回答させる
□ReAct (Reasoning + Acting)(推論+行動)
必要な行動と理由を考えさせてからそれを踏まえて回答させる
□Proactive Prompting (積極的な質問と推定)
足りない情報を質問させる
□Common belief and (一般論と)
一般論を回答させてから、一般論でないものを回答させる
□Score Anchoring (スコア係留)
回答を点数付けしてから、点数を指定して回答させる
□Virtual Parameter (仮想パラメーター)
点数と回答例を渡してから回答させる
□Virtual Vectorization (仮想ベクトル化)
点数と回答例を渡してから、その延長線上の点数を指定して 回答させる -
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