【感想・ネタバレ】ChatGPTを使い尽くす！ 深津式プロンプト読本のレビュー

深津貴之 / 岩元直久

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2022年末に登場して以来、話題を集め続ける生成AIツール「ChatGPT」。その効力を余すことなく発揮するには、動作の起点となる「プロンプト（命令文）」をいかに適切に入力できるかがカギとなります。
本書は、生成AI活用の第一人者である深津貴之さんが考案した、効果的なプロンプトのパターン「深津式プロンプト」について、具体的なビジネスシナリオを交えて詳しく解説しています
。ChatGPTの性能を最大化し、日々の業務を効率化するための一助として、本書をご活用いただければ幸いです。

[ブクログ · ★★★★★]

深津式プロンプト索引

■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）
一発で回答させる単発の命令

■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

[ブクログ · ★★★★★]

整理の仕方が綺麗わかりやすい
プロンプトの考え方は『AI時代の質問力 プロンプトリテラシー』
ITエンジニア的利用は『面倒なことはChatGPTにやらせよう』
ビジネス利用は本書

[ブクログ · ★★★★★]

LLMが記載された文章に対して確立を求めるものだと理解できた。その原理からのプロンプトをとても有効に利用可能で使い尽くしたい

[ブクログ · ★★★★☆]

わからないことを調べるといった表面的な使い方しかできていなかったものをもう一歩踏み込んで、一緒にアイデア出しを行ったり、精密な推敲をしたりとよりビジネスライクな使い方ができるようになりたいと感じました。本書に挙げられたテクニックなどをフル活用できればよりAIの恩恵を受けられると思いましたが、実際の場面で紹介されていたプロンプトを適切に取捨選択して使用するにはやはりchatgptとの会話をある程度重ねないと難しいかなと思いました。

[ブクログ · ★★★★☆]

生成AIとは、その名の通り作り出すことを得意とするAI
答えを求めるものでもない
こちらがヒトと対話するように多くの情報を与えてこそ初めて役に立つと再認識した
つまり、そのためにも多くの知識や言葉、理解する力を育てる必要がある

[ブクログ · ★★★★☆]

chatGPTは使い慣れてるから本は買わなくていい！って思ってたんだけど、もっと効率的な使い方があるのかも？と疑い始めて購入✅

知ってることも多かったけど、プロンプトの種類がかなり整理されていたおかげで、効率的なプロンプトを考えるきっかけになってすごくよかった！

[ブクログ · ★★★★☆]

ChatGPTの有料プランを使うことを前提として書かれている本。
割と面白くて後半になるほど、より手を動かすのが楽しくなってきた。
会話形式で進むから、それが読みやすくしてると思うけど、ある程度の知識がある人にとってはまどろっこしいと感じるかもしれない。

課題→AIでできる事→具体的なプロンプト→出てきた回答→過不足を発見→プロンプトの修正1→回答2→もっとこうしたい→プロンプト修正2

みたいに話が進むので、知ってるけど全く触ったことがないくらいの人でも生成AIのクセとかを掴みやすいと思う。

[ブクログ · ★★★★☆]

ChatGPTの入門書。ChatGPTの
・特性
・得意なこと、苦手なこと
・具体的なプロンプトの例
を挙げて説明されているのでわかりやすい。最大限活用するためにも、プロンプトの工夫が重要だと認識できた。あとは実践、実行あるのみ。

[ブクログ · ★★★★☆]

今まで6か7冊くらいChatGPTの使い方の本読んできたけど、初心者の人に勧めるなら今のところこれ一択。それくらい良かった。自分としてはもうちょいエンジニアよりのこと書いてほしかった気がするけど仕方がない、これは入門書だ。

[ブクログ · ★★★★☆]

非常によく考え抜かれた書籍である。

私自身もプロンプトエンジニアリングを実践しているが、本書ではその過程で検討した内容がほぼ網羅されていた。内容の一部は、以前からx.com(Twitter)で知っており、参考にさせていただいたものも多い。この書籍と著者には、感謝の念しかない。

本書でも言及されているように、生成AIはハルシネーション（幻覚）を起こすことがある。その対策として、生成AI側に積極的に質問させるというアプローチは非常に有効だ。

紹介されているプロンプトのバリエーションは、網羅的で隙がない。また、対談形式で構成されているため、非常に読みやすい。章立てについても完璧であり、生成AIを活用して熟考された跡が随所に見られる。

著者のゲーム開発で培われたであろう「戦略家」としての側面も垣間見え、その点でも優れた書籍だと感じた。

[ブクログ · ★★★★☆]

chat GPTの基本を学び、プロンプト作成のコツが、わかり有用な本だった。

そもそもchatGPTが確率で答えを出すマシンであるという認識がなく驚いた。
この前提を持って使うことで間違いが、あるのは当然だと認識できるし、使い手がしっかりとチェックするということが腹落ちした。

[ブクログ · ★★★★☆]

AIは推測で答えを出すものというくだりが、繰り返し出てきて、そこがポイントなのだと理解できた。
AIは計算が苦手という話はとても意外でした。
プロンプトを作る際の考え方がよく分かりました。

[ブクログ · ★★★★☆]

小手先のテクニックではなく、論文を読んでる人らしい内容。
自分がChatGPTの用途を誤解してたことに気づかされた。

[ブクログ · ★★★★☆]

数多くのプロンプト手法を類型化し、ビジネスシーンでの活用法を具体例を出して説明しているところが良かった。
現在のChatGPTだけでなく、今後リリースされる新モデルや他のAIモデルを利用する場合でも使える汎用性があると思う。

一方で、One-Shot PromptingやChain of Thoughtなどの用語の扱いに誤りがあったので、1点減点した。
例えば、一発で回答させるのはOne-Shot Promptingではなく、Zero-Shot Promptingと呼ぶ。

[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。

[ChatGPT 日本語 · ★★★☆☆]

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。

＃アガる

[ブクログ · ★★★☆☆]

ChatGPTを使い慣れていない人向けの入門書。優しくさまざまな利用パターンを、会話そしてストーリー形式で教えてくれる。

[ブクログ · ★★★☆☆]

生成AI（特にチャットGPT）への活用の仕方がわかる。AIへの指示は具体的に自分が欲しい回答を求めるには、解答例を見せたり当たり前を回答させてから、例外を出させるなどAIの特性を活かした使い方をすることで、良きパートナーになれそう！

　読んでて改めて感じるのは、ヒトも同じでざっくりとした指示を出されても何をしたら良いのか分からなくなるので、指示する技術やディレクションする技術をこれからも必要とされるのかもしれない。

[ブクログ · ★★★☆☆]

初心者向けですが、日頃の仕事でも使える小技が満載です。ただ、GPTsとか、もっと踏み込んだツール作成もしてみたかったので物足りなかった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

求める出力を得るためのプロンプト入力のテクニック集。一般論に強く、確率的に答えを予測するという生成AIの特徴が理解できれば、参照情報や制約条件を指定することで回答精度が上がることは容易に納得できる。
LLMが更に進化すれば、こうしたプロンプトエンジニアリングもいずれは不要になるかも知れないが、今のところは有効なので覚えておいて損はない。

[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

[ブクログ · ★★★☆☆]

これ系の本は、ネットに転がってるものを探し回るより効率的で良い。
確率的に近いものを返しているだけ、ということを捉えられれば各種の小技の理解も早い。