指示の書き方

短い記事はきれいに要約できるのに、100ページの資料になると要点が抜ける。原因は文字数ではなく、必要な情報がどこに置かれているかにあります。実験で確かめられている性質と、それを踏まえた渡し方を整理します。

どのAIが一番か、という問いにはあまり意味がありません。得意分野が違ううえ、順位も入れ替わるからです。複数を持つ意味と、切り替える判断の目安を整理します。

簡単な足し算を間違える一方で、複雑な処理は正確にこなす。この落差には理由があります。どこまで任せてよく、どこから自分で確かめるべきかを整理します。

同じような指示を毎回ゼロから書いていると、そのうち面倒になって使わなくなります。うまくいった指示をどう残し、どう育てるか。運用の形を整理します。

プロンプトのコツとして語られていることの多くは、実際には出力を変えていません。逆に、地味なのに確実に効く指示があります。論文や公式資料で裏の取れている範囲に絞って、どこを触ると結果が動くのかを整理します。

一言で足りる質問に、前置きと補足が付いて返ってくる。長い回答は読む時間も費用も食います。なぜ長くなるのかと、短くさせる具体的な指示を整理します。

検索機能が付いたAIは、調べものにも使えます。ただし信じてよい範囲には線があります。どの種類の問いに強く、どの種類で崩れるのか。実際の使い方に落とせる形で整理します。

日本語で使っていると、英語では起きない種類のずれに当たります。敬語の度合い、主語の省略、曖昧な表現。しかも料金の面でも不利です。実際に数えた結果とあわせて、日本語固有の注意点を整理します。

案を10個出させると、どれも見たことのある内容になる。この現象には理由があります。次の語を確率で選ぶ仕組みが、無難な方向に寄せているからです。それを踏まえた頼み方を整理します。