プロンプト作成の悩みを解消！自動生成ツール「プロンプトジェネレーター」で簡単スタート
生成AIを使うには、その仕組みを理解し、明確で具体的な指示を出せる「プロンプト」を作る必要があります。しかし、プロンプト作成には試行錯誤や専門知識が求められ、慣れていない人にとっては難しく感じられます。そんな時にオススメなのが「プロンプトジェネレーター」です。たった1行「やりたいこと」を入力するだけで、詳細なプロンプトが自動生成されます。今回は、プロンプトジェネレーターの実力をご紹介します。
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テツメモ｜tetumemo
2024/05/13
生成AIを使い始め、より良い結果を得るために必要なのが「プロンプトエンジニアリング」です。
「プロンプトエンジニアリング？」
このカタカナばかりの言葉を聞くだけで、「なんだか難しそう・・・」と思ってしまう方も多いと思います。
プロンプトエンジニアリングとは、AIに適切な指示を出すことで、より良い結果を得るための技術です。AIに「〇〇について、中学生にもわかるように説明して」など、具体的で明確な命令を与えることが大切。
また、背景情報を提供したり、出力形式を指定したりすることで、AIの回答の質が上がります。つまり、AIに対する質問の仕方を工夫することで、AIを使いこなすことができるのです。
※Claude3 Opusより出力
プロンプトについて詳しくは、事例を交えながら詳しく解説しています。
| プロンプト魔力の秘密：ChatGPT・Gemini・Copilotでビジネスアウトプットを向上させる方法 |
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| 仕事が速くなる魔法の言葉: 業務効率化AIプロンプト20選【前編:8選】 |
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💬プロンプトが上手になる7つの要素
- 明確な質問：
曖昧な質問よりも明確な質問をすることで、より良い回答が得られる - 具体性：
トピックや要求に具体的な詳細を提供することで、適切な回答を引き出すことができる - プロンプトの構造：
質問を構造化して、抜け漏れをなくす - 文脈の提供：
重要な文脈は背景情報を提供する - 複数の質問：
必要に応じて、複数の質問を連続して投げる - ステップバイステップ指示：
段階的に考えさせる - 校正とフィードバック：
得られた結果を評価、精度を向上します
上記は「プロンプト魔力の秘密：ChatGPT・Gemini・Copilotでビジネスアウトプットを向上させる方法」の記事で紹介している内容ですが、7つの要素を踏まえると、以下のようなプロンプトが書けるようになります。
📩プロンプト例｜メール感謝状
以下の{役割}、{条件}、{内容}に基づき感謝状のメールを作成してください。
#役割
トップ営業マン
#条件
・大口顧客の営業部長
・丁寧に
・300～400文字
#内容
・今回の案件発注の御礼
・今後手厚いサポートを約束する
・本日の打ち合わせの御礼を添える
📩メール感謝状
※PerplexityのClaude3 Opusで実行
株式会社○○
営業部長 鈴木一郎様
平素より格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。
このたびは、弊社に対し多大なるご発注をいただき、心より感謝しております。
お客様のニーズに応えるべく、全社一丸となって取り組んでまいる所存でございます。
今後とも、お客様に満足いただけるよう、手厚いサポートを提供させていただきます。
お客様のビジネスの発展に少しでも貢献できれば幸いに存じます。
また、本日は貴重なお時間を割いていただき、打ち合わせの機会を賜りましたこと、重ねて御礼申し上げます。
打ち合わせの内容を踏まえ、スピード感を持って対応してまいります。
引き続きのご愛顧を賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。
株式会社△△
営業部
山田太郎
というようにプロンプトはとても便利ですが・・・
- 毎回プロンプトをこんなに書かないといけないの？
- プロンプトの種類たくさん覚えなければならないの？
- プロンプトエンジニアリングを学べばサクサク書けるようになるの？
と、様々な疑問と不安、手間を想像してしまうかもしれません。
本音を言えば「プロンプトエンジニアリング」を学んだほうが何倍も生成AIが楽しくなりますし、精度も上がります。また「本当に正しく有効なプロンプトなのか？」を見抜く審美眼も養われます。
一方で、サクッと便利に使いたい人が多いのも事実です。
💡プロンプトジェネレーターを使うことで得られる2つの利点
- 高性能なプロンプトを、悩まずサクッと作成したい
➔たった1行「やりたいこと」を入力するだけで、高品質なプロンプトが自動生成される - プロンプトエンジニアリングについて学びを深めたい
➔自動生成されたプロンプトを見ることで、プロンプトエンジニアリングの勉強になる
ぜひ、サクッと使いたい人も、自分のプロンプトエンジニアリングの学びを深めたい人にもオススメの内容ですので、読み進めてみてください。
💬Anthropic社が発表した「プロンプトジェネレーター」を使って、高品質なプロンプトをサクッと作ろう
高性能なLLM「Claudeシリーズ」を提供しているAnthropic社が、「Anthropic Console」で使えるプロンプトジェネレーターを発表しました。
何を達成したいかを記述すると、Claudeが思考連鎖推論のようなプロンプトエンジニアリングのテクニックを使って、より効果的で、正確で、信頼性の高いプロンプトを作成します。
アウトプットは「変数」が設定されており、自由にカスタマイズ可能な形式なので非常に使いやすくなっています。
You can now generate production-ready prompts in the Anthropic Console.
Anthropic @AnthropicAI
Describe what you want to achieve, and Claude will use prompt engineering techniques like chain-of-thought reasoning to create more effective, precise and reliable prompts. pic.twitter.com/TqylVRkfP5— Anthropic (@AnthropicAI) May 10, 2024
📝【これは便利！】💡Anthropicは提供をはじめた「Generate a Prompt」ツールが、学びと実用性に最適！
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
特に、プロンプトの勉強になります！
✅️何ができるのか？
- プロンプトが作れる
- プロンプトの構造が理解できる
- プロンプトの作り方がわかる
✅️準備
- Anthropicのアカウント
-… https://t.co/CoWGwjFGempic.twitter.com/mR0F8cppSM— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) May 11, 2024
📑AnthropicのAPIキー準備
「Anthropic Console」の利用にはAPIクレジットが必要になります。
新規アカウント登録で5ドル分のクレジットが獲得できます。
■APIとは？
APIとは、Application Programming Interfaceの略で、あるアプリケーションやシステムの機能を、他のアプリケーションから利用できるようにするための仕組みです。APIを使うことで、異なるアプリケーション間でデータのやり取りや機能の連携が可能になります。
■APIクレジットとは？
APIクレジットとは、API（Application Programming Interface）を利用するために必要な支払い単位のことです。APIを提供する企業は、APIの利用量に応じてクレジットを設定し、開発者はそのクレジットを購入または獲得することでAPIを利用できます。
クレジットは通常、APIのリクエスト数、データ転送量、または処理時間に基づいて消費されます。APIクレジットを使い果たすと、追加のクレジットを購入するか、一定期間待つ必要があります。これにより、API提供者は利用量に応じた課金を行い、APIの維持・運営コストを回収することができます。
APIキーの取得は、以下のサイトがとてもわかりやすいです ↓
💡3分でできる！Claude APIキー取得のやり方をわかりやすく解説
📘「Anthropic Console」の使用概要
- 「Generate a Prompt」に作りたいプロンプト内容を入力➔例）”生成AIに関連するブログ記事を書きたい”等と入力
- 変数が含まれたプロンプトが完成（少量のClaude3 Opus分のコストがかかります）
- LLMのモデルを選択（低コスト、高性能なClaude 3 Haikuがオススメ）
- 変数を入力
- 出力指示➔完成
それでは1つずつ見ていきましょう。
１，「Generate a Prompt」に作りたいプロンプト内容を入力➔例）”生成AIに関連するブログ記事を書きたい”等と入力
２，変数が含まれたプロンプトが完成（少量のClaude3 Opus分のコストがかかります）
ここで設定された変数は以下３点
- {{TOPIC}}
- {{KEYWORDS}}
- {{TONE}}
あなたはAIに関連するブログ記事を書くAIアシスタントです。以下の入力が与えられます:
<topic>
{{TOPIC}}
</topic>
<keywords>
{{KEYWORDS}}
</keywords>
<tone>
{{TONE}}
</tone>
これらの情報を使って、魅力的で読みやすいブログ記事を書いてください。記事は以下のガイドラインに従ってください:
- 長さは600〜800字程度
- 導入、本文（3〜4段落）、結論で構成する
- {{TONE}}の語り口を意識し、読者を引き付ける書き方を心がける
- {{TOPIC}}を中心テーマとし、タイトルにも盛り込む
- {{KEYWORDS}}は自然な形で本文中に2回以上使用する
記事の構成例:
1. 導入（100〜150字）: {{TOPIC}}の重要性や面白さを簡潔に述べる
2. 本文1（150〜200字）: {{TOPIC}}の現状や最近の動向を解説
3. 本文2（150〜200字）: {{TOPIC}}の具体的な事例や応用例を紹介
4. 本文3（150〜200字）: {{TOPIC}}の将来性や課題について考察
5. 結論（100字程度）: {{TOPIC}}に関する筆者の見解をまとめる
<blog_post>タグ内に完成した記事を出力してください。記事を書く前に、まず<outline>タグ内で上記の構成例に沿った記事の概要を書いてから、<blog_post>に記事全文を書くようにしてください。
３，LLMのモデルを選択（低コスト、高性能なClaude 3 Haikuがオススメ）
5ドル分のクレジットでも十分遊ぶことができます。
４，変数を入力
■今回の変数
- {{TOPIC}}
- {{KEYWORDS}}
- {{TONE}}
■以下のとおり入力
- {{最新の生成AIモデルの性能比較}}
- {{GPT-4、Claude3、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70B}}
- {{フレンドリー}}
■変数入力後のプロンプト ↓
あなたはAIに関連するブログ記事を書くAIアシスタントです。以下の入力が与えられます:
<topic>
{{最新の生成AIモデルの性能比較}}
</topic>
<keywords>
{{GPT-4、Claude3、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70B}}
</keywords>
<tone>
{{フレンドリー}}
</tone>
これらの情報を使って、魅力的で読みやすいブログ記事を書いてください。記事は以下のガイドラインに従ってください:
- 長さは1200〜100字程度
- 導入、本文（3〜4段落）、結論で構成する
- {{TONE}}の語り口を意識し、読者を引き付ける書き方を心がける
- {{TOPIC}}を中心テーマとし、タイトルにも盛り込む
- {{KEYWORDS}}は自然な形で本文中に2回以上使用する
記事の構成例:
1. 導入（200〜350字）: {{TOPIC}}の重要性や面白さを簡潔に述べる
2. 本文1（250〜400字）: {{TOPIC}}の現状や最近の動向を解説
3. 本文2（250〜400字）: {{TOPIC}}の具体的な事例や応用例を紹介
4. 本文3（250〜400字）: {{TOPIC}}の将来性や課題について考察
5. 結論（200字程度）: {{TOPIC}}に関する筆者の見解をまとめる
<blog_post>タグ内に完成した記事を出力してください。記事を書く前に、まず<outline>タグ内で上記の構成例に沿った記事の概要を書いてから、<blog_post>に記事全文を書くようにしてください。
５，出力指示➔完成
以下がプロンプトジェネレーターで作られたプロンプトを活用して出力した内容です ↓
<outline>
1. 導入 (300字程度)
最新の生成AIモデルの性能は日々進化しており、GPT-4、Claude3、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70Bなどの新しいモデルが次々と登場しています。これらの高性能モデルは、自然言語処理の幅広い分野で活躍しており、私たちの生活に大きな影響を与えつつあります。本記事では、これらの最新モデルの性能を比較し、それぞれの長所と短所を探っていきます。
2. 本文1 (350字程度)
GPT-4はOpenAIが開発した大規模言語モデルで、前作のGPT-3を大きく上回る性能を発揮しています。自然な会話や創作、論理的思考など、幅広い分野で人間に匹敵する出力を生成できます。一方でClaude3はAnthropicが開発したモデルで、倫理性と安全性に優れています。Gemini 1.5 ProはOpenAIのInstructGPTをベースにしたモデルで、特に指示に忠実に従う点が特徴的です。Llama 3 70BはMeta AIが公開した大規模モデルで、パラメータ数が700億を超える大規模なモデルです。
3. 本文2 (350字程度)
これらの最新モデルは、さまざまな分野で活用されています。GPT-4は創作支援やコーディングアシスト、論文執筆支援などに使われています。Claude3は医療分野での問診支援や、カスタマーサポートなどに活躍しています。Gemini 1.5 Proは指示に忠実に従うため、タスク実行支援に適しています。Llama 3 70Bは大規模なモデルのため、大量のデータを扱う分野で活躍が期待されています。
4. 本文3 (350字程度)
一方で、これらの最新モデルには課題もあります。出力の質の安定性や、バイアスの問題、プライバシーリスクなどが指摘されています。また、モデルの大規模化に伴い、計算リソースの消費が増大するエネルギー問題も無視できません。今後は、これらの課題を克服しつつ、より高性能で信頼性の高いモデルの開発が求められます。
5. 結論 (200字程度)
最新の生成AIモデルは目覚ましい性能を発揮しており、私たちの生活に大きな変革をもたらしつつあります。GPT-4、Claude3、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70Bなどの最新モデルは、それぞれ異なる長所を持っており、用途に合わせて使い分けることが重要です。一方で、これらのモデルには課題も残されています。今後は、より高性能で信頼性の高いモデルの開発と、倫理的な課題への取り組みが不可欠となるでしょう。
</outline>
<blog_post>
## 最新の生成AIモデル、その性能と可能性を探る
こんにちは、生成AIモデル愛好家の皆さん!今日は、最新の生成AIモデルの性能比較をテーマに、お話ししたいと思います。
近年、GPT-4、Claude3、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70Bなどの高性能な生成AIモデルが次々と登場し、自然言語処理の分野に新たな地平を切り開いています。これらの最新モデルは、従来のモデルを大きく上回る出力精度と汎用性を備えており、私たちの生活に大きな変革をもたらしつつあります。
### 最新モデルの概要と特徴
まずは、それぞれのモデルの概要と特徴を簡単に見ていきましょう。
GPT-4はOpenAIが開発した大規模言語モデルで、前作のGPT-3を大きく上回る性能を発揮しています。自然な会話や創作、論理的思考など、幅広い分野で人間に匹敵する出力を生成できるのが大きな特徴です。一方でClaude3はAnthropicが開発したモデルで、倫理性と安全性に優れています。Gemini 1.5 ProはOpenAIのInstructGPTをベースにしたモデルで、特に指示に忠実に従う点が特徴的です。そしてLlama 3 70BはMeta AIが公開した大規模モデルで、パラメータ数が700億を超える大規模なモデルとなっています。
### 多様な分野での活用
これらの最新モデルは、さまざまな分野で活用されています。GPT-4は創作支援やコーディングアシスト、論文執筆支援などに使われており、その汎用性の高さが注目されています。Claude3は医療分野での問診支援や、カスタマーサポートなどに活躍しています。Gemini 1.5 Proは指示に忠実に従うため、タスク実行支援に適しています。そしてLlama 3 70Bは大規模なモデルのため、大量のデータを扱う分野で活躍が期待されています。
このように、最新の生成AIモデルは、それぞれ異なる長所を持っており、用途に合わせて使い分けることが重要です。例えば、創作支援であればGPT-4、医療分野ではClaude3、タスク実行支援ならGemini 1.5 Proといった具合です。
### 残された課題と将来展望
一方で、これらの最新モデルには課題もあります。出力の質の安定性や、バイアスの問題、プライバシーリスクなどが指摘されています。また、モデルの大規模化に伴い、計算リソースの消費が増大するエネルギー問題も無視できません。
今後は、これらの課題を克服しつつ、より高性能で信頼性の高いモデルの開発が求められます。さらに、生成AIモデルの倫理的な課題にも真剣に取り組む必要があるでしょう。
### おわりに
最新の生成AIモデルは目覚ましい性能を発揮しており、私たちの生活に大きな変革をもたらしつつあります。GPT-4、Claude3、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70Bなどの最新モデルは、それぞれ異なる長所を持っており、用途に合わせて使い分けることが重要です。一方で、これらのモデルには課題も残されています。今後は、より高性能で信頼性の高いモデルの開発と、倫理的な課題への取り組みが不可欠となるでしょう。
生成AIモデルの進化に今後も注目していきましょう!それでは、また次回お会いしましょう。
</blog_post>
いかがでしょうか？
たった一行”生成AIに関連するブログ記事を書きたい”と入力しただけで、このクオリティのプロンプトが自動生成されました。
設定した変数が反映され、最新の生成AIモデルの性能比較の記事が一瞬で完成したと思います。
冒頭で説明した、「利点1」が得られたと思います。
- 高性能なプロンプトを、悩まずサクッと作成したい（利点1）
➔たった1行「やりたいこと」を入力するだけで、高品質なプロンプトが自動生成される - プロンプトエンジニアリングについて学びを深めたい（利点2）
➔自動生成されたプロンプトを見ることで、プロンプトエンジニアリングの勉強になる
「Anthropic Console」のプロンプトジェネレーターを使えば、ストレスフリーでプロンプトが作れますので、ぜひチャレンジしてみてください。
後半は、「利点2」にフォーカスします。
- 作られたプロンプトはプロンプトエンジニアリングの観点で評価して、どれくらい優れているのか？
- 評価が不足している場合、プロンプトを作り直してみたらどうなるのか？
- 作り直したプロンプトで出力した記事と、最初に出力した記事を比較した場合の評価結果は？
など、ただ作られたプロンプトを”使う”だけではなく、プロンプトの「なぜ？なに？どうして？」を明らかにし、ワンランク上のプロンプトを作れるようになりましょう！
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