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▼目次
00:00 この動画で説明する内容
01:03 効率的なプロンプトのポイントその3＜複雑なタスクは分解する＞
01:38 複雑なタスクは分解する＜1. 長い会話では一度要約をする＞
03:36 複雑なタスクは分解する＜2. 長い文章を少しずつまとめてあとに、もう一度全体をまとめる＞
05:15 複雑なタスクは分解する＜3.複雑なタスクを小さなタスクに分ける＞
11:40 明確な指示をする＜まとめ＞
12:17 キノクエストなら生成AI活用について幅広く学習ができます！
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▼動画で話している内容
プロンプトエンジニアリング超入門の第8回目です。 この動画では、「効果的なプロンプトを作る4つのポイント」の中の、3つめ「複雑なタスクは分解する」についてです。 この動画では、次のような疑問を解消します。
・生成AIに複雑なタスクを正確にこなしてもらうにはどうすればいいの？ ・長い文章や会話を効率的に要約させる方法は？ ・タスクを分解することで、どんなメリットがあるの？
この動画では、これらの疑問を解決します。 複雑なタスクを分解してAIに依頼する3つのテクニックをご紹介します。 生成AIを賢く使いこなし、業務効率をアップさせたい方は必見です。
ITやDXについての学びを発信する「キノコード」です。 私は紀貫之の子孫ですが、文章ではなくコードを書いているので「キノコード」と名乗っています。 ぜひ、チャンネル登録をお願いします。
複雑なタスクは分解する
AIに複雑なタスクを任せる時、タスクを分解をして依頼をするとよいです。 それは、大きなレゴを作るときに、まずは小さなブロックから組み合わせていくのと似ています。
複雑なタスクは分解するテクニックは、3つあります。
1. 長い会話では一度要約をする
2. 長い文章を少しずつまとめてあとに、もう一度全体をまとめる
3. 複雑なタスクを小さなタスクに分ける
1. 長い会話では一度要約をする
生成AIと会話をしていて、話が長く続くと、正確さが落ちてきたなと感じるときがあります。 それは、生成AIには記憶できる量に制限があります。 ただ、厳密には、生成AIは人間のように記憶を持つわけではありません。 一度に保持できる文字数、つまりトークン数に制限があるということです。 トークン数とは、生成AIが一度に認識できる文字や単語の数のことです。 この限界を超えると、古い情報が削られ、新しい情報を正確に処理できなくなることがあります。
そんなときは、今までの話をまとめてもらうというテクニックが有効です。 具体的には、生成AIに「これまでの話をまとめてください」とお願いすると、「これまでの話では、〇〇について議論しましたよね。その中で△△が重要なポイントでした」といった具合に要約してくれます。 これで大事なポイントが生成AIに伝わり、また会話を続けやすくなります。 図解で説明します。 1回目のやりとり、2回目のやりとりは記憶を維持していたとします。 しかし、 3回目の質問をしたあたりから記憶が薄れてきたとします。 4回目の質問では、2回目の質問が薄れ、1回目の記憶はなくなります。 5日目の質問では、1回目の記憶はほぼなくなります。 そこで、2回目の質問が終わったら、「これまでの話をまとめてください」と伝えましょう。 そして、3回目のやりとりをすると、1回目と2回目の記憶を維持したまま、3回目のやりとりをしてくれます。 4回目の質問も今までのやり取りを記憶したまま、AIとの会話を進めることができます。 もちろん上記はイメージであって、2回やりとりしたら、一度、まとめましょうというわけではないです。 会話量にあわせて、一度まとめるとよいでしょう。
2. 長い文章を少しずつまとめてあとに、もう一度全体をまとめる
次に「長い文章を少しずつまとめてあとに、もう一度全体をまとめる」についてです。 先ほどもお伝えしたように、生成AIには会話を記憶できる量に上限があるため、長すぎる文章を一度に要約するのは難しいのです。
200ページもある報告書を要約したい場合、文章を小さなセクションに分けて、それぞれを要約していく方法が有効です。 たとえば、200ページの報告書を章ごとに分割します。 「第1章：市場分析」「第2章：競合他社の状況」「第3章：今後の戦略」というように分け、それぞれの章を生成AIに要約してもらいます。 その後、各章の要約を再度生成AIにまとめてもらい、全体の要約を完成させます。 この方法を使えば、生成AIの制限を超えて、長い文章でも正確に要約できます。
後半の内容を理解するには、前半の情報も必要な場合は、「前の要約を考慮した要約」していく方法が有効です。 各セクションを要約するときに、これまでの要約も合わせて生成AIに提供します。 たとえば、第3章を要約するときに、第1章と第2章の要約もAIに渡します。 これにより、AIは前の情報も考慮しながら、次のセクションを要約できます。 この方法を使うと、一貫性のある要約ができ、全体の流れを正確に把握できます。
（続く）
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