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▼目次
00:00 情報収集や情報の整理に時間がかかっていませんか？
00:50 生成AIを使った情報収集とレポート作成のデモ
01:28 プロンプトの解説
04:26 キノクエストには他にもすぐ使える生成AIテンプレートがあります
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生成AIでプログラミングが民主化した
生成AIがあるのに、まだプログラミングを学ぶ必要があるの？
右手に生成AI、左手にプログラミング
▼動画で話している内容
この動画では、「生成AIを活用したプロンプト」について紹介をします。
今回は「情報収集のためのプロンプト」です。
こんな悩みありませんか？
・必要な情報を効率的に集められない
・情報収集に時間がかかりすぎる
・情報の信頼性を判断するのが難しい
・収集した情報が断片的で整理されていない
・重要な情報を見落としてしまう可能性がある
こうした悩みは、この動画で紹介するプロンプトで解決できます。
## デモ
早速、デモをお見せします。
わずか数秒で、このように特定のテーマに関する情報が体系的に整理され、多様な情報源からの知見が一覧できるレポートが完成しました。
基本情報から最新の動向、主要な関係者まで、必要な情報が網羅的に収集され、情報の信頼性についても言及されています。
## プロンプトの基本形の説明
プロンプトには、「一括型」、「対話型」、「段階型」の3つがあります。
詳しくは、こちらの動画で説明をしています。
それでは、今回の場合は、どの手法を使えばよいでしょうか。
簡単なフローチャートを使ってみましょう。
1つ目の判断ポイントです。
「作りたいのは、長い文書か、短い文書か？」
今回の情報収集は、簡単なレポートを想定しています。
つまり、短い文書にあたります。
2つ目の判断ポイントです。
「具体的な内容のイメージはあるか？」
今回は、テーマや目的、出力形式など、詳細な完成イメージを持っている場合で考えます。
これは、具体的な内容のイメージがあるケースです。
以上から、短い文書でイメージがある場合にふさわしい「一括型」を採用します。
プロンプトとしては、「背景」「指示」「インプットデータ」「出力条件」がキノコードが考える基本形です。
詳しくは、こちらの動画をご覧ください。
## 「背景」部分の説明
まずは「背景」の部分について説明します。
今回の例では「情報収集の専門家」という役割を設定しています。
また、「特定のテーマに関する情報を効率的に収集し、整理する必要がある」という具体的な状況を伝えています。
これにより、AIが情報収集の専門的な視点から体系的で網羅的な情報収集を行えるようになります。
## 「指示」部分の説明
次に「指示」の部分について解説します。
ここでは、どんな情報を集めるべきかを具体例で示しています。
「基本情報の整理」「最新の動向やデータの収集」「主要な関係者の特定」「情報源の多様化」など、情報収集の範囲を明確に指定しています。
これにより、包括的で偏りのない情報収集が可能になります。
（続く）
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#生成ai #プロンプト #使い方
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