トピック1：レッスン２：すみちゃんからの質問に答える

「レッスン1：AIに関する基本用語」の後に、すみちゃんから質問がきてたので、このレッスンはそれに答える形で進めてみます。

＞社内Ai活用に参加するにあたり苦労している所はIT、PC等で頻繁に出てくる語彙に関して自分の理解が追い付かないことです
都度検索してメモするのですが2．3回読んだだけでは実践に当てはめられる理解を出来ない
ことも多々発生してます
長くなりますがこんな言葉がそれです

下記はすみちゃんが実際にChatGPTに尋ねた用語と、その説明の出力。

LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）は、生成AIの一種であり、自然言語処理に特化したAIモデルです。生成AIは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまなコンテンツを自動で生成する技術を指しますが、LLMは特に自然言語の理解と生成に特化しています。

キャプチャとは、画面に表示されている内容を画像や動画として記録すること、またはその機能のことです。具体的には、画面全体を記録する「スクリーンショット」や、動画を記録する「ビデオキャプチャ」などが含まれます.

プロンプト
「指示する」といった意味を持つ言葉です。 生成AIの領域では、AIに対して与える「指示や質問」を指します
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他にすみちゃんが調べたのは、
・UI (ユーザーインターフェース)
・SEO対策
・ｴﾋﾞﾃﾞﾝｽ
・インタフェース
・embody
・コンバージ（たぶんコンバージョンの聞き間違えかな）
・CMS
・スキーマ
・property
・HTML
・ウェルビーイング
・スラッグ（たぶんSlackの聞き間違えかな）
・Bing AI
・デジタルトランスフォーメーション（いわゆるDX）
・ハルシネーション
・リテラシー

と、まあこんな感じ。

なんとなく分かった気でいるけど、詳しく自分では説明できないものが沢山あるし、普段から使ってるけどそもそもはっきりとした定義があやふやってのも多々あると思う。

なので、今回はこれらの言葉を詳しくレクチャーで解説するのではなく、どうやってAIに尋ねるとよいか？ってとこをじっくり教えます。

大前提：「あたまと仕上げは自分」

これはここ1年近く徹底的にLLMを使ってきてオレが確信したこと。

ChatGPTなどのLLMモデルは何なのか？何をやっているのか？っていうと、
「世界中のこれまでにデジタル化されたテキストや画像、音声、動画を学習して、人間の質問に対して最も尤もらしい回答を出力している」ってこと。

これ直感的に分かりづらいと思うのでさらにかみ砕いて説明すると、

A.世界中のこれまでにデジタル化されたテキストや画像、音声、動画＝データ

B.人間の質問に対して＝プロンプト

C.最も尤（もっと）もらしい回答を出力＝LLMが生成するテキスト、画像、音声、動画

ってこと。

LLMを使う側のおれらは、まずこのことをしっかり自分のあたまで理解しておく必要がある。

特にCの「最も尤もらしい回答を出力」ってとこが重要。

例えばこんな質問をLLMにしてみたとする↓

「文房具カフェについて詳しく教えて？」

そうするとLLMの内部で何が起こるか？というと、
※技術的な処理はかなり専門的な話になるので、ここではざっくり。

「ユーザーは文房具カフェについて詳しく教えて？と尋ねています。文房具カフェについて学習済みのデータを参照するとともに、検索も用いて最新の情報を提供する必要がありそうです。さらに文房具カフェが単一の店舗名なのか、店舗ジャンルの名称なのかの確認も必要かもしれません。また・・・・・・」

こんな感じ。

ここで「あたまと仕上げは自分」っていう原則に基づいて、より自分が求める情報をLLMが出力しやすいようにプロンプトを考えてみる。

例えば……

「渋谷区の表参道にある文房具カフェについてネット上などでどのような評判になっているかを知りたいです。私は文房具カフェの運営を行っています。調査の内容をもとに具体的な改善点などを整理したいです。文房具カフェが単なる飲食店ではなく文房具をテーマにしたコンセプトカフェであること、アニメなどの作品とコラボを行っていることに留意してください。出力は日本語で3000文字程度、調査や改善点など分かりやすく章立てにしてください」

こうするとLLMの内部で何が変わるか？というと……

・渋谷区の表参道にある文房具カフェ→単一の店舗に絞って深く調査

・ネット上などでどのような評判になっているか→検索を行い過去から最新の情報までを対象に調査

・私は文房具カフェの運営を行っています。→依頼者（プロンプトを入力した相手）が誰なのかが明確になるので、調べる内容や出力の精度が上がる

・調査の内容をもとに具体的な改善点などを整理したい→意図や目的が明確であるほどLLMは精度の高い情報を出力しやすく、またハルシネーションが減る

・文房具カフェが単なる飲食店ではなく文房具をテーマにしたコンセプトカフェであること、アニメなどの作品とコラボを行っていることに留意→これはちょっと高度な技だけど、LLMは「最も尤もらしい回答を出力」しがちなので、「文房具カフェ」というキーワードから文房具をテーマにしたカフェなんだろうなと判断して、アニメとのコラボなどの情報をそもそも探しにいかない可能性がある。

・出力は日本語で3000文字程度、調査や改善点など分かりやすく章立てに→最近のLLMは減ったけど、日本語でって言っとかないと英語で出力することがままあるので一応。文字数は結構無視してLLMは出力しがちだけど、ある程度示しておくと「詳しく知りたいんだな」とか「ざっとしたことを知りたいんだな」とかLLMの判断基準になる。

いったんまとめ：

しつこいけど「あたまと仕上げは自分」ってとこは必ず意識するように。

プロンプトに関してざっと要点をまとめると、

1.目的を明確に伝える

2.留意点を伝える

3.背景情報を伝える

4.出力形式を伝える

この4つを意識するだけで、LLMの出力はぐんと精度が上がる。

以上踏まえて、すみちゃんからの質問にあった用語の尋ね方の方法、おれのやり方をざっと書いときます。

「UIと UXの違いは？」

↓回答出力

「UIと UXそれぞれの対義語と類義語は？」

↓回答出力

「つまりUIはUXに含まれる概念ということです？」

↓回答出力

「ではUIとUXという用語がどのように形成されて広まったのかを、時系列で詳しく教えてください」

↓回答出力

「では、UIとUXという言葉を母親が子供に教える会話をシミュレーションしてください」

↓回答出力

「では、同様にサラリーマン同士が会話しているシミュレーションをしてください」

↓回答出力

「では、同様にデザイナーとエンジニアが会話しているシミュレーションをしてください

↓回答出力

「では最後に、改めてUIとUXという用語の意味や使われ方をわかりやすく整理して教えてください」

こんな感じ。ざっと１０分くらい。

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