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はじめに近年、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用したPrompt Engineeringは急速に注目を集めています。ところが、シンプルな指示や従来の単独ロール中心のプロンプトだけでは、アイデア創出や複雑な問題解決に限界を感じる場面が増えてきました。 そこで本記事では、「協調型エージェント」を使ったまったく新しい5つのプロンプトテクニックを解説します。複数の視点や役割を意図的に組み合わせ、再帰的に議論させることで、より深く・多角的なアウトプットを得るアプローチです。 この記事でわかることシンプルな指示だけではカバーできない領域を突破する新たな5つのプロンプト手法 各テクニックの概要・適用シーン・実装例・注意点 読者が実際に試せるようにメタプロンプトをそのまま提供 新世代プロンプトの必要性従来型プロンプトの課題LLMへの指示が単純だと、どうしてもアイデアや解析の幅が制限されが

はじめに忙しいビジネスシーンでは、心のケアがおろそかになると仕事の効率まで下がりがちです。 しかし、AIとの対話をうまく活用すれば、業務効率とセルフケアを同時に高めることができます。 ここでは、すぐにコピペして使える10個のプロンプトを紹介します。 それぞれ「最低限バージョン」と「もう少し背景情報を伝える“あったらベター”バージョン」に分けて提示し、使い方を解説します。 使い方の基本手順 ChatGPTなどのAIチャットにアクセス 記事からプロンプトをコピー AIの入力欄にペーストして送信 ポイント 最低限バージョン: 何も説明したくないときや時間がないときに、サッと使えるシンプル版。 あったらベター版: 簡単な背景情報をプラスして、より具体的で自分にフィットした回答が得られる形。 AI回答の再活用: 「もう少し短く」「別のパターンも教えて」と再質問して、自分に合うアドバイスへアレンジしま

はじめに深夜、机に向かいながらAIを使って小説を書いてみたものの、どこか機械的で「これ、LLMが書いたな」と感じてしまう文章になってしまった――そんな経験はありませんか？ 最近では、生成系AIの特性を検出するツールが続々と登場し、「どのLLMが書いた文章か、9割以上の確率で判別できる」 という話題もよく耳にします。AIならではの恩恵は大きいものの、どうしても残る“AI臭さ”は隠せないかもしれない……とお悩みの方も多いでしょう。 しかし、ここでご紹介するプロンプトとテクニックを使えば、AI臭をできるだけ消し、人間が書いたかのような自然な文体と厚みを与え、さらにはLLM検出ツールを突破する可能性を高めることができます。 本記事では、プロンプトエンジニアリングの観点から、最強の小説向けプロンプトと、その使い方を具体的に解説します。読み終えたらすぐにコピペして試せる、実践的な内容ですので、どうぞ最

はじめにAIを活用した情報発信が当たり前になりつつある今、ただ文字情報を伝えるだけでは飽き足らないという方も多いのではないでしょうか。そんなときに便利なのが、視覚的効果によって情報を直感的に伝達できるインフォグラフィックです。本記事では、ChatGPTを使ってテキストを自動的にグラフィックレコーディング風HTMLに変換する革新的なプロンプトを詳しくご紹介します。 使用環境は、Claude3.7がお勧めですが、ChatGPTでもコードインタプリタでhtmlファイルを作ってもらったり、出力されたhtml形式のテキストをテキストエディタにコピペして拡張子をhtmlで保存すればブラウザで表示できます。 なぜ今「インフォグラフィック」なのか情報量の増大に伴い、視覚的にわかりやすくまとめることの重要性が高まっている 記憶に残りやすく、SNSやnoteでの反応率アップにもつながる デザインの専門知識がな

ChatGPTを使って記事を書いているとき、「もっと読者の心に刺さる文章が書けたらいいのに」と思ったことはありませんか？実はシンプルな「短文プロンプト」を工夫するだけで、AIのアウトプットの質は劇的に向上します。 この記事では、短文ながらもAIから深みや説得力のある回答を引き出せるプロンプトを厳選してご紹介します。 短文プロンプト活用のメリットシンプルで即実践できる AIの生成する文章の質や説得力が格段に向上 独創性が高く、読者の共感を得やすい すぐに使える「短文プロンプト」12選1. 読者の感情を動かしたい場合プロンプト:「人生の苦難や挫折から得た深い教訓を、未来の自分が過去を振り返るように描写してください。」 活用例: ブラック企業からの脱出を促す記事や自己啓発系noteの導入 2. 共感を引き出し、説得力を高めたい場合プロンプト:「あえて失敗談を具体的に描写し、その失敗から得られた具

1. はじめにシリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を理解していただきたいと思います。 2. 既存プロンプト技法の振り返り多視点プロンプトや逆算思考の手法は、すでにSNSや論文などで広がりを見せています。 しかし、並列思考を促す手法は「早期のアイデア収束」や「視点間の干

今やチャットボットや生成AIを使いこなすためには、ただ質問するだけでは物足りません。「どう聞くか」が成果を左右します。本記事では、“コンテクスト・バックドア”や“パラレル・キャラバン”など、まだあまり世に出回っていない10の新しいプロンプトエンジニアリング手法を一挙紹介します。さらに、これらの手法を支える「メタプロンプト」のアイデアもまとめました。 「いつもの使い方」を抜け出して、複雑かつ多面的な回答を一度に引き出すテクニックは必見です。プロンプトひとつで、あなたの生成AI活用が大きく変わるはず。記事の後半では、これらを展開するための超実用的なメタプロンプト例も公開します。まずは、あなたのプロンプト活用スタイルに“革命”をもたらす10の新技法をじっくりご覧ください。 1. コンテクスト・バックドア（Context Backdoor）手法■ 概念概要通常のプロンプトに隠し合図（キーワード）を

はじめにOpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなど、大規模言語モデル（LLM）を搭載したチャットアプリは、私たちの生活や仕事に欠かせないツールとなりつつあります。これらのAIは、質問に答えるだけでなく、文章作成、創造的なコンテンツ生成、複雑な問題解決など、様々なタスクに対応できます。しかし、LLMの真価を最大限に引き出すためには、単に質問を投げかけるのではなく、その思考プロセスを理解し、効果的にコントロールする必要があります。 本記事では、そのための強力なツール「メタメタプロンプト」に焦点を当て、より実践的な活用方法を解説します。メタメタプロンプトを用いることで、LLMの持つ潜在能力を最大限に引き出し、高度な推論を可能にし、複雑なタスクを効率的にこなせるようになります。本記事は、LLMをより深く理解し、その可能性を最大限に引き出したいと考

大規模言語モデル（LLM）の登場以降、世の中には多彩な「プロンプトエンジニアリング」手法が誕生してきました。Zero-Shot、Few-Shot、Chain-of-Thought (CoT)、Tree-of-Thought (ToT)――それぞれユニークなアプローチでモデルの推論力を引き出します。 そんな中、今回は「Quantum-of-Thought (QoT)」と名付けた、ちょっと風変わりな新概念のプロンプト手法をご紹介します。さらに、QoTプロンプトを自動で生成してくれる「メタプロンプト」も合わせて解説。読後には、あなた自身が自由にQoTスタイルの思考をLLMに実行させられるようになるはずです。＜検索しても出てきませんので、悪しからず。。＞ はじめに昨今、ChatGPTやGPT-4などの強力な言語モデルが広く使われはじめ、プロンプトエンジニアリングの工夫によって得られる成果が大きく変