AI情報まとめ

AI情報まとめ

【第20話】Specification Layerとは?マイ仕様書でAIの作業を安定させるプロンプト術

AIに同じ作業を頼んでいるのに、毎回仕上がりが違う。原因はルールがあなたの頭の中にしかないことです。品質基準やマイルールを「仕様書」として1枚にまとめ、毎回の起点にするSpecification Layerを、コピペOKのテンプレート付きで解説します。
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【第19話】Intent Encodingとは?判断基準を先に渡してAIを代理人にするプロンプト術

AIに相談するたびに、同じ説明を繰り返していませんか。自分の価値観・優先順位・NGラインを最初に1回明文化して渡すと、AIは指示待ちから「あなたの代理人」に変わります。判断基準の書き方を、コピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第18話】Just-In-Time Context Injectionとは?資料を全部渡さないプロンプト術

長い資料を丸ごとAIに貼り付けて質問したら、的外れな答えが返ってきた経験はありませんか。実は資料は「全部渡す」より「必要な部分だけ渡す」方が精度が上がります。目次から始めるJust-In-Time方式を、コピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第17話】Goldilocks Altitudeとは?指示の「ちょうどいい細かさ」を見つけるプロンプト術

AIへの指示を細かく書いたら融通が利かなくなり、ざっくり書いたら期待と違うものが返ってきた。そんな経験はありませんか。指示には「ちょうどいい高度」があります。3層に分けて書くGoldilocks Altitudeの考え方をコピペOKのプロンプト付きで解説。
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【第16話】Bookend Placementとは?重要な条件を冒頭と末尾に置くプロンプト術

長い指示を出すと、真ん中に書いた条件だけ無視される。実はこれ、AIには「中盤の情報を見落としやすい」という研究で確認された性質があるからです。重要な条件を冒頭と末尾の2か所に置くBookend Placementを、コピペOKのプロンプト付きで解説。
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【第15話】Self-Verifying Outputとは?3つの人格でAIの出力を検品するプロンプト術

AIの出力をそのまま使ったら、あとで粗が見つかった経験ありませんか?完成した出力を「まったく違う3つの人格」に読み直させるSelf-Verifying Outputなら、提出前の検品をAI自身にやらせられます。コピペOKのプロンプト付きで解説。
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【第14話】Multi-Agent Debateとは?AIに賛成派と反対派で討論させるプロンプト術

どっちにすべきか決めきれない悩みをAIに相談しても、当たり障りのない答えで終わっていませんか。賛成派と反対派に本気で論戦させて、裁定役に結論を出させるMulti-Agent Debateなら議論の深さが変わります。コピペOKのプロンプト付きで解説。
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【第13話】Evaluator-Optimizerとは?生成役と評価役を分離して採点を辛口にするプロンプト術

AIに「自分で見直して」と頼んでも、甘い自己評価しか返ってこない。そんなときは生成役と評価役の人格を完全に分離するEvaluator-Optimizerが効きます。採点が辛口になり改善の質が変わる、コピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第12話】Parallelizationとは?5人のAI専門家の多数決で答えの信頼性を上げるプロンプト術

AIの答えを1回で信じていいのか不安になることはありませんか。同じ問いを5つの視点で並列に解かせて多数決を取るParallelizationなら、答えの信頼性を自分で確かめられます。重要な判断の前に使えるコピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第11話】Routing Patternとは?AIに振り分け役を置いて回答の専門性を上げるプロンプト術

AIに相談すると、当たり障りのない一般論が返ってくることはありませんか。原因は質問の「タイプ」が特定されないまま回答が始まることです。まず分類させてから専門役に答えさせるRouting Patternを、コピペOKのプロンプト付きで解説します。