問題文の無いテスト
ちゃんと頼んだつもりなのに、返ってくる答えがどうもピンとこない。AIを使っていると、一度はそういう場面に当たると思います。
たとえば、先生が突然「この問題の答えを教えて」と言ってきて、肝心の問題文は見せてくれない、そんな場面を想像してみてください。何について聞かれているのか、どんな答えが求められているのか、何もわからないので、困りますよね。
AIに情報を渡さないのは、問題文の無いテストを出すのと同じです。
AIは、知らないことでも答えようとする
AIも同じで、「売れる文章を作って」「かっこいいデザインを作って」「自分に合った仕事を教えて」と頼まれても、判断するための情報が足りません。
するとAIは、これまで学習した知識を使って「たぶん、こういう答えが求められているんだろう」と予想して答えます。その予想が当たることもあるし、外れることもある。だから、AIに渡す情報が大事なんです。
コンテキストは、AIに渡す判断材料
コンテキストという言葉は難しく聞こえるかもしれませんが、ここではAIが答えを考える時に参考にする情報だと思ってください。前のコースで「材料」と呼んだ物の、AIの話でよく使われる呼び名です。
友達に誕生日プレゼントを選んでもらう場面で考えてみます。「私にぴったりのプレゼントを選んで」とだけ言っても、友達は困ります。でも、次の情報を伝えたらどうでしょう。
- 好きなものはゲームと音楽
- 予算は5,000円
- 最近ワイヤレスイヤホンが壊れた
- すでにゲーム機は持っている
- 派手なデザインは苦手
ここまでわかれば、友達もかなり選びやすくなりますよね。
能力は、何も変えていない
AIも同じです。AIの能力を変えたわけではなく、判断するための情報を増やしただけ。それでも、返ってくる答えの質は変わります。
プロンプトは「何をしてほしいか」、コンテキストは「何をもとに考えてほしいか」。この違いを分けて考えるだけでも、AIへの頼み方はかなり変わります。
コンテキストというのは、何か専門的な設定のことだと思っていた。
好きな物、予算、持っている物、苦手な物。友達に相談する時に自然と添えている情報が、そのままコンテキストです。特別な書き方は要りません。