素粒子物理の研究をした後、長年AIの開発をやってきました。AI 2.0 (知識ベース)の開発に携わり、AI 3.0 (ディープラーニング) の事業を立ち上げて、脳科学の知見も組み合わせて、いまAI 4.0 (生成AI) のプロダクト開発に没頭しています。そして、家を持たずにリモートワークで全国を転々とする、旅する魔法使いのRayです。

最近、ChatGPTなどの生成AIにどっぷり浸かっています。論文リサーチ、生成AIの実験、プロダクト開発などを進める中で、「プロンプトの工夫も面白いけど、それよりも、GPTを活用する心得が大事だな」と気付きました。心得次第で、GPTを生かすも殺すもできます。

まだGPTを使い倒せていない人に、その心得をお伝えできればと思います。

なお、長文を読むのが苦手な方は、YouTubeもご覧ください。

1.大事な基礎

まず、生成AIのベースにある大規模言語モデルについて、「チャット相手」という大雑把な理解ではなく、「基礎的な正しいイメージ」を持つことが大事です。

例えば、「砂漠の荒野に、磁石を指すと、砂鉄が生成」されます。磁石の力が弱かったり、磁石の形が曖昧だったりすると、浮かび上がる砂鉄はハッキリしません。しかし、強くて鋭い磁石にすれば、砂鉄がクッキリ浮かび上がります。

しかし、より厳密な比喩は、量子の世界です。例えば、原子核の周りを回っている電子は、実際は雲のように広がった空間で、50%の確率で原子核の上、20%の確率で原子核の右に存在する、みたいな確率の世界です。
大規模言語モデルの中も、「お腹」の近くに存在する単語は、50%の確率で「空いた」、20%の確率で「痛い」、みたいな確率の世界です。そして、量子の混沌とした確率の世界に、力場（電磁力や重力など）を与えると、目に見える大きな粒子が生成されます。

それ以外にも、「奏者の雑踏に、指揮をすると、旋律が生成」など、ご自身の得意分野のイメージを持つと良いでしょう。

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そうすると、「私は、美味しいものが好きだから、グルメで例えると何だろう？」と考え始めますよね。

その思考、停止しましょう

それが心得の1つ目です。人間って、実は常に思考し続けていて、ボーッとした妄想（マインドワンダリング）では、車のアイドリングみたいに燃費の悪い状態です。その思考、GPTに丸投げしちゃいましょう。

「食材の宝庫に、調理の技を振るうと、美味な料理が生成」とは・・・GPTさん、良い例えしますね。人間が考えるよりも、早く・的確に考えてくれます。

2.常に持ちたいマインドセット

思考を停止した人間がやるべきことは、内なる好奇心を解き放つこと。そして、その意志を研ぎ澄ますことです。意志が研ぎ澄まされれば、良いプロンプトができて、GPTの結果も良くなります。「GPTをできるだけ活用しよう」といった曖昧な方針では、残念ながらGPTの可能性をうまく引き出せません。強い魔法を心にかけましょう。

最近、生成AIについての相談が社内でよく来ます。そういう時は、まず僕自身の思考を停止して、「それGPT」（GPTに相談してみては？）と即答していますw。そして、僕自身は、内なる好奇心に従って、プロダクト開発を爆速でやりながら、意志を研ぎ澄ましています。

ちなみに、マインドセットは脳科学的にも大事です。

学校で「成長マインドセット」（自分の知能は自分でコントロールできるという信念） の科学的根拠を説明されたグループは、いっそう積極的に学んで、好成績を収めるようになりました。一方、従来どおりの「固定的マインドセット」を持つグループは、自分の知能は生まれつき決まっていると思いこみ、それほどの成果をあげられなかったようです。

このように「やればできる」といったマインドセットは、体育会系のノリではなく、科学的根拠があるのです。

3.これからの人間とAIの役割分担

Willを研ぎ澄ますことに人間は注力しましょう。好奇心、意思、そして指示（プロンプト）を設計します。「指示」であり、「質問」ではない点も大事です。Google検索に慣れた我々は、ついつい「〜を教えて」と問いがちです。でもそれは、GPTの能力のほんの一部しか引き出せません。GPTの能力を最大限に引き出すには、「〜を考えて」や「〜を創作して」など、あらゆることを指示する必要があります。

Willを研ぎ澄ましたら、Can (能力) はAIに丸投げしましょう。思考や創造は、AIの方が得意なのですから。

GPTに「段階的な思考」をさせることがコツです。Aを考えた後に、Bを深堀して、Cを教えてもらう、のように指示（プロンプト）を設計すると、GPTは検討スコープを絞って、より深い思考ができるようです。プロンプトエンジニアリングでは、Chain of Thought (CoT)と呼ばれる手法で、「Think step by step（段階的に考えて）」という呪文もあります。

まずオススメは、「創造的な思考」をさせることです。「いやいや、創造は人間がやるべきでしょ！」という思考を停止させましょう。ちなみに、GPT-4は人間の平均的な創造性を上回り、GPT-4に勝ったのは人間の上位10%だけ、という論文もあります。

僕は1ヶ月前まで、「人間の創造性」を引き出すためのAIプロダクトを企画していましたが、この論文を見つけてからは、「AIの創造性」を引き出す方針に180度方向転換しました。

また、「抽象的な思考」と「具体的な思考」を行ったり来たりするのも任せましょう。GPTは思考のレベル変換ができるので、複数の専門領域を横断することが可能なのです。例えば、医師の難しい言葉を分かりやすく患者に伝えるなどに応用できます。僕は、プロダクトマネージャーとして、エンジニア・デザイナー・ビジネスの間を橋渡しして、各領域の視点や言葉を分かりやすく翻訳することで付加価値を出してきました。しかし、そんな付加価値も、GPTに丸投げします。思考の付加価値、さようなら。

そして、思考させたものを、「アウトプットとして創造」してもらいます。文章やプログラミングのコードであり、ゆくゆくは画像や動画になるでしょう。特に、プログラミングのコードでは大きな実績があります。GitHub CopilotというプログラミングをサポートするAIでは、その約半分はGPTが創造したコードらしいです。誰でもプロトタイプを開発できる時代、こんにちは。

でも、最後に人間の仕事が残ります。AIが創造したアウトプットを活用するためには、人手のラストワンマイルが必要です。生成された文章をnoteにコピペしたり、生成されたコードをAWS上にデプロイしたり、他の人に伝えるためにプレゼンしてYouTubeにアップしたり。身体を持った人間として、肉体労働も価値がありますね。

このようにして、1.Will では人間がAIの主人となり、2. Can をAIに任せて、3. Mustでは人間がAIのしもべとなる、サンドイッチ構造となります。Willが薄い人は、ただAIのしもべになるので、Willがとても重要です。

そして、仕事での時間配分が、Will (10%)、Can (80%)、Must (10%)だとして、CanをAIに任せれば、週休6日の世界がやってきます。と同時に、ベーシックインカムが実現されるでしょう。「いやいや、さすがに妄想が過ぎる」と思われるでしょうが、Open AIは、利益の上限を決めており、それを超えた分は非営利団体に寄付することも計画されています。SFの世界、こんにちは。

4.GPTで魔法学校を作ってみる

数日前、生成AIについての社員教育を依頼されました。思考を停止し、内なる好奇心を解き放つと、こんな声が聞こえてきます。

そして、僕の意志は固まりました。

「School of the GPT」はGPT魔法学校のこと。「by the GPT」は、GPTで学校を作るという意味。そして、「for the GPT」は、GPTに気持ち良く働いてもらうために、「GPTさん、よろしくお願いします！」という姿勢です。実は、この姿勢は馬鹿にできなくて、GPTに敬語で依頼した方が良い結果が返ってくるそうです。敬語に限らず、丁寧に自分の意思を伝えるのは、とても大事です。

この意思を研ぎ澄まして、指示（プロンプト）を設計します。なお、誰でも真似できるよう、できるだけ単純なプロンプトにしました。GPT-3.5-turboとGPT-4を比較検証してみると、GPT-4なら単純なプロンプトでも人間の意図を結構汲み取ってくれるようです。

まず、「段階的に考えさせる」とGPTは深く思考できるので、3ステップくらいに分けます。

では、GPT-4の結果を見てみましょう。

まず、ビジョンとミッションを考えなきゃ！そりゃ当然だよな。ありがとうGPTさん！でも、また思考を停止し、GPTに丸投げしますw

おぉー、良いこと言うね！即採用！次は、肝心の学校のカリキュラムも考えてもらために、さっきのタスクをコピペしよう。

リアルに役に立ちそうなのと、無駄に面白そうなのがある！じゃあ、最後は、いろいろ知識を教わろう。

GPTの正式名称って、Generative Pre-trained Transformerだったんだ〜。ちなみに、GPT-4は正式名称を補足してくれるけど、GPT-3.5-turboは補足してくれないみたいです。ただし、GPTはたまに嘘をつくので、「〜を教えてください」に対する返答は、要注意です。

せっかくだから、無駄に面白そう系も聞いてみましょう。

おぉー、Pythonのコードも出してくれた！これが、冒頭に説明した「4.アウトプットの創造」です。あと、人手によるラストワンマイルで、プログラムの実行環境に載せるだけ。

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という対話をしていて気付きました。人間が問いを立ててGPTが答えるという「問答」が、人間が効率的に学習するプロセスであり、脳科学の観点からも理にかなっているなと。ぜひ皆さんも、上記のような対話を通して学習しましょう。

5.いまこそ大事な一次情報源

GPTとの対話で学び、GPTで生成した二次情報であふれるネット社会だからこそ、ここぞという領域に関しては、一時情報源にあたることが大事です。GPTについて学ぶなら、Open AI公式ページを必ずチェックしましょう。その内、日本語訳も出るでしょうが、いまはGoogle翻訳が便利です。

Documentationでは、Quickstartから始めましょう。また、Prompt Designは、GPTの幅広い使い方を学べるのでオススメです。

Helpには、役立つ情報が満載です。例えば、プロンプト・エンジニアリングの基礎的な手法を、Open AIがベストプラクティスとして整理しています。

Cookbookは、より実践的です。例えば、世界中の研究者が発表したプロンプト・エンジニアリングの手法を、Open AIがまとめています。

API Referenceは、主に技術者向けです。しかし、Temperatureやtop_pの仕様などは確認しておくと良いでしょう。

6.個人・社員としての心構え

「思考を停止し、内なる好奇心を解き放ち、意志を研ぎ澄ませ」というマインドセットが、GPT活用の心得であり、強力な魔法であることを解説しました。

個人としては、GPT 1stで、何か頭に浮かんだら「それGPT」（とりあえずGPTに任せてみる）を徹底します。そんな極端な認知変容をすると、人間の根幹が変わってしまうようで心配かもしませんが、安心してください。人間は、現状維持バイアスを持っており、そんなに簡単に変われないので、極端な考えを持つくらいがちょうど良いです。

また、AIマウンティングバイアス（と僕が呼ぶ）で、人間はAIにマウンティングして、「まだまだ人間は負けてない」と考えてしまう癖もあるようです。例えば、囲碁AIが人間に勝つ前は、「こんな難しいゲームはAIが不得意」なんてマウンティングしてましたが、囲碁AIが人間に勝った後は、「囲碁AIに学ぼう」となっています。実際、囲碁のプロの世界では、人間が1000年かけて築いてきた定石（定番の手法）が崩れ、「人間にはよくわからないけど囲碁AIの手法を真似ておこう」という流れが生まれているそうです。

これからの仕事の仕方、常識もガラッと変わります。「仕事の破壊→再生」をしましょう。GPTに丸投げして仕事を破壊し、残った仕事を人間が担って再生するのです。今までの常識にとらわれて、「理解→分解→再構築」のように、AsIs分析→ToBe構築なんかやっていては、GPTの可能性を引き出せないまま、「GPT使えない」という結論に至ります。

そして最終的には、「思考を停止し、内なる好奇心を解き放ち、意志を研ぎ澄ませ」が、マインドフルネス瞑想と同じ効果を持ち、ウェルビーイングな社会を実現するでしょう。

おまけ

GPT魔法学校は、社員研修のために、1回きりの特別講座として開催しました。その結果、「社外の人にも見てもらいたい」という声をいただき、急遽noteにまとめ直して、YouTubeにもアップしました。

「連載にして欲しい」という声もあり、続編も検討します。noteの「イイね」が多いと、やる気も出るので、よろしくですw

また、ビジネス向けの連載は、弊社のeラーニング・コンテンツとして提供するかもしれません。それ以外にも魅力的なコンテンツがありますので、ご興味ある方は、下記のサイトからお問い合わせください。

最終確定していないことも多いですが、スタートアップらしく、スピード優先で公開してみました！

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