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Amazon.co.jp ・本 (352ページ) / ISBN・EAN: 9784761277192
作品紹介・あらすじ
言語学を学べば、生成AIの底力を縦横無尽に引き出せる！
生成AI開発に従事する言語学者が明かす人間のあらゆる能力を拡張していくビジネス教養
ずっと使える「生成AIとの話し方」、教えます。
生成AI技術は、まさに「日進月歩」の速度で進化しています。
ただ、あまりにも進化が速く、現在、効果的とされる生成AIの使い方が、明日には陳腐化してしまう可能性が高い領域です。
どれだけ目まぐるしい生成AIの変化があったとしても、学んでおくと、「スキル」としてどの時代でも普遍的に通用する、むしろ生成AIの性能が向上すればするほどに重要性を増すものがあります。
それは、「言語学」です。
言語学というのは、ざっくり言うと、自分が「伝えたいこと」を誰かに伝えるために、どう言葉で表すことができるのか、また、どの言葉を使うのが効果的かを追求してきた学問です。でも、なぜ、「言語学」が生成AI時代に必要なのでしょう。
生成AIとのコミュニケーションは、プログラミング言語のような形式言語でなく、私たちが普段使っている言葉、自然言語で行われています。
言語学が研究の対象としてきたのは、この「自然言語」なのです。
私たちは、長年にわたり言語学で探求され続けてきた、「伝えたいこと」を言葉で表す際の「選択肢」を理解し、そのなかで、生成AIとの対話で効果的な「言葉の選び方」を学ぶことで、生成AIの潜在能力を引き出すことができるのです。
感想・レビュー・書評
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もっと言語学から見たAIの話かと思ったけど、
AIへの質問のコツみたいな話が多かった
その分質問するためのノウハウはわかりやすい
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2024/3/23読了。
ChatGPTなど生成AIに関する入門書を何冊か読んできたが、これは指折りの名著だと感じた。
僕自身は入門書などをまったく読まずにいきなりChatGPTを使い始め、自己流で対話の仕方を探って、生成AIとはどんなものか、生成AIとのコミュニケーションとは何かということについて、自分なりの考えをある程度持ってから入門書をきちんと読み始めた。だから僕にとって入門書とは、学ぶためのものではなく整理したり深めたりするものなのだが、本書は最も腑に落ちる形でわかりやすく整理してくれる本だった。
著者のプロフィールを見ると、この本を書くにはこれ以上の適任者はいないのではないかと思われる方で信頼がおけるし、わかりやすいのも諾なるかなである。
生成AIをまだ使ったことがない人や、これから使う人におすすめしたい本である。本書は生成AIとの実際の対話を豊富に例示してくれているので、通読するだけでも、生成AIとはどんなものなのか、どんなポテンシャルを持つものなのかがよくわかる。自己流で苦労しながら掴むよりも、上手な人が実際に使って見せてくれるほうがわかりやすい道理である。
それから、生成AIとの対話に必要なコミュニケーションスキルが特別なものではないこと、結局のところ人間を含む「言葉を使ってコミュニケーションを行う相手」全般に通用するものであるということがよくわかる本でもある。生成AIに対する適切な質問や要求の仕方を考えるやり方は、そっくりそのまま、人に何かを尋ねたり求めたりするときに応用できるものでもある（本当は逆で、人と話すときと同じやり方で使えるテクノロジーがAIなわけだけど）。
だから本書は、生成AIの関連書としてだけではなく、言葉によるコミュニケーション全般について応用のきく内容が詰まった本だと言うこともできる。本書を読んだ経験は、生成AIが今後発展を遂げて今のChatGPTたちが多少古びたものになろうとも、無駄にはならないと思うのだ。
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生成AIへの指示の出し方、付き合い方について学ぶことのできる一冊。
言語学の観点からの説明は私にとってわかりやすく、とても参考になりました。
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この本は本当に役に立ちます。
この本を読んでプロンプトを少しだけ工夫したら見違えるほど答えが良くなりました。
巷ではプロンプトエンジニアリングとか、盛んにテクニカルな事が喧伝されているが、経験則的なもので何故それで良いのか、もっと良くする方法はないのかといった疑問に答えてくれないという不満を持っていました。
言語学という「言語」についての知見は、言語についての模倣をする生成AIに対してとても有効なのは、考えてみれば当たり前なのですね。
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ー では、生成AIとの対話によって、シェアードディスコースが可能になったときに、重要なことは何なのでしょうか。私は、それは、人の主体性ではないかと考えています。シェアードディスコースによって、我々は、生成AIと対話することで、自分が今まで解釈したことがない経験などを、自分の状況に合わせて、解釈できるようになると考えられます。
これは、個の経験や能力を高めるうえで、有効な手段になり、さらには、コミュニティーや社会の発展につながるものかもしれません。ただし、さまざまなディスコースを活用できるようになったときに、我々は、どのディスコースが自分の目的に合致するか、重要か、ディスコースを共有することが有益かを判断できる必要があります。
現状では、生成AIにハルシネーションや偏見の問題がある以上、生成AIが、必ずしも、世の中に存在するディスコースをそのまま我々に提示しているとも限らないというリスクもあります。 ー
大袈裟なタイトルだけど、結局は、プロンプトの解説。
（状況設定）・指示／質問の説明・（様式の選択）→（例の提示）→（入力値）
これさえ理解できれば、求める回答により近づけるって話。
それにしても、間違いを指摘しても傷付かないって、ってものすごいアドバンテージなんだよなぁ。そのケアが不要なだけで、余計な配慮をしなくて良く、作業が進む。これは大きな違い。
“そうじゃなくて、こうしてよ”それで済むのは圧倒的に楽。
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摂南大学図書館OPACへ⇒
https://opac.lib.setsunan.ac.jp/iwjs0021op2/BB50357878
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★館長の本棚★ 友次副図書館長推薦図書
【所在・貸出状況を見る】
https://sistlb.sist.ac.jp/opac/volume/265809
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★きっかけ
図書館で目に留まった。丁度チャットGPTを使い始めて、我流でいろいろと試しているところだった。
こちらの投げかけ次第で、回答の質が変わりそうだということに薄々感じているところだった。
パラ見したところ、プロンプトが複数掲載されていて、よい活用方法が分かるかもと思ったので。
★分かったこと
プロンプト＝形式的なものよりも、自分自身の意図や背景、目的を整理するもの。
AIはこちらの背景や意図を自然に汲んでくれるわけではない。人と会話するように、自分のしたいことや思っていることを伝える必要があり、それができるとより自分の力強いパートナーになってくれる。
★活用方法
①提案資料を作成したあと、想定質問を準備する
「１、より具体的に説明してほしいところはどこか、質問してください
２、提案に賛成の人がしそうな質問をしてください
３、最後に提案に反対しそうな人がしそうな質問をしてください」
②難解文の言い換え
「私はサーフィンの初心者です。あなたはプロのサーフィンのコーチです。次の文を専門知識のない初心者でもわかりやすい文に書き換えてください。
これを以下のステップで実行してください。
①専門用語を日常的な表現を使って書き換えてください
②専門用語の説明をする。
文章：～～～～」
→ただ言い換えをしてもらうより、専門用語を解説してもらったほうが、自分の知識にもなる
③やることリストの作成
「＃状況設定：テキストを与えるのでやることリストを作成してください。
＃テキスト：～～～（メール文など、長い文章でOK）」
④具体例や例えを作ってもらう
指示だけを伝えるのではなく、意図を伝えることでより必要な情報を教えてくれる
「＃状況設定：論文を書いていて、文章の目的は読者に〇〇が必須だと説得することです。
＃指示：〇〇問題の具体例を３つ挙げてください」
⑤フィードバックの分析
「＃指示：次のユーザーフィードバックを分析してください。
具体的には①どの商品に対するフィードバックか②ユーザーが指摘する問題点はなにか、もし③ユーザーからの要望がある場合はそれも特定してください
フィードバック：～～～」
→フィードバックを分類してもらうことで作業の効率化になる
⑥前提を共有する
「それを踏まえて～」
一旦「〇〇とは何？」など会話をしておいて、前提を共有。より自分が必要な情報が得られる
⑦凹んだ時に建設的フィードバックへの言い換え
「＃状況設定：プロジェクトの立案書の評価をもとに、立案書を改善することを想定しています。あなたは含意を専門とする言語学者、私は立案書の作成者です。この会話の目的は、上司からもらった評価から立案書をどう改善したらよいか考えることです。
＃指示：上司からの評価を建設的なアドバイスに言い換えてください。これを以下のステップで実行してください。
①まず上司からの評価で指摘されている批判やネガティブな意見で、何が問題とされているか特定してください。②次に、否定的な批判やネガティブな意見で問題とされていることをもとに、どのような改善方法があるか推測してください。③最後に、推測した改善方法に着目して、上司からの評価を建設的で未来志向なものにいいかえてください
＃入力値（上司からのフィードバック）
～～」
ここから会話を続けて、ＴＯＤＯリストを作ってもらってもＯＫ
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さくっと２時間ちょいで基本から応用まで。
ほとんどが知らずともやってそうなことだけど、７章にある「評価」の表し方、分析、言い換えはやばいですね。推測（と思える）までし始めるとなると、活用は思ってた何倍も広がる。
著者のいう、代替的な生成AI利用から、自分プラス生成AIという発想で使ってみる。
対話しながら仕事していくような職種だと、強力なサポーター、キャッチボール相手がいつでもどこでも手に入る。
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生成AIを言語学的に理解するとはどういうことなのかとタイトルに惹かれて読みました。
対話相手が人ではないという前提に立ち、言語学という観点でプロンプトエンジニアリングを見直すことで、プロンプトエンジニアリングの質や汎用性を圧倒的に高めることできると感じました。
目先のテクニック紹介本と異なり、生成AIの機能が強化されても陳腐化されにくい内容なので、できるだけ多くの方にお勧めしたい一品です。
特に、7章の批判的な意見を建設的な内容に置き換えるテクニックは批判的なコメントの多い駄目オジサンには目から鱗でした。
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著者プロフィール
佐野大樹の作品
