プロンプトの役割

• 指示: AIに「このテーマで文章を書いて」や「この画像を生成して」といった具体的な指示を与える。
• 要約: 長文の文章を要約したり、特定の情報を抽出したりする。
• 表現: 自分の考えやアイデアをAIに伝え、文章や画像といった形で表現してもらう。
• 意図: AIに自分の意図を正確に理解させ、期待通りの結果を得る。

プロンプトの巧拙によって、AIが出力する文章や画像の質が大きく変わります。

• 「猫を描いて」というシンプルなプロンプトでは、一般的な猫のイラストが生成される可能性が高いですが、「サイバーパンク風のネオン街で、雨に濡れた猫がこちらを見ているイラストを描いて」のように詳細な指示を与えることで、より個性的な画像が生成されます。

プロンプトの活用事例

• 文章生成: 小説、記事、詩など、様々なジャンルの文章を生成。
• 画像生成: 風景画、人物画、イラストなど、高度な画像を生成。
• コード生成: プログラムのコードを生成。
• 翻訳: 多言語間の翻訳。
• 情報検索: 特定の情報を効率的に検索。

プロンプトの応用範囲

• ビジネス: マーケティング、カスタマーサポート、コンテンツ作成
• 教育: 学習教材の作成、言語学習
• クリエイティブ: アート、デザイン、音楽
• 研究: データ分析、シミュレーション

プロンプトを使いこなすために

• 言語能力: 言葉の選び方、文章構造
• AIの理解: 言語モデルの仕組み、強み、弱み
• 創造性: 新しい表現方法の模索

生成AIの特徴

• 創造性: 人間の創造性を模倣し、独創的な作品を生み出すことができます。
• 多様性: テキスト、画像、音楽だけでなく、動画、3Dモデルなど、様々な形式のコンテンツを生成できます。
• 学習能力: 大量のデータを学習することで、生成されるコンテンツの質を高めていきます。

生成AIの仕組み

• 生成モデル: 確率的なモデルを用いて、新しいデータを生成します。
• オートエンコーダー: データを圧縮し、その圧縮された表現から元のデータと似たようなデータを復元します。

生成AIの活用例

• コンテンツ作成: 記事作成、画像生成、音楽作曲など、クリエイティブな作業の効率化に役立ちます。
• デザイン: 新しいデザインの提案や、既存のデザインの変形など、デザインプロセスを加速させます。
• ゲーム: ゲーム内のキャラクター、アイテム、環境などを生成し、ゲームの世界をより豊かにします。
• 医療: 新薬の発見や、医療画像の生成など、医療分野での応用が期待されています。

生成AIの代表的なモデル

• ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusionなど

生成AIの課題

• 倫理的な問題: デマの拡散、著作権侵害、プライバシー侵害などの問題が懸念されています。
• 技術的な課題: 生成されたコンテンツの品質や、生成の過程の透明性など、技術的な課題も残されています。

プロンプトや生成AIに関する用語

• プロンプトエンジニアリング: プロンプトを作成する技術をプロンプトエンジニアリングといいます。これは、まるでプログラミングのように、適切な言葉を選び、構造を組み立てることで、AIをより効果的に活用するための技術です。
• 生成AI:文字、画像、音楽など、新しいコンテンツを生成することができる人工知能技術です。従来のAIが既存のデータからパターンを学習し、そのパターンに基づいて予測や分類を行うのに対し、生成AIは学習した情報をもとに、まったく新しいものを作り出すことができます。
• オートプロンプト: 自動でプロンプトを生成するツール
• コマンドプロンプト: コンピュータに直接命令を与えるためのインターフェース
• 言語モデル: 自然言語を理解し、生成するAIモデル（例：GPT-3、Gemini）
• deep learning: 深層学習、AIの学習方法の一つ
• リスキリング: AI時代に対応するための学び直し
• 日本語: 日本語で書かれたプロンプトは、より自然な日本語の文章を生成できます。
• 風景: 風景画を生成する際には、時間帯、天候、季節などの情報を加えるとより詳細な画像が生成されます。
• 縦横: 画像の縦横比を指定することで、希望の形状の画像が生成されます。
• 人物: 人物画を生成する際には、人物の特徴、服装、ポーズなどを具体的に指示することで、より個性的な画像が生成されます。
• LLM: LLMとは、大規模言語モデルの略です。大規模言語モデルとは、膨大な量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたり、翻訳したりすることができる、高度な人工知能の一種です。