みんながAIを活用するこの時代、
差が付くのはどれだけ質良く量多く活用できたかという点でしょう。
今回はAIをより効果的に活用するテクニックの1つ
「ゴール駆動プロンプト」についてご紹介します！
ゴール駆動プロンプトとは
AIに対して「具体的な手順」ではなく「達成すべき最終目標」を伝える方法。
それがゴール駆動プロンプトです。
例えばAIプログラミングにおいて、
「機能Aを作って、それを使って機能Bを作って、…」
とAIがすべき作業を1つずつ指示するのではなく、
「テスト項目を全てパスするまで機能を作成・修正して」
とゴールを指定してそれを満たすまで動かし続けるというものです。
1つずつ指示をするとその指示毎にチャットのラリーが発生し手間がかかる上、
チャットが長くなると前提が忘れられる等不整合も起こりやすくなります。
そこでゴールを指定することで望む品質の出力をさせやすくなりますし、
無駄なチャットの送り合いも減らせて効率的です。
このゴールを伝えるという考え方を基本とした、
AIにループ的に作業をさせる手法がありますので、
いくつかご紹介します！
・ReAct(推論+行動)ループ
「考える(Thought) → 行動する(Action) → 結果を確認する(Observation)」を繰り返しながら、
次にどうするかをその都度判断していく方法です。
（例：○○を調べて。もし××ならもう一度調べて。）
・Plan-and-Execute(計画してから実行)
先に全体の作業リスト(計画)を立ててから、
それを一つずつ順番に実行していく方法です。
大きなタスクを一気にやろうとして迷走するのを防げます。
（例：○○を実装するための手順を整理して、それを順番に行って。）
・Self-Reflection(自己反省)ループ
AIが自分の出した答えをもう一度自分でチェックして、
問題があれば直す方法です。
人間がいちいち指摘しなくても、AI自身に見直させることで品質を上げられます。
（例：○○を作成してそれを自分で見返して。内容の不備が無くなるまで修正と見返しをして。）
・Generator-Critic(生成役と評価役)ループ
「作る役」と「ダメ出しする役」の2つに分けて、
指摘→修正を繰り返す方法です。
1つのAIに両方の役をやらせることも、
2つのAIに分担させることもできます。
（例：○○を作成して。
厳しいレビュアーとしてそれを指摘して、作成者として修正するのを数回繰り返して。）
まとめ
たまたまこれらの考え方を使えていたならそれも良いことですが、
理解して意識的に取り入れられればAI活用の深みが増すことでしょう。
現状の便利さに満足せず、
より貪欲になりAIを使い倒すため試行錯誤することが大切ですね。