【ITニュース解説】なぜあなたの指示はAIに「響かない」のか？ Context Is All You Need

この記事「なぜあなたの指示はAIに「響かない」のか？ Context Is All You Need」は、大規模言語モデル（LLM）などのAIに対して、期待通りの結果を得るために重要な要素として「コンテキスト（文脈）」の重要性を解説している。特に、システムエンジニアを目指す初心者にとって、AIを効果的に活用するために必要な考え方を理解するための入門記事として役立つ。

LLMは、大量のテキストデータを学習することで、人間が書くような自然な文章を生成したり、質問に答えたりできる。しかし、LLMはあくまでデータに基づいて統計的に文章を生成しているだけであり、真の意味で「理解」しているわけではない。そのため、指示や質問があいまいだったり、必要な情報が不足していたりすると、期待外れな結果になることが多い。

記事では、この問題を解決するために、AIに指示を与える際に十分なコンテキストを提供することの重要性を強調している。コンテキストとは、指示や質問を取り巻く背景情報や状況、目的などのことである。例えば、「〇〇について教えて」という質問だけでは、AIは何を答えるべきか判断できない。しかし、「〇〇について、初心者向けに、技術的な詳細を省いてわかりやすく教えて」というように、質問の意図や対象読者、必要な情報のレベルなどを具体的に伝えることで、AIはより適切な回答を生成できる。

記事の中で引用されているジョン・デューイの言葉「自己は、あらかじめできあがったものではなく、行為の選択を通じて絶えず形成されていくものである」は、AIに対する指示の出し方も同様であることを示唆している。AIは、与えられた指示とコンテキストに基づいて、アウトプットを生成する。そして、そのアウトプットを評価し、指示を改善していくことで、より良い結果を得られるようになる。つまり、AIとの対話を通じて、指示の出し方を学習し、洗練させていくことが重要となる。

また、三島由紀夫の言葉「世界を変貌させるのは、決して認識なんかじゃない。世界を変貌させるのは、行為なんだ。それだけしかない」は、AIを実際に活用することの重要性を強調している。AIの仕組みや理論を理解することも重要だが、実際にAIを使って様々なタスクを試してみることで、AIの得意なことや苦手なこと、効果的な指示の出し方などを体感的に学ぶことができる。そして、その経験に基づいて、AIをより効果的に活用するための戦略を立てることができる。

具体的に、システムエンジニアを目指す初心者がコンテキストを意識してAIを活用するには、以下のような点が重要となる。

1. 目的を明確にする: 何を達成したいのか、AIにどのようなタスクを実行させたいのかを具体的に定める。例えば、「〇〇という技術について調べる」だけでなく、「〇〇という技術の概要を理解し、そのメリットとデメリットをまとめる」というように、具体的な目的を設定する。

2. 背景情報を伝える: AIがタスクを実行するために必要な情報を漏れなく伝える。例えば、「〇〇という技術は、〇〇という問題を解決するために開発された技術であり、〇〇という分野で活用されている」というように、技術の背景や目的、活用事例などを伝える。

3. 制約条件を明示する: AIがタスクを実行する上での制約条件を明確にする。例えば、「〇〇という技術について、500文字以内で説明する」、「〇〇という技術について、専門用語を使わずに説明する」というように、文字数や表現方法などの制約条件を伝える。

4. 期待するアウトプットを具体的に示す: AIにどのようなアウトプットを期待するのかを具体的に示す。例えば、「〇〇という技術について、表形式でメリットとデメリットをまとめる」、「〇〇という技術について、初心者にもわかりやすいように例え話を使って説明する」というように、アウトプットの形式や内容などを具体的に示す。

5. 指示を改善する: AIが生成したアウトプットを評価し、指示を改善していく。もし、期待通りの結果が得られなかった場合は、指示の内容やコンテキストを見直し、再度AIに指示を与える。

これらの点を意識することで、AIはより適切なアウトプットを生成できるようになり、システムエンジニアとしての学習や業務に役立つ強力なツールとなる。AIは万能ではないが、適切な指示とコンテキストを与えることで、その潜在能力を最大限に引き出すことができる。初心者こそ、積極的にAIを活用し、その可能性を探求していくべきである。コンテキストを理解し、それをAIに伝える能力は、今後のシステムエンジニアにとって不可欠なスキルとなるだろう。