AI時代の必須スキル：参考文献とNotebookLMを活用したプロンプト作成術

AIの普及に伴い、その性能を最大限に引き出すための「プロンプト作成スキル」は、ビジネスにおいて必要となりつつあります。 「プロンプト」作成は、仕事などにおいて必要な条件の一つです。

適切なプロンプト作成スキルを習得するためには、専門書籍、記事、研究論文といった信頼性の高い参考文献からの学習が効果的です。 しかし、多くの人が以下のような課題に直面します。 私もそうでした。

• 参考文献から得た知識を、具体的なプロンプト作成にどのように応用すれば良いかわからない。 どうすればより意図するものを生成できるプロンプトを作成できるか
• 情報量が膨大で、学習の優先順位付けや体系的な理解が難しい。 簡単に作れるが、高品質なものか判断できない これでええんかわからないけどなんとなく生成された経験は皆さんお持ちのはず
• 理論的な知識を、実際にプロンプトへと落とし込む具体的な方法がわからない。 AIが理解しているかもわからない

上記のようなことに対して、GoogleのAIツール「NotebookLM」を使うと、プロンプト作成の学習と実践を効率化する方法になります。 NotebookLMは、アップロードされた文献の内容を理解して、その知識に基づいた「ヒント」や「知識」を提供します。 読者は参考文献の知識をより実践的な形で活用し、プロンプト作成スキルを向上の手助けを受けれます。

NotebookLMの概要とプロンプト学習へ

NotebookLMは、ユーザーがアップロードしたドキュメントなど（website、PDF、テキストファイルなど）の内容を分析し、それに基づいて質問に回答したり、要約を作成したり、関連情報を抽出したりするAIツールです。 無茶苦茶便利です。

• 参考文献の要点把握の効率化する: プロンプトに関する書籍や記事の主要なポイントやテクニックをNotebookLMに要約させることで、効率的に把握できます。 時短できます。
• 専門用語の理解の促進する: Few-shot LearningやChain-of-Thoughtといったプロンプトエンジニアリング特有の専門用語について、その意味や参考文献における使用例や解説をNotebookLMに質問することで、理解を深めることができます。 より具体的な質問にも答えてくれます。
• 複数文献の分析できる: 複数の参考文献をまとめてアップロードすることで、NotebookLMがそれらの内容を横断的に分析し、共通点や相違点を示します。 多角的な視点からプロンプト作成を学ぶことべます。
• 実践的なプロンプト例の抽出と整理を行う: 参考文献に含まれる具体的なプロンプト例をNotebookLMに抽出させ、タスク（例：ブログ記事作成用、メール作成用）ごとに整理させることで、知識の体系化を手助けします。

NotebookLMは、参考文献から知識を効率的に抽出し、それを体系的に整理する「アシスタント」の役割を果たすことで、効果的なプロンプト生成のための強力な手助けを提供します。

NotebookLMを活用したプロンプト作成の具体的なステップ

プロンプト作成に関する参考文献をNotebookLMに読み込ませ、最高のプロンプトを作成するための具体的な手順を以下に示します。

ステップ1：プロンプト作成の参考文献を準備し、NotebookLMにアップロード

まず、学習対象とするプロンプト作成に関する参考文献を用意します。 これには、書籍のPDF、ウェブ記事を保存したテキストファイル、プロンプトエンジニアリングの研究論文などが含まれます。 信頼性の高い情報源から得られた、質の高い参考文献を選択するしてください。 OpenAIやGoogleのpromoptガイド、Github、HuggingFaceなどのウェブサイトからライセンスに気を付けながら読み込ませます。

ステップ2：参考文献の内容についてNotebookLMに質問・整理する

参考文献のアップロード後、NotebookLMとの対話を通じて理解を深めます。 特に、プロンプト作成に直接関連する情報に焦点を当てて質問してください。

具体的な質問例：

• 「重要視されているプロンプト作成の基本原則は何ですか？」
• 「Few-shot Learningについて、参考文献ではどのように説明されていますか？具体的な例を挙げて説明してください 」
• 「効果的なペルソナ設定のコツに関して、教えてください」
• 「この参考文献に、ブログ記事作成に役立つプロンプトの具体例はありますか？全て抽出してください。」

NotebookLMに要約を依頼したり、重要なポイントや後で参照したい箇所をNotebookLMのノート機能で整理したりすることも役立ちます。 この段階で、プロンプト作成に必要な「知識の要素」を体系的に収集できます。

ステップ3：参考文献の知識に基づいた「プロンプト作成のヒント」をNotebookLMに生成させる

参考文献の内容を十分に理解し、必要な情報が整理されたら、NotebookLMに「プロンプト作成のヒント」の生成を依頼します。

以下に、NotebookLMにヒント作成を依頼する際のプロンプト例を作成しました。 ぜひ利用してください

あなたはプロンプトエンジニアリングの経験が豊富な、私のメンターを演じてください。 


アップロードしたプロンプト作成に関する参考文献の内容を元に、私が特定のタスク（例：マーケティングメールの作成）で効果的なプロンプトを作成するための、具体的なヒントやテンプレートを提案してください。 


作成したいプロンプトのタスク：マーケティングメールの作成 


使用するAIモデル：[例：ChatGPT, Geminiなど、使用予定のAIモデル名] 


ヒントには、以下の要素を含めてください： 


1. このタスクにおいて特に重要となる、プロンプト作成の原則（参考文献に基づいたもの） 


2. 効果的なペルソナ設定の具体的な例（ターゲット顧客やメール送信者の設定など） 


3. Few-shot Learningを適用する場合のテンプレート例 


4. 避けるべき表現や、メールの目的に合致しない可能性のある指示 


5. 具体的なプロンプトの表現例（たたき台となるもの） 


6. 関連する参考文献の箇所 


このヒントは、私が参考文献の知識を実践的に活用し、質の高いマーケティングメールを作成するためのプロンプトを構築するのに役立つように作成してください。 * 専門家として不足している点などがあれば適切に改善してください。 さらに、追加改良もお願いします 

ステップ4：NotebookLMのヒントを参考にプロンプトを作成し、改善する

NotebookLMが生成したプロンプト作成ヒントは、実際のプロンプト作成の指針となります。 このヒントを参照しながら、以下の点を意識してプロンプトを作成・改善します。

• ヒントで示された原則やテクニックの適用: NotebookLMが提案したプロンプト作成の原則やFew-shot Learningなどのテクニックを、作成中のプロンプトに組み込みます。 「COTで考えて」など
• 具体的な表現例の活用と調整: NotebookLMが提示したプロンプトの表現例を参考に、自身のタスクに合わせて言葉を調整したり、追加したりします。
• 作成したプロンプトに対するアドバイスの取得: ある程度プロンプトが完成したら、それをNotebookLMに提示し、「このプロンプトは、効果的な指示の出し方に合致していますか？」「より具体的にするためには、どのような改善策がありますか？」「改善する点があれば改善して」といった投げかけます。 NotebookLMは参考文献の内容を理解しているため、その知識に基づいた的確なアドバイスを提供します。掲載したぷろを利用してもよいです。

この方法がとても効果的なわけ

NotebookLMと参考文献を組み合わせることは、プロンプト作成スキルを向上させ、効果的なプロンプトを生成するために複数の利点があります。

• 知識の実践へ 参考文献から得た知識が「プロンプト作成のヒント」という具体的な形式で提供されるため、知識を実際のプロンプト作成にどのように応用するかという課題が解消されます。
• 複数参考文献の知の統合: 複数の参考文献から得られた多様な視点やテクニックを、NotebookLMの支援により多角的統合的に活用できます。 これにより、より洗練された多角的なプロンプトの作成に貢献します。
• 効率的な学習と実践の循環: 知識の収集、理解、整理、ヒント生成、プロンプト作成、改善という一連のプロセスをNotebookLMがサポートすることで、学習と実践の効率が向上します。
• 知識の正確な反映: NotebookLMが参考文献の内容を深く理解しているため、表面的な理解に留まらず、参考文献の深い洞察に基づいたプロンプト作成が可能です。

効果的な活用に向けた追加のヒント

この方法をさらに効果的に活用するためのいくつかのアドバイスを以下に示します。

• 質の高い参考文献の選定: 最新の研究結果や、実績のある専門家が執筆した信頼性の高い参考文献を選択することが大切です。 国（シンガポールとか香港とか）、公的機関、公式や大学（イリノイ大学、MITとか）などが発行しているものも検討してください。
• NotebookLMへの具体的な質問: 「何か教えてください」といった漠然とした質問ではなく、「〇〇について、どのように記述されていますか？」のように、具体的に質問することで、NotebookLMからより的確な回答を引き出すことができます。
• 生成されたヒントの批判的検討: NotebookLMが生成したヒントはあくまで参考情報です。 自身の目的や使用するAIモデルに合わせて、内容を検討し、必要に応じて修正や追加を行うことが大切
• 実際のAIツールでの検証: NotebookLMで作成または改善したプロンプトは、実際にAIツールに入力して試すことが最も重要です。 AIの出力結果を評価し、プロンプトをさらに改善するというサイクルを繰り返してください。NOtebookLMがガイドするので最初から、うまくいきますが、より目的とした出力を得るには、何度も書き直してください。

結論：NotebookLMで参考文献を「生きた知識」に変え、効果的なプロンプトを生成できるのでぜひ試して

プロンプト作成スキルは、AI活用をできる、個人の能力を大きく拡張する重要なスキルです。 このスキルを磨くためには、質の高い参考文献から体系的に学び、その知識を実際のプロンプト作成に結びつけることが必要です。 参考文献をNotebookLMに読み込ませ、内容を深く理解し、そしてNotebookLMに「プロンプト」を生成させる。 この一連のプロセスを実践することで、読者は参考文献の知識を最大限に活用し、効果的なプロンプトを作成できますので、ぜひ、実践してください

参考文献・参考サイト

• NotebookLM公式サイト
• https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide