■1. 読もうと思ったきっかけ
- AI関連本は気になったら購入
- 普段AIに対する使い方と違うものを知りたい、良いものが見つかれば取り組みたいというところから
■2. 印象に残った内容
- 自分自身をSWOT分析とか、自分がした判断をAIにレビューしてもらうなど、自分にない使い方が知れた。実践してみる。
■3. 気になった一文
P.18）「ゴール」「要素」「根拠」をベースにAIに質問すると、的確な回答を得やすくなる。
- 人相手と同じ。相手が回答しやすいようにこちらが質問することをAIに対してやれば良い。
- できるだけ曖昧な表現を減らす。「だいたい」「すぐに」等、受け手によって解釈が変わる言葉は気を付ける。
P.42）問題とは、私が目指すべき理由と、現実との間に存在するギャップ。出発点となる現実と理想の差を正しく把握していなければ、説得力のある解決策は生まれない。
- "問題"という言葉をかみ砕いて表現してくれている。確かにその通りだと思った。
- 「現実と理想の差」を曖昧なまま事を進めてしまうことが多いので、仮説でもよいのでこれだと断定する癖をつける。
P.44）課題とは、問題を解決し理想に近づけるための取り組むべき対象やアクション
- "課題"という言葉もかみ砕いてくれた。
- ここで普段「問題」と「課題」という言葉を区別せず使っているいることに気づく。
P.46）対策とは、課題を解決するための具体的な方法や行動
- "対策"は課題に紐づく
- [1]問題 > [2]課題 > [3]対策 の流れ
- [1]理想とのギャップを明らかにし、[2]理想に近づくための策を考え、[3]それを行動に落とし込む
P.132）プロンプトの要素は、以下の４つに分類される 命令 ：アイデアを出して 出力指示図：回答を3つ上げて、100字以内で 文脈 ：タイトル、ペルソナ 入力データ：表や統計データ
- 普段は「命令」しか使っていない。もっと色々な用途がある。
P.142）論理的思考の自動化プロンプト C1 <1st指示> C2 <2nd指示> C3 <3rd指示> Run [C1]→[C2]→[C3]
- これは試してみる。これなら順番に処理してくれそうである。
P.167）AIは正確ではなく、確率的に最もらしい値を出す。
- アウトプットが1つに決まる問いであれば、より正しいに近づく
- Answerが多岐に渡るシステム設計は、アイデアを参考にするレベルで使うべき、取捨選択するのは人間
P.205）AIを使いたい場面 情報整理 … 事実を整理し見えにくい関係を構造化 視点の拡張 … 自分では気づかなかった視点を得る 感情補正 … 冷静さを保ったままフィードバック得る
- 普段は「情報整理」でしか使っていないため、他でも使ってみる。
P.216）思考日記 … 自分がした判断にたいしてAIにレビューしてもらう。
- やってみる。あたらしい視点を得るには有効だと感じる
■4. 知らない言葉
- SDS法
- Summery Detail Summery
- 要点を簡潔に伝える場で役立つ
- 深堀には不向き
- 空雨傘
- 空を見たら雨が降りそうなので傘を持っていく
- 事実から解釈、そして行動へと至る問題解決のフレームワーク
- SCAMPER法
- アイデア発想法の1つ
- Subsitute … 置き換える
- Combine … 組み合わせる
- Adapt … 応用する
- Modify … 修正する
- Put to other uses … 他の用途に使う
- Eliminate … 削除する
- Reverse … 逆転する
- アイデア発想法の1つ