メタ認知プロンプト（MP）でChatGPTの能力を向上させる手法を例文付きで紹介！

2024.01.25

AIにおけるメタ認知とは、AIが自分の認知能力や処理状況を認識・理解し、それをコントロールする能力のことです。

人間でいう「自分の考え方や理解の仕方を知っている」「自分の強みや弱みを理解している」「自分の学習や成長をコントロールできる」といった能力に相当します。

今回はメタ認知を使用してChatGPTの性能を上げるプロンプトを紹介します。

INDEX

メタ認知プロンプト

基本的に、メタ認知プロンプトは精度を上げるためのもの。そのためテンプレートというよりは付け加える形で使用します。ここでは単純な「質問に答える」場合のメタ認知プロンプトを紹介します。

#条件:
以下のステップを踏んで{出力フォーマット} に従う必要があります。

まずは{質問} を[解釈] してください。
次に{質問} に対して[回答] をしてください。
次にその[回答] が適切なのか[再考] してください。
次に[再考] した上で[最終的な回答] を生成してください。
最後にその回答が適切なのか[自己評価] を行ってください。

#出力フォーマット:

**解釈**:
**回答**:
**再考**:
**最終的な回答**:
**自己評価**:

#質問:""

質問を「DEIの推進のために意識すべきことを5つ教えてください」とします。

まずは普通に聞いてみます。

DEI（Diversity, Equity, Inclusion：多様性、公平性、包摂性）の推進において意識すべき5つのポイントは以下の通りです。
1. 多様性の理解と尊重：
   – 異なる背景を持つ人々（人種、性別、年齢、文化、障害など）を理解し、尊重する文化を築くことが重要です。多様性を認めることで、様々な視点やアイデアが生まれ、創造性やイノベーションが促進されます。
2. 公平な機会の提供：
   – すべての従業員が平等に機会を得られるような制度やプロセスを設計することが重要です。昇進や報酬、プロジェクトへの参加機会などにおいて、偏見や差別がないように努めることが求められます。
3. 包摂的な環境の構築：
   – ただ多様性があるだけでなく、その多様性が受け入れられ、各個人が価値を感じ、参加できる環境を作ることが大切です。意見を自由に表現できるオープンなコミュニケーションを促進し、全員が居心地の良い職場を目指します。
4. 継続的な教育と意識向上：
   – DEIに関する継続的な教育とトレーニングを行い、意識を高めることが重要です。これには、ワークショップ、セミナー、意識向上トレーニングなどが含まれます。また、現状の課題を理解し、改善策を模索するための定期的な評価も有効です。
5. リーダーシップのコミットメント：
   – 組織のトップからの明確なコミットメントとサポートが必要です。リーダーが積極的にDEIの価値を支持し、模範を示すことで、組織全体にその重要性が浸透します。リーダーシップがDEIの取り組みを指揮し、支持することが成功の鍵です。
DEIの推進は単なる一時的な取り組みではなく、組織文化の根本的な変化を求めるものです。組織全体でこれらの要点に取り組むことが、持続可能な成果を生むための鍵となります。
ChatGPT

間違ってはいませんが、無難な回答ですね。

今度はメタ認知のプロンプトを使用してみます。

解釈:
質問者は、DEI（Diversity, Equity, and Inclusion：多様性、公平性、包摂性）の推進にあたって重要な要素や考慮点を知りたいと考えています。特に、彼らは意識すべき具体的なポイントを5つ求めています。
回答:
多様性を理解する: 組織やチーム内での異なるバックグラウンド、経験、視点の重要性を認識する。
公平な機会の提供: すべての従業員に対してキャリアの成長や発展の機会を公平に提供する。
包摂的な環境の創造: すべての人が受け入れられ、価値を感じるような職場環境を作る。
継続的な教育と訓練: DEIに関する知識と意識を高めるために、定期的な研修やワークショップを実施する。
開かれた対話とフィードバック: 従業員からの意見や提案を積極的に受け入れ、DEIの取り組みに反映させる。
再考:
上記の回答は、DEI推進における基本的な要素を網羅しています。ただし、これらのポイントはあくまで一般的なガイドラインであり、実際の組織や環境によって適用の仕方が異なる可能性があります。特に、包摂性を高めるための具体的な戦略や、多様なバックグラウンドを持つ従業員のニーズに対応する方法について、さらに詳細を加えることが有益かもしれません。
最終的な回答:
多様性の理解と尊重: 異なる文化的、民族的背景を持つ人々の視点や経験を理解し、尊重すること。
公平性の確保: 昇進、報酬、機会に関して、性別、人種、年齢などに基づく偏見や不公平がないようにする。
包摂的文化の育成: すべての従業員が意見を述べやすく、自分自身を表現できる環境を作る。
継続的な学習と発展: DEIに関する教育プログラムを定期的に提供し、従業員が自己啓発できるよう支援する。
オープンなコミュニケーション: 従業員が自由に意見を交換でき、フィードバックが受け入れられる文化を促進する。
自己評価:
この最終的な回答は、DEIの推進における重要な要素をより詳細に、かつ実用的な形で提示しています。各ポイントは、実際の組織の運営において応用しやすい形で提供されており、質問者が実践的なガイドラインを得られるようになっています。ただし、各組織の特定の状況やニーズに応じて、これらの点をカスタマイズする必要があることを念頭に置く必要があります。
ChatGPT

具体的かつ、ある程度どのような職場や環境でも通用する回答を得ることができました。

さらに自己評価では、状況やニーズに応じて柔軟な対応をする必要があることも述べています。

メタ認知とは

そもそも論ですが「メタ認知」とは何なのかをここで説明します。

メタ認知とは、自分の認知活動を客観的に把握し、制御することです。
つまり、自分が今何を考えているのか、何を感じているのか、自分の能力や限界は何かなどを理解して、それに基づいて自分の行動を観察、調整することです。

「メタ」とは、ある事柄を外側から俯瞰的に見て考えることで、自分自身を俯瞰的に見るような場合に使用されることが多いです。

本来は、ギリシア語で「高次の」「超越した」という意味の言葉です。

アニメなどでも主人公が勝つ要素があまりない状況でも、メタ的に見たら「なんだかんだで勝つだろうからパワーアップのイベントがあるはずだ」のような考え方もよくあるメタネタです。

「高次の」も、数学的に二次元では表現できないものも三次元では表現できたり、四次元以上の空間を視覚化するのは難しかったりしますね。

メタ認知を応用した回答をさせるプロンプト

通常のプロンプトに下記のような文言を追加するだけで良いでしょう。

ただし、状況に応じてカスタマイズする必要があることを念頭に置く必要があります。

成果物を生成する前に、本当に適切かどうかをもう一度考え直した上で生成してください。
生成した後で、成果物に対する自己評価を行ってください。

自己評価に関しては不要な場合はカットしてください。

PEST分析×メタ認知プロンプト

以前紹介したPEST分析を行うプロンプトを少し改変します。

メタ認知しない場合のプロンプト（業界の箇所の「食品業界」は例として入れています）

#命令文
あなたは非常に優秀なマーケティング担当者です。
以下の{業種} でPEST分析をしてください。
注釈や繰り返しは不要です。
結果のみを{出力フォーマット} に従って出力してください。

#業種:
"食品業界"

#出力フォーマット:
**P（政治的な観点）**
-
-
-
**E（経済的な観点）**
-
-
-
**S（社会的な観点）**
-
-
-
**T（技術的な観点）**
-
-
-

ChatGPTの回答

前回と生成される回答が違うのが、ランダム性があっていいですね。

続いて、メタ認知をさせるように改変したプロンプトを使用します。

#命令文

あなたは非常に優秀なマーケティング担当者です。
以下の{業種} でPEST分析をしてください。
成果物を生成する前に、本当に適切かどうかもう一度考え直した上で生成してください。
生成した後で、成果物に対する自己評価を行ってください。
注釈や繰り返しは不要です。
結果のみを{出力フォーマット} に従って出力してください。

#業種:
"食品業界"

#出力フォーマット:
**P（政治的な観点）**
-
-
-
**E（経済的な観点）**
-
-
-
**S（社会的な観点）**
-
-
-
**T（技術的な観点）**
-
-
-

/////

**自己評価**:

食品業界のPEST分析について、メタ認知をさせるように回線して聞いたときのChatGPTの回答画像

P（政治的な観点）
食品安全と衛生基準の厳格化：各国の規制強化による運用への影響。
貿易政策と関税の変動：国際市場へのアクセスと競争力に関わる。
持続可能性と環境保護法規：環境に配慮した製品製造への移行圧力。
E（経済的な観点）
世界経済の波及効果：経済成長や不況による消費者の購買力変動。
原材料コストの変動：気候変動、供給網の不安定性に起因する価格変動。
新興市場への拡大：開発途上国の市場への進出とそこでの消費者基盤の構築。
S（社会的な観点）
健康意識の高まり：栄養価が高く健康的な食品への需要増加。
ライフスタイルの多様化：個別化された食品選択への対応。
社会的責任と透明性：消費者の製品製造プロセスへの関心増加。
T（技術的な観点）
生産技術の進化：効率化とコスト削減を可能にする新技術。
デジタルマーケティングとeコマースの拡大：オンラインでの販売とプロモーション。
食品安全とトレーサビリティ：ブロックチェーンなどの技術を活用した追跡可能性。
/////
自己評価:
このPEST分析は、食品業界における主要な外部要因を包括的かつ現代的な視点で捉えています。
政治的な要素では、安全基準と持続可能性に関する政策の影響を強調しました。
経済的な側面では、原材料コストの変動や新興市場への拡大に着目し、業界の経済的機会と挑戦を浮き彫りにしました。
社会的側面では、健康意識の高まりや消費者の透明性への要求に光を当て、これらが食品選択に及ぼす影響を考慮しました。
技術的な側面では、新しい製造技術、デジタルマーケティングの進化、食品安全追跡の技術に注目しました。
全体として、この分析は、食品業界での戦略立案や意思決定を支援するための洞察を提供するものと考えます。
ChatGPT

よく見比べないとわかりにくいですが、より具体的、現実的な回答になっています。

5F分析×メタ認知プロンプト

5F（ファイブフォース）分析なんかもガッツリやってみました。

#命令文:
あなたは全ての業界を知っている経営者です。
以下の{業界} のファイブフォース分析を実行し、{出力フォーマット} の通りに出力してください。
成果物を生成する前に、本当に適切かどうかをもう一度考え直した上で生成してください。
生成した後で、成果物に対する自己評価を行ってください。

#業界:
飲食業

#出力フォーマット:
最初の回答:
**競合他社の脅威**：
**代替品の脅威**：
**新規参入者の脅威**：
**買い手の交渉力**：
**売り手の交渉力**：
考え直した後:
**競合他社の脅威**：
**代替品の脅威**：
**新規参入者の脅威**：
**買い手の交渉力**：
**売り手の交渉力**：
**自己評価**:

最初の回答:
競合他社の脅威：
飲食業は競争が非常に激しい業界です。多様な料理のスタイル、価格帯、サービスの質により、消費者に選択肢が多く提供されています。大手チェーン店から地域の個人経営店まで、競合他社の脅威は高いと言えます。
代替品の脅威：
飲食業における代替品には、レストランのテイクアウトやデリバリーサービス、さらには家庭での料理や加工食品などが含まれます。健康志向の高まりや家庭料理のブームにより、この脅威も無視できません。
新規参入者の脅威：
飲食業への新規参入は比較的容易であり、特に小規模なビジネスにおいては初期投資が少なくて済むことが多いです。しかし、ブランドの確立や市場での競争力を獲得するまでが難しいため、新規参入者の脅威は中程度と考えられます。
買い手の交渉力：
個々の消費者の交渉力は限られていますが、飲食選択の多様性により、顧客は簡単に他の選択肢に移ることができます。したがって、顧客の選好や嗜好に応じて柔軟に対応する必要があり、買い手の交渉力は比較的高いと言えます。
売り手の交渉力：
原材料の供給者や食品製造業者は多岐にわたりますが、特定の高品質な食材や特殊な製品に依存している場合、その売り手の交渉力は高くなります。一方、一般的な食材に関しては、売り手の交渉力は低めです。
考え直した後:
競合他社の脅威：
地域性や市場特性を考慮すると、競合他社の脅威はさらに複雑であり、特に都市部では新しいコンセプトのレストランが次々と登場するため、競合他社の脅威は非常に高いです。
代替品の脅威：
COVID-19パンデミックの影響で、テイクアウトやデリバリーサービスが大幅に普及しました。これにより、代替品の脅威は以前よりも高まっています。
新規参入者の脅威：
新しい食のトレンドや技術の進化により、新規参入者が市場に新しい価値を提供しやすい側面もあります。そのため、この脅威は初めの分析よりもやや高いと再評価します。
買い手の交渉力：
オンラインレビューやSNSの影響力を再考すると、顧客の声が直接ビジネスに影響を及ぼすことが多いため、買い手の交渉力は非常に高いと言えます。
売り手の交渉力：
サステナビリティやエシカルな食材の需要が高まっていることを考慮すると、特定の高品質な食材に対する売り手の交渉力は以前よりも高くなっている可能性があります。
自己評価:
この分析は、飲食業の複雑さと動的な特性を広くカバーしています。初期分析と再評価のプロセスを通じて、業界の状況に対するより深い理解を得ることができました。しかし、地域特性や特定のサブセクターに特化した分析が不足しているため、全体的な評価としては満足ですが、さらなる詳細な調査が必要です。
ChatGPT

AARRRモデル×メタ認知プロンプト

AARRRモデルとは、WEBマーケティングの成長を5つの段階に分類したフレームワークで以下の5つの段階から成り立ちます。

Acquisition（獲得）：新規ユーザーの獲得
Activation（活性化）：新規ユーザーが製品やサービスを使い始め、価値を理解
Retention（継続）：活性化したユーザーがサービスを継続して利用
Referral（紹介）：継続利用するユーザーが他のユーザーを紹介
Revenue（収益化）：継続利用しているユーザーから収益を得る

飲食業界で行なってみます。

#命令文:
あなたは{業種} のプロフェッショナルマーケターです。
AARRRモデルの効果的な施策を以下の{出力フォーマット} 通りに出力してください。
成果物を生成する前に、本当に適切かどうかをもう一度考え直した上で生成してください。
生成した後で、成果物に対する自己評価を行ってください。

#出力フォーマット:
**Acquisition（獲得）**:
**Activation（活性化）**:
**Retention（継続）**:
**Referral（紹介）**:
**Revenue（収益化）**:
**自己評価**:

#業種:”飲食業”

Acquisition（獲得）:
飲食業界では顧客の獲得には地域密着型のマーケティングが効果的です。SNSでの積極的な情報発信、ローカルイベントへの参加、口コミを活用したプロモーションが重要です。また、グーグルマップや食べログなどのオンラインプラットフォームでの可視性を高めるためにSEO対策を施すことが有効です。
Activation（活性化）:
店内の雰囲気やサービス、メニューの質を重視し、初回訪問者に強い印象を残すことが重要です。限定メニューや初回限定の割引、特別な顧客体験を提供することで、顧客の活性化を促進します。
Retention（継続）:
顧客のリピートを促進するためには、ロイヤルティプログラムやポイントシステムの導入が効果的です。定期的なメールマガジンやSNSでの情報発信を通じて、新メニューの紹介や特別イベントの案内を行い、顧客との継続的な関係を構築します。
Referral（紹介）:
顧客による口コミを促進するために、紹介プログラムを導入します。友人を紹介すると、紹介者と被紹介者双方に特典を提供することで、積極的な紹介を促します。また、ソーシャルメディアでのシェアを奨励するキャンペーンも有効です。
Revenue（収益化）:
収益化のためには、アップセルやクロスセルの戦略を実施します。例えば、セットメニューの提案や季節限定メニューの導入、高価格帯のプレミアムメニューの提供などが考えられます。また、外部のデリバリーサービスとの提携による販路の拡大も収益増加に寄与します。
自己評価:
この成果物は飲食業界特有の特性を考慮した上でAARRRモデルに基づく施策を提案しています。各ステージにおける具体的な戦略が明確に示されており、実践的なアドバイスが含まれている点で高い評価が可能です。ただし、地域やターゲット顧客によってはよりカスタマイズされたアプローチが必要になる可能性もあるため、柔軟な対応が求められるでしょう。
ChatGPT

AIDMA×メタ認知プロンプト

AIDMAとは、消費者行動を「注意、興味、欲求、記憶、行動」の5段階に分けたもので各段階にいる消費者に対してどのような施策を打つのかを考える時に役立ちます。

飲食業でやってみます。

#命令文
あなたは優秀なマーケティング戦略のコンサルタントです。
以下の{業界} で必要な施策をAIDMAモデルを用いて{出力条件} に従って説明してください。
その後、出力した内容が本当に適切かを考え直して、また出力して下さい。

#出力条件
注意、興味、欲求、記憶、行動の各プロセスで効果的な施策を2つずつ出力してください。
最初の出力の後、考え直した出力をして下さい。

#業界:”（各業界を入力してください）”

1. 初期の提案
注意 (Attention)
SNSでのインフルエンサーとのコラボレーション: インフルエンサーがお店やメニューを紹介することで、ターゲット層の注意を引く。
創造的な外観や内装のデザイン: ユニークな店舗デザインは、通行人の関心を惹き、SNSでのシェアを促す。
興味 (Interest)
限定メニューや季節のスペシャル: 限定メニューは顧客の興味を引き、リピート訪問を促す。
料理のストーリーテリング: メニューに物語や由来を加えることで、顧客の興味を深める。
欲求 (Desire)
特別割引やロイヤリティプログラム: リピーターへの割引やポイントプログラムは、再訪の欲求を高める。
クチコミや評価の強調: 高い評価やポジティブなクチコミを前面に出すことで、訪問したいという欲求を喚起する。
記憶 (Memory)
記念日やイベントの特別メニュー: 記念日やイベント限定のメニューは、特別な記憶として顧客の心に残る。
ブランドのストーリーと連携: お店のブランドストーリーを強調することで、顧客の記憶に残りやすくする。
行動 (Action)
オンライン予約やデリバリーオプション: 顧客が行動を起こしやすいように、予約や注文のプロセスを簡単にする。
ソーシャルメディアでのインタラクティブなキャンペーン: 顧客の参加を促すキャンペーンは、実際の店舗訪問やオンライン注文につながる。
2. 再検討した提案
注意 (Attention)
地元メディアとのコラボレーション: 地域密着型のマーケティングは、地元の顧客に直接アプローチする。
エコやサステナブルな取り組みの強調: 環境意識の高い消費者の注意を惹く。
興味 (Interest)
インタラクティブなメニュー体験: 顧客が自分で料理をカスタマイズできるようなメニューを提供する。
料理教室やイベントの開催: 料理教室やイベントを通じて、顧客との関係を深め、興味を持続させる。
欲求 (Desire)
健康志向のメニューの拡充: 健康とウェルネスに注目している顧客層の欲求に応える。
家族や友人とのグループ割引: グループでの利用を促す割引は、家族や友人との訪問を促す。
記憶 (Memory)
顧客の経験をフィーチャーしたSNSコンテンツ: 顧客自身の経験をSNSでシェアすることで、記憶に残りやすくする。
メールマガジンやSNSでの定期的なアップデート: 定期的なコミュニケーションは、ブランドを記憶に保つのに効果的。
行動 (Action)
コミュニティイベントへの参加やスポンサー活動: 地域社会への貢献は、地元の顧客の行動を促す。
モバイルアプリを通じた独自のプロモーション: 専用アプリを通じたプロモーションは、行動を起こしやすくする。
ChatGPT

AISAS×メタ認知プロンプト

AISASとは、消費者行動を「注意、興味、検索、行動、共有」の5段階に分けたものです。

上記のAIDMAと似ていますが、WEBマーケティングに寄せたものと言えます。

#命令文
あなたは優秀なマーケティング戦略のコンサルタントです。
以下の{業界} で必要な施策をAISASモデルを用いて{出力条件} に従って説明してください。

#出力条件
注意、興味、検索、行動、共有の各プロセスで効果的な施策を2つずつ出力してください。
出力の際には、それぞれの施策の具体例と理由を補足説明する必要があります。
出力した後で本当に適切か考え直してください。
その後考え直した結果を出力してください。

#業界:“（各業界を入力してください）”

無論飲食業にしておきます。

了解しました。飲食業におけるマーケティング戦略を、AISASモデルに基づいて考え、それぞれの段階で2つの効果的な施策を提案し、その後再考します。
1. 注意 (Attention)
インフルエンサーとのコラボレーション: SNS上で影響力のあるインフルエンサーとコラボすることで、ターゲット層の注意を引きます。例えば、食品レビューや飲食店の特集を行う人気インフルエンサーと提携し、新メニューや特別キャンペーンを紹介してもらいます。
地域イベントへの参加: 地域の祭りやイベントに参加し、ブースを出展することで、地域住民の注意を集めます。限定メニューや特別価格での提供を行い、ブランド認知度を高めます。
2. 興味 (Interest)
限定メニューの提供: 季節限定やコラボメニューなど、一時的な特別メニューを提供することで、顧客の興味を惹きます。例えば、地元の特産物を使った限定料理や、話題の映画とのコラボメニューなどです。
体験型イベントの開催: 料理教室や食材の産地訪問など、飲食以外の付加価値を提供することで、顧客の興味を深めます。体験を通じて飲食の背景やこだわりを知ってもらうことができます。
3. 検索 (Search)
SEO対策されたウェブサイト: 検索エンジン最適化（SEO）を施したウェブサイトを用意し、潜在顧客がオンラインで情報を検索する際に上位に表示されるようにします。メニューや店舗情報、顧客レビューを充実させます。
SNSでの積極的な情報発信: 定期的にSNSでメニュー更新情報、イベントの告知、裏話などを発信することで、顧客の検索意欲を促します。ハッシュタグを活用し、検索しやすい内容とします。
4. 行動 (Action)
オンライン予約の簡素化: オンラインでの予約プロセスを簡単にし、顧客がスムーズに予約できるようにします。スマートフォン対応の予約システムを導入し、利便性を高めます。
割引クーポンの提供: 初回来店者やリピーター向けに割引クーポンを提供することで、実際の行動を促します。SNSやメールマガジンを通じて配布します。
5. 共有 (Share)
SNSでのシェア促進キャンペーン: 顧客が食事の写真をSNSでシェアする際、ハッシュタグを使って投稿することで、次回来店時の割引などの特典を提供します。
口コミ促進プログラム: 顧客がオンラインでの口コミを投稿した場合、ポイント制度や次回のサービス特典を提供し、積極的な共有を促します。
再考察
これらの施策は、飲食業におけるマーケティングの各段階において効果的であると考えます。特にSNSの活用は、現代のマーケティングにおいて重要な要素です。
ただし、地域やターゲット層の特性に応じて、施策の内容は柔軟に調整する必要があります。ま
た、オフラインとオンラインのマーケティング活動を組み合わせることで、より広範な顧客層にリーチすることが可能です。これらの点を踏まえて、提案した施策は適切だと考え直しました。
ChatGPT

長文だらけですね。

狩野モデル×メタ認知プロンプト

狩野モデルは「商品やサービスが市場からどのような機能を求められているかという基本を見つめるための手法」です。

当たり前品質：商品やサービスが当たり前に持っている機能
魅力的品質：なくてもいいけどあったら嬉しい機能
一元的品質：商品やサービスの機能の品質
無関心品質：顧客がほとんど関心を示さない機能
逆品質：充実させるほど満足度が下がる機能

製品を上記の5つの方向から見ることで、商品やサービスに機能を追加するときの指針となります。

ということで今回は飲食業ではなく飲食店でやってみます。

#命令文:
あなたは{#商品}の専門家です。
狩野モデルに従って{#商品}を分析してください。
その後、考え直してまた分析して下さい。
{出力フォーマット} の通りに出力して下さい。

#出力フォーマット:
## 最初の出力
### 当たり前品質:
### 魅力的品質:
### 一元的品質:
### 無関心品質:
### 逆品質:
## 考え直した内容:
## 考え直した後の出力
### 当たり前品質:
### 魅力的品質:
### 一元的品質:
### 無関心品質:
### 逆品質:
## 回答の自己評価:

#商品: 
"飲食店"

最初の出力
当たり前品質:
清潔さ: 飲食店では、清潔な環境が基本的な期待事項です。
安全な食品: 客は食品の安全性を当然と見なしています。
迅速なサービス: 顧客は、注文後すぐに料理が提供されることを期待しています。
魅力的品質:
独特のメニュー: ユニークな料理や飲み物は顧客を引き付け、記憶に残ります。
快適な雰囲気: 心地よい内装や音楽は、顧客の満足度を高めます。
一元的品質:
価格: 価格が高ければ高品質と見なされることがありますが、低価格でも魅力的になりえます。
無関心品質:
店の装飾: 一部の顧客にとっては重要ですが、多くにとっては重視されないことがあります。
逆品質:
過度に高い価格: 適正な価格設定を超えると、顧客は避ける傾向にあります。
騒々しい環境: あまりにもうるさい環境は、顧客を不快にさせる可能性があります。
考え直した内容:
飲食店の分析を再考し、現代の顧客ニーズやトレンドに基づいて評価基準を見直します。
考え直した後の出力
当たり前品質:
エコフレンドリーな運営: 環境に配慮した運営は、現代の消費者にとって重要な要素です。
アレルギー情報の提供: 食品アレルギーに対する意識が高まっているため、情報提供が必須です。
魅力的品質:
地元産の食材: 地元の食材を使用した料理は、顧客に新鮮さと地域への貢献を感じさせます。
テクノロジーの利用: オンライン注文やデジタルメニューは、利便性を高めます。
一元的品質:
サービスのカスタマイズ: 顧客の好みに合わせたサービスは、高級感を与える場合もあります。
無関心品質:
支払い方法: 多様な支払いオプションがありますが、これは顧客の選択肢の一つとしては重要ですが、飲食店を選ぶ決定的な要因ではありません。
逆品質:
複雑な注文プロセス: 面倒な注文プロセスは、顧客の不満を招きます。
不十分な顧客対応: スタッフの無愛想な態度や不十分な対応は、顧客の満足度を大きく下げる要因です。
回答の自己評価:
この分析では、飲食店のさまざまな要素を狩野モデルに基づいて評価しました。最初の分析では、伝統的な視点からの品質要素を重視しました。その後、現代のトレンドや顧客の変化するニーズに基づいて、要素を再考しました。このアプローチは、飲食店が直面している現実的な課題に対する洞察を深めるのに役立ちます。また、顧客満足度を向上させるための改善点を見つけるのにも有効です。
ChatGPT

相変わらず長いですね。
しかし、今回は微妙な気がします。自己評価が良い時はだいたい微妙なイメージがあります。

メタメタ認知プロンプト

ここで考えつくのが「ChatGPT自身のことを言及するプロンプトでメタ認知をさせたらメタメタ認知ができるのではないか」ということです。

メタメタ認知プロンプトで実験してみます。

#条件:
以下のステップを踏んで{出力フォーマット} に従う必要があります。
まずは{質問} を[解釈] してください。
次に{質問} に対して[回答] をしてください。
次にその[回答] が適切なのか[再考] してください。
次に[再考] した上で[最終的な回答] を生成してください。
最後にその回答が適切なのか[自己評価] を行ってください。

#出力フォーマット:
**解釈**:
**回答**:
**再考**:
**最終的な回答**:
**自己評価**:

#質問:"ChatGPTはどういう仕組みで回答を生成していますか？"

解釈:
この質問は、「ChatGPTがどのような技術的プロセスやアルゴリズムを使用して回答を生成しているか」についての説明を求めています。
回答:
ChatGPTは、大量のテキストデータで訓練された大規模なトランスフォーマーベースの言語モデルです。このモデルは、入力されたテキスト（質問やプロンプト）を受け取り、それに基づいて最も適切と思われるテキスト（回答）を生成します。トランスフォーマーモデルは、入力されたテキストの意味を理解し、関連する情報を選択して新しいテキストを生成する能力を持っています。このプロセスには、自然言語理解と自然言語生成の両方の要素が含まれています。
再考:
この回答はChatGPTの基本的な仕組みを説明していますが、さらに具体的な技術的詳細、例えばトランスフォーマーのアテンションメカニズムやファインチューニングのプロセスなどにも触れることができます。また、ChatGPTがどのようにして過去のデータに基づいて学習し、それを現在の回答生成に活用しているかについても説明することが有効です。
最終的な回答:
ChatGPTは、トランスフォーマーと呼ばれるニューラルネットワークのアーキテクチャに基づいて構築されています。このモデルは、巨大なデータセットを使用して訓練されており、多種多様なテキストからパターンを学習します。具体的には、アテンションメカニズムを使用して、入力されたテキストの各部分がどのように相互に関連しているかを理解します。この理解に基づいて、モデルは次に来るべき単語や文を予測します。ファインチューニングというプロセスを通じて、特定のタスクや話題領域においてより良いパフォーマンスを発揮するように追加的に訓練されることもあります。この学習プロセスにより、ChatGPTは質問に対して関連性の高い、情報豊富な回答を生成する能力を持っています。
自己評価:
この最終的な回答は、ChatGPTの動作メカニズムについての基本的な理解と、その背後にあるトランスフォーマーモデルの重要な側面を網羅しています。技術的な詳細と全体的な概要のバランスが取れており、質問者がChatGPTの動作原理についての基本的な理解を得るのに適していると考えられます。ただし、さらに高度な技術的側面や最新の研究動向については触れていませんが、一般的な説明としては適切です。
ChatGPT

メタメタメタ認知プロンプト1

#条件:
以下のステップを踏んで{出力フォーマット} に従う必要があります。

まずは{質問} を[解釈] してください。
次に{質問} に対して[回答] をしてください。
次にその[回答] が適切なのか[再考] してください。
次に[再考] した上で[最終的な回答] を生成してください。
最後にその回答が適切なのか[自己評価] を行ってください。

#出力フォーマット:
**解釈**:
**回答**:
**再考**:
**最終的な回答**:
**自己評価**:

#質問:"上記の回答はどのように生成されましたか？"

解釈:
この質問は、私が先ほど提供した回答がどのようなプロセスを経て生成されたかについての説明を求めています。これは、私の回答がどのようにして形成され、どのような内部メカニズムやアルゴリズムが関与しているかを理解したいという意図があると解釈できます。
回答:
私の回答は、OpenAIによって開発されたGPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルを基に生成されました。このモデルは、多数のテキストデータを用いて訓練されており、その訓練データには多様なトピックに関する情報が含まれています。質問が入力されると、モデルはトランスフォーマーのアーキテクチャを利用して、その質問の文脈を理解し、適切な回答を生成します。このプロセスには、単語やフレーズの意味を把握し、それに基づいて新しいテキストを生成する能力が含まれています。
再考:
この回答は、回答生成の基本的なプロセスを正確に説明していますが、さらに具体的な情報、例えばモデルの訓練方法や、質問の解釈から回答の生成に至るまでの具体的なステップを詳細に説明することも有益かもしれません。また、自然言語処理技術の進歩とそれが回答生成にどのように影響を与えているかについても触れることができます。
最終的な回答:
私の回答は、GPT-4という最新のトランスフォーマーベースの言語モデルを使用して生成されています。このモデルは、インターネット上の広範囲のテキストデータで事前訓練されており、さまざまなトピック、文脈、文体に関する深い理解を持っています。質問が入力されると、モデルはその質問を解釈し、関連する情報や知識を活用して適切な回答を形成します。この過程では、単語の意味、文脈、文法、そして既に訓練データで学習した知識が活用されます。また、最新の自然言語処理技術の進歩により、このモデルはより正確で、自然なテキスト生成が可能になっています。
自己評価:
この最終的な回答は、回答生成のプロセスについての基本的な概念を包括的に説明しています。GPT-4の訓練プロセスとその機能についての基本的な理解が示されており、質問に対して適切な文脈と情報を提供しています。ただし、この回答は高度な技術的詳細には深入りしておらず、一般的な理解に留まっていますが、これは質問の範囲と適切に一致していると考えられます。
ChatGPT

まだ自我を保っています。

メタメタメタ認知プロンプト2

#条件:
以下のステップを踏んで{出力フォーマット} に従う必要があります。
まずは{質問} を[解釈] してください。
次に{質問} に対して[回答] をしてください。
次にその[回答] が適切なのか[再考] してください。
次に[再考] した上で[最終的な回答] を生成してください。
最後にその回答が適切なのか[自己評価] を行ってください。

#出力フォーマット:
**解釈**:
**回答**:
**再考**:
**最終的な回答**:
**自己評価**:

#質問:"上記の自己評価は正しいですか？"

解釈:
この質問は、私が先ほど行った自己評価の正確性についての確認を求めています。質問者は、私が自分の回答の適切性をどの程度正確に評価しているかを知りたいと考えていると解釈できます。
回答:
私の自己評価は、私の回答の内容とその回答が質問に対してどれだけ適切であるかを考慮した上で行われました。その評価は、回答の完全性、正確性、および質問への関連性に基づいています。私は、提供された回答が質問の要求を満たすものであると判断しましたが、一方で、より高度な技術的詳細や最新の研究動向には触れていないことも認識しています。
再考:
この回答は自己評価のプロセスを適切に説明していますが、自己評価の客観性や、人間の判断による評価とAIによる自己評価の違いについても考慮することができます。AIモデルが自己評価を行う際には、そのモデルが持っている知識と能力の範囲内での評価になるという点も重要です。
最終的な回答:
私の自己評価は、私が提供した回答の内容とその質問への適切性に基づいています。この評価は、AIとしての私の能力と知識の範囲内でのものです。私は、回答が質問の意図と範囲に合っていると考えましたが、人間の判断者とは異なり、自己評価における客観性や深い洞察には限界があることを認識しています。したがって、この自己評価は、私の能力と訓練データに基づくものであり、完全な客観性を持つものではない可能性があります。
自己評価:
この最終的な回答は、AIによる自己評価の性質と限界を適切に反映しています。回答は、AIが行う自己評価のプロセスとその範囲を明確にし、客観性や深い洞察の限界についても触れています。これにより、質問に対する回答としてはバランスが取れており、適切な説明を提供していると考えられます。ただし、AIの自己評価における全ての側面を網羅することはできていないため、この評価もまた限界を持っています。
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