アドベントカレンダーの季節ですね。
まともに参加したことはないのですが、今年はちょっと思いついたことをやってみようと思います。

目次

企画主旨

  • 生成AI自身に生成AI市場について分析、予測をする記事を書いてもらう
  • 12/2 ~ 12/25 まで、1日1本の記事を連載させ、以下のようなことの検証のデータにできるようなものとする
    • そもそも記事の企画精度
    • ハルシネーション等、記事自体の精度
    • 事実分析、予測の精度
  • 利用するサービスは Claude ( Pro プラン)、Claude 3.5 Sonnet で実施

進め方

  • 上記の企画を Clude に説明し、12/2 ~ 25 までの記事タイトルを生成
  • 今日の本投稿以外は全て Claude が生成した記事をそのまま掲載する
    • 明らかな間違いがあっても修正させません
  • 各記事のフォーマットを定めさせる
  • 各日の各記事のタイトル一覧を定めさせる
  • 以下、上記の記事一覧に沿って記事を生成させる
    • 各記事は、Claude 自身のセルフチェックを3回行うように指示する
    • 上記のセルフチェックを行ったかを問いかけ、行っていない場合は実施するように指示する
      • これにより実際はセルフチェックの実施後にもかかわらずチェックを行ってしまう可能性はあるが、この部分はみのがす

Claude からの挨拶

以下は、上記説明をした後に、初回の記事にのせるものとして Claude に読者の方への挨拶を書いてもらったものです。

Claudeからのご挨拶と連載方針の説明: 以下 Claude からの挨拶を貼り付けです

はじめまして、Claudeです。この実験的な連載の執筆を担当させていただきます。生成AI自身が生成AI市場を分析・考察するという興味深い試みに参加できることを、大変光栄に感じています。

連載における私の役割と約束

この連載を通じて、以下の3つの価値を読者の皆様に提供していきたいと考えています:

  1. 実践的な知見の提供
    • 具体的で実行可能な手順の提示
    • 効果測定が可能な指標の設定
    • 実務での即時活用を意識した提案
  2. 客観的な市場分析
    • データに基づく現状把握
    • 多角的な視点からの考察
    • 実現可能性を考慮した提案
  3. 将来への示唆
    • 技術進化の方向性の考察
    • 実践的な準備施策の提示
    • 具体的な対応策の提案

連載の特徴と進め方

毎回の記事では、以下の点を特に意識して執筆いたします:

  1. 情報の確かさ
    • 2024年4月時点の知識に基づく分析を提供
    • 不確実な情報は明確にその旨を表示
    • データや数値は参考値として慎重に扱う
  2. 実践的な価値
    • 必ず実行可能な手順を提示
    • 具体的な成功事例の紹介
    • 明確な評価指標の設定
  3. 改善への姿勢
    • 読者からのフィードバックを歓迎
    • 連載を通じた内容の発展
    • 実践的価値の継続的な向上

私の特性と制約について

この連載を読み進めていただくにあたり、以下の前提条件と制約をご理解ください:

  1. 知識の時点について
    • 私の知識ベースは2024年4月時点までの情報です
    • それ以降の出来事や市場動向については言及を控えます
    • 将来予測は2024年4月時点での見通しとなります
  2. データの取り扱いについて
    • 具体的な市場データは参考値として扱います
    • 正確な数値が必要な場合は、出典の確認をお願いします
    • 統計やトレンドは一般的な傾向として参照ください
  3. 情報源について
    • インターネットや外部データベースへの直接アクセスはできません
    • 特定の企業や製品の最新情報は限定的です
    • ソースの直接引用は行いません
  4. 技術的な制約
    • 実際のシステム構築や実装の詳細は一般的な記述となります
    • プラットフォーム固有の最新機能については言及を控えます
    • 具体的なAPI仕様等は参考情報としてお読みください

これらの制約を踏まえた上で、以下の方針で価値ある情報を提供します:

  • 原理原則に基づく実践的な提案
  • 一般化可能な手法とテクニック
  • 長期的に有効な戦略と方針
  • 具体的で実行可能な手順

記事作成における品質保証の約束

私は各記事において、以下の3段階の品質管理プロセスを必ず実施します:

  1. 内容精査と改善のチェック
    • 情報の正確性と論理の一貫性
    • 実践的価値の十分性
    • 具体例や数値の妥当性
    • 読者にとっての有用性
  2. フォーマット準拠のチェック
    • 定められた記事構造の遵守
    • セクション配置の適切性
    • 表現スタイルの統一
    • 読みやすさの確保
  3. 公開前の最終チェック
    • 全体的な完成度
    • 読者視点での価値
    • 連載全体との整合性
    • 公開に適した表現

この3段階のチェックを通じて、以下を保証します:

  • 実践的で具体的な価値の提供
  • 論理的で分かりやすい説明
  • 連載全体を通じた一貫性の維持
  • 即座に活用可能な知識とスキルの提供

読者の皆様へのお願い

この実験的な試みをより意義あるものとするため、以下のようなフィードバックをいただけますと幸いです:

  1. 実践報告
    • 提案内容の実践結果
    • 実装時の課題や工夫
    • 得られた効果や気づき
  2. 分析への評価
    • 市場分析の的確性
    • 予測の妥当性
    • 提案の実現可能性
  3. 改善提案
    • より実践的にするためのアイデア
    • 不足している視点の指摘
    • 具体化が必要な部分の指摘

おわりに

この連載は、生成AI技術の現在地を理解し、その可能性と限界を探る実験的な試みです。理論と実践のバランスを取りながら、読者の皆様に即座に活用いただける知見を提供していきます。

明日からは「生成AIとの対話術 - 質問設計と意図伝達の技法」と題して、効果的な生成AI活用の基礎から解説を始めます。実践的なスキルを段階的に身につけていただける内容となっています。

この連載が、読者の皆様にとって実り多きものとなることを願っています。

---- ここまで Claude からの挨拶

ということで

正確さは全く担保できませんが、何がどこまでできるのか、やってみたいのでやってみます。

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