Role-Play Prompting

データ活用やDX成功に必要な考え方を、各種キーワードの解説で理解できる用語解説集です。
今回は、ChatGPTなど大規模言語モデルを用いた対話型AIの活用テクニックである「ロールプレイプロンプティング」を紹介します。

ロールプレイプロンプティングとは

ロールプレイプロンプティング（Role-Play Prompting）とは、ChatGPTなどの対話型のAIを活用する際に、どのような立場で回答をしてほしいかを指定することで、望んだ出力を得るテクニックです。
特定の立場や観点からの回答を得る手段として、あるいは回答の品質や内容を制御する手段として利用することができます。

どのようなテクニックか（利用例）

まずは、このテクニックを使わずにChatGPTに回答をさせてみましょう。

リンゴについて教えてください。

リンゴは、果物の一種で、様々な品種があります。一般的に、リンゴは赤、緑、黄色などの色をしており、果皮には光沢があります。リンゴには、ビタミンCや食物繊維が豊富に含まれています。リンゴは生食するほか、ジャムやパイ、ジュース、サイダーなどにも加工されます。また、リンゴは保存することができるため、季節を問わずに食べることができます。リンゴは世界中で栽培されており、特にヨーロッパや北アメリカで栽培が盛んです。

リンゴについて説明をお願いしました。ChatGPTには事実ではないことを回答することがある問題（ハルシネーション）があるので、事実について尋ねる使い方は回答内容に注意する必要がありますが、このように何かについて説明をお願いすると、多くの場合はそのキーワードや話題についての一般的な回答をしてくれるはずです。

一般的な説明ではなく、もう少し特定の観点で詳しく説明してほしいなど、用途にあわせた回答が欲しい場合もあると思います。例えば、リンゴについてレポートを書いているような状況で、もう少しアカデミックな回答が必要な状況だったとします。そのような状況なら、例えば以下のようにすることでChatGPTの回答を変えることができます。

あなたは植物学者で、樹木について詳しい専門家です。
その立場で、リンゴについて教えてください。

リンゴ（学名: Malus domestica）は、バラ科リンゴ属の落葉高木であり、果樹の一種です。リンゴは世界中で栽培されており、果物としての人気が高く、料理や飲料、砂糖漬けなどに用いられます。以下に、リンゴについて詳しく説明いたします。

原産地と分布

リンゴの原産地は中央アジアとされています。その後、古代ローマ人が栽培を始め、ヨーロッパに広がっていきました。現在は、世界中で栽培され、アメリカ合衆国、トルコ、ロシア、イラン、中国、フランス、イタリア、日本などで栽培されています。

Features

リンゴの樹木は、高さ5メートルから10メートルに成長し、直径2メートルにもなることがあります。葉は緑色で、卵形で、長さは5-12センチメートル程度です。花は、5枚の花弁で、白色や淡いピンク色をしています。春に咲きます。果実は球形で、色は赤、黄、緑、青などがあり、直径5センチメートル程度です。

品種

リンゴには多くの品種があります。品種は、果実の大きさ、色、糖度、酸味などで分類されます。日本では、「ふじ」「紅玉」「シナノスイート」「ジョナゴールド」などが有名です。アメリカ合衆国では、「レッドデリシャス」「グラニースミス」「ハニークリスプ」などが有名です。

栽培

リンゴは、多くの地域で栽培されます。栽培には、日照りのよい場所や、排水の良い土壌が必要です。草刈りや病害虫防除などの管理が必要です。また、品種によっては、冬期に寒さに弱いものがあります。秋になると収穫が始まります。

栄養価と健康効果

リンゴには、ビタミンCや食物繊維、ポリフェノールが豊富に含まれています。これらの成分には、免疫力の強化や消化促進、老化防止など多くの健康効果が期待されています。また、リンゴを食べることによって、口臭や歯肉炎の改善も期待されます。

変更点は「回答の立場を指示する」追記を行ったことです。そのことにより、回答が植物の専門家らしいものに変わりました。同じように別の立場を指定すれば、別の状況において適切な回答を得ることもできます。例えば、アカデミックな話がほしいわけではなく、食材としてのリンゴについて詳しく教えてほしい状況だったとして、同じようにして必要な回答を引き出すことができます。

あなたは八百屋の店主で、果物や野菜について非常に詳しい専門家です。
その立場で、リンゴについて教えてください。

はい、八百屋の店主の立場からお答えします。

リンゴは秋から冬にかけて旬を迎える果物であり、甘くて爽やかな味わいが特徴です。日本では、ふじや紅玉、シナノスイートなどの品種が主に流通しています。

リンゴの選び方のポイントとして、果皮のツヤやキズのないものを選ぶことが重要です。また、触ったときにしっかりとした皮ごとに感じられるものや、果肉がシャキッとしているものが新鮮な果物の証です。

リンゴは、生で食べるのはもちろん、ジュースやパイ、コンポートやデザート、料理にも利用することができます。特に、煮たり焼いたりして香り高く仕上げることで、より美味しく楽しめます。

リンゴには、ビタミンCや食物繊維、ポリフェノールなどが含まれており、免疫力の強化や消化促進、老化防止などの健康効果が期待できます。また、食感が良く、甘みがあることから、おやつや間食にぴったりの果物です。

どうでしょうか。特に回答して欲しい内容や項目を具体的に指定したわけではないのに、味について、買うときにどうやって選ぶべきか、調理方法についてなど、先ほどとは違う回答を返してくれるようになりました。ワンフレーズを加えるだけで、ChatGPTの回答をこんなにも制御することができます。

回答の品質を制御する手段として使う

出力の内容を制御するだけではなく、品質を制御することもできます。まずは普通に、リンゴをテーマにしてアイディア出しをしてもらいます。

あなたはライターです。
リンゴを使ったキャッチフレーズを五つ考えてください。

「リンゴは健康の味。毎日一個、健康元年！」
「リンゴで爽やかな口当たり。一口食べて、リフレッシュしよう！」
「リンゴでヘルシービューティー。甘くておいしいスキンケア！」
「リンゴの元気、あなたにプレゼント。毎日の食卓にリンゴを！」
「リンゴで心もカラダも満たされる。リンゴがもつ健康力を体感！」

考えてくれましたが、どうも今一つだと思ったとします。回答する立場として「能力が高い人として回答してください」などを回答者のスキルを指定することで、回答の品質を変えることができることがあります。

あなたは世界一の賞を取ったことのある凄いライターです。
リンゴを使ったキャッチフレーズを五つ考えてください。

「リンゴは、健康と美味しさの融合。あなたの毎日を彩る果実です」
「リンゴが教えてくれた、自然とのつながり。心も体も健やかになる、リンゴの恵みを味わおう」
「リンゴは、秋の風物詩。いつも通りの食卓に、リンゴの彩りを加えませんか」
「リンゴは心の栄養。スマホのアプリとの切り替えを一瞬で、リンゴ一口で心身共にリセットしましょう」
「リンゴは、五感に訴えるおいしさ。手にとって、かじって、味わって、毎日がハッピーになる果実です」

ほぼ同じプロンプトで、回答の立場も同じで、能力の高い回答者として回答してくださいという指示を追加しただけですが、最初に提案された元気はあるけれど洗練されていないようなキャッチフレーズから、落ち着いた感じのキャッチフレーズに変わっています。

誰に回答してほしいかイメージして、機械学習の動作を制御できる

従来の機械学習の利活用では、「事前に」学習した通りの動作で利用するだけで、それ以上のことはエンジニアだけが関与できる領域であることが多かったと思います。しかし大規模言語モデルを用いて実現されている生成AIでは、このように機械学習を利用する段階においても一般の利用者にも多くのことができます。

このテクニックは自分が回答してほしいことについて考えてから、「誰に回答してもらったら自分の欲しい回答が得られるか」をイメージして、それを役割として与えて指定すれば望んだ出力を得られるということになります。つまり、機械学習の挙動を要望に応じて調整するようなことを、「直観的に理解できる方法」で挙動変更することができているところも注目すべきことではないかと思います。

また、具体的に回答して欲しい項目を設定せずに済んでいるところも特徴です。回答が不十分なら、不足している情報を具体的に指定して出力に追加させることもできます（例：リンゴを使ったお菓子のレシピについても教えてください）。しかし、リンゴに詳しくない人が、リンゴに関する具体的な項目を挙げて回答の調整を指示することは困難なところがあります。そのような状況でも、具体的な回答項目を指示することなく、回答内容を調整する手段として活用することができます。

生成AI/ChatGPTに関係するキーワード（さらに理解するために）

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