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生成AIの使い方講座 - 時短に効くTips集 -

生成AIの使い方講座 - 時短に効くTips集 -

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mamo-dev

June 05, 2025
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  1. 初期画面の 要素が少ない 検索精度が 高い ロードが 早い サジェストが 効く タイピングが 減少

    検索の 試行回数が少ない Googleは タイパがよい サービス Googleの特徴 結果として タイパの良さは、小さい体験の積み重ね
  2. ケース①: プロンプトを作成するのに時間がかかる プロンプトの 組み立てを考える時間 プロンプトを 文字として生成する時間 生成AIの 思考時間 レスポンスの 生成時間

    期待レスポンスに 近づけるための試行 プロンプト生成 生成AIの動作 再試行 コピペ・活用のための レスポンス変換 変換 きちんと入力すると それなりに時間がかかる
  3. ケース②: 待機時間が長い プロンプトの 組み立てを考える時間 プロンプトを 文字として生成する時間 生成AIの 思考時間 レスポンスの 生成時間

    期待レスポンスに 近づけるための試行 プロンプト生成 生成AIの動作 再試行 コピペ・活用のための レスポンス変換 変換 小さなチューニングのため 再試行するが そのたびに待機発生 普通に利用しても 一定の待機が発生する
  4. ケース③: プロンプトがうまくいかない プロンプトの 組み立てを考える時間 プロンプトを 文字として生成する時間 生成AIの 思考時間 レスポンスの 生成時間

    期待レスポンスに 近づけるための試行 プロンプト生成 生成AIの動作 再試行 コピペ・活用のための レスポンス変換 変換 プロンプトが 期待レスポンスから かなり離れる
  5. ケース③: レスポンスを活用するところに手間がかかる プロンプトの 組み立てを考える時間 プロンプトを 文字として生成する時間 生成AIの 思考時間 レスポンスの 生成時間

    期待レスポンスに 近づけるための試行 プロンプト生成 生成AIの動作 再試行 コピペ・活用のための レスポンス変換 変換 まとめる、変換する コピペする、 などで苦労する
  6. Tips1 - 音声入力を利用する (絶対) 日本語でも英語でも音声入力はタイピングの2倍〜4倍ぐらいの速さ。 使わない理由はない。 入力方法 平均速度 タイピング(日本語) 約

    50~80 文字/分 音声入力(日本語) 約 150~200 文字/分(精度90%前後) タイピング(英語) 約 40~60 words per minute 音声入力(英語) 約 120~160 words per minute
  7. Tips6 - 音声入力モードでも記号を入力できる / OS 音声 変換 てん 、 まる

    。 かいぎょう / つぎのぎょう (改行) なかぐろ ・ びっくりまーく / かんたんふ ! くえすちょんまーく / ぎもんふ ? すらっしゅ / 音声 変換 かっこ ( かっことじ ) かぎかっこ 「 かぎかっことじ 」 こんま , MacOSの場合は以下のようなことが可能。ある程度、枯れた技術なので他のOSでもほぼ同等の様子。
  8. シナリオ(目的) 代表的な利用例 推奨モデル 超高速・リアルタイム対話 音声チャット/同時通訳/ライブ Q&A GPT-4o 高速かつ低コストで回答したい Web チャットボット/社内問い合わせ窓口

    GPT-4o mini 正確で長い文章を生成(多少遅くても OK) 技術仕様書・契約書ドラフト/詳細コードレビュー GPT-4 Turbo リアルタイム不要の一括大量処理 数千件 FAQ の自動タグ付け/ログ全件パターン抽出 o3-mini または GPT-3.5 Turbo Tips1 - ざっくりとしたモデルの位置付けを知る ※o3にまとめてもらったデータです
  9. Tips2 - レスポンスの速度がはやいモデルを選ぶ # モデル( API 名) リリース日 TTFT*¹(秒) TPS*²(tok/s)

    100 tok 完了目安 (秒) 1 GPT-3.5 Turbo (0125) 2024-01-25 0.45 141 ≈1.2 2 GPT-4 Turbo (2024-04-09) 2024-04-09 0.72 48 ≈2.9 3 GPT-4o 2024-05-13 0.32 109 ≈1.3 4 GPT-4o mini 2024-07-18 0.53 71 ≈1.9 5 GPT-4o (2024-08-06 バージョン ) 2024-08-06 0.35† 110† ≈1.2† 6 o3-mini 2025-01-31 15.6 148 ≈16 7 GPT-4.1 2025-04-14 0.70† 55† ≈2.5† 8 o3 2025-04-16 19.3 148 ≈20 9 o4-mini 2025-04-16 1.0† 100† ≈2.0† 10 o4-mini-high 2025-04-16 38.6 136 ≈39 TTFT (Time to First Token), TPS (Tokens per Second)が早いものを選ぶ ※o3にまとめてもらったデータです
  10. Tips1 - 代表的なものは覚えるしかない テクニック名 備考 ロール指定 専門家・翻訳家・編集者など「立場」を変えるだけで全く違うアウトプットに。想像 の範囲を広げる起点になる。 ステップバイステップ 問題を分解・整理させることで、

    AIの思考を深められる。複雑なことを扱えるよう になる。 ゴールシーク 「どうなりたいか」から逆算することで、普通では出ないようなアウトプットを引き 出せる。 メタ認知プロンプト AIに「なぜそう考えたか」を説明させることで、意図や論理を可視化し、さらに問 いを深められる。 構文としてはそんなパターン数はない。if, for, whileとか覚えるようなもの。
  11. 生成AIは過去に入力した ”ナニカ”に影響されすぎることがある 現在のスレッド 過去のスレッド 長期メモリの 形成 短期メモリの 形成 要点メモリの 形成

    直前の会話 @現在のスレッド ユーザーの興味・関心・特性など入力者に関わる内容 スレッド全体を通した文脈やルール 直前で会話している会話の内容自体 生成AIにメモリとして記憶しているものを直接教えてもらったらいい。
  12. Tips6 - モデルの切り替えをショートカットキーでも実現できる Cmd + Shift + ], Cmd +

    Shift + [ で前のモデル、後ろのモデルに切り替えることができる
  13. - 複利で効くテクニックは早めに集中的に - はやめに身につけておくと恩恵を受ける期間が長い知識というものがある - いつ学んでもいい知識の分、 ”いまやらなきゃダメ”と誰かが言ってくれるものではない - よくある複利で効くテクニック -

    タイピング: ずっと使うのに練習しておらず遅いままの人がいたりする - Google検索: ググり力が高ければ便利なのはわかっているのに、 ”filetype:pdf”とか知らない - Excel: スプレッドシートの基礎的な関数は使うはずなのに学んでいない - チャット形式の生成AI - チャット形式で生成AIを使う方法はそれほど変わらないことが想定される。 - とすると、いま学習することも 3年後学習することもそれほど変わらない。 - やるなら早めに習得しておく(自信を持てるぐらいやりきっておく)ことをおすすめします! 将来的にずっと使えるモノは、はやめに身につけよう