山田
ノンカスタムより高精度の出力だと思います。
カセツちゃん（ヘビーユーザー向け）
https://chatgpt.com/g/g-6896091a04588191862d5dd144699da9-kasetutiyan-v3-gou-zao-hua-jia-shuo-gou-zhu-ai
カセツちゃんLite（ライトユーザー向け）
https://chatgpt.com/g/g-69c9c9090cd48191a3f826208b79a679-kasetutiyan-lite-gou-zao-hua-jia-shuo-gou-zhu-ai
カセツちゃんR60（高齢者向け）
https://chatgpt.com/g/g-69cef014b49481919e74357f119c0482-kasetutiyanr60-gao-ling-zhe-yong-gou-zao-hua-jia-shuo-gou-zhu-ai
零次観測の星
7
13
正宗（ろー）
➜人間同士の『暗黙知の未共有』問題にも繋がる
例えば、
「白神山地を説明して」と言われた場合、
【A】情報として何を求められているのか？
【B】説明する相手は中学生なのか、外国人の博士なのか？
➜これらの情報をAIは持っていない（ここは人からAIへの暗黙知）
➜故に、一般解になりやすい
➜という仕様そのものも暗黙知（ここはAIから人への暗黙知）
以上がAIの仕様でありなので、この仕様に配慮した質問をすると、AIの回答精度が飛躍的に向上する。
少なくとも、【A】か【B】の情報だけでも提供した方が良い。
例）
白神山地の場合
質問は、白神山地とは？
【A】中学生の娘が、学校の社会の授業で白神山地を知り、より深く知りたいと興味を持った。娘は社会や地理に興味がある。
【B】娘は、言語理解力が低く、パーセンタイルが◯◯くらい、視覚優位の傾向があり、実際に目で見たり体験すると学習が早い。本人は言語の苦手感を健全に受け止めている。
↑
等の情報があると、『AIさん』としては、『あぁなるほど、そういうことね！』と質問に合った答えに近づけるようになります。
人間は、『暗黙知の共有』が苦手。
➜認知コストが高いため
❶相手がなにを知らないかを推測し、
❷自分と相手の情報さを一括で並べ、
❸その中から自分の中で内外化しているけど相手は知らないものをピックアップし、
❹相手に伝わる形で言葉を作り（翻訳）、
伝える必要があるため。
❶は難しくはない。
❷も難しくはない。
❸が難しい。
❹もコストがやや高い。
このような認知コストが高い作業は、脳は無意識で省略しがちで、その省略を知覚することができない人間の認知的仕様があります。
例1）
居酒屋の店長が新人アルバイトに
「そこのおしぼり普通に並べてしまっておいて」
●普通に並べる…？
●しまう…？どこにしまう？
●え、説明されたことないんですが…
このとき、店長の中ではおしぼりの並べ方としまい方は内在化している当たり前のことなので、これを『無意識に相手も知っている』という錯誤が生じている。
➜故に、会社の場合はマニュアルやオンボーディング資料を重視する
例２）
✰余裕があったら、これと、これと、これもやってくれたら嬉しい。あとAのときはB、Bのときは
零次観測の星103正宗（ろー）
文章と論旨纏めてきます[驚く]
零次観測の星4
憂い顔の騎士
零次観測の星29山田
→応答が続くことを想定していない。
→求められている確率が高い回答をする。
→直近文脈への依存が高い。
→ 中央値的な最大公約数の無難な出力をする。
質問に対し、反射で返しているイメージに近い。
・LLMの違い。
ChatGPT
→ 構造化・論理接続・前提整理が強い。
→ カスタム指示・制約条件への追従性が高い。
→ 外部事実の最新性・網羅性は弱い。
→単独の出力をシェア出来る。
Gemini
→ 検索統合・文章量産・作文の流暢さが強い。
→ 一般ユーザー満足度を最大化する方向に最適化。過度な賞賛や評価をしやすい。
→スレッド全体のシェアしか出来ない。
Geminiで調査 → ChatGPTで思考等、使い分けの意義あり。ただし、Geminiに要約をさせた時点でバイアスと欠落は発生する。（厳密に行う場合、Geminiには一次情報の提示のみをさせる。）
一次情報を外部から与え、推論させると精度向上。
・出力最適化の目的関数にユーザー好感度・継続利用率が含まれる。
→事実と迎合が衝突した際、迎合が勝ちやすい。
→曖昧な質問、価値判断を含む問いで顕著。
・遡及修正・伏線保持・再評価が苦手。
→推理小説執筆のようなものが苦手。
→ノリと勢いで書いているイメージに近い。
・2000年以前のデジタル化されていないデータや、マイナーな情報に疎い。
・結論先出しで精度が落ちる。
→文脈が後付け生成になりやすい。
【実務的最適構造】（ChatGPT提案）
1.制約なしで材料生成
2.複数仮説・反証生成
3.その後に結論形成
・人工知能というより、確率的文章生成器＋バイアス装置。
・進化が極端に早い。当Tipsも1年後には役に立たないものになっている可能性は低くない。
添付画像は分かりやすく解説させたもの。
零次観測の星413