閑話｜雪の朝に
正月3日、起きたら銀世界でした。
出勤日ではなかったことを心から感謝しました。
なにせ筆者、自身のドライブテクニックというやつに全く幻想を抱いておりません。雪が降ったら車は出さないと心に決めております。ゆえに、CX-30にスタッドレスは履かせていません。緊急用にスノーソックスは積んでますけどね。
とはいえ、雪は好きなのですよ。
晴天から舞うように降りてくる風花も、押し包むように降る牡丹雪も、息が詰まるほどの吹雪も、自分の足で歩いてる分には無条件にわくわくしてしまいます。
視界が白に埋め尽くされる風色もさることながら、降り積もるに従って周囲から音が消えてゆく感じは…無性に何かを書きたくなるのです。
いつもならすぐさまFinePix片手に外へ出るところですが、そうもいかず。代わりに元気いっぱいの末っ子が雪の世界を堪能してお土産を持って帰ってくれました。
雪だるま＆雪ウサギのセットです。
すぐさま撮らせて貰いましたが、アップするには少々背景が雑になってしまいました。ここはひとつ、文明の利器で修正してみようと思い立った次第。
とりあえず切り取るところから
まずはベタなところでMicrosoftフォト。背景削除をお願いしたら、木の枝で作った雪だるまの腕まで削除されてしまいました。
次に、気の迷いで買ったソースネクストのフォト消しゴム6。起動してみて気づきましたが、そもそも人物以外に対応してない。
何かの間違いで反応してくれたりしないかな、と期待したのですが駄目でした。曰く、対象がみつかりませんと。（ごもっとも…）
結局、Microsoftフォトに戻って、切り取られた腕の部分を手作業で復活させて切り抜いたのがこちら。
これを、コパイ先生にお願いして雪原に配置して貰いました。
コパイ先生にお願いしてみた
この画像の背景を、見渡す限りの雪景色にして
地平線の向こうに雲ひとつない青空が広がっています
周囲は平原で、なにもありません
ただ雪が降り積もっています
全き感性だけで書いてます
イイ感じにはなったのですが少々近い。
それでは、と次のようにお願いしてみました。
雪だるまたちの位置からカメラをひいて、平原にぽつんと置かれたような画角で描いてみて
結果がこちら
以下はコパイ先生提案のタイトル集
• 「雪の原に置き去られて」
• 「白の果てに、ふたり」
• 「風もなく、声もなく」
ミニストーリー書けそうなタイトルをありがとう、コパイ先生。
他のバージョンを作ってみた
ついでに
もっと引いた構図や、夕暮れの光に包まれたバージョンなども試してみたくなりますね。続きを描きたくなったら、いつでもどうぞ。
斯く仰るので、
夕暮れの光に包まれたバージョンでおねがいします
こうお願いして、出てきたのがこれ。
調子に乗ってもう一つ
星あかりの下で静かにきらめくバージョンでお願いします
雪だるまたちの造りが整いすぎてるかな…と思いまして、
雪だるまたちの質感をもうすこしざらついた感じに かたちももうすこし歪にしてみて
結果はこちら
どちらかというとイラスト調になってしまった気がしますね。
AIにモノを頼むということ
AIに何かを頼むとき、ユーザーがAIに対して入力する命令を、AI界隈ではプロンプトと称するようです。
筆者の場合、プロンプトというとWindowsのコマンドプロンプトとかが思い浮かぶのですが、それほど隔たってはいない気がします。
何が違うって、コマンドプロンプトはコンマひとつスペースひとつ違っても怒られますが、AIのプロンプトはテキトウなことを書いてもそれなりにテキトウな答えが返ってくることくらいでしょうか。
しかし、思う機能を発揮させたい場合は、それなりに構文が必要なのは同様らしいということがようやくわかってきました。
構文フレームワーク
以下はGemini君提案の「効果的な結果を得るための代表的な構文フレームワーク」
AIの言うことを丸呑みしてはいけない（この場合、以下3つが本当に代表的かどうかは不明）のですが、とりあえず頭の中身を整理するには丁度良さそうなので引用します。
1. 深津式プロンプト
日本で最も有名な汎用フレームワークです。役割と制約を明確にします。
#役割: [AIの立場（例：プロのライター）]
#入力データ: [対象となる情報]
#制約事項: [文字数、トーン、禁止事項など]
#出力形式: [箇条書き、表形式など]
#実行指示: [具体的なアクション]
2. PREP法
報告書やメール作成など、論理的な文章を生成させるのに適しています。
Point（要点）: 何を作ってほしいか
Reason（理由）: なぜそれが必要か（背景）
Example（具体例）: 具体的なイメージや例
Point（要点）: 以上の内容で作成してほしい
3. RTFプロンプト
シンプルで覚えやすい海外で主流の形式です。
Role（役割）: 誰として振る舞うか（例：ベテラン人事担当者）
Task（タスク）: 何をするか（例：採用面接の質問案を作成）
Format（形式）: どう出力するか（例：Markdown形式の表）
…だそうで。
この中で、筆者がやったことないな、と感じたのは1.3.に共通のRole。つまり、誰として振る舞ってそのタスクをこなすのかという指示です。
何かを考えたり、実行に移したりする場合、その主体が何者であるかが出力に大きく関わる。また、ユーザの使用歴に応じて学習もしていくので、ある特定の分野に対する質問に対するレスポンス効率もよくなる（いわゆる“育成できる”）という話も聞くので、そのことを言っているのだと思われます。
AIに役割を振るとして、それは複数のRoleを使い分ける事ができるのか？
1ユーザーが使用するAIは単一のRoleにしかならないのか？
質問ごとに別のRoleを設定できるのか？（でもそれって若干非効率？）
筆者の場合、AIに対していままで漠然と「調べ物を手伝ってくれるアシスタント」「注文した絵を描いてくれる絵師さん」的な役割を、言語的に明示することなく振り当てていました。今後、AIが果たすべき役割を言葉ではっきりと明示することで、何かが変わってくれるとしたら、なかなか面白そうですね。（もはや思考が実務より小説ネタへ傾いてるのは明白）
物書きとしての筆者の相談を受けてくれるアシスタント＆絵師のAI、それとは別に医療技術者として情報を集めたり整理してくれるAIとを別にしたほうがよいのか？
もしくは、一緒くたでも関係ないのか？
研究し甲斐がありそうです。（研究なんてエライもんか？ただ遊んでるだけだろと言われそうですが）
今回は、雪だるまの写真をきっかけにAIに効率よくモノを頼むにはどうしたらいいのかについて調べてみました。
