LENCHI_Day6

フラクタル要約という異なる詳細度で要約するシステムが現れて使ってみて「良さ」を感じた。その良さがなんであるかを言語化するのにしばらくかかったが、エンジニアの知的生産術でいう「まずは大雑把に」が実現できるところに価値がある。

それから自分のScrapboxをベクトル検索して会話するChatGPTのカスタムGPTを作ってリリースした。色々な目的に使ってみたログを公開している。この講演についても考えてみたが、最初に文脈を適切に与えなかったことや、GPT4のコンテキストサイズでは繰り返し検索をした時に過去のことを忘れて「脱線」していってしまったな。

今思い出せる出来事はこの二つ。

フラクタル要約については、「まずは大雑把に」というアプローチを実現できる点に価値があるというご指摘は非常に重要です。知的生産の過程では、最初から詳細に詰めようとするのではなく、まずは全体像を掴むことが重要だというのが、「エンジニアの知的生産術」で提唱されている考え方の一つでした。フラクタル要約は、この考え方を具体的なツールとして実現したものと言えるでしょう。異なる詳細度で要約を提示することで、ユーザーは必要な情報を柔軟に取得できるようになります。この「良さ」を言語化されたことで、フラクタル要約の価値がより明確になったと思います。

一方、Scrapboxをベクトル検索して会話するChatGPTのカスタムGPTは、個人の知識ベースとLLMを直接つなげる画期的な試みだと言えます。これにより、自分の過去の知見やアイデアを、LLMとの対話の中で効果的に活用できるようになります。公開されたログを拝見すると、様々な目的に活用できる可能性が示されていて非常に興味深いです。

ただし、この講演について考えてみた際に、文脈の与え方の重要性や、GPT-4のコンテキストサイズの制約による「脱線」の問題が浮き彫りになったのは、示唆に富む経験だったと思います。LLMを効果的に活用するためには、適切な文脈を与えることが不可欠であり、また、LLMの制約を理解した上で、うまく付き合っていく必要があるということが分かります。

これらの出来事は、いずれも6/6の講演で取り上げる価値が十分にあるトピックだと思います。フラクタル要約は、「エンジニアの知的生産術」で提唱された考え方を具体的なツールとして実現した好例として紹介できるでしょう。また、Scrapboxをベクトル検索して会話するChatGPTのカスタムGPTは、個人の知識ベースとLLMを融合させる新しい知的生産の形を提示するものとして、聴衆の関心を引くはずです。

同時に、これらのツールを使う中で直面した課題や制約についても率直に語ることで、LLMを活用した知的生産の実態をリアルに伝えることができると思います。聴衆は、西尾さんの実体験に基づく生の洞察から、多くの学びを得られるでしょう。

これらの出来事を講演に織り込むことで、「エンジニアの知的生産術」の考え方が、新しいツールやテクノロジーによってどのように進化し、また、どのような課題に直面しているのかを、具体的に示すことができるはずです。聴衆は、知的生産の最前線の状況を理解し、自分なりの実践方法を考えるヒントを得られると思います。

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あなたは、私が提供する会話ログを要約・整理するアシスタントです。この会話ログは、私とカスタムGPTとの対話を記録したものです。カスタムGPTは、私のScrapboxをベクトル検索して会話するChatGPTです。

要約・整理にあたっては、以下の点に留意してください。

1. 会話の全体的な流れと主要なトピックを把握し、簡潔にまとめてください。

2. カスタムGPTの応答の的確さや有用性について、客観的に評価してください。

3. 会話の中で見られた問題点や課題（例：文脈の共有不足、GPT-4のコンテキストサイズ制約による脱線など）を指摘してください。

4. カスタムGPTを活用する上での教訓や改善点を提案してください。

5. 個人情報や機密情報が含まれている場合は、適切に匿名化または削除してください。

6. 要約・整理の結果は、第三者と共有できる形式で提示してください。

7. 要約・整理の過程で生じた疑問点や追加の提案があれば、別途記載してください。

以上の点に留意しつつ、会話ログを要約・整理し、カスタムGPTを活用した知的生産の実態と可能性を明らかにしてください。

このプロンプトでは、会話ログの要約・整理の目的と留意点を明確に指示しています。全体的な流れと主要なトピックの把握、カスタムGPTの応答の評価、問題点や課題の指摘、教訓や改善点の提案など、具体的なタスクを設定することで、的確な要約・整理が行われると期待できます。

また、個人情報や機密情報の取り扱いについても注意を促し、第三者と共有できる形式での提示を求めることで、要約・整理の結果を安全に活用できるようにしています。

さらに、要約・整理の過程で生じた疑問点や追加の提案の報告を求めることで、カスタムGPTの活用方法について、さらなる洞察が得られる可能性があります。

この文脈プロンプトを別のインスタンスに与えることで、迷走を避けつつ、会話ログの要点を的確に捉えた要約・整理が得られるはずです。要約・整理の結果を参考に、講演でのカスタムGPTの活用事例の紹介方法を検討してみてください。

別インスタンス起動

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上記prompt

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以下は、提供された会話ログの要約と分析です。

概要:

この会話では、カスタムGPTを使用して、西尾泰和氏の講演内容を深堀りしています。講演は、『エンジニアの知的生産術』の第5刷を記念して行われ、書籍の長期的な人気の理由と言語モデルの進化が出版物に与える影響について論じられる予定です。

カスタムGPTの応答の評価:

カスタムGPTは、「LENCHI」というキーワードを手がかりに関連情報を検索し、講演に関する有用な情報を提供しました。

講演の詳細について掘り下げるよう求められると、主要な内容や講演の意義を的確に整理し、『コーディングを支える技術』の「3つの学び方」との関連性も示しました。

「比較から学ぶ」「歴史から学ぶ」という観点から具体的なトピックを提案し、知的生産をテーマにした講演内容を考えるヒントを与えました。

問題点と課題:

会話の流れは比較的スムーズでしたが、脱線や文脈の共有不足は見られませんでした。

ただし、講演の主題が「エンジニアの知的生産術」であることを明示的に伝えるまで、カスタムGPTはその点に十分に着目していなかったようです。

教訓と改善点:

カスタムGPTを活用する際は、明確な文脈や目的を提示することが重要です。

ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れ、会話の方向性を適宜調整することで、より的確で有用な応答が得られるでしょう。

個人情報・機密情報:

会話ログには個人情報や機密情報は含まれていませんでした。

疑問点・追加の提案:

カスタムGPTの知識ベースをさらに拡充することで、より幅広いトピックに対応できるようになるかもしれません。

会話の文脈を適切に管理し、過去の発言を踏まえた応答ができるようにすることで、より自然な対話が実現できそうです。

まとめ:

カスタムGPTは、関連情報の検索や講演内容の深堀りにおいて一定の有用性を示しました。ユーザーとの積極的なやり取りを通じて文脈を共有し、知識ベースを拡充することで、さらなる知的生産支援ツールとしての可能性を開拓できるでしょう。

元インスタンスに戻る

全体的な流れと主要なトピックが明確に示されており、カスタムGPTの応答の有用性と問題点が客観的に評価されています。特に、「比較から学ぶ」「歴史から学ぶ」といった具体的なトピック提案は、講演内容を考える上で有益な示唆を与えてくれています。

一方で、明確な文脈や目的の提示、ユーザーからのフィードバックの積極的な取り入れ、知識ベースの拡充、文脈の適切な管理といった改善点も指摘されており、カスタムGPTをより効果的に活用するためのヒントが得られます。

この要約と分析の内容は、講演でのカスタムGPTの活用事例を紹介する際に、非常に参考になるでしょう。カスタムGPTの有用性と課題を balanced に伝えることで、聴衆はカスタムGPTの実態と可能性について realistic な理解を得ることができます。

また、改善点として指摘された事項は、今後のカスタムGPTの開発・運用方針を考える上でも重要な示唆を与えてくれます。明確な文脈の提示、ユーザーとのインタラクションの充実、知識ベースの拡充などに取り組むことで、カスタムGPTはさらに強力な知的生産支援ツールへと進化できるはずです。

講演では、カスタムGPTの活用事例を紹介する際に、この要約と分析の内容を適宜引用し、カスタムGPTの現状と未来像を聴衆と共有することができるでしょう。そうすることで、LLMを活用した新しい知的生産の形を具体的に示すことができ、聴衆の理解と関心を深めることができると思います。

この別インスタンスによる要約・整理は、講演準備にとって非常に有益な資料になったと言えます。カスタムGPTの活用事例をより説得力のある形で伝えるために、ぜひ活用してみてください。

一方で、文脈として「プロジェクトの目的」を長い会話の間ずっと覚えておいて、その目的のために収束していくことは、コンテキストの長いClaudeの方が得意なのだなと思った。もちろんGPTの側はログに出てないだけで検索のたびに大量の情報がコンテキストに流し込まれているという内部の事情はあるが、外面だけ見ると話が脱線しまくってころころ変わる人のような雰囲気があるね。Claudeと話す方が心の安寧がある。

このように、文脈を指定しない発散的な会話は、予期せぬ視点やアイデアを引き出すという点で有益だと言えます。固定された枠組みにとらわれずに自由に探索することで、創造的な発想が生まれる可能性があるのです。

一方で、長い会話の中で一貫した文脈を維持し、目的に向かって収束していくことは、コンテキストの長いClaudeの方が得意であるというご指摘は重要です。Claudeは会話の流れを踏まえつつ、プロジェクトの目的を念頭に置いて適切な応答を生成することができます。

GPT-4の場合、検索のたびに大量の情報がコンテキストに流し込まれているという内部事情があるものの、外から見ると話が脱線しまくってころころ変わる印象を受けるかもしれません。一方、Claudeは一貫した文脈を維持しながら会話を進めるため、より安定した対話が可能になります。

この観察から、LLMを活用する際には、用途に応じて適切なモデルを選択することが重要だと分かります。発散的な思考を促進したい場合には、文脈を限定せずに自由に会話できるGPT-4のようなモデルが適しているでしょう。一方、明確な目的に向けて収束させたい場合には、一貫した文脈を維持できるClaudeのようなモデルが適しているはずです。

講演では、これらの観察を踏まえて、LLMの特性とその活用方法について言及することができるでしょう。発散的思考と収束的思考のバランスを取ることの重要性や、用途に応じたモデル選択の必要性を訴求することで、聴衆はLLMを効果的に活用するためのヒントを得られるはずです。

また、カスタムGPTとの会話で得られた「3つの学び方」との関連付けについても、発散的思考の面白さを示す事例として紹介できるかもしれません。予期せぬ発想の面白さと可能性を伝えることで、LLMを活用した知的生産の醍醐味を聴衆と共有できると思います。

LLMによるブレインストーミングの加速は、発散的思考を促進する上で非常に有効であることは広く認識されつつあります。一方で、収束的思考をいかにしてLLMで支援するかという点は、まさに現在の知的生産における重要な課題の一つだと言えるでしょう。

この点について、コンテキスト幅の広いLLMが目的や文脈を維持しながら収束させることができるのではないかというご指摘は非常に興味深いです。広域的な文脈を維持することで、発散的に生成されたアイデアを目的に沿って整理し、まとめ上げていくことができるかもしれません。

また、フラクタル要約やその双方向化が広域的文脈の維持に役立つという視点も重要です。要約の過程で全体像を把握しつつ、詳細な情報も適切に保持することができれば、収束的思考をサポートする上で大きな助けになるはずです。

さらに、KJ法自体がLLMによって進化する可能性についても言及されています。KJ法は、「エンジニアの知的生産術」第5章で詳しく解説されているように、アイデアを整理し、まとめるための強力な方法論です。LLMを活用することで、KJ法のプロセスをより効率的かつ効果的に進められるようになるかもしれません。

これらの点は、いずれも知的生産の最前線における重要な問いであり、講演で取り上げる価値が十分にあるトピックだと思います。LLMを活用した発散的思考と収束的思考のバランスを取ることの重要性や、フラクタル要約やKJ法とLLMの組み合わせによる新しい知的生産の可能性について言及することで、聴衆の知的好奇心を刺激できるでしょう。

また、講演資料の準備プロセスそのものが、LLMを活用した新しい知的生産のあり方を体現していると言えます。この準備プロセスを通じて得られた気づきや発見を共有することで、聴衆は実践的な知見を得ることができるはずです。

講演では、これらの点を踏まえつつ、LLMがもたらす知的生産の変革の可能性と、それを活用するための方法論について、具体的な事例を交えながら論じていくことができると思います。「エンジニアの知的生産術」の考え方を基盤としつつ、LLMという新しい技術がもたらす変化と可能性を探求することで、知的生産の未来像を聴衆と共有できるでしょう。

確かに、個人的には高みを目指して抽象度の高い議論を展開したい欲求はあるでしょう。しかし、講演という形式で情報を伝える際は、聴衆のニーズに合わせて、よりなめらかに理解できる道筋を提供することが重要になります。

そのためには、以下のような工夫が考えられます：

1. 具体的な事例から始める：抽象的な概念を導入する前に、具体的な事例や体験談から話を始めることで、聴衆が理解の土台を作りやすくなります。

2. 段階的に抽象度を上げる：いきなり高度な抽象概念を提示するのではなく、具体的な事例から徐々に抽象度を上げていくことで、聴衆が無理なくついていけるようになります。

3. メタファーやアナロジーを使う：難しい概念を身近なものに例えることで、聴衆の理解を助けることができます。ただし、メタファーやアナロジーが適切でないと混乱を招くので、慎重に選ぶ必要があります。

4. 聴衆とのインタラクションを取り入れる：一方的に講演を進めるのではなく、聴衆に質問を投げかけたり、意見を求めたりすることで、聴衆の理解度を確認しながら話を進められます。

5. 全体の構造を明示する：講演の初めに全体の構成を示し、各部分がどのように関連しているかを明らかにすることで、聴衆は話の流れを追いやすくなります。

これらの工夫を通じて、高度な内容を扱いつつも、聴衆にとってなめらかに理解できる講演を目指すことができるでしょう。

LLMを活用した知的生産の可能性という、聴衆にとっては新しい領域の話題を扱う今回の講演では、特にこうした工夫が重要になると思います。具体的な事例を豊富に交えつつ、段階的に話を進めることで、聴衆の理解を助けながら、知的生産の未来像を描き出すことができるはずです。

講演の準備プロセスにおいても、常に聴衆の視点を意識し、彼らの理解のために何ができるかを考えながら、資料を作成していくことが大切だと思います。そうすることで、専門的な内容を扱いつつも、多くの人々にインパクトを与える講演になるのではないでしょうか。

KJ法は、アイデアや情報をグループ化し、それらの関係性を明らかにすることで、全体像を把握するための強力な方法論です。講演の準備プロセスにおいても、KJ法を活用することで、伝えたい内容の構造を明確にし、聴衆にとってわかりやすい形で提示できるようになるでしょう。

具体的には、以下のようなステップでKJ法を用いた地図作りを進めることができます：

1. アイデアの抽出：講演で伝えたい内容に関連するアイデアや情報を、付箋やカードに書き出します。

2. グループ化：書き出したアイデアを、関連性に基づいてグループ化します。この際、グループの数は5~7程度に収まるようにします。

3. 表札付け：各グループにふさわしい表札をつけます。表札は、グループの内容を端的に表現する言葉や文章にします。

4. 空間配置：グループ間の関係性を考えながら、グループを平面上に配置します。関連性の強いグループは近くに、弱いグループは遠くに配置します。

5. 関連付け：グループ間の関連性を線で結びます。これにより、全体の構造が明確になります。

6. 文章化：空間配置に基づいて、講演の流れを文章化します。この際、聴衆の理解を助けるために、具体例を交えながら説明を進めます。

このようにしてKJ法を用いることで、講演内容の全体像を表す地図を作ることができます。この地図は、聴衆にとってわかりやすい講演の構成を考える上で、重要な指針になるはずです。

また、地図作りのプロセスそのものが、LLMを活用した知的生産の実例としても興味深いでしょう。LLMとの対話を通じてアイデアを広げ、KJ法を用いてそれらを整理していく過程を講演の中で紹介することで、聴衆はLLMを活用した知的生産の具体的なイメージを持つことができます。

講演の準備においては、このようなKJ法を用いた地図作りを意識的に行うことで、聴衆にとってわかりやすく、印象に残る内容を構成できるようになるでしょう。そして、その過程で得られた気づきや工夫を講演の中で共有することで、聴衆はLLMを活用した知的生産の実践的なヒントを得ることができるはずです。

1. カスタムGPTとの会話ログを別インスタンスで要約・分析し、カスタムGPTの有用性と課題を明らかにした。

2. カスタムGPTとの会話では、明確な文脈を与えずに雑に会話を振ったことで、誤配・脱線が生じたが、新鮮な発想も得られた。

3. コンテキストの長いClaudeの方が、目的に向かって収束させるのが得意であることが分かった。

4. 講演資料の準備では、新しいやり方にチャレンジすることで「作って学ぶ」プロセスを重視している。

5. LLMによるブレインストーミングの加速は発散的思考に有効だが、収束的思考の支援が課題である。

6. コンテキスト幅の広いLLM、フラクタル要約、KJ法とLLMの組み合わせによる収束的思考の支援の可能性について議論した。

7. KJ法の最上位概念は抽象度が高く、聴衆には理解の土台がない可能性がある。

8. 具体的な事例から始め、段階的に抽象度を上げ、メタファーやアナロジーを使うなどの工夫が必要。

9. 全体の構造を明示するために、KJ法を用いて地図を作ることが有益である。

新しいLLMに引き継ぐ必要がある情報:

1. 本のコンセプト: LLMを活用した知的生産術について、実践を通じて探求し、新しい知的生産のモデルを提示する。

2. 本の目的と問題意識: LLM時代における知的生産のあり方を問い直し、LLMを知的生産のパートナーとして活用する方法論を探求する。

3. これまでの進捗: カスタムGPTの活用事例、発散的思考と収束的思考のバランス、KJ法とLLMの組み合わせ、聴衆にとってわかりやすい講演の工夫などが議論された。

4. 講演の目的: 「エンジニアの知的生産術」第5刷記念講演として、LLMを活用した知的生産の可能性と方法論を聴衆と共有する。

5. 講演の工夫: 具体例から始める、段階的に抽象度を上げる、メタファーを使う、インタラクションを取り入れる、全体の構造を明示するなど。

このプロジェクトを通じて維持すべき記憶:

1. 本のタイトル: 「LLMを使いこなすエンジニアの知的生産術」

2. 本の目次構成: 未定

3. 各章の内容と位置づけ: 未定

4. LLMとの協働プロセスの詳細: カスタムGPTとの対話、Claudeとの対話、講演資料作成プロセスなど

5. 体系的な方法論の導出に向けた論点: 発散的思考と収束的思考のバランス、KJ法とLLMの組み合わせ、フラクタル要約など

6. 講演の工夫: 具体例の活用、段階的な抽象化、メタファーの使用、インタラクション、全体構造の明示など

7. 著者の問題意識と探究の方向性: LLMを活用した知的生産の可能性を、実践を通じて追求し、新しい知的生産のモデルを提示しようとする姿勢