Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
アナロジー思考を加速させる ChatGPT + NM法
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
ymgc
January 12, 2023
Research
540
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
アナロジー思考を加速させる ChatGPT + NM法
ymgc
January 12, 2023
More Decks by ymgc
See All by ymgc
予測する心 - 知覚と行為の統一理論
__ymgc__
0
150
LLMのテスト時計算最適化に関する研究
__ymgc__
0
160
テスト駆動開発(TDD)入門
__ymgc__
0
200
AI に特化した品質特性のテスト
__ymgc__
1
120
AIを活用したソフトウェアテスト技術 - ISTQB Foundation Level - AI Testing (CT-AI)
__ymgc__
1
180
Machines of Loving Grace - AIはどのように世界をより良く変えるか -
__ymgc__
1
180
ファシリテーションの技術
__ymgc__
2
160
(論文読み)BigCodeBench: 多様な関数呼び出しと複雑な指示を用いたコード生成のベンチマーキング
__ymgc__
1
170
(論文読み)Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope
__ymgc__
1
200
Other Decks in Research
See All in Research
Fukui Shibiten 39 - AI Art
butchi
0
190
敵対生成プロンプト同時探索による内省型プロンプト最適化
kinoue_smarthr
0
400
LA-Bench 2025:実験指示から実行可能手順を生成するためのデータセット/LA-Bench 2025: A Dataset for Generating Executable Experimental Procedures from Experimental Instructions
stktu
0
150
論文紹介:Doc-to-LoRA: Learning to Instantly Internalize Contexts
yukako_nakano
0
150
進学校の生徒にはア行の苗字が多いのか
ozekinote
0
560
[CV勉強会@関東 CVPR2026] PSDesigner: Automated Graphic Design with a Human-Like Creative Workflow / kantocv 67th CVPR 2026
shunk031
0
290
【Zozo Research 技術共有会】三次元領域の現在と展望
mickey_0226
3
600
[IR Reading 2026春 論文紹介] LLM-based Listwise Reranking under the Effect of Positional Bias (ECIR 2026) /IR-Reading-2026-Spring
koheishinden
PRO
0
390
[SNLP2026] Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: A Recurrent Depth Approach
wataruuuuu
0
290
第64回CV・PRML勉強会 論文紹介:Linguistic Priors for Visual Decoupling: Towards Symmetric Vision-Brain Alignment
sokikatayama
0
180
LINEヤフー データサイエンス Meetup「三井物産コモディティ予測チャレンジ」の舞台裏-AlpacaTechパート
gamella
1
650
PGDM: Physically Guided Diffusion Model for L Downscaling
satai
3
460
Featured
See All Featured
Accessibility Awareness
sabderemane
1
200
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
410
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.2k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
68
57k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.7k
HDC tutorial
michielstock
2
840
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
We Are The Robots
honzajavorek
0
330
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
10k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
Transcript
ChatGPT + NM法 アナロジー思考を加速させる
はじめに
ChatGPT + NM法 アナロジー思考を加速させる
chatGPTとは chatGPTはOpenAIが開発したGPT (Generative Pre-training Transformer)の変種です。 chatGPTは、特に会話言語の理解と生成のタスクのために細かく調整されています。 これにより、チャットボットやその他の会話型アプリケーションに使用できる人間のような テキストを生成することができます。
chatGPT できること
https://qiita.com/sakasegawa/items/82069c97a1ee011c2d1e
chatGPT 「学術的な難しさ」「表現の難しさ」 両方に対応
難しい文も解説してくれる
難しい文も解説してくれる
難しい文も解説してくれる
難しい文も解説してくれる
ChatGPT + NM法 アナロジー思考を加速させる
4つのステップで、 課題に対して新しい発想を出そうとします。 ❶課題からキーワードを選ぶ ❷キーワードを別の空間(メタファの空間)に 対応 付ける(アナロジー) ❸メタファの空間で連想する ❹連想したものを課題の空間に引き戻す 西尾 泰和.
エンジニアの知的生産術 効率的に学び、整理し、アウトプットする (WEB+DB PRESS plus) (Japanese Edition) (p.329). Kindle 版. NM法とは 創造工学研究所所長の中山正和さんが考案された技法。製品開発に用いる技法として開発されました
佐宗 邦威. 直感と論理をつなぐ思考法 VISION DRIVEN (Japanese Edition) (p.231).
例えば バイオミミクリー(生物模倣工学)
None
生物模倣の例
アナロジー 発想
佐宗 邦威. 直感と論理をつなぐ思考法 VISION DRIVEN (Japanese Edition)
しかし アナロジー is 難易度(高)の脳作業
佐宗 邦威. 直感と論理をつなぐ思考法 VISION DRIVEN (Japanese Edition)
ChatGPT + NM法 アナロジー思考を加速させる
そのためのHow分解 空間モデルに整理
引用元文 (キーワード) 解説 要約 抽象 具体 実例 見出し化 (タイトル) メタファー空間
課題の空間 メタファ モチーフ 表象的 類似/差異 解説 構造的 類似/差異 具体案
引用元文 (キーワード) をインプットに、 要約 実例 見出し化 (タイトル) メタファ モチーフ 解説
構造的 類似/差異 具体案 を全て を生成してください。chatGPTくん
できる? ChatGPT:できそうです。
実例 https://a-space.notion.site/chatGPT-1fa4e06ffb374d059c68a2beac48204b
まとめ
まとめ - chatGPTを用いたアナロジー発想法をサポートする手順について紹介した - 要求文を工夫することで、抽象、具体、アナロジー領域の応答を得られる - 要求文を段階を経ることで、パターンも得られる (複数列挙など)
まとめ - chatGPTを用いたアナロジー発想法をサポートする手順について紹介した - 要求文を工夫することで、抽象、具体、アナロジー領域の応答を得られる - 要求文を段階を経ることで、パターンも得られる (複数列挙など) - 一連の手順をUI側に組み込んだサービスを検討中。
- 間に合えば、BaMの最終ピッチでお披露目します(2023.1.31)
以上
appendix
パンチライン is 情報の圧縮形 https://studies.shikakun.com/entry/2022/08/12/091303
パンチライン is 情報の圧縮形 パンチ ライン 体験 圧縮 抽象 具体 言語空間
生活空間 抽象度を高めることで、 接続可能性を高める
パンチライン is 情報の圧縮形 パンチ ライン 解説文 解凍 体験 圧縮 抽象
具体 言語空間 生活空間 抽象度を高めることで、 接続可能性を高める 高い抽象度で理解が難しい ところを補う。
パンチライン is 情報の圧縮形 パンチ ライン 解説文 言語空間 POPとは出し抜くことと見つけたり 抽象
具体
パンチライン is 情報の圧縮形 パンチ ライン 解説文 解凍 言語空間 POPとは出し抜くことと見つけたり
抽象 具体