このキーワード自体の価値はそれほど高くありません。コース販売を目的とした綿密に練られたマーケティングキャンペーンです。しかし、この投稿自体を取り巻く議論は価値があります。 以下のコンテンツは AI 支援による要約です。プロンプトはコメントにあります。 ---- （エディターを開いてコーヒーを一杯） 友人の皆さん、今日 Reddit r/ChatGPT で話題になっている投稿は、「情報と奇抜な点のミックス」と表現できます。 この事件は、ある人物が2025年に「1,000以上のChatGPTプロンプトをテスト」した後、ついに「他のすべてのフレームワークを継続的に打ち負かすことができる」「勝利の方程式」を見つけたと投稿したことから始まった。 彼はそれをDEPTHメソッドと名付けました。 コミュニティの「創造的な殴打」を詳しく調べる前に、まずこの「ターゲット」が何であるかを理解する必要があります。 DEPTH の式とは何ですか? この人 (以下、OP と呼びます) が提案した DEPTH は、「スーパー プロンプト」を構築するための簡潔なフレームワークです。 - D - 複数の視点を定義する：「メールを書いてください」とだけ言うのではなく、「これで、行動心理学者、ダイレクトマーケティングのコピーライター、そしてデータ分析者の3人の専門家が揃いました。協力して…」と伝えましょう。 - E - 成功の指標を確立する: 「上手に書く」だけでなく、「目標は 40% の開封率と 12% のクリックスルー率で、これには 3 つの心理的トリガーを含める必要があります」と言います。 - P - コンテキスト レイヤーを提供する: 「自分の会社のために書きました」とだけ言うのではなく、「背景: 私たちは、多忙な創業者をターゲットにした月額 200 ドルの B2B SaaS 企業です...」と言います。 - T - タスクの内訳: 「イベントを企画しましょう」と言うのではなく、「ステップ 1: 問題点を特定する。ステップ 2: フックを作成する。ステップ 3: 価値を構築する。ステップ 4: ソフト CTA」と言います。 - H - ヒューマンフィードバックループ：最初の回答をそのまま受け入れないでください。代わりに、「回答を1から10の間で評価してください。8未満の場合は、ご自身で改善してください。不明な点がある場合は、[不明]とマークし、その理由を説明してください。」と伝えましょう。 OP は「結果」さえも示しています。この方法を使用して生成された LinkedIn の投稿は、14% のエンゲージメントと 47 件のコメントを獲得しました。 表面的には、この理論は非常に構造化されていて、非常に「専門的」であるように見えますよね? しかし、この「ドラゴン退治のテクニック」がHN（Reddit）の「実験場」に投入されたとき、コミュニティの反応は「崇拝」とは程遠いものでした。議論はすぐに、Prompt Engineeringの現在の混乱に対する「集団診断」へと発展しました。 私は皆さんにとって重要な論点を 3 つ特定しました。 焦点 1: 公式は良いのですが、なぜ依然として「AI のたわごと」が生成されるのでしょうか。 この議論の最初の転機は、FineInstruction1397というユーザーから生まれました。彼は「自分の知識を実践」し、OPのLinkedIn投稿にある「AIが仕事を奪う」という例をChatGPTに実際に投げかけました。 そして結果はどうなったか？彼はこれを受け取りました： 「ChatGPTは仕事のために戦っているのではない。『言い訳』のために戦っているのだ。」 > …… AIは労働者を排除するのではなく、無駄を排除するだけです。 > …… > ⚡ AI を学習する CEO が、学習しない CEO に取って代わるでしょう。 あなたは置き換えられたいですか、それとも増幅されたいですか? えっと…なんと言えばいいでしょうか？ コミュニティの反応は非常に率直でした。あるユーザー（jmlusiardoさん）のコメントはまさに的を射ていました。「これは単に『Aじゃない、Bだ』といったChatGPTの決まり文句の寄せ集めに過ぎない」 別のユーザー、BrooklynNetsは、似たような例を見た後、さらに批判的にこう述べた。「これはダッシュと意味不明な絵文字だらけの単なる「雑多な」文章だ。LinkedInの投稿とInstagramのキャプションを混ぜ合わせたようなものだ。私の脳は、こういうコンテンツを自動的にスクロールするように訓練されている」 これにより、ディスカッション フォーラムではすぐに次のような不安が爆発しました。「なぜ、このように複雑で独創的な Prompt 方式を使用したにもかかわらず、明らかに偽物で「AI 風味」に満ちたこのような平凡なコンテンツが生まれてしまったのか?」 明らかに、OP はこの質問に答えなかった（というより、答えを避けた）。 焦点 2: 真の「ベテラン」はどのようにして AI に「人間の言語を話させる」のでしょうか? オペレーターにとっての「必勝法」が「AIのような」パフォーマンスという根本的な問題点の解決に効果がないことが判明した時、真に有益な議論が始まりました。コミュニティのベテランたちは、独自の「秘策」を披露しました。 ここに、この議論の「金鉱」があるのです。 秘密その1：「火には火で対抗する」—AIをAIに対抗させる ユーザー ophydian210 は非常に「ハッカー」的なアイデアを提案しました: 「コンテンツの生成とクリーンアップに同じAIを使用しないでください。偏りが大きすぎます。」 > 私は複雑な Prompt を Gemini 2.5 または Chat 5 (編集者注: 当時の最先端モデルを指します) で実行し、出力をそのまま Claude に送信して書き直しと磨きをかけました。 この「入れ子人形」戦略は、多くの人々に瞬く間に啓蒙を与えました。異なるモデル間の「バイアス」の差をクロスバリデーションや「デフレーバーリング」に利用するという手法は、投稿者の自己満足的な「Hフィードバックループ」よりもはるかに洗練されているのは明らかです。 ヒント2: 「指示」よりも「給餌」の方が良い OPの手法の核心は「指示を与えること」です。しかし、多くのユーザーが指摘しているように、「スタイル」や「トーン」といった微妙な点については、「指示を与える」よりも「例を挙げる」方がはるかに効果的です。 ユーザー Sequoia93 が言ったように、「(高品質の)例は説明よりも優れています。」 ユーザーTheOdbballはより具体的にこう付け加えた。「（AIの）トレーニングデータには問題がある。自分で書いたものを書き留めて、マークダウンファイルにし、それをLLMに入力し（例えば、ライティングフォルダに入れる）、そして『このスタイルで書いて、もっと上手に書いて』と指示する必要がある」 秘密その3：「人間のように話す」複雑なコマンドライブラリを分解する ユーザーRasputin_mad_monkは、投稿者の粗雑なフレームワークに明らかに不満を抱いていました。彼は秘蔵の「自然言語コマンドライブラリ」を率直に公開し、真の「洗練された作品」とはどのようなものかを示しました。 - 自然な言語と流暢さ:「身近な人と会話しているかのように書き直してください」「同僚とコーヒーを飲みながら雑談しているかのように説明してください」 - 感情的なつながり:「プロフェッショナルな態度を保ちながら、返答に温かみを加えてください」、そして「より共感的で理解のある方法で返答を言い直してください」。 - パーソナライズされたタッチ: 「コンテンツをよりパーソナライズするために、「あなた」や「私たち」という言葉をより頻繁に使用します。」 - 技術的なバランス: 「技術的な情報は簡潔にしつつ、正確さを維持する」、そして「専門家が日常会話をしているかのように説明する」 それに比べると、OP の「成功インジケーターを確立する」コマンドは非常に堅苦しく機械的に思えます。 焦点 3: これは「ドラゴン退治のテクニック」なのか、それとも「マーケティング ショー」なのか? 議論が深まるにつれ、コミュニティの「変わり者」たちが投稿者の「下着」を掘り出し始めた。 ユーザー keepcalmandmoomore は、最も強い疑問を投げかけました。「1,000 以上のプロンプトを『テスト』したと主張していますが、そのテスト方法は何ですか? 目的の異なる各プロンプトをどのように客観的に評価しているのですか?」 ユーザーのmafudgeは次のように付け加えた。「公開されたテスト方法がなければ、信頼できない。」 この時点で議論の本質は変わりました。これは真摯な「体験共有」ではなく、綿密に計画された「コンテンツマーケティング」キャンペーンなのではないかと、全員が気づき始めたのです。 - キャッチーな略語（DEPTH）です。 - 誰もが抱える悩みを解決したと主張しています（「勝利の方程式」）。 - 驚くべき（おそらく捏造された）記録（「14% のエンゲージメント」）を示しています。 案の定、あるユーザーが「私のひどい Prompt を DEPTH 形式に自動的に変換できますか?」と質問したところ、OP (Over_Ask_7684) は興奮気味に「もちろんです! すでにステップバイステップのガイドを作成しましたので、私のプロフィールのリンクから確認してください!」と返信しました。 地図を広げると真意が明らかになる。 ユーザー Historical_Ad_481 は次のように要約しています。「予想通り、結局のところ単なるマーケティング広告でした。」 私たちの結論: フレームワークは静的ですが、人々は動的です。 この議論は「必ず勝つための方程式」から始まり、最終的には「AI時代のコンテンツ作成」についての深い考察へと発展しました。 OPが提案したDEPTHフレームワークは間違っているのでしょうか？実はそうではありません。これは「構造化されたプロンプト」の本質、つまり「漠然とした雑談」から「明確な説明」への移行を完璧に要約しています。 これはまさにプロンプトエンジニアリングの最初のレッスンです。 しかし、OP が不安と教訓を売り込むためにこれを「究極の答え」としてパッケージ化したため、コミュニティは「激怒」した。 HN (Reddit) コミュニティの集合知は次のように語っています。 1. 「特効薬」はない：「AI のような機能」と「人間の創造性」の闘いにおいて、完璧な公式は存在しません。 2. 「命令」ではなく「コラボレーション」: ユーザーの Gabe_at_Descript さんが言ったように、本当に素晴らしい活用法は、AI を「命令」する「機械」としてではなく、「コラボレーション」する「クリエイティブ チーム」として扱うことです。 3. 「生成」よりも「検証」が重要です。AIは支援を担い、人間は検証を担います。真の核となる価値は常に、OP式の最後のステップである「H」（ヒューマン・フィードバック・ループ）にあります。これはまさにOPが最も重視せず、AIによる自動化のみを望む部分です。 結局のところ、このいわゆる「DEPTH（深み）」フレームワークは、「深さ」の表面をかすめたに過ぎないかもしれません。真の深さは、コミュニティの「フィーディング」「入れ子人形」技術、そして「きめ細かな指示」に関する実践的な経験の中に隠されています。 DEPTHフレームワークについて、どのようなご意見をお持ちですか？AIを「人間のように話す」ための独自の技術はありますか？ぜひコメント欄で共有してください。
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