出力の質に関する4つの注意点とはしゅつりょくのしつにかんするよっつのちゅういてん

1つ目は、プロンプトのわずかな違いで出力が変わるという点です。言い回しを少し変えただけで答えの質が上がることも下がることもあるため、試行錯誤しながら調整することが大切です。

2つ目は、モデルごとの得意・不得意の把握です。たとえば知識のカットオフ（学習データの期限）以降の出来事には答えられないモデルもあり、計算や正確な文字数の指定が苦手なモデルもあります。

3つ目は、あいまいな言葉を避けることです。「いい感じに」ではなく「3つの観点で」「敬語で」など範囲を限定する言葉を使うと、具体的で毎回ぶれにくい答えになります。

4つ目は、倫理面の確認です。AIは訓練データの偏り（バイアス）を反映したり、差別的・不適切な表現を出したりすることがあり、その内容が倫理的に正しいという保証はありません。最終的には人間がチェックする必要があります。