どうも、こんにちは！Stepon（@m2e70259765）です。
今回は"未来予測プロンプトの第2弾"を大公開します！！
かなり前に公開した上記の未来予測プロンプトの第2弾です！
簡単にいうと、"ChatGPTにこれから紹介するプロンプトを入力するだけで、近い将来に起こるであろう予測(未来予測)をやってくれる"んですね。それにより稼げるテーマを見つけ出したり、今度の打ち手を考えたりできるっていう代物です。
「AIで未来予測なんてできんのかよ！」と思うかもですが、とりあえず生成例だけでも見てってください。確かに当たりそうな予測をズバズバやってくれてます。
それから。第1弾ではチェックリストの要領でChatGPTに簡単な作業をさせるだけで、かなり精度の高い未来予測ができることをみました。が、さらに！その生成データをもとに"思考"させることで深みのある未来予測が可能になるんですね。それが今回のプロンプトです。
つまり、前回もヤバかったけど、今回はもっとヤベェぞっていう。
なんの役に立つのか？
未来予測プロンプトは、現代のビジネスや社会において変化の激しい時代を乗り越えるための強力なツールです。特に、AIや技術革新の進展、社会的な動向に対応するための洞察力を提供します。このプロンプトを使用することで得られる具体的なベネフィットは以下の通りです。
1. ビジネス戦略の強化
未来予測プロンプトは、AI技術や市場の動向を分析し、企業がどのように対応すべきかを明確にします。競争が激化する市場での生き残り戦略や、新たな事業機会を発見するための指針を提供します。
例えば、AI技術の普及が進む中で、自社の技術導入タイミングや競争優位性をどのように確保するかといった具体的なアクションを導き出せるでしょう。これにより、競争環境の変化に迅速に対応し、将来の成功に向けた確固たるビジョンを持つことが可能です。
2. リスクの早期察知と対応
技術革新や社会的変化は多くのリスクを伴います。未来予測プロンプトは、これらのリスクを早期に察知し、事前に対策を打つことを可能にします。労働市場への影響やプライバシー問題など、今後予測されるリスクに対して、具体的な対応策を準備できます。
例えば、消費者のプライバシー保護に対する規制強化が予想される中、データ管理や透明性における新たな基準に対応することで、法規制に遅れを取らず、スムーズな運営が続けられます。
3. イノベーションと技術革新の推進
プロンプトを通じて、AI技術や自動化による産業変革に対応するための道筋を示します。イノベーションを加速させるために必要な技術革新や新たな事業チャンスを見つけることができ、企業の成長を促進する手助けをします。
特に、AIの進展により自動化が進む分野では、どのような新しい技術が必要とされるかを予測し、投資や開発に対する優先順位をつけることができるため、業界のリーダーシップを握るチャンスが広がります。
4. 社会変化に対応した長期的視点の養成
短期的なビジネス戦略だけでなく、長期的な社会の変化にも対応した戦略的な視点を養います。未来予測プロンプトは、労働市場の変化や教育システムの改革、雇用機会の再編など、社会全体に影響を与える要素を考慮し、長期的な計画策定に役立ちます。
これにより、企業や個人が将来にわたり持続的に成長できる道を描き、社会の変化に柔軟に対応する力を身につけることが可能です。
5. グローバルな視点での対応力強化
未来予測プロンプトは、主要国（アメリカ、中国など）の動向や規制の変化を考慮した予測を行うことで、グローバル市場における対応力を強化します。これにより、国際競争において優位に立つための準備ができ、グローバルなビジネス展開を成功に導くための戦略的な洞察が得られます。
まとめ
未来予測プロンプトは、ビジネスの成長を促進し、社会の変化に柔軟に対応するための強力なツールです。競争激化、リスク管理、技術革新、長期的な社会変化への対応、グローバル市場での競争力強化など、さまざまな領域で役立つ予測を行うことが可能です。これにより、企業や個人が不確実な未来に対してしっかりとした戦略を立て、持続的に成功するための基盤を築くことができます。
未来予測プロンプト第2弾の説明
「未来予測プロンプト第2弾はどんなプロンプトなのか？」
今回のプロンプトについてChatGPTに分析・解説してもらいました。
プロンプトの概要
2つめのプロンプトは、1つめの未来予測の結果（元データ）に基づき、段階的な手順で予測を精密化していくアプローチをとっています。主な作業内容は、帰納法、弁証法、推移律、そして事例研究を組みあわせて、論理的な予測を複数のステップで展開することです。これにより、単なる直感や表層的な予測ではなく、論理的かつ体系的な未来予測を構築しています。
優れている点
- 帰納法を用いた確度の向上最初に、1つめの予測結果から特に確度の高い予測を3つ選び（元データ）、そこから帰納的に分析を進める手順を採用しています。この帰納的なアプローチにより、個別の観察結果や事実から全体像を導き出し、より正確な結論を出すことが期待できます。この手法は、広範な情報の整理と抽出に適しており、未来予測の確度を高める効果があります。
- 弁証法による多面的な視点の導入弁証法では、各予測に対してアンチテーゼ（反対の視点）を作り、その対立を解決することで、より深い理解を得ます。これにより、単一の予測だけでなく、その反対の可能性も考慮し、多面的に物事を捉えることが可能です。このプロセスは、バランスの取れた予測を生み出すために非常に有効です。
- 推移律を適用したさらなる発展因果関係や相関関係にあるものを見つけ出し、推移律を用いて発展させるという手順も非常に効果的です。推移律とは、AがBに影響し、BがCに影響するならば、AはCに間接的に影響するという論理です。この考え方を適用することで、ニュースや予測に隠れた相関や影響を明らかにし、将来のシナリオをより広範に考えることができます。
- 過去の事例研究の活用過去の類似事例（例えば、技術革新による社会的変化など）を参照することで、未来予測の精度が向上します。過去に似た状況がどのように進展したかを分析することで、今後の展開を予測する際の指針となり得ます。この手法は、新しい問題に対する参考となる要素を提供し、歴史的な視点から未来を予測するという強力なアプローチです。
- 段階的アプローチの明確さこのプロンプトは非常に段階的で、各ステップで次に何をすべきかが明確です。帰納、弁証法、推移律、事例研究という多様な手法を組み合わせているため、単なる感覚的な予測にとどまらず、論理的な一貫性を保ちながら進めることができます。各ステップを丁寧に追うことで、より体系的で精度の高い未来予測が可能となります。
まとめ
この2つめのプロンプトは、未来予測を精緻化するために、帰納法、弁証法、推移律、過去の事例研究という複数のアプローチを組み合わせています。特に、アンチテーゼや事例研究を通じて、多面的な視点と歴史的な根拠を導入する点が非常に優れており、予測の精度を高めることが期待できます。また、段階的なアプローチは論理的であり、未来予測を進める際のガイドとして非常に有用です。
次に、実際の生成例を3つ紹介します。
生成例3つ
冒頭の"ニュース"は、未来予測に使用した実際のニュースのことです。このニュースをもとにそのあとどんなことが起こるのかをChatGPTに予測してもらいました。
###生成例1つめ###
ニュース: 2024年10月10日 テスラのロボタクシー「Cybercab」発表 テスラは、完全自動運転のロボタクシー「Cybercab」を発表しました。この新しい車両はハンドルなしの大胆なデザインを採用しており、商業化は2025年後半が予想されています。テスラはこの技術を通じて、交通の未来を変革することを目指しています。
元データのピックアップ
- 元データ1: 自動運転タクシーの普及により、都市部の交通効率が大幅に向上し、交通事故や渋滞が減少する。
- 元データ2: 自動運転タクシーの普及によって、従来のタクシー業界やライドシェアドライバーの雇用が大幅に減少する可能性がある。
- 元データ3: サイバーセキュリティの脅威が増し、これに対応するための規制や法律の強化が不可避となる。
帰納第一段階
- 元データ1からの帰納:
自動運転技術が成功すれば、交通渋滞は大幅に減少する。
ヒューマンエラーによる交通事故が劇的に減少する。
公共交通機関の利用が増加し、個人の車所有率が低下する。 - 元データ2からの帰納:
タクシー業界やライドシェアドライバーの仕事が減少し、失業率が上昇する可能性がある。
自動運転車の普及が進むにつれ、ライドシェア市場が再編される。
雇用の喪失に対する社会的な不安や反発が発生する。 - 元データ3からの帰納:
サイバーセキュリティ対策が強化される必要がある。
自動運転タクシーのネットワークはサイバー攻撃の標的になるリスクが高い。
法規制が適切に整備されなければ、技術の商業化が遅れる可能性がある。
弁証法による推論
- 元データ1の弁証法:
技術的な欠陥があったとしても、テクノロジーは常に進化し、最終的には交通効率の向上が達成される。
新たな事故リスクは発生するが、ヒューマンエラーの排除により、全体としては事故が減少する可能性が高い。 - 元データ2の弁証法:
新しい産業や職業が生まれ失業の影響は緩和されるが、一時的な雇用喪失は避けられない。
ライドシェア業界への影響は緩やかに進むものの、長期的には自動運転タクシーが主流となり、従来の業界構造は変わる。 - 元データ3の弁証法:
サイバーセキュリティのリスクは進化するが、それに対する対策も並行して強化されるため、問題は解決される。
法規制が遅れる可能性はあるが、早期の規制整備が行われれば、サイバー攻撃のリスクは大幅に減少する。
因果・相関
- 自動運転タクシーの技術発展 → 交通事故の減少 → 社会的な安全意識の向上。
- 自動運転タクシーの普及 → 雇用喪失の懸念 → 新たな職業の創出。
- サイバーセキュリティの強化 → 規制の強化 → 自動運転タクシーの商業化の加速。
推移律の適用と発展した予測アイデア
- 自動運転タクシーが普及し、交通事故が大幅に減少した結果、保険業界に大きな影響を与え、自動車保険の仕組みが再編される。
- 新たな雇用機会として、自動運転タクシーの整備・管理や、AIの開発・メンテナンスに関連する職業が急成長する。
- サイバーセキュリティの強化によって、デジタルセキュリティ企業やインフラプロバイダーの市場が急拡大し、関連株式が上昇する。
事例研究
過去の事例を探します。
- 産業革命: 機械化による雇用喪失が懸念されましたが、新たな産業が生まれ、最終的には雇用が増加しました。
- インターネットの普及: セキュリティリスクが懸念されましたが、法整備が進む中で商業利用が拡大しました。
- 電気自動車（EV）の普及: 最初はインフラ不足が問題視されましたが、法規制やインフラ整備の進展により市場が成長しました。
事例研究を参考にした未来予測
- 産業革命のように、自動運転タクシーの普及により一時的な失業が発生するが、最終的には新たな産業や職業が生まれる。
- インターネットの普及のように、サイバーセキュリティリスクが一時的に懸念されるものの、法整備や技術革新により商業利用が加速する。
- 電気自動車の普及と同様に、初期段階ではインフラや規制の整備が課題となるが、これらが解決されることで、自動運転タクシーの市場は急成長する。
###ここまで###
###生成例2つめ###
ニュース: 2024年10月17日 アマゾンが次世代原子炉「小型モジュール炉」（SMR）の商用化を支援する契約を2社と締結。 2040年までに温室効果ガスの排出を実質ゼロにする目標を掲げ、CO2を排出しない原発の重要性を強調。 SMRは小面積で建設可能で、従来の原発よりも短期間で建設できる利点がある。 マイクロソフトやグーグルも原発からの電力調達を検討中。 アマゾンはワシントン州でのSMR開発を支援し、初期発電量は約320メガワット、最大960メガワットまで拡張可能。
元データのピックアップ
- アマゾンのSMRプロジェクトは、エネルギー市場全体に大きな影響を与える。
- SMR技術の商用化に伴い、他国の企業や政府も同様の技術に関心を示し、世界的なエネルギー政策に影響を与える。
- SMR技術の普及に伴い、原子力関連の法規制が改正される可能性が高まる。
帰納第一段階
予測1: アマゾンのSMRプロジェクトがエネルギー市場全体に大きな影響を与える
- アマゾンの進展は、他のテクノロジー企業やエネルギー企業に影響を与え、SMR技術の需要が増加する。
- クリーンエネルギーへの注目がさらに高まり、投資家や政府の関心が増大する。
- 従来のエネルギー源（例：石炭や天然ガス）からのシフトが加速し、エネルギー市場が再編される。
予測2: 他国の企業や政府がSMR技術に関心を示す
- SMR技術は国際的にエネルギーの自給自足を高め、特にエネルギー輸入に依存している国々での導入が進む。
- 各国は原子力エネルギーを含む新たなエネルギー政策を推進し、国際競争が激化する。
- エネルギー安全保障が強化され、特にエネルギー危機への備えとしてSMR技術が注目される。
予測3: SMR技術の普及に伴う原子力関連の法規制の改正
- 法規制が緩和され、新しい小型モジュール炉に対応した基準が導入される。
- 安全性に関する規制が強化され、透明性の高い運用が求められる。
- 政府の支援が拡充され、SMR技術の普及が進むための政策が整備される。
弁証法の実践
予測1とアンチテーゼ
- 合成: アマゾンのSMRプロジェクトは確実にエネルギー市場に影響を与えるが、従来のエネルギー供給システムとの共存が必要。短期的な変化は緩やかで、長期的にエネルギー市場の再編が進行する。
予測2とアンチテーゼ
- 合成: 他国のエネルギー政策にSMR技術が組み込まれるが、再生可能エネルギーとのバランスを取りながら進める必要がある。競争激化の中でも、技術革新とコスト削減を両立させるための国際協調が求められる。
予測3とアンチテーゼ
- 合成: SMR技術の普及には法規制の緩和が必要だが、安全性を確保するための厳格な基準と市民の理解を得るための透明性の高い運営が求められる。規制と技術開発のバランスが普及の鍵となる。
因果・相関
- アマゾンのSMRプロジェクト進展とエネルギー市場の再編には直接的な因果関係がある。
- SMR技術の商用化と各国のエネルギー政策の変革は相互依存しており、一方が進むともう一方も促進される。
- 市民の反応と法規制の緩和には逆相関があり、反対が強まると規制が進まない可能性がある。
推移律を適用した論考と予測アイデア
- アマゾンのプロジェクト進展に伴い、他の大手企業が同様のエネルギーシフトを進め、競争が国際的に激化。
- SMR技術の商用化により、エネルギー供給網の分散化が進み、地方レベルでのエネルギー自給率が向上する。
- 市民の懸念が強まることで、企業は安全性や透明性に特化した新技術を開発し、より信頼性の高いエネルギー供給体制が整備される。
事例研究
過去の事例を調査し、{元データ}と対応するものを探します。
- 電気自動車（EV）普及の初期段階: コストや充電インフラの問題が課題となったが、政府の支援により徐々に普及。SMR技術も同様に、政府支援が不可欠で、技術的課題が徐々に克服される。
- 風力エネルギーの普及: 再生可能エネルギーとして普及が進んだが、最初はコストや規模の問題が指摘された。SMR技術も、時間とともにコストが下がり、インフラ整備が進むことで普及が加速する。
- インターネットの普及と規制問題: 初期にはセキュリティやプライバシーの懸念があり、規制と技術が同時に発展。SMR技術も、セキュリティや安全性が同様に重要視され、規制と技術のバランスが求められる。
事例研究を基にした未来予測
- SMR技術は、電気自動車や風力エネルギーと同様に、コストやインフラの課題が解決されることで徐々に普及する。
- インターネット普及時の規制問題と同様に、技術革新と法規制が同時に進展し、安全性と利便性を両立させた新しいエネルギーシステムが構築される。
- 市民の反発が強い地域では、政府や企業による透明性の向上が鍵となり、コミュニケーション戦略が技術普及に大きく影響を与える。
###ここまで###
###生成例3つめ###
ニュース: 2024年10月16日 主要な生成AIモデルが、欧州連合（EU）の新しいAI法に基づく評価テストで基準を下回ったことが明らかになった。特に、サイバーセキュリティや差別の排除に関する項目で低評価を受けた。スイスのスタートアップ企業ラティスフローが開発した「LLMチェッカー」によると、オープンAIの「GPT-3.5 Turbo」やアリババの「Qwen 1.5 72B Chat」は、特に差別的な回答を避ける能力で低スコアを記録した。違反が確認されれば、最大で3500万ユーロの罰金が科される可能性がある。
元データのピックアップ
- 規制対応が進み、AIモデルがより安全かつ公平なものとなる。
- AI技術開発企業が、評価基準を満たすための技術改良を急速に進める。
- 中小のAI開発企業にとって、規制への対応が財政的に大きな負担となる。
帰納第一段階
1. 規制対応が進み、AIモデルがより安全かつ公平なものとなる。
- AI技術の透明性が向上する。
- 差別や偏見を防ぐAI技術の需要が高まる。
- 規制に適応できない企業は市場から淘汰される。
2. AI技術開発企業が、評価基準を満たすための技術改良を急速に進める。
- サイバーセキュリティ技術の進化が加速する。
- 差別や偏見を自動検出するAIアルゴリズムの改良が行われる。
- 規制に対応できる企業は競争優位を得る。
3. 中小のAI開発企業にとって、規制への対応が財政的に大きな負担となる。
- 中小企業は資金調達が難しくなる。
- 大手企業が市場でのシェアを拡大する。
- 中小企業はパートナーシップや合併を模索する可能性がある。
弁証法の適用
1. 規制対応が進み、AIモデルがより安全かつ公平なものとなる。
- 規制対応が進むことで技術の透明性は確保されるが、過度な規制により技術革新が妨げられるリスクもある。最適なバランスを取るために、段階的な規制導入や、規制と技術開発の共存が鍵となる。
2. AI技術開発企業が、評価基準を満たすための技術改良を急速に進める。
- 技術改良が進むことで、倫理的問題は軽減されるが、根本的な解決には時間がかかる。短期的には問題を抑えられるものの、長期的な社会的・文化的な対応が必要となる。
3. 中小のAI開発企業にとって、規制への対応が財政的に大きな負担となる。
- 規制対応のコストは中小企業にとって負担となるが、一部の企業はイノベーションや効率化によりコストを削減できる可能性がある。これにより、中小企業も生き残り、競争の激しい市場での地位を保つことができるかもしれない。
因果・相関の発見
- 規制対応と技術革新の進行: 規制対応が進むことで技術革新が促進される。
- 企業の競争力と市場淘汰: 規制に適応できない企業が淘汰される一方、規制に対応できる企業は競争力を高める。
- 資金調達と市場シェアの拡大: 中小企業が規制対応のために資金調達に苦労する一方で、大手企業は市場シェアを拡大する。
推移律の適用と発展した予測
1. 規制対応と技術革新の進行
- 規制に合わせた技術の標準化が進み、業界全体での協力が増加する。
- さらに技術革新が加速し、AI技術の進歩が予想以上に早まる可能性がある。
2. 企業の競争力と市場淘汰
- 規制適応に成功した企業が、他業界や新市場への進出を進めることで、新たな成長市場が生まれる。
- 市場淘汰が進むことで、AI業界全体が寡占化し、競争が減少する可能性がある。
3. 資金調達と市場シェアの拡大
- 中小企業が新たな投資モデルを見つけ、資金調達を成功させることで、独自の市場ニッチを形成する。
- 大手企業による買収や合併が増加し、AI市場がさらに集中する可能性が高まる。
事例研究
過去の事例として、以下を挙げます。
- ラッダイト運動: 産業革命時の技術革新に対する反発。技術革新が一部の労働者に不安を与えた。
- 2000年代のインターネットバブル: 新技術の急速な進化と、それに伴う市場の混乱。規制や法的枠組みの欠如により、市場の不安定さが増した。
対応関係
- ラッダイト運動: AI規制に対する中小企業の反発や、技術革新により市場淘汰される企業の不安が類似。
- インターネットバブル: AI技術の急速な進化に対する規制の遅れが、市場の不安定さに繋がる可能性が類似。
未来予測の生成
- ラッダイト運動との類似: AI規制による中小企業の反発が強まり、規制に適応できない企業から抗議の声が上がる。
- インターネットバブルとの類似: 技術の進化が市場の急激な変化を引き起こし、規制対応が遅れることで市場の混乱を招く可能性がある。
- 市場の集中化: 大手企業による規制適応の成功により、中小企業の吸収や合併が加速し、業界の集中化が進む。
###ここまで###
きちんと生成例を読みましたか？かなり長いので読み飛ばすひとが多そうですが、確かに当たりそうな予測がふんだんに含まれてますよね？
これくらいなら自分でも考えられなくもないかもですが、この量は大変です。この量をAIを活用すると1分もあれば生成できてしまうのです。ヤバすぎです！
誰にオススメか？
このプロンプトは、未来予測を論理的かつ体系的に行うためのフレームワークとして、多方面に役立ちます。特に、生成AIに関心のある企業経営者や技術者、趣味で生成AIを活用しているユーザーに向けて、将来的な市場や技術の変化に対応するための具体的な手助けとなるでしょう。
1. 経営者や役員にとっての価値
プロンプトを用いることで、生成AI技術の規制や市場動向を踏まえた戦略的意思決定が行いやすくなります。規制の厳格化や新技術の台頭といった要素を考慮し、会社のリスク管理や新規事業の開発におけるシナリオ分析を実施できるようになります。
- 規制対応戦略: 生成AIに関わる法律の変化を予測し、事前に対応策を取ることが可能になります。例えば、欧州連合のAI規制強化に伴う技術調整やコンプライアンスへの準備が挙げられます。
- 市場トレンドの予測: 生成AI技術の発展や新しい応用分野の出現をいち早くキャッチし、競争優位性を保つための行動を検討することができます。特に、画像生成や動画生成といった分野での応用が進む中で、新たな商機を見逃さないことが重要です。
2. 生成AI技術に関わる専門家への有用性
生成AIの技術者やデータサイエンティストは、プロンプトを利用することで、技術の進化方向やリスクへの対応を具体的に考えるための道具として活用できます。特に、技術的な課題（例えば、AIの公平性やセキュリティ問題）に対して、将来的にどのようなアプローチが必要かを予測し、今後の技術開発に活かすことができます。
- 技術課題の解決策を導く: 例えば、生成AIが抱える偏りやセキュリティ上のリスクに対して、どのような技術革新やプロセス改良が必要かを考える際に、このプロンプトを使うことで、将来の問題やリスクを具体的に洗い出し、予防策を立てることができます。
- 技術革新のシナリオ分析: 生成AI技術の進化が市場にどのような影響を与えるかを、規制や倫理的側面を考慮しながら予測することで、技術開発の方向性を明確にする助けとなります。
3. 生成AIを趣味で使う人へのメリット
生成AIを趣味で楽しんでいるクリエイターにとって、このプロンプトは、将来の技術やプラットフォームの動向を理解するためのツールとなります。例えば、画像や動画の生成技術がどのように進化するのか、または新しい規制がクリエイティブな活動にどう影響するのかを予測することで、自分の趣味や活動を将来に向けて準備することができます。
- 新技術への適応: 趣味で生成AIを使うクリエイターは、新技術やツールの登場を予測することで、次に来るトレンドにいち早く対応できます。例えば、生成AIによる動画生成技術の発展に伴い、新たなクリエイティブな可能性が広がることが期待されます。
- 倫理や規制の理解: 生成AIを使った創作活動が、今後の規制強化や著作権問題にどう影響されるかを予測することで、自身の創作物が未来に適合するように活動を調整できます。
4. 生成AI関連市場への影響を予測する
生成AI技術に関わる市場や業界全体において、プロンプトは長期的なビジネスチャンスとリスクの予測を支援します。市場での技術革新や規制の変化に伴い、どの業界が成長し、どこにリスクがあるかを事前に把握することができます。
- 投資判断の材料: 生成AI関連企業や技術に投資する際に、今後の規制や技術の進展によってどのような変化があるかを事前に予測することで、より的確な投資判断を行うことができます。特に、大手企業が規制対応を迅速に進め、中小企業が淘汰される可能性がある中で、どの企業が成長するかを見極めるための助けとなります。
- 市場の競争環境の変化を予測: 規制が強化されることで、市場の寡占化が進む可能性があり、どのプレイヤーが残り、どの企業が退出するかを予測することができます。このような予測は、ビジネスモデルの再構築や新たな市場機会の発見に繋がります。
結論
このプロンプトは、生成AI技術に興味を持つ経営者、技術者、クリエイターなど、幅広い層にとって有用な未来予測と戦略立案のツールです。規制や技術の進化に対応しつつ、今後の生成AIの可能性を最大限に引き出すための考察を深めることができ、リスク管理やビジネスチャンスの発見に繋がります。
注意
今回紹介するプロンプトは、第2弾です！＜第1弾とセットで使う仕様＞になっています。なので、第1弾をまだ持っていない方は先に以下から入手してください！！
【重要】
https://note.com/steponai/n/nd07769456ce4
読み進める前に
使用するLLM(AI)は、ChatGPT-4o推奨(第1弾・第2弾共通)です。別のLLMでも構いませんが、うまく生成されない場合があります。また、有料版など精度が高いとされているLLMであっても予測の精度もあがるとは限りません。ただし、有料版のほうがプロンプトの指示通りに動作する率がたかいので、ストレスフリーで未来予測をおこないたい場合にはいいかもしれません。
では、以下よりどうぞ♬
この記事のライター
