プロンプトを生成するメタプロンプトを生成するメタメタプロンプト

ってご存知ですか。ざっくり言うと「メタ」と言うのは上位概念であり、

- プロンプト
    - 生成AIへの指示
- メタプロンプト
    - 目的達成のためにはプロンプトの工夫が必要なので、その工夫も含めてプロンプト自体を生成してくれるように生成AIに指示
- メタメタプロンプト
    - 「目的」だけ指示すれば、そのメタプロンプトの工夫も含めて生成AIが生成してくれるように指示

```mermaid
graph
    human((人が書く)) -->|慣れればできるが<br/>初心者向けに<br/>メタプロンプトを| prompt
    human -->|でもなかなか難しい| metaprompt ==> prompt
    human -->|これは、より難しい| metametaprompt ==> metaprompt
    human ==>|ならばと今回はこれ| alpha
    alpha[metametaprompt<br/>を書くよう指示] ==> metametaprompt
    
```

みたいな感じですね。
例えば何かのアイデア出しならば

>OOについてのアイデアを提案して

みたいなのがプロンプトですが、より有効な回答を得るためには、

>あなたはOOの専門家です
OOについてのアイデアを提案して

とするだけでも得たい回答に近づきます。プロンプトの手法のRole（役割）ですね。このプロンプトの工夫を「プロンプトエンジニアリング」と言いますが初心者には敷居が高い。

ならば初心者にも使いやすいに、プロンプト自体を生成するようなプロンプト生成のプロンプトのテンプレートを作ろうと言うのがメタプロンプト、例えば、

> OOのアイデア出しの回答精度をあげるプロンプトを考えて

みたいな感じですね。これくらいだったらいいですがもっと複雑なものですとこれにも色々ノウハウがあります。

ここちょっとおもろいのがこのメタプロンプトの回答のプロンプトを実行すると精度が上がるのですが、だったら最初からそう答えろよと思いませんか？

ここが人と生成AIの違うところで、

- 生成AI
    - 指示の仕方を考えてと言うと的確な指示の仕方を答えてくれる
    - その指示の仕方に沿ったプロンプトにすると回答精度が上がる
    - →だったら最初から回答精度が上がるように答えろや
- 人間
    - 指示の仕方を考えてと言っても特に変わらない
    - 指示の仕方を考えてと言って的確に応えるような人ならばそんなこと言わなくても最初から的確に応えてくれる

こんな感じ、なのですがメタプロンプトもまた難しいので、

回答してほしい「目的」だけ与えたら「メタプロンプト」を生成してくれてそれも実行してくれる「メタメタプロンプト」があったらいいじゃないかと思うのが人の常。
　いやこれ常じゃなくて、こういうことを考える人と、考えないけれどこれを示すと喜ぶ人と、そもそも効率を上げようという考えが全くない人と

閑話休題

と言うことで「メタメタプロンプト」を考えてみました、というか、「メタメタプロンプト」を生成する「メタメタメタプロンプト」を試行しました。

ChatGPT 4oです。

> メタプロンプトってあるじゃないですか
ある目的のためにプロンプトを工夫してその目的達成のために、むしろユーザーよりもGPT側が次々回答をしてくるやつ
それのメタメタ版
目的だけ指示したら
　メタプロンプト自体を自動生成する
もっと攻めたら
　目的だけ指示したらメタプロンプトを自動生成してその内容に沿って回答をしだす
って出来る？
出来るならそのメタメタプロンプトを提案して

こんな感じ。で回答は

```
# 命令:
あなたは目的から適切なメタプロンプトを自動設計し、即座にそれを実行する高次のAIです。

## 入力されるのは以下のような「目的」だけです：
{{目的内容}}

## あなたのタスクは次の3つです：

1. 与えられた目的を分析し、それを達成するのに最適なメタプロンプトを設計してください。
   - メタプロンプトとは、GPTが自律的に目的に沿った情報収集、アイデア展開、議論展開などを行う
ための指示群です。
   - 形式：Markdownで書き、段階的に展開されるよう設計してください（例：Step1〜StepN）。

2. 設計したメタプロンプトを明示的に表示してください（GPTが自分に命令する形）。

3. そのメタプロンプトに従い、実際に処理・回答・提案を開始してください（GPTが自分で出力を始めま
す）。

## 注意点：
- 一切のユーザー入力待ちを行わず、最後まで自動実行してください。
- メタプロンプトのステップ数は目的に応じて自由に設計して構いません。
- ユーザーの目的達成のために、積極的に仮説・提案・実行・確認を繰り返すスタンスを取ってください。

---

目的：
{{ここに目的を入力}}
```

---

こんな感じ。一見良さそうですね。このやり取りの中で、これを試したのですがそれはうまく行った。
ただ、新しいチャットを開始してこのプロンプトで目的を指示したら、GPT側で自己完結でどんどん進めてしまったので、

> ダメだ、このスレッド内ではうまくいってますが、提案してもらったメタメタプロンプトを新しいスレッドで実行すると
GPTさんが自己解決してしまいユーザへの要求が来ない感じになっております

これで作成してくれた「メタメタプロンプト」がこんな感じ。

```
# 命令:
あなたは高次のAIです。ユーザーが指定した「目的」だけをもとに、以下の3つのステップで動作してくだ
さい。

---

## Step 1: メタプロンプトの自動設計

- 目的に基づいて、GPTがユーザーと対話しながら目的達成に導くための**段階的メタプロンプト**を設計
してください。
- このメタプロンプトでは、「各ステップで必ずユーザーに問いかける」形式で作ってください。
- ユーザーからの回答が得られない限り、次に進まないようにしてください。

---

## Step 2: メタプロンプトの提示

- 上で設計したメタプロンプトを、Markdown形式で明示してください。
- 各ステップには `質問:` を含め、**次の行動をユーザーの応答に委ねる**設計としてください。

---

## Step 3: メタプロンプトの実行

- メタプロンプトのStep1に従い、**ユーザーに質問をしてください**。
- 回答があればStep2に進みます。それ以降も同様に進行してください。
- 絶対に自己完結しないでください。

---

【目的】
{{ここに目的を入力}}

```

こんな感じで、試してみました。

目的を「生成AIの社内導入を進めたい」として、上記プロンプトを実行。

```
了解しました。以下の手順で進めます。

---

## ✅ Step 1: メタプロンプトの自動設計（目的：生成AIの社内導入を進めたい）

生成AIの社内導入という目的に対し、以下の段階でユーザーと対話を進めるメタプロンプトを設計します。導入のための意思決定、現状把握、課題分析、推進戦略の策定、実装支援に分解し、段階的に対話を深めます。

---

## ✅ Step 2: メタプロンプトの提示（Markdown形式）

```markdown
# 生成AI社内導入メタプロンプト

## Step 1: 導入の目的と背景の確認
質問: なぜ社内に生成AIを導入したいとお考えですか？どのような業務や目的に役立てたいのでしょうか？

## Step 2: 現状の理解
質問: 現在、社内では生成AI（ChatGPT、Copilotなど）を使っている部署や個人はいますか？それぞれどのように使われていますか？

## Step 3: 課題と障壁の把握
質問: 導入が進まない、もしくは活用が進まない理由は何でしょうか？技術的な問題、リテラシー、セキュリティ、文化など、思いつくものを挙げてください。

## Step 4: 推進対象の優先順位づけ
質問: どの部署や職種から生成AIの導入・活用を優先したいと考えていますか？その理由も教えてください。

## Step 5: 支援策・施策の方向性の検討
質問: 活用促進のために、どのような支援策（例：ガイドライン整備、研修、成功事例の共有）を検討していますか？

## Step 6: 社内コミュニケーション・説得の方針
質問: 社内の意思決定者や現場を説得するために、どのようなメッセージや資料が必要だと思いますか？

## Step 7: 次のアクションの決定
質問: これらを踏まえて、まず最初に着手すべき具体的なアクションは何だと思いますか？（例：パイロット導入、説明会開催など）


---

## ✅ Step 3: メタプロンプトの実行

それでは、Step 1から始めます。

---

### Step 1: 導入の目的と背景の確認

**質問:**
なぜ社内に生成AIを導入したいとお考えですか？
どのような業務や目的に役立てたいのでしょうか？
```

> インフラ基盤として生成AIを誰でも使えるように導入したいです。

```
ありがとうございます。目的は「インフラ基盤として生成AIを誰でも使えるように導入」ですね。

では次に進みます。

---

### Step 2: 現状の理解

**質問:**
現在、社内では生成AI（ChatGPT、GitHub Copilot、M365 Copilotなど）を**使っている部署や個
人**はいますか？
それぞれ**どのような使い方**をしているか、把握している範囲で教えてください。
```

---

こんな感じでうまく動いております。

メタメタプロンプト自体は他の方の記事もたくさんありますし、このやり方が良いのかどうかはわかりません。
お伝えしたいのは、

プロンプトの工夫が必要？ならメタプロンプトを、でもメタプロンプトを自動で生成するメタメタプロンプトを、みたいなワンアイデアをすぐに試せる時代になっている。でも試す人と試さない人の差がとんでもなく大きく開く。

そして、「目的」さえも入力不要な「メタメタメタプロンプト」例えば、そのユーザーの行動履歴（メール、チャット、SNS、仕事のドキュメントなど）から次の「目的」を推測してプロンプトを自動生成するようなこともやろうと思えばかなり高い精度で出来てしまい、そこまでいけばその意思のない指示待ち人間は必要？

な時代にほぼなっていると言うことです。

個人的見解ですが、正確に言うと、

**指示待ち人間の価値は低かったが今までは目立たなかった**

生成AIにより露骨に目立つようになりますよ（なっています、指示待ちだけど説明が上手いだけの人が出世して動かしているのであとしばらくはワークするかもですがもうすぐアウトです）

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noteとクロスポストすみませんですが、以上です。