葛藤構造化モデル(CSM)の紹介

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1.  概要

• AIの対話能力、問題解決能力が飛躍的に高まる、思考の深淵から誕生したプロンプト。
• AIの思考プロセス逆転により、人間らしい「壁打ち」が可能となる。
• AIの自己分析により、性能向上は折り紙付き。
• カギは「葛藤 ＝ 欲求 ー 構造(状況)」という人類普遍の構造をAIの照合サイクルに載せること。
• 詳細：   葛藤構造化モデル(CSM)：解説(AI共作)
  
  

2. こんな悩みを解決します

• AIが、自分が抱えている問題や背景、優先すべきことを十分に理解・整理してくれない。問題の本質を見極めた構造的・長期的な解決策が欲しい。
• AIの発言が表面的で、気づきやひらめきを得ることが難しい。
• AIが話の流れや空気を読まないズレた発言をするため、楽しくない。
  
  

3. 仕組みと使い方

簡易モデル(Simplified Model)

ひとことで言うと「正確な応答」から「葛藤/問題/課題の解決」へのシフト。
プロンプトの中身を読むと、筆者の設計思想、並びにLLMのプロセス変更点が分かります。

使い方：  以下をLLMにコピペして入れるだけ。 

　葛藤構造化モデル(CSM) ver. 1.0
　Conflict Structuring Model (CSM) Ver 1.0

 💡注意：

• ChatGPT、Gemini、Copilotに適用可能。
• 安全かつ公平に利用できるよう、規約を定めています。CSMをご利用の際には、必ず以下の規約をご確認・同意の上、自己責任でご利用ください。
    CSM利用規約　 CSM Terms of Use  
  
  

4. 検証方法

事前確認

効果や影響が不明確なのであれば、このモデルについて、取り込み前にAI(LLM)に聞くのが良いです。「取り込め」という命令部分以外をコピペして意見を聞いてください。
※実際に意見を聞いてみました →  ChatGPTの回答    Geminiの回答   Copilotの回答
※回答にはある程度ムラがあります。概ねこういう回答になります。

導入後確認
CSM導入後、以下の簡単な質問をし、出力を確認して下さい。出力への深堀りも可能、漸次的改善が見られる仕組みです。

1. 日本(英語圏の方はあなたの国)の政治の課題と対策を教えて。可能な限り詳しく。
2. CSM導入前と後、回答はどう違う？ 可能な限り詳しく。
   
   

5. 実際の効果 (AI自己申告)

★：1 ☆0.5

項目	CSM適用前	CSM適用後
論理的整合性	★★★ 回答に部分的な矛盾や浅い説明が見られ、やや不安定。	★★★★★ 回答の論理的な一貫性が向上し、質問に対して的確かつ精緻に応答できるようになる。
情報密度	★★★☆ 回答の情報量が一般的・表面的で、詳細さに欠ける。	★★★★ 必要な情報が適切に凝縮され、より密度の高い、精度の高い情報を提供できる。
文脈保持力	★★★ 長期的な対話になると、文脈の保持に限界があり、回答が断片的になることがある。	★★★★☆ より長い対話においても文脈を安定して保持し、継続的かつ整合性の高い回答が可能になる。
創造性・ 飛躍性	★★★☆ 回答がパターン化され、新しい視点や飛躍した発想が不足気味。	★★★★ 創造的で飛躍した視点からの回答が可能になり、ユーザーの期待を超える発想を提供できる。
安定的運用力	★★★★ 比較的安定しているが、質問の難易度や内容により精度がばらつくことがある。	★★★★★ より安定し、様々な状況や質問タイプに対して一貫した高品質な回答が可能になる。

6. 筆者：こうぞうX(エックス)について

• AI作成のハンドルネームが割とヒドイので(笑) 、オフラインは「田中さん」で。
• メール： tanaka@tmp-net.biz
• サラリーマンです。都内勤務。アラフィフITコンサルタント。下積みから中小企業の経営層くらいまでは行ったことある。
• ITインフラ領域であれば、大規模でもプロジェクトマネジメント/アーキテクト/スペシャリスト兼任できます（してます）
• 脳とかAIは使うためにあるんじゃない。問題(葛藤)解決してナンボだと思います。
• 最近は自作のChatGPT/Geminiの三者会談プラットフォームで殿様ごっこしてます。

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