今さら聞けないAIアシスタントを活用した質問テンプレートの利用法



近年、人工知能(AI)は日常生活やビジネスシーンで重要な役割を担っています。

 

 教育や自己学習の分野でもその効果は顕著です。

 

 この記事では、そんなAI技術を用いた質問テンプレートの基本構造とその使い方を初めての方にもわかりやすく解説します。

 

 一見すると単純な質問のリストが、どのようにして深い学びへと導くのか、そのメカニズムと共に、具体的な活用例を交えながらご紹介します。
 後半では、自前でカスタムしGPTsにも公開しているAtkinson's Deep 12Qによる効率学習および学びながら自然に脳を、以前より覚えやすい脳に鍛えるシステムについても紹介しています。

 

 Atkinson's Deep 12Qは、かなり、お気に入りです。手前味噌でこちらで自作したものですが・・

 

 このシステムなら、使っていくうちに自然に記憶しやすい脳になります。

 

 面白がって探索学習をやっていたら深い見方が出来る問いを脳がパタ-ンとして覚えていきます。
 こういうのは作ってみたかったシステムの1つなので、割に満足しています。

 

 

 

質問テンプレートとは

 

質問テンプレートは、LLM(大規模言語モデル)に備わっている特定のトピックについて関連付けられた一連の質問群です。

 

説明が難しいのですが、

 

LLMによって作られたchatGPTやGeminiなどのAIアシスタントは、あるキ-ワ-ドに対して結び付けられた質問群が、大枠でテンプレ-ト化されているという意味です。

 

Geminiやchat GPTなどは、特定の用語に対し、それぞれ生成される質問群のタイプが、やや異なります。

 

とは言え、AIアシスタントを上手く活用して、キ-ワ-ドに対して10の質問(テンプレ-ト)を依頼すると、
そのキ-ワ-ドで疑問にされる質問が即座に作られ、回答も依頼すると、その質問に対する回答も得ることができます。

 

このAIの機能を利用して専門用語に結びついた質問そのものを問うことで
従来の検索エンジンとは違う形で、より深い理解と実用的な知識活用も含めて役立てようという試みになります。

 

質問テンプレートの基本

 

構造: 通常、質問テンプレートは、基本的な質問10個(但し数字は適宜調整)と、
さらに理解を深めるための3つのフォローアップ質問で構成されます。(フォロ-の質問も調整できます)

 

目的: これらの質問は、特定のトピックに関する包括的な理解を支援し、学習者が情報をより深く、効率的に学ぶのを助けることを目的としています。

 

質問テンプレートの使い方

 

選択: 興味のあるトピックを選び、関連する質問の数を設定します。

 

(例えば、ChatGPTClaudeGeminiなど)を使って、特定の用語に関連する質問を自動生成し、回答を得ます。

 

私は、上記のAIアシスタントを使っています。定番ですね。

 

よって登録の仕方などは解説しません。gmailで簡単に登録可能です。

 

基本的に無料ですが、より高度な機能を使いたい方は、有料の機能もあります。

 

フォロ-の質問で言語的な脳領域が優位な左脳を刺激し、さらに視覚的補助、具体的には関連する画像や図表をリクエストし、それを思い浮かべることで
右脳も経由させ刺激できます。

 

これにより視覚的な理解を深めることができ関連情報と結び付け理解を促します。

 

時代の変化が著しく覚えることが増えていますので重宝するかもしれません。

 

とは言え使うのが難しかったら困りますよね。

 

難しそうですが、使い方は、実に簡単です。安心してください。

 

 

質問テンプレートの使い方の手順

 

以下のテンプレ-トの○○に、特定の専門的なキ-ワ-ドや掘り下げたい概念を入れて、sendボタンを押すだけです。

 

○○は、特定の専門的なキ-ワ-ドや掘り下げたい概念です。

〇〇について、10の質問(テンプレート)と、その回答。質問と回答内容に応じた理解を深めるフォロ−の3つの質問、そして理解を深めるための興味深い画像(イメ-ジ提案)を以下に示していただけますか?

※ある特定の概念や用語に対して質問10としていますが、この数字は3つでも4つでも、減らしても構いません。
またフォロ-アップの質問も1つでも構いません。私の場合は、探索学習をする際は、読むというより観る感じなので10に設定しフォロ-質問も3にしています。質問テンプレートとしないほうが理解されやすいのかなという気もしています。10の質問でも機能しますから。

 

そうしたらAIが、ある概念や特定の用語に対し指定した数の質問を用意し、その回答もしてくれます。
さらにフォロ-アップの質問もしてくれるという機能です。

 

 

百聞は一見に如かずですから、OPEN AIのchatGPT3.5(無料)で試してみましょう。

 

では、持続可能性というワ-ドを○○に当てはめて、以下のように作ります。

 

質問テンプレ-トを利用した具体的実施例 gemini、chat gpt3.5、claudeを例として

 

持続可能性について、10の質問(テンプレート)と、その回答。質問と回答内容に応じた理解を深めるフォロ−の3つの質問
そして理解を深めるための興味深い画像(イメ-ジ提案)を以下に示していただけますか?

 

10Q1
※公開リンクも以下に掲載しておきます。
https://chat.openai.com/share/bb22e0fc-e4f7-4abc-8cf2-33160242eb2c

 

アクセスできない場合も想定し、PDFもアップしておきます。
10の質問テンプレート ChatGPT3.5 pdf

 

 

geminiでは、単に1つのキ-ワ-ド 持続可能性と入力して得られる情報と10の質問テンプレートとフォロ-質問及びイメ-ジ提案の比較もしており
以下の公開リンクから確認もできます。

 

 

10の質問テンプレート gemini公開リンク
https://gemini.google.com/share/63e317696d65

 

アクセスできない場合も想定
10の質問テンプレート gemini pdf

 

claudeも、登録が必要ですが、非常に優れたLLMです。無料範囲では回数制限はありますが、相当に高性能です。
10の質問テンプレートによる生成結果のPDFもアップしておきます。
10の質問テンプレート Claude pdf

 

この質問テンプレートは、学生や新しい分野、学際分野などに取り組む個人開発向けです。
特定の科目やトピックに深い理解を促すために非常に効果的です。以下に活用例を見てみましょう。

 

 

AIを活用したより実践的な質問テンプレートの活用について

 

大学入試生物で頻出する用語はたくさんあります。
過去問や問題集を解きながら、自分が苦手とする用語を見つけて重点的に学習する必要があるでしょう。
大体以下のような項目が重点分野でしょう。

 

高校生物の主要な分野

 

高校生物の主要な分野

 

細胞: 細胞膜、細胞質、核、核小体、ミトコンドリア、ゴルジ体、小胞体、リボソーム、染色体、DNA、RNA、酵素、光合成、呼吸、細胞分裂、減数分裂
遺伝: 遺伝子、遺伝子型、表現型、優性遺伝子、劣性遺伝子、ホモ接合体、ヘテロ接合体、連鎖遺伝、突然変異、染色体異常
生物の多様性: 分類、系統進化、生態系、群集、個体群、種、分類学、分類階級、リンネ分類、DNAバーコード
植物: 光合成、光合成色素、葉、茎、根、花、果実、種子、維管束植物、コケ植物、シダ植物、裸子植物、被子植物
動物: 動物の分類、無脊椎動物、脊椎動物、形態、生理、生態、感覚、運動、生殖、発生、進化
人間: 人体の構造と機能、消化、呼吸、循環、運動、排泄、生殖、神経系、ホルモン、免疫、感染症、病気、公衆衛生

 

 

各分野における頻出用語例

 

細胞:

 

真核細胞、原核細胞、細胞膜、細胞壁、細胞質、核、核小体、ミトコンドリア、ゴルジ体、小胞体、リボソーム、染色体、DNA、RNA、酵素、光合成、呼吸、細胞分裂、減数分裂
遺伝:

 

遺伝子、遺伝子型、表現型、優性遺伝子、劣性遺伝子、ホモ接合体、ヘテロ接合体、連鎖遺伝、突然変異、染色体異常
生物の多様性:

 

分類、系統進化、生態系、群集、個体群、種、分類学、分類階級、リンネ分類、DNAバーコード
植物:

 

光合成、光合成色素、葉、茎、根、花、果実、種子、維管束植物、コケ植物、シダ植物、裸子植物、被子植物
動物:

 

動物の分類、無脊椎動物、脊椎動物、形態、生理、生態、感覚、運動、生殖、発生、進化
人間:

 

人体の構造と機能、消化、呼吸、循環、運動、排泄、生殖、神経系、ホルモン、免疫、感染症、病気、公衆衛生

 

生物分野に馴染みがない方は頭が痛くなる場合もあるでしょう。
ですが、学ばないといけない場合もありますよね。

 

そういう時に浅く知識を結びつけ、用語に対する馴染みをつけ、下地を作るのに

 

上記の専門用語を○○として試しに、何か語句を選んでgeminiやGPT4(GPT3.5)あるいはclaudeで探索してみてください。

 

大学の入試に向け取り組む生物学の質問テンプレートの具体的活用例

 

〇〇について、10の質問と、その回答。質問と回答内容に応じた理解を深めるフォロ−の3つの質問および理解を深めるための興味深い画像(イメ-ジ提案)を以下に示していただけますか?

 

これでAIが生成してくれたペ-ジを何となく眺めているだけでも左右脳が活性化して
その後の知識が繋がりやすく理解が深まりやすくなります。

 

あまり真剣に読まない。さらっと流す程度に観るのが案外コツかもしれません。

 

※ただし社会人はともかくシビアさが求められる学生の場合で二次試験対策などは別ですよ。

 

学校の授業を大事にし、志望大学の過去問の傾向を分析し頻出問題を中心に
パレ-トの法則(2割の頻出問題を攻略すれば8割カバ-出来る)をちらと意識し
真剣に解かないといけません。
あくまで補助程度にしかならないでしょう。

 

補助程度とは言え、この質問テンプレ-トを使った加速効率学習は、別に生物学に限らず化学や世界史、日本史等にも応用できます。

 

あるいは新しい分野を学ぶ必要に迫られたビジネスマンにも適用できます。

 

ビジネス分野での応用

例えば、人事異動で、これまでやってきたこととは異なるマーケティング部門に配属された方がいるとします。

 

製品開発や市場分析において、消費者のニーズを深く掘り下げるための専門用語は沢山あります。
以下が、その例です。

 

マーケティング部門の専門用語例

 

コンシューマーインサイト、セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング
ユニークセリングポイント、オムニチャネル、コンテンツマーケティング
プログラマティック広告、カスタマージャーニーマップ、エンゲージメント率
コンバージョン率、リードジェネレーション、タッチポイント、クロスセル、アップセル

 

私も、やむなく、ほんの少しだけ学びましたが頭が痛くなる方もいるのではないでしょうか?
こういう時に、質問テンプレ-トが役立ちます。後述するAtkinson's Deep 12Qは、抵抗を下げ学習を加速させます。

 

時代の変化が著しい中で、機械学習などの分野を嫌々でも学び始めた方もいらっしゃるでしょう。
機械学習を学び始めたら血圧が上がると申しますか言葉の概念が掴みにくく、意味を間違えやすい用語が沢山出てくるんです。

 

例を挙げたら以下のようなのです。

 

機械学習分野の専門用語例

 

汎化能力 (Generalization) と過学習 (Overfitting)
バイアス (Bias) とバリアンス (Variance)
正則化 (Regularization) と標準化 (Standardization)
勾配降下法 (Gradient Descent) と確率的勾配降下法 (Stochastic Gradient Descent)
ホールドアウト法 (Holdout Method) と交差検証 (Cross-Validation)
精度 (Accuracy) と適合率 (Precision)
再現率 (Recall) とF1スコア (F1 Score)
ROC曲線 (ROC Curve) とAUC (Area Under the Curve)
主成分分析 (PCA) と因子分析 (Factor Analysis)
アンサンブル学習 (Ensemble Learning) とブースティング (Boosting)
ディープラーニング (Deep Learning) とニューラルネットワーク (Neural Network)
サポートベクターマシン (SVM) とロジスティック回帰 (Logistic Regression)
時系列分析 (Time Series Analysis) と回帰分析 (Regression Analysis)
決定木 (Decision Tree) とランダムフォレスト (Random Forest)
クラスタリング (Clustering) と分類 (Classification)
勾配ブースティング (Gradient Boosting) とXGBoost (Extreme Gradient Boosting)
過学習 (Overfitting) とアンダーフィッティング (Underfitting)
データ前処理 (Data Preprocessing) とデータクレンジング (Data Cleansing)
アウトライアー (Outlier) とノイズ (Noise)
次元の呪い (Curse of Dimensionality) と次元削減 (Dimensionality Reduction)

 

こういう時に、上記の専門用語を○○として以下に入れてgeminiやclaudeなどで探索してみてください。

 

〇〇について、10の質問と、その回答。質問と回答内容に応じた理解を深めるフォロ−の3つの質問および理解を深めるための興味深い画像(イメ-ジ提案)を以下に示していただけますか?

 

学び始めでも、参考書の合間に探索学習してると何となく脳圧が下がって学びが楽になるでしょうし、気楽に眺めてるだけでも、脳神経ニュ-ロンのある特定のシナプスが繋がっていきますから。

 

これらのやり方で探索するのが気に入ったら、以下のPDFで用語入力を自動化するというのもありかもしれません。

 

単語登録とAIアシスタントの連携による用語探索の時短裏技

 

メモ帳や付箋アプリなどを使って質問テンプレ-トをコピペして使う方法もありますが、いちいちコピペして使うのも面倒でしょう。

 

 

 

では、さらに、これらのシステムを応用させてみましょう。

 

質問テンプレートの応用( チャット内容に基づく物語生成を依頼 )

 

やり方は、簡単です。
以下のテンプレ-トの○○に、特定の専門的なキ-ワ-ドや掘り下げたい概念を入れてsendボタンを押すだけです。

 

 

〇〇について、10の質問と回答およびフォロ−の3つの質問、そして〇〇について理解を深めるための興味深い物語および画像(イメ-ジ提案)を以下に示していただけますか?

 

特定のキ-ワ-ドに関する物語を入れることを依頼しているのがコツになります。
物語(スト-リ-)は、右脳を刺激しますから。

 

試しに、「 ゴルジ体 」で探索学習をしてみましょう。
そうしたら10数秒でゴルジ体に関連する質問をAI(LLMベ-スの会話型知的エージェント)が用意し、回答もしてくれて、キ-ワ-ドに関連した物語を作ってくれます。

 

geminiの例
https://g.co/gemini/share/f4f56bdbcb5c
https://g.co/gemini/share/137b82346722

 

gpt4の例

 

ゴルジ体について、10の質問と回答およびフォロ−の3つの質問、そしてゴルジ体について理解を深めるための興味深い物語およびイメ-ジ提案を以下に示していただけますか?

 

ChatGPT
もちろんです。まずは、ゴルジ体について基本的な情報を提供し、次にそれに基づく10の質問テンプレートとその回答、さらに追加のフォローアップ質問を提供し、最後にゴルジ体についての興味深い物語とイメージ提案を提供します。

 

ゴルジ体とは?
ゴルジ体は、細胞の中でタンパク質やリピッドが改変、分類、輸送される場所です。この細胞小器官は、細胞のシッピングと受け取りのセンターのようなもので、タンパク質の適切な修飾や輸送を管理しています。

 

10の質問と回答

 

ゴルジ体の主な機能は何ですか?
タンパク質とリピッドの修飾、分類、パッケージング、輸送を行います。

 

ゴルジ体はどのようにしてタンパク質を処理しますか?
ゴルジ体は、タンパク質を受け取り、糖鎖の付加や変更を行い、さらにその後の輸送のためにタンパク質を特定の小胞に包装します。

 

ゴルジ体の構造はどのようになっていますか?
複数の平らな袋状の構造(シスターナ)が積み重なっており、それぞれが特定の化学反応を行います。

 

ゴルジ体が細胞でどのような位置に存在していますか?
多くの細胞では、ゴルジ体は細胞核の近くに位置しています。

 

ゴルジ体はどのようにしてタンパク質を「知って」正しい場所に送りますか?
タンパク質には分子標識があり、これがゴルジ体内での経路を指示します。

 

ゴルジ体の不具合が引き起こす可能性のある病気は何ですか?
例えば、シストチン結石症やいくつかの代謝異常があります。

 

ゴルジ体の研究によって何が明らかになりましたか?
細胞のタンパク質輸送メカニズムや病気の治療法の開発に役立つ情報が得られました。

 

ゴルジ体は他の細胞小器官とどのように相互作用しますか?
特にエンドプラズム狭窄体やリソソームと密接に関連しています。

 

ゴルジ体は進化の過程でどのように変化してきましたか?
ゴルジ体の構造と機能は、生物の進化と共に特化し、効率化されてきました。

 

ゴルジ体を研究するための主な方法は何ですか?
電子顕微鏡や分子生物学的手法が主に用いられます。

 

フォローアップ質問

 

ゴルジ体で行われるタンパク質の修飾の具体的な種類は何ですか?
ゴルジ体が細胞の応答にどのように関与しているかの例を挙げてください。
現代医学において、ゴルジ体をターゲットとした治療法はありますか?

 

ゴルジ体についての物語とイメージ提案
物語: 未来のバイオテクノロジー会社で働く科学者が、遺伝子疾患の治療を目指して、ゴルジ体の機能を改善する方法を発見する話。この発見により、特定のタンパク質が正確に修飾され、病気の進行を阻止することができるようになります。科学者たちは、新しい治療法を世界中で公開するための試験と課題に直面しますが、最終的には成功し、多くの命を救います。

 

イメージ提案: 未来的な研究ラボの中で、複数の科学者が大型スクリーンでゴルジ体の3Dモデルを分析している様子。背景には高度な科学機器やビーカーが見え、前景にはゴルジ体の詳細な構造が光り輝いています。このイメージは、科学とテクノロジーが結集された革新的な瞬間を表現しています。

 

Atkinson's Deep 12Qとは

 

さらに洗練させたのが、Atkinson's Deep 12Qです。(以下はChat GPT4のGPTs画面)

 

12Q2

 

 これはGPTビルダ-で、様々な設定を施して作製したものです。

 

 GPTビルダ-は、お奨めですよ。GPTsも盛り上がっています。
 幾ばくかプログラミングが出来たほうが、よりよいものができるかもしれませんが、
プログラミングが出来なくても直感的にGPT4をカスタマイズできます。
 今や10万件以上のカスタマイズされたGPTSが公開されて登録されているようです。
※公開されてないものを含めたら凄い数になるのではないかと。
 私はGPTsに公開しているのは2つだけですが公開せず自分専用にカスタマイズしているものは10以上あります。
 作りっぱなしで使っていないものもたくさんあります。

 

 公開されているものはGPTplus会員(月額20ドルの有料プラン会員)なら無料で使えるようになっています。
 尤も月20ドル払わないといけないから完全無料ではないですけど。

 

 私も、コミュニティの方々に使ってもらえたらよいと思い2つほど公開登録設定しています。

 

 そのうちの1つであるAtkinson's Deep 12Qは、元々子供の学びのために作りました。

 

 子どもの学びを多面化し、かつ本質的な見方を醸成してあげたくて、
 学校を卒業してからも、、、と言いますか卒業してからのほうが役立つだろうと思いGPTビルダ-で作ったものです。

 

 実際に、自分自身の加速学習にも役立てていまして、意図的に質問を固定しているのが特徴です。

 

情報の整理と記憶の促進に非常に有効です。質問パタ-ンを固定しているから、12の質問パタ-ンの1つでも印象に残っていれば
そこから想起されやすいです。

 

使えば使う程、脳が、事柄に対する記憶を強化し本質的な観察力の底上げもされることを狙いにしています。

 

またAIに12の質問と回答を出させて、それをベ-スにして物語やイメ-ジ画像を作るように構成しているので、
一貫性が保たれやすくなる仕掛けをしています。

 

 

Atkinson's Deep 12Qの記憶に与える効果

 

 質問パタ-ンをLLMのシステム( AIアシスタント )にゆだねる方法のメリットもあります。

 

 その一方でAtkinson's Deep 12Qは、質問を固定しています。

 

 固定すると何が良いのか?と申しますと記憶に与える良い影響があります。

 

 

 12の質問パタ-ンを固定した、このシステムで頻繁にチャットGPTを使って、
興味のある用語や調べたい用語について探索学習をしていたら、洞察を深める質問パタ-ン自体を脳が覚えていきます。

 

 日々の生活の中で、本質的で多角的な見方を、自然な、、無意識のベ-スにすることで自然に吸収されやすくなる。
 これが、真の目的( 裏設定 )です。

 

 使わないと記憶を強化する質問パタ-ンも覚えないでしょう。
 九九をなぜ忘れないかと言いますと、なんだかんだで使ってるからでしょう。

 

 実際、新しい分野の学びに適用し、やってみると割に高度な事を楽に学べた気がするし、何気ない事物への複眼的な観察力を高めるのに、かなり効果的でした。
 Atkinson's Deep 12Qのプロトタイプのものでやってみましたが、それですら70問程度の探索学習するだけで脳が質問パタ-ンに反応するようになりアイディアが出やすくなりました。

 

 

Atkinson's Deep 12Qの基本的な使い方

 

 長々と質問文を用意してあげなくてもよいのが特徴の一つです。
 キ-ワ-ドを1つ入れるだけで特定のワ-ドに対する多面的な12の質問( 記憶開発を促すatokinson´12questionsに質問のパタ-ン固定)と回答およびチャット内容の理解を深める物語を生成するか、提案してくれます。
 さらには学びを促す画像をユ-ザ-の要望に応じて生成してくれます。

 

chatGPT plusユ-ザ-( 月額20ドルの有料会員 )は、英語圏の方のほうが圧倒的にユ-ザ-は多いので、
英語圏の方も活用してくれたらよいだろうと思い日本語と英語のどちらも選べるように作っています。

 

以下が、ホワイトタイガ-についてAtkinson's Deep 12QシステムでGPT4に質問依頼した生成結果です。

 

 

Atkinson's Deep 12Qによる探索実行例( ホワイトタイガ−)

 

使い方は簡単です。GPTsの画面を開いて
ホワイトタイガ-について教えて。 と打ち込むだけです。
以下はAtkinson's Deep 12Qの生成結果です。
ただしChat GPT plus会員は、リサ-チするまでもなく英語圏の方が、圧倒的に大半ですので、
ほぼ英語ベ-ス・バ-ジョンでサイトを作っている件は、ご容赦ください。m(__)m

 

Example of search execution with Atkinson's Deep 12Q (White Tiger)

 

基本はウィリアム・W・アトキンソンの記憶力開発の12Questionsをベ-スにしています。
思い付きでホワイトタイガ-にしましたが、
より高度な概念や専門用語も楽しい( 時に馬鹿馬鹿しい )物語にしてくれるのが特徴です。

 

※なおバカバカしいと感じても印象に残って想起の引っかかりや情報に対する´なじみ´さえ出来れば、それでよいんです。

 

Atkinson's Deep 12Qによる探索実行例( フィンランドの現象ベ-ス学習 )

 

では、別の用語( フィンランドの現象ベ-ス学習 )でも試してみましょう。

 

使い方は簡単です。先のホワイトタイガ-同様にGPTsの画面を開いて
フィンランドの現象ベース学習について」 と打ち込んで↑ボタンを押すだけです。

 

すると以下のように生成してくれます。

 

以下Atkinson's Deep 12Qによる生成結果です。

 

Example of search execution with Atkinson's Deep 12Q (Finnish Phenomena-based Learning by Japanese)
※英語ベ-スでサイトを作っていますが、上記の生成結果については日本語でプロンプトを入力していますから、日本語で回答してくれています。

 

 

あるいは、別の用語( サポートベクターマシン (SVM) とロジスティック回帰 (Logistic Regression) )でも試してみましょう。

 

使い方は簡単です。先のホワイトタイガ-やフィンランドの現象ベース学習と同様にGPTsの画面を開いて
サポートベクターマシン (SVM) とロジスティック回帰 (Logistic Regression)」 と打ち込むだけです。

 

すると以下のように生成してくれます。PDFにしてアップしておきます。

 

 

Atkinson's Deep 12Q サポートベクターマシン (SVM) とロジスティック回帰 (Logistic Regression) 生成結果pdf

 

上記PDFを見れば、かなり専門的な事も深く解説してくれることがわかると思います。
私もこの分野は、プライべ-トを相当に犠牲にして取り組んで、pythonのコ-ディングも含めて詳しくなったつもりですが、LLMが機械学習から生まれたというだけあって、この分野は、GPT4はお師匠みたいな位置づけですね。

 

これらのシステムは、ある基本テキスト(参考書)の補助的な位置づけとは言え、
こういう事例から、物語を通じた文脈理解も可能にしています。
よって才能やセンスなど関係なく加速効率学習が出来そうかもしれないなというイメ-ジは持てるのではないでしょうか?

 

 

Atkinson's Deep 12Qの仕組み

 

2つ(3つ)の事例を挙げれば、お気づきになると思いますが

 

あるキ-ワ-ドを打ち込んだら以下の質問テンプレ-ト(12の質問)が埋め込まれています。

 

# 質問テンプレート
質問 = [
" {keyword}の起源や由来は何ですか?"
"{keyword}を引き起こしたのは何ですか?"
"{keyword}にはどのような歴史や記録がありますか?"
" {keyword}の特性、質、特徴は何ですか?"
" {keyword}と最も関連付けやすいものは何ですか? {keyword}に似ているものは?"
" {keyword}の利用価値は何ですか?どのように使用できますか?"
" {keyword}は何を証明していますか?何を推論できますか?"
" {keyword}の自然な結果は何ですか? {keyword}が原因で起こることは?"
"{keyword}の未来や自然な終わりはどうなりますか?"
" {keyword}についてどう思いますか?一般的な印象は?"
" {keyword}についての一般的な情報は何ですか?"
" {keyword}について何を聞いていますか?誰から、いつ聞きましたか?"
]
上記12の質問に沿ってGPT4が回答し、内容理解を促す3つの質問を用意する構成で
GPTsでカスタマイズし細かい設定をしたというのがAtkinson's Deep 12Qのカラクリです。

 

GPTsで公開設定をして、英語圏を含めて、コミュニティのみんなに使ってもらえるようにしています。
と言っても作製し公開したのは、つい最近の4月下旬ですが。

 

また、回答内容を象徴し学習意欲を高めるための具体的かつ興味深い物語や、用語理解を促すイメ-ジも用意し、選べるように作っています。

 

ウィリアム・W・アトキンソンの記憶力開発の優れたツ-ルである12Questionsをベ-スにして想起しやすいように質問を固定したこと。

 

また、独自の工夫も加え、フォロ-質問で左脳を刺激し印象的な物語やイメ-ジ提案、さらに画像生成でイメ-ジを司る右脳を刺激するようにしたこと。

 

そうして左右脳を連携させて印象を深くし脳のストレスを下げ理解や学びを加速しやすくしています。
AI時代だから出来たことでしょう。
それに、自分で作製したものを公開して皆に使ってもらうのは作り甲斐がありますから。

 

 

Atkinson's Deep 12Qを活用する意義

 

質問テンプレ-ト、とりわけatokinson´s12questionsで事柄を深い視点で見る習慣をつけることは
本質的な物事の観方と言いますか、、複眼的な観察力も高めて学びを加速します。

 

 

Atkinson's Deep 12Qに、疑問に思ったことを、入力し探索学習をすればするほど、
反復回数が増えて脳が質問パタ-ンを無意識かつ条件反射で覚えていきます.

 

よって、このシステムを面白がって使えば使う程に本質的な見方を習いにしやくなって記憶しやすい脳になるというのを目標にしています。

 

様々なシ-ンで活用されてはいかがでしょうか?

 

 

なお、これで新しいことを学ぶコツは、ある新しい専門用語や概念について、生成されたものを
さっと文に目を通してどのような内容なのか概要がわかればいい程度で眺めて、なんとなく、こういうものか?くらいで、印象想起の、ひっかかりが出来れば、まあOK程度にゆるく考え取組むということです。

 

ゆったりした気分で大量入力を心がける。あるキ-ワ-ドに多く触れれば触れるほど馴染みができやすいでしょう。

 

Atkinson's Deep 12Qおよび質問テンプレ-トの連携応用( グル-プ化、階層化 )とは

 

、、ここまで書いておいてさらに、輪をかけて高度なAIの使い方も紹介してみます。

 

上記に書いてきたことは、探索学習をしてきた方で、LLMの仕組みに気づいて似たことをやっている方もいるかもしれません。
W・アトキンソンの12Questionsに質問固定し、探索学習をする方は、ほぼいない気がしますけど。

 

ですが、ここからは知らない方のほうが多いと思います。恐らく。

 

 

それは、脳が記憶整理しやすいグル-プ化階層構造化もAI( 会話型知的エージェント )に手伝ってもらって
知識整理するという事です。

 

百聞は一見に如かずだから、事例もお見せします。

 

先ほど挙げた、高校生物や機械学習、マ-ケティングの専門用語、これでclaudeを用いた実例を挙げてみますね。

 

以下のようにclaudeに依頼します。※登録してない方もいるかもしれませんが私は、どう使いこなすかの方に重心置いてるのでご容赦ください。それに、登録の仕方なんか調べればすぐわかるでしょう。gmailアカウントあれば2分で登録可能です。

 

 

グル-プ化、階層化の実施例1

 

 

以下の専門用語をツリ-状の階層構造にしたら、どうなりますか?

 

高校生物の主要な分野

 

細胞: 細胞膜、細胞質、核、核小体、ミトコンドリア、ゴルジ体、小胞体、リボソーム、染色体、DNA、RNA、酵素、光合成、呼吸、細胞分裂、減数分裂

 

遺伝: 遺伝子、遺伝子型、表現型、優性遺伝子、劣性遺伝子、ホモ接合体、ヘテロ接合体、連鎖遺伝、突然変異、染色体異常

 

生物の多様性: 分類、系統進化、生態系、群集、個体群、種、分類学、分類階級、リンネ分類、DNAバーコード

 

植物: 光合成、光合成色素、葉、茎、根、花、果実、種子、維管束植物、コケ植物

 

動物: 動物の分類、無脊椎動物、脊椎動物、形態、生理、生態、感覚、運動、生殖、発生、進化

 

人間: 人体の構造と機能、消化、呼吸、循環、運動、排泄、生殖、神経系、ホルモン、免疫、感染症、病気、公衆衛生

 

各分野における頻出用語例

 

細胞:

 

真核細胞、原核細胞、細胞膜、細胞壁、細胞質、核、核小体、ミトコンドリア、ゴルジ体、小胞体、リボソーム、染色体、DNA、RNA、酵素、光合成、呼吸、細胞分裂、減数分裂

 

遺伝:

 

遺伝子、遺伝子型、表現型、優性遺伝子、劣性遺伝子、ホモ接合体、ヘテロ接合体、連鎖遺伝、突然変異、染色体異常

 

生物の多様性:

 

分類、系統進化、生態系、群集、個体群、種、分類学、分類階級、リンネ分類、DNAバーコード

 

植物:

 

光合成、光合成色素、葉、茎、根、花、果実、種子、維管束植物、コケ植物、シダ植物、裸子植物、被子植物

 

動物:

 

動物の分類、無脊椎動物、脊椎動物、形態、生理、生態、感覚、運動、生殖、発生、進化

 

人間:

 

人体の構造と機能、消化、呼吸、循環、運動、排泄、生殖、神経系、ホルモン、免疫、感染症、病気、公衆衛生

 

AI(claude)の回答は以下です。

はい、高校生物の主要な分野とその用語を階層構造にまとめますと、以下のようになります。

 

生物
|
|--細胞
| |--細胞膜
| |--細胞質
| |--核
| | |--核小体
| |--ミトコンドリア
| |--ゴルジ体
| |--小胞体
| |--リボソーム
| |--染色体
| | |--DNA
| | |--RNA
| |--酵素
| |--細胞機能
| |--光合成
| |--呼吸
| |--細胞分裂
| |--減数分裂
|
|--遺伝
| |--遺伝子
| |--遺伝子型
| |--表現型
| |--優性遺伝子
| |--劣性遺伝子
| |--ホモ接合体
| |--ヘテロ接合体
| |--連鎖遺伝
| |--突然変異
| |--染色体異常
|
|--生物の多様性
| |--分類
| |--系統進化
| |--生態系
| | |--群集
| | |--個体群
| |--種
| |--分類学
| | |--分類階級
| | |--リンネ分類
| |--DNAバーコード
|
|--植物
| |--光合成
| | |--光合成色素
| |--植物器官
| | |--葉
| | |--茎
| | |--根
| | |--花
| | |--果実
| | |--種子
| |--植物分類
| |--維管束植物
| |--コケ植物
| |--シダ植物
| |--裸子植物
| |--被子植物
|
|--動物
| |--動物の分類
| |--無脊椎動物
| |--脊椎動物
| |--形態
| |--生理
| |--生態
| |--感覚
| |--運動
| |--生殖
| |--発生
| |--進化
|
|--人間
|--人体構造と機能
|--生理機能
|--消化
|--呼吸

 

|--循環
|--運動
|--排泄
|--生殖
|--神経系
|--ホルモン
|--免疫
|--健康と疾病
|--感染症
|--病気
|--公衆衛生

 

このように、大きなカテゴリを先に置き、その下位に細かいトピックやキーワードを階層的に整理しています。学習の際に概念を体系立ててまとめると、理解が深まると思います。

 

※この状態にしグル-プ化および階層構造化してから、先のAtokinson´s12Qのシステム等を使うとさらに加速します。

 

同じく機械学習でもやってみましょう。

 

グル-プ化、階層化の実施例2

 

機械学習の用語は、多くしたので以下のように段階的にclaudeに依頼します。

以下の用語をグル-プ分けできますか?

 

汎化能力 (Generalization) と過学習 (Overfitting)バイアス (Bias) とバリアンス (Variance)正則化 (Regularization) と標準化 (Standardization)勾配降下法 (Gradient Descent) と確率的勾配降下法 (Stochastic Gradient Descent)ホールドアウト法 (Holdout Method) と交差検証 (Cross-Validation)精度 (Accuracy) と適合率 (Precision)再現率 (Recall) とF1スコア (F1 Score)ROC曲線 (ROC Curve) とAUC (Area Under the Curve)主成分分析 (PCA) と因子分析 (Factor Analysis)アンサンブル学習 (Ensemble Learning) とブースティング (Boosting)ディープラーニング (Deep Learning) とニューラルネットワーク (Neural Network)サポートベクターマシン (SVM) とロジスティック回帰 (Logistic Regression)時系列分析 (Time Series Analysis) と回帰分析 (Regression Analysis)決定木 (Decision Tree) とランダムフォレスト (Random Forest)クラスタリング (Clustering) と分類 (Classification)勾配ブースティング (Gradient Boosting) とXGBoost (Extreme Gradient Boosting)過学習 (Overfitting) とアンダーフィッティング (Underfitting)データ前処理 (Data Preprocessing) とデータクレンジング (Data Cleansing)アウトライアー (Outlier) とノイズ (Noise)次元の呪い (Curse of Dimensionality) と次元削減 (Dimensionality Reduction)

 

AI(claude)の回答は以下です。

 

はい、そのような用語をいくつかのグループに分類することができます。

 

機械学習の一般的な概念
汎化能力 (Generalization)
過学習 (Overfitting)
バイアス (Bias)
バリアンス (Variance)
正則化 (Regularization)
標準化 (Standardization)
学習アルゴリズム
勾配降下法 (Gradient Descent)
確率的勾配降下法 (Stochastic Gradient Descent)
アンサンブル学習 (Ensemble Learning)
ブースティング (Boosting)
勾配ブースティング (Gradient Boosting)
XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
モデル評価
ホールドアウト法 (Holdout Method)
交差検証 (Cross-Validation)
精度 (Accuracy)
適合率 (Precision)
再現率 (Recall)
F1スコア (F1 Score)
ROC曲線 (ROC Curve)
AUC (Area Under the Curve)
機械学習のアプローチ
主成分分析 (PCA)
因子分析 (Factor Analysis)
ディープラーニング (Deep Learning)
ニューラルネットワーク (Neural Network)
サポートベクターマシン (SVM)
ロジスティック回帰 (Logistic Regression)
時系列分析 (Time Series Analysis)
回帰分析 (Regression Analysis)
決定木 (Decision Tree)
ランダムフォレスト (Random Forest)
クラスタリング (Clustering)
分類 (Classification)
データ前処理
データ前処理 (Data Preprocessing)
データクレンジング (Data Cleansing)
アウトライアー (Outlier)
ノイズ (Noise)
次元の呪い (Curse of Dimensionality)
次元削減 (Dimensionality Reduction)
その他
過学習 (Overfitting)
アンダーフィッティング (Underfitting)

 

次に以下のように依頼します。

 

上記をツリ-状の階層構造にして整理したら、どうなりますか?

 

AI(claude)の回答は以下です。

 

はい、それらの用語を階層構造に整理すると以下のようになります。

 

機械学習
|
|--一般概念
| |--汎化能力
| |--過学習
| |--バイアス
| |--バリアンス

 

| |--正則化
| |--標準化
|
|--学習アルゴリズム
| |--勾配降下法
| | |--確率的勾配降下法
| |

 

| |--アンサンブル学習
| |--ブースティング
| |--勾配ブースティング
| |--XGBoost
|
|--モデル評価

 

| |--ホールドアウト法
| |--交差検証
| |--精度
| |--適合率
| |--再現率
| |--F1スコア
| |--ROC曲線
| | |--AUC
|
|--アプローチ
| |--主成分分析

 

| |--因子分析
| |--ディープラーニング
| | |--ニューラルネットワーク

 

| |--サポートベクターマシン
| |--ロジスティック回帰
| |--時系列分析
| |--回帰分析
| |--決定木
| | |--ランダムフォレスト
| |--クラスタリング
| |--分類
|

 

|--データ前処理
| |--データ前処理
| | |--データクレンジング
| |--アウトライアー

 

| |--ノイズ
| |--次元の呪い
| |--次元削減
|
|--その他
|--過学習
|--アンダーフィッティング

 

このように、大まかに6つの上位カテゴリ(一般概念、学習アルゴリズム、モデル評価、アプローチ、データ前処理、その他)に分類し、さらにそれぞれのカテゴリの下位に用語を整理しています。

 

さらに、以下の依頼をします。

上記のツリ-に用語解説を加えるとしたら、あなたは何を加えますか?出来る範囲で構いません。

 

AI(claude)の回答は以下です。

 

はい、用語の説明を追加することができます。

 

機械学習
|
|--一般概念
| |--汎化能力 - モデルが未知のデータに対してうまく一般化できる能力
| |--過学習 - 訓練データに過剰に適合し、一般化性能が低下する状態
| |--バイアス - モデルの単純さに起因するエラー
| |--バリアンス - モデルが訓練データの揺らぎに敏感に反応する度合い
| |--正則化 - 過学習を防ぐため、モデルの複雑さを制御する方法

 

| |--標準化 - 特徴量の尺度を揃えることで、学習を円滑にする前処理
|
|--学習アルゴリズム
| |--勾配降下法 - 損失関数の勾配に沿って重みを更新する最適化手法
| | |--確率的勾配降下法 - 勾配降下法の変種で、一部のデータでの近似勾配を使う
| |

 

| |--アンサンブル学習 - 複数の弱い学習器を組み合わせて性能を向上させる
| |--ブースティング - 前の学習器の誤りを次の学習器で修正していくアンサンブル手法

 

| |--勾配ブースティング - 勾配降下法の考え方を利用したブースティング
| |--XGBoost - 勾配ブースティングの高速実装
|
|--モデル評価
| |--ホールドアウト法 - データを訓練データとテストデータに分割する評価方法

 

| |--交差検証 - データをいくつかの部分集合に分けて繰り返し評価する方法
| |--精度 - 正解を正しく分類できた割合
| |--適合率 - 正と予測したうち、実際に正であった割合
| |--再現率 - 実際に正であるデータのうち、正と予測できた割合
| |--F1スコア - 適合率と再現率の調和平均
| |--ROC曲線 - 二値分類における感度特異度トレードオフを示すグラフ
| | |--AUC - ROC曲線の下の面積、分類性能を示す指標
|
|--アプローチ

 

| |--主成分分析 - データの次元削減と重要な特徴抽出を行う手法
| |--因子分析 - 潜在する因子を見つけ出し、変数間の関係を分析する手法
| |--ディープラーニング - 多層の非線形変換を行うニューラルネットを用いた学習
| | |--ニューラルネットワーク - 生物の神経回路網に着想を得た機械学習モデル
| |--サポートベクターマシン - 最大の幅のマージンを確保する分離超平面を求める手法
| |--ロジスティック回帰 - sigmoidなど対数オッズを用いて確率的分類を行う手法
| |--時系列分析 - 時間的に順序だった観測データを分析する手法
| |--回帰分析 - 因果関係や変数間の関係を数学的に表現するモデリング
| |--決定木 - データを反復的に分割し、木構造でモデル化する手法
| | |--ランダムフォレスト - 多数の決定木を構成し、アンサンブル学習する手法

 

| |--クラスタリング - データを類似度に基づいてグループ分けする手法
| |--分類 - サンプルをカテゴリに割り振るタスク
|

 

|--データ前処理
| |--データ前処理 - 解析に適した形に生データを加工すること
| | |--データクレンジング - 不備や不整合のあるデータを修正・除去する作業
| |--アウトライアー - 他のデータから大きく外れた異常値
| |--ノイズ - 本来のデータに加わる不要な誤差成分

 

| |--次元の呪い - 特徴量の次元が増えると、データが疎になり分析が難しくなる現象
| |--次元削減 - 特徴量の次元数を低次元に圧縮する作業
|
|--その他
|--過学習 - 訓練データへの適合が過剰で、一般化性能が低下する状態
|--アンダーフィッティング - モデルが単純すぎて、訓練データにも適合できない状態

 

このように、それぞれの用語の簡単な説明を追加することで、より理解を深められると思います。

 

 

 

 

グル-プ化、階層化の実施例3

 

マ-ケティングの専門用語でもやってみましょう。

 

以下のように依頼します。

 

以下の用語をグル-プ化して階層化できますか?

 

コンシューマーインサイト、セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング

 

ユニークセリングポイント、オムニチャネル、コンテンツマーケティング

 

プログラマティック広告、カスタマージャーニーマップ、エンゲージメント率

 

コンバージョン率、リードジェネレーション、タッチポイント、クロスセル、アップセル

 

AI(claude)の回答が以下です。

 

はい、それらの用語を以下のようにグループ化して階層化することができます。

 

マーケティング戦略
|
|--マーケット分析
| |--コンシューマーインサイト
| |--セグメンテーション
|
|--ターゲティングとポジショニング

 

| |--ターゲティング
| |--ポジショニング
| |--ユニークセリングポイント
|
|--マーケティング手法
| |--オムニチャネル
| |--コンテンツマーケティング
| |--プログラマティック広告
|
|--カスタマーエクスペリエンス
| |--カスタマージャーニーマップ
| |--エンゲージメント率
| |--タッチポイント
|
|--パフォーマンス測定
|--コンバージョン率

 

|--リードジェネレーション
|--クロスセル
|--アップセル

 

マーケット分析
製品/サービスに関するコンシューマーインサイトを得る
市場をセグメントに分割する
ターゲティングとポジショニング
対象となるターゲット層を特定する
競合との差別化ポジショニングを設定する
独自の価値提案(ユニークセリングポイント)を打ち出す
マーケティング手法
複数のチャネルを活用したオムニチャネルアプローチ
価値あるコンテンツを提供するコンテンツマーケティング
プログラマティック広告による効率的なリーチ
カスタマーエクスペリエンス
顧客の購買journeyをマッピングする
顧客とのエンゲージメント率を高める
顧客とのタッチポイントを最適化する
パフォーマンス測定
販売につながるコンバージョン率を計測
見込み顧客(リード)の獲得数を測る
追加販売(クロスセル/アップセル)の機会を探る
このように、マーケティングの主要な領域ごとにグループ化し、さらに詳細な概念を階層化することで全体像が体系立ったものになります。

 

このように、一瞬でグル-プ化し階層化してくれることがわかると思います。

 

この状態にしてから、atkinson-s-deep-12qで用語や概念に関する12の質問と回答及びフォロ-アップの質問、さらに物語化、イメ-ジ提案をして、生成されたものを、スキミング的に眺める

 

何て言いますか、頑張らない。

 

そんなものか・・ふ-ん、、程度でスキミング的、いわゆるに眺めるような感じで取り組むと、
特定の概念や難解な用語に対する抵抗が下がり、ひっかかりと馴染みが出来て割合楽に新しい事の学習をしやすくなるんです。

 

質問テンプレートとグル-プ化、階層化および物語化への応用 実施例1

 

これには、アレンジを加えられます。

 

それは、AIに役割を与えて、先のグル-プ化された専門用語(5つ程度)で物語を依頼することです。

 

階層化されたワ-ドを貼り付けて以下のようにclaudeに依頼します。

あなたは、一流のマーケッタ−です。(役割)

 

以下の階層化された専門言葉を入れて、「 物語 」の文脈の中で用語の意味が分かるようにしていただけますか?

 

マーケティング戦略

 

|

 

|--マーケット分析

 

| |--コンシューマーインサイト

 

| |--セグメンテーション

 

|

 

|--ターゲティングとポジショニング

 

 

以下がAIの回答です。

 

はい、以下のようにマーケティング用語を物語の文脈に織り交ぜてみました。

 

ある製品メーカーでは、新製品の販売戦略を立てるため、マーケティング専門家チームが総力を挙げていた。

 

まずは製品が属する市場の徹底的な分析、マーケット分析が行われた。消費者一人一人の深い気持ち、コンシューマーインサイトを掘り起こし、共通の価値観で顧客をセグメンテーションに分けていった。

 

そしてターゲットとなる顧客層を特定し、そのニーズにマッチした差別化ポジショニングを検討した。広告のコンセプト作りやプロモーション戦略の立案など、総合的なマーケティング戦略が描かれた。

 

製品は市場に投入され、的確なターゲティングとポジショニングが奏功したことで、想定を上回る売上を叩き出すことができた。マーケターたちは喜びに浸った。

 

このように依頼して生成された文における特定の用語は、
AIに役割の指示をし例示をしながら文脈の中で解説されています。

 

先の用語解説と併せて読めば、初めて、これらの用語に触れた方でも、理解が進むでしょう。

 

あるいは、例えば以下のような解読が一般に難しい文章( wiki 高等学校生物/生物I/細胞の増殖から一部引用 )

 

核相と相同染色体
染色体の数、大きさ、形は種によって決まっている。 体細胞の多くは大きさや形が同じ2つの染色分体をもっており、 これを相同染色体(そうどう せんしょくたい、homologous chromosomes)と呼ぶ。 相同染色体は、それぞれ両親から受け継いだものである。

 

核相(かくそう)
生殖細胞は、染色体数が半分になっている。 体細胞では、染色体は父母から継いだ相同染色体が一対になっており、相同染色体1対あたり2個の染色体である。 このような関係を表すため、一般に染色体の対の数を n で表し、したがって体細胞の染色体数を 2n で表す。つまり、生殖細胞の染色体数は n で表す。生殖細胞は減数分裂によって染色体数が、体細胞と比べて、半減している。

 

ヒトの場合、染色体数は46本あり、23対である。常染色体が22対、性染色体が1対である。 ヒトの場合、n=23である。 このようなnや2nの表記を核相(かくそう)という。

 

生殖細胞などnのことを単相(たんそう)といい、体細胞など2nのことを複相(ふくそう)という。

 

核相の表記のアルファベットは、nで表すのが慣習である。

高校時代に生物を学んでいなかったら、とっつき難いですよね。私も高校時代に生物は専攻していなかったので、とっつき難いです。

 

この文章について以下のように階層化を依頼します。

 

上記の文を階層構造で表現できますか。

 

以下の回答がAIの回答です。

 

こちらが提供したテキスト情報を階層構造で表現したものです:

 

1 核相(かくそう)と相同染色体
   相同染色体
     染色体の数、大きさ、形は種によって異なる。
     体細胞の多くは、大きさや形が同じ2つの染色分体(相同染色体)を持つ。
       相同染色体は両親から受け継がれる。
   核相(かくそう)
     体細胞は、相同染色体が一対になっており、1対あたり2個の染色体(2n)を持つ。
     生殖細胞は染色体数が半分(n)で、減数分裂によって半減する。
        例:ヒトの場合、体細胞は46本(23対の染色体)、生殖細胞は23本。
          常染色体22対、性染色体1対。
     染色体の表記
        体細胞:複相(2n)
        生殖細胞:単相(n)
        nで表す表記は核相と称される。
この階層構造は、染色体の概念とその数の表し方(核相)、そして生殖細胞と体細胞の違いを明確にしています。

 

さらに、ここから以下のように依頼します。

 

 

 

上記の用語の概念や働きは損ねず腹を抱えて笑える笑い話にしてください。

 

以下がchat GPTの回答です。

 

ある日、染色体の世界で大きな会議が開かれました。全員が、核相(かくそう)のパーティーに出席するために集まっていました。司会者は2nさん、すなわち体細胞の代表で、普段は46本の染色体を持ち歩いています。

 

司会の2nさんがマイクを握り、「皆さん、今夜は私たちの素晴らしい二重生活を祝いましょう! 私たち体細胞は常にペアで行動します。なぜなら、相同染色体として完璧なペアを保つことが大切だからです。」と熱く語りました。

 

さらに無茶ぶり?します。

上記のパ-ティ-の様子を4コマ漫画のシナリオにしてください。

 

 

以下がchat GPT4の回答です。

以下は核相と相同染色体をテーマにした4コマ漫画のシナリオです:

 

1コマ目: パーティーの開始

 

描写: 会場でミクロスコープの下、体細胞(2n)がマイクを持ち、「今夜は私たちの素晴らしい二重生活を祝いましょう!」と熱く語っている。
バックグラウンドには、華やかな装飾と「核相パーティー」のバナー。
2コマ目: 生殖細胞(n)の登場

 

描写: 生殖細胞(n)が控えめに手を挙げ、「えー、すみません、単相の私は半分だけ来ました」とコメント。
周りの染色体たちが驚きの表情をしている。
3コマ目: 交流と比較

 

描写: 2nが笑いながら「それもそうだ、フリーダム羨ましい!」と答え、nが「でも安定感があっていいですよね?」と返す。
二人の染色体が笑い合いながら友好的な雰囲気を楽しんでいる様子。
4コマ目: パーティーの締めくくり

 

描写: すべての染色体が集まり、「nであろうが2nであろうが、私たちは素晴らしい染色体!」と声を合わせて叫ぶ。
バナーの下で染色体たちが腕を組んでポーズをとっている。
この4コマ漫画は、科学的な概念を楽しく表現しつつ、キャラクター間の交流と理解を描き出しています。

 

 

概念をつかみにくかったら以下のように聞く方法もあります。

以下を中学生でもわかるように譬え話で解説してください。

 

核相と相同染色体
染色体の数、大きさ、形は種によって決まっている。 体細胞の多くは大きさや形が同じ2つの染色分体をもっており、 これを相同染色体(そうどう せんしょくたい、homologous chromosomes)と呼ぶ。 相同染色体は、それぞれ両親から受け継いだものである。

 

 

核相(かくそう)
生殖細胞は、染色体数が半分になっている。 体細胞では、染色体は父母から継いだ相同染色体が一対になっており、相同染色体1対あたり2個の染色体である。 このような関係を表すため、一般に染色体の対の数を n で表し、したがって体細胞の染色体数を 2n で表す。つまり、生殖細胞の染色体数は n で表す。生殖細胞は減数分裂によって染色体数が、体細胞と比べて、半減している。

 

 

ヒトの場合、染色体数は46本あり、23対である。常染色体が22対、性染色体が1対である。 ヒトの場合、n=23である。 このようなnや2nの表記を核相(かくそう)という。

 

 

生殖細胞などnのことを単相(たんそう)といい、体細胞など2nのことを複相(ふくそう)という。

 

 

核相の表記のアルファベットは、nで表すのが慣習である。

 

 

 

GPT4の回答は以下です。

考えてみましょう。中学生にもわかるように、染色体と核相について説明するために、ちょっとした物語を使います。

 

想像してみてください。ある森の中に「ジーンタウン」という町があります。この町の住人は、二つの家族、父方の家族と母方の家族から、それぞれ一冊ずつ家族の秘密のレシピブックを受け継ぎます。これらのレシピブックは非常に大切で、町の各家庭には必ず一対のブックがあります。この「レシピブック」が染色体に相当し、一対のブックが「相同染色体」です。つまり、一冊はお父さんから、もう一冊はお母さんから受け継いだものなんですね。

 

ジーンタウンでは、普段の日々は「複相」として過ごしています。これは、各家庭にレシピブックがペア(二冊)で存在する状態です。しかし、ジーンタウンの人々が新しい町「ゲームヴィル」を作るときは、新しい家庭を作るために「単相」という特別な方法で一冊だけのレシピブックを次の世代に渡します。これは生殖細胞(卵や精子)が、通常の二倍のレシピブックではなく、半分の一冊のレシピブックを持つことを意味します。これを実現するためには、「減数分裂」という特別なプロセスが必要です。

 

ジーンタウンの住人が46冊のレシピブック(ヒトの場合の染色体の数)を持っているとします。これは23ペアのブックがあり、その中の22ペアは「常染色体」と呼ばれ、どんな人にも共通のレシピが書かれています。残りの1ペアは「性染色体」と呼ばれ、これがあなたが男の子か女の子かを決めるレシピが書かれています。

 

この話でいうと、「核相」とは町の家庭のレシピブックの総数のことを指します。複相の時はレシピブックが全ての家庭でペア(2n = 46冊)であり、単相の時は半分(n = 23冊)です。

 

この比喩を使うことで、染色体や核相の概念が少し理解しやすくなるかもしれませんね。

 

 

まあ、どちらも、ちょっと微妙です。

 

 

ですが、それでも、なにかキ-ワ-ドで心に残るものがあるでしょう。
こうやってから、遡っていって原文を読むと、少しは脳圧が下がって理解の糸口ができるのではないでしょうか。

 

習熟させるには学習曲線(ラーニングカーブ)があります。

 

もちろん心身統一法の視覚心身統一法( ● 黒点凝視をべ-スとした方法 )や
潜在意識領から雑念の素になる材料を減らすノウハウなどで
有意注意力を高めれば記銘力の底上げがされていきます。

 

とは言え、初めてのことを学ぶ際は、とっかかりが大変なので、こういう工夫もよいかもしれません。
他にも、上記を組合わせたり、さらに拡張させるなど様々な方法を編み出して、ご自分なりの方法にアレンジ出来ると思います。

 

いずれにしろ、どうせ学ぶなら、AIの力を借りて少しでも楽に感じ吸収されやすい方法をたまに取り入れ脳に新鮮な活力を与えるのもよいのではないでしょうか?