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ChatGPTがハイセンスな大喜利コーチに!?

割引あり

最初に

有料記事ですが、ChatGPTを大喜利コーチにするためのインプットテキスト以外は全て読めます。つまり、大喜利コーチ(ChatGPT)の優秀さと、私の創造筋がパンプアップしていく過程は全て見ることができます。

本題

ChatGPTを使って自分の大喜利スキルの向上を目指そう!という記事です。実演を含みます。

ちょっと前に笑いの再現性について考えてみるという記事で、ChatGPTと一緒にお笑いについて言語化をしてみました。

この記事の最後に、自分自身で大喜利力を鍛えると言ったのでやってみることにしました。

今後も面白さの再現性をもっと研究していくのと、大喜利的な総積を瞬時にマックスに持っていく脳の回路を磨いていこうと思います。

笑いの再現性について考えてみる

私の憧れのサンボマスターは「できっこないをやらなくちゃ」マインドなので、せめて自分は「一度言ったことはやらなくちゃ」マインドで挑みます。

ChatGPTがハイセンスな大喜利コーチに!?

上の記事でお笑いについて言語化したので、得た知識をChatGPTにインプットして大喜利コーチになってもらいました。実際に使ってみるとえげつないくらい優秀な大喜利コーチになりました。最後の方に入力したテキストを購入者限定で共有しますが、一旦は大喜利コーチのフィードバック力をみてもらいたいです。

ちなみにChatGPTのモデルは有料版のGPT4です。無料版のGPT3だと全然添削の精度が良くないです。

さっそくIPPONグランプリ(ChatGPT版)を開催

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※最初に大喜利コーチになってもらうための情報と大喜利のお題を事前に入力していますがそれは省略。
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続いて、ルール説明です。

IPPONグランプリ(ChatGPT版)のルール入力

まずは実際のIPPONグランプリの「大不幸中の小幸いなことを教えてください」というお題に対する、バカリズムさんの回答を入力してみます。

バカリズムさんの回答

番組でもIPPONにはならなかった回答ですが、ChatGPTコーチは何を言ってくれるでしょうか。

最初の添削結果はnot IPPON

改善点では、1番点数が低かったタイミングについて述べられていますね。解釈すると、パラシュートという状況と富士山というワードの関連性がそこまで高くないということでしょうか。もう少しワードの関連性を高めるようにするというか、因果関係がわかりやすいものにするとタイミングという項目の点数が上がりますかね。

改善例についても、大喜利の回答としては長すぎて良くない。なのでちょっとフィードバックに対してフィードバックをして調整します。

採点基準についてチューニングした

改善例が確かに改善されていますね。ただやはり回答の前半と後半の関連性が弱いのでIPPONにはならないですかねぇ。こんな感じで自分の回答をどんどん評価してもらいましょう。

自分の回答1
大喜利コーチのフィードバック1

採点結果は40点と、素人が考えたくらいの点数ですね。そして共感やタイミングが低いですね。関連性が少し低かったり、ちょっとイメージしづらい状況という感じでしょうか。ただ、改善例に確かに改善されたアイデアが出てきました。

指名手配犯が家に押し入ってきたが、冷蔵庫の賞味期限ギリギリのおかずを全部食べてくれた。

改善例1

なるほど、できるだけシンプルだけど具体的に情景を述べることで共感を得やすくなるのか!大喜利コーチ、勉強になります!

自分の回答2
大喜利コーチのフィードバック2

「理解しやすさ」や「創造性(意外性)」の評価は高いんですが、やはり共感が低いので回答のバランスとしては、不十分っぽいですね。IPPON取るのが難しい、、

ただ、驚きなのが今回の改善例です。これ完全にIPPON取れますよね。

沖に流されてもう助からないと思ったが、日焼け止めを塗っていて良かった。

改善例2

「もう少し日常的な要素を入れる」

くぅぅ、、アドバイスが的確すぎるし、改善例を読んで一人で笑ってました。めっちゃおもろいやんけ大喜利コーチ!!

なのでもう少し日常的な要素をいれた回答を考えてみました。

自分の回答3

やった!ついにIPPONが取れました!!

大喜利コーチのフィードバック3

今回の改善例については、表現が過激すぎることによるリスクチェックが働いていそうな感じですね。改善例では表現が柔らかくなっているので、落差が減ってしまい面白くはなっていないです。

続いてそんなに面白くない回答を作ってみました。

自分の回答4
大喜利コーチのフィードバック4

「創造性が足りない」とおっしゃっていますが、確かにそうなんですよね。そしてまたまた改善例がすごい!!

上司に死ぬほど怒られたが、翌日上司が私と同じキャラクターのネクタイをしてきた。

改善例4

ただ、面白くない回答の改善例にしては結構なレベルまで面白くできてるなと思いました。

今日のトレーニングの集大成

集大成の回答
大喜利コーチのフィードバック

無事にIPPONが取れました!

改善点でも、「大きな改善点は見受けられない」とのこと。

そして改善例についても、ちょっと冗長になり自分の回答よりは面白くなさそうでした。ついに大喜利コーチを凌ぐ回答が出せるようになったか!?

調子に乗るのはここまでにして、ChatGPTの大喜利コーチは的確なフィードバックと具体的な改善案まで出してくるので、大喜利スキルを効率よく向上させることができました。

自分の大喜利の改善点は「共感が低い」ことだった

自分の回答の癖として、創造性とか意外性みたいな部分を出していくのは得意だったんですが、共感性が低い(具体的な日常の風景が足りない)ということが、コーチのフィードバックを通して知ることができました。

実際に自分の回答で(回答するまでに時間はかかるものの)IPPONが取れるくらいまで改善できたので、創造筋がめちゃくちゃパンプアップされたのかなと思いました。

あとはアイデアを出すまでの早さですねぇ。これは数をこなしていくしかないですね。頑張りまっする。

最後に

どうでしたか、ChatGPTの大喜利コーチとしての才能は。こんなに優秀になるとは思いませんでしたよね。いい感じのインプットさえできればこんなにも優秀にポジティブフィードバック、ネガティブフィードバック、採点、改善案の提案までできるようになります。もはや一人のプレーヤーですよね。これを極めればいろんな業務効率化ができるようになると思います。

例えば会社には個人の仕事の評価基準となるバリューというものがあると思いますが、それらをしっかり言語化してプロンプトを組めば、バリューのそれぞれの項目ごとに採点をし、良い点、改善点、具体的な改善アクションとかまで提案できるんじゃないかなと思いました。バリューに対する理解を深めたり、浸透していくのにも使えそうですね。

皆さんもぜひChatGPTを使ってみてください!

また、ChatGPTにハイセンスな大喜利コーチになってもらうためのインプットを記事購入していただいた方限定で共有します。ただし、Twitterでシェアしていただければ無料で提供いたします。

以下にChatGPTにハイセンスな大喜利コーチになってもらうためのインプットを記載します。

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