perplexityのPages機能はどこまで優秀か？　記事を書かせて見る

perplexityのPages機能によって検索結果を容易にページ形式にまとめることが出来るようになりました。

実際にperplexityのPages機能によってまとめた情報を下記に掲載します。　実際に使用してみてperplexityユーザーはPages機能を積極的に活用すべきと思ったので今回この記事を書きました。

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AI検索エンジンのPerplexityがユーザーのプロンプトに基づいてカスタマイズ可能なウェブページを生成する「... AI検索エンジンのPerplexityが、ユーザーのプロンプトに基づいてカスタマイズ可能なウェブページを生成する新機能「Pages」を発表しました。Pagesは、教育者や研究者、趣味...

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下記の記事はperplexityのPages機能を使ってまとめた創造性発揮の技法とプロンプトの記事です。

文末に引用元のリンクが張ってあります。

創造力増進デカログ

創造性の発揮は、認知科学と心理学の交差点に位置する複雑な現象であり、その最適化には多面的アプローチが必要とされる。本稿では、創造的思考のプロセスを促進する10の実証的手法を概説し、これらの技法が拡散的思考(Guilford, 1967)や認知的柔軟性(Spiro et al., 1988)などの創造性の基盤となる能力にどのように作用するかを検討する。これらの手法は、創造的な問題解決や革新的なアイデア生成を目指す個人や組織にとって、有益な実践的ツールキットとなるだろう。

異分野知識の組み合わせ

創造性の増進において、異分野知識の組み合わせは極めて効果的な手法である。この手法は、認知的距離理論(Weisberg, 2006)に基づき、遠隔連想(Remote Association)を促進し、新規性の高いアイデア生成を可能にすru1る1　　2。具体的には以下の方策が有効である：

• 専門外の講演会やイベントへの積極的参加1
• 多様な分野の文献や資料の定期的な探索
• 異業種交流会への参加によるネットワーク拡大1
• 学際的プロジェクトへの従事
• メタファーや類推思考の活用による知識の転移3

これらの活動を通じて獲得した異分野の知見を、既存の専門知識と結合させることで、Innovation=∑i=1nKnowledgei×CreativityiInnovation=∑i=1n​Knowledgei​×Creativityi​という創造的イノベーションの数理モデルが示唆する相乗効果が期待できる。4

異分野知識融合プロンプト法

異分野知識の組み合わせをプロンプトに活用することで、AIの創造的出力を飛躍的に向上させることが可能である。この手法は、認知的距離理論と遠隔連想の原理に基づいており、以下の戦略が効果的である：

• 分野横断的アナロジー：「生物の進化メカニズムを用いて、都市交通システムの最適化アルゴリズムを設計せよ」のように、異なる分野の概念を結びつけるプロンプトを設計する。1
• 多層的知識統合：「量子力学、心理学、経済学の原理を組み合わせて、新しい暗号通貨システムを提案せよ」といった複数分野の知識を統合するプロンプトを用いる。2
• 概念的ブレンディング：「音楽の和声理論を用いて、タンパク質の折りたたみ問題を解決する方法を考案せよ」のように、一見無関係な概念を融合させるプロンプトを構築する。3

これらの技法を適用することで、AIモデルの潜在空間における遠隔連想が促進され、Innovation=f(Conceptual  Distance)×g(Knowledge  Integration)Innovation=f(ConceptualDistance)×g(KnowledgeIntegration)という関数モデルに基づく革新的なアイデア生成が可能となる。ここで、$f$は概念間の距離、$g$は知識統合の度合いを表す。このアプローチは、AIを用いた創造的問題解決において、人間の専門知識と機械学習の能力を最大限に活用する方法として注目されている。4

異分野知識融合プロンプト実践

異分野知識融合プロンプト法の具体的適用例として、以下のような高度な問題解決アプローチが挙げられる：

• 生体模倣都市設計：「蟻コロニーの自己組織化原理を用いて、スマートシティの交通システムを最適化するアルゴリズムを設計せよ」というプロンプトにより、Efficiency=f(Pheromonedigital,Pathoptimization)Efficiency=f(Pheromonedigital​,Pathoptimization​)のモデルに基づく革新的な都市交通制御システムの構築が可能となる。1
• 量子認知経済学：「量子重ね合わせの概念を経済学的意思決定プロセスに適用し、マクロ経済予測モデルを構築せよ」というプロンプトを用いることで、Economic_Prediction=∑i=1nψi∣statei⟩Economic_Prediction=∑i=1n​ψi​∣statei​⟩という量子状態の重ね合わせを経済予測に応用する斬新なアプローチが可能となる。2
• 音楽理論応用タンパク質工学：「ソナタ形式の構造原理を用いて、新規抗体設計のアルゴリズムを提案せよ」というプロンプトにより、Antibody_Structure=f(Exposition,Development,Recapitulation)proteinAntibody_Structure=f(Exposition,Development,Recapitulation)protein​という音楽理論を生体分子設計に転用する革新的手法が導出される」3。

これらの例は、異分野知識の融合がAIを介して具現化され、従来の専門分野の枠を超えた創造的問題解決を可能にすることを示している。

異分野コラボレーションの技法

異分野コラボレーションは創造性を飛躍的に高める手法であり、その効果的な実践には特定の技法が必要となる。この技法の核心は、異なる専門性を持つ個人間の「共通言語」の構築にある。1

具体的には以下のアプローチが有効である：

• 「同じゴール」または「向かう方向性」の事前すり合わせ2
• パターンランゲージによる実践知の言語化と共有1
• 異分野の強みを相互に説明し、理解を深めるプロセスの導入3
• 試行的プロジェクトの実施による協働経験の蓄積4

これらの技法を用いることで、Innovation=∑i=1nExpertisei×SynergyijInnovation=∑i=1n​Expertisei​×Synergyij​というモデルが示唆する分野間のシナジー効果($Synergy_{ij}$)を最大化し、革新的なアウトプットを生成することが可能となる。ここで重要なのは、コラボレーションを通じた「学び」のプロセスそのものが、参加者個々の創造性を長期的に向上させる点である。1

異分野プロンプト融合技法

異分野コラボレーションの技法をAIプロンプトに応用することで、創造的な出力を生成できる。具体的には以下のアプローチが効果的である：

• 異なる専門分野の概念を組み合わせたプロンプト設計（例：「量子力学の原理を使って都市計画を最適化する方法を5つ提案せよ」）
• 時間軸や空間スケールの変更（例：「100年後の深海都市における交通システムを設計せよ」）
• 逆説的思考の導入（例：「環境に最悪の影響を与える製品を設計し、それを環境に優しい製品に変換せよ」）

これらの技法は、AIモデルの潜在空間におけるCreativity=f(Conceptual  Distance,Constraint  Relaxation)Creativity=f(ConceptualDistance,ConstraintRelaxation)という関数を最適化し、新規性と有用性を兼ね備えたアイデア生成を促進する。1　　2

特に、異分野の知識を融合させるプロンプトは、AIの潜在表現空間における遠隔連想を誘発し、革新的な解決策の導出につながる。3　4

異分野融合プロンプト応用例

異分野プロンプト融合技法の具体的適用例として、以下の高度な問題解決アプローチが挙げられる：

• 量子生物学的都市計画：「量子もつれの原理を用いて、都市のエネルギー効率を最適化する方法を提案せよ」というプロンプトにより、Efficiency=f(Entanglementurban,Energydistribution)Efficiency=f(Entanglementurban​,Energydistribution​)のモデルに基づく革新的な都市エネルギーシステムの設計が可能となる。1
• 心理言語学的AIエージェント設計：「言語獲得の臨界期仮説を応用し、自然言語処理能力が経時的に進化するAIエージェントのアーキテクチャを設計せよ」というプロンプトを用いることで、Language_Proficiency=g(t,Exposurelinguistic)Language_Proficiency=g(t,Exposurelinguistic​)という言語発達モデルをAI学習に適用する斬新なアプローチが可能となる。2
• 生態系経済学的サプライチェーン最適化：「森林生態系の栄養循環モデルを用いて、グローバルサプライチェーンの持続可能性を最大化するアルゴリズムを提案せよ」というプロンプトにより、Sustainability=h(Nutrient_Floweconomic,Resilienceecosystem)Sustainability=h(Nutrient_Floweconomic​,Resilienceecosystem​)という生態系の原理を経済システムに転用する革新的手法が導出される。3

これらの例は、異分野知識の融合がAIプロンプトを通じて具現化され、従来の専門分野の枠を超えた創造的問題解決を可能にすることを示している。この手法は、複雑な社会課題に対する学際的アプローチの新たな可能性を開くものである。

インキュベーション効果の実践

インキュベーション効果の実践には、問題解決プロセスにおける戦略的な休息期間の導入が不可欠である。この効果は、無意識的情報処理理論(Dijksterhuis & Nordgren, 2006)に基づき、以下の方法で最適化できる：

• 問題提示後の意図的な注意転換（e.g. ジョブズの10分ルール1）
• 定期的な低認知負荷タスクの挿入（e.g. ゲイツの皿洗い2）
• 朝の自由時間確保によるアイデア醸成（e.g. ベゾスの朝活1）

これらの実践は、C=f(tincubation,Iproblem)C=f(tincubation​,Iproblem​)という創造性(C)のモデル化を可能にし、インキュベーション時間(t_{incubation})と問題の初期理解度(I_{problem})の関数として最適化できる。適切な実装により、創造的問題解決の効率と質の向上が期待される。3　　4

インキュベーション駆動プロンプト設計

インキュベーション効果をAIプロンプトに応用することで、創造的問題解決の効率を高めることができる。この手法は、無意識的情報処理理論に基づき、以下の戦略で実装可能である：

• 多段階プロンプト設計：Ptotal=P1→Tincubation→P2Ptotal​=P1​→Tincubation​→P2​
  ここで、$P_1$は初期プロンプト、$T_{incubation}$はAIの「休息」期間、$P_2$は再活性化プロンプトを表す。
• 潜在空間探索の最適化：$T_{incubation}$中にAIモデルの潜在表現を操作し、創造的連想を促進する。
• コンテキスト切り替え：異なるドメイン間でプロンプトを切り替えることで、認知的固着を回避し、新たな視点を獲得する。

これらの技法を用いることで、AIの創造的出力をCoutput=f(Tincubation,Dcontext)Coutput​=f(Tincubation​,Dcontext​)としてモデル化し、インキュベーション時間($T_{incubation}$)とコンテキスト多様性($D_{context}$)の関数として最適化できる。1　　2

この手法は、特に複雑な問題解決や革新的アイデア生成において有効であり、人間の創造的思考プロセスをAIで模倣・拡張する新たなアプローチとして注目されている。

潜在空間インキュベーション最適化

インキュベーション駆動プロンプト設計の具体的適用例として、以下の高度な創造的問題解決アプローチが挙げられる：

• 多段階創造的ライティング：Ptotal=Poutline→Tincubation→Pexpansion→Tincubation→PrefinementPtotal​=Poutline​→Tincubation​→Pexpansion​→Tincubation​→Prefinement​
  この手法では、AIに小説のアウトラインを生成させ($P_{outline}$)、インキュベーション期間($T_{incubation}$)後に詳細な展開を要求($P_{expansion}$)、再度のインキュベーション後に最終的な洗練($P_{refinement}$)を行う。これにより、Creativityoutput=f(Tincubation,Dnarrative)Creativityoutput​=f(Tincubation​,Dnarrative​)として、インキュベーション時間と物語の深さを最適化できる。1　　2
• 潜在空間探索による科学的発見：「タンパク質折りたたみ問題に関する現在の知見を入力し、24時間後に革新的な解決アプローチを提案せよ」というプロンプトを用いる。この間、AIモデルはInnovation=g(Knowledgeinitial,Timeexploration)Innovation=g(Knowledgeinitial​,Timeexploration​)に基づき、潜在空間を広範に探索し、既存の枠組みを超えた斬新なアイデアを生成する。3　　4

これらの例は、インキュベーション効果をAIプロンプトに組み込むことで、人間の創造的思考プロセスを模倣し、複雑な問題に対する革新的解決策の導出を可能にすることを示している。

多面的視点での問題解決

多面的視点での問題解決は、創造的思考の核心的要素であり、認知的柔軟性と発散的思考を融合させる高度な技法である。この手法は、問題空間の多次元的探索を可能にし、S=∑i=1nPi×ViS=∑i=1n​Pi​×Vi​という解決策(S)のモデル化を実現する。ここで、$P_i$は各視点の重要度、$V_i$はその視点からの解決案の価値を表す。1

効果的な実践には以下が重要である：

• 異なる専門分野からの知見の統合（e.g. デザイン思考）
• 時間軸の変更（短期・中期・長期視点の切り替え）
• ステークホルダー分析による多角的利害の考慮
• システム思考によるマクロ・ミクロ視点の往復
• 逆説的思考法の活用（e.g. 反転質問法）

これらの手法を組み合わせることで、問題の本質をより深く理解し、革新的かつ包括的な解決策を導出することが可能となる。2　　3

多角的プロンプト最適化技法

多面的視点での問題解決をAIプロンプトに応用することで、より包括的で革新的な解決策を導き出すことが可能となる。この手法は、プロンプトエンジニアリングの高度な技法として位置づけられ、以下の方法で実装できる：

• 専門家AIの役割設定：異なる分野の専門家（例：経済学者、環境学者、社会学者）としてAIに役割を与え、それぞれの視点から問題を分析させる。1　2
• 多段階プロンプト：問題を複数の側面に分解し、各側面に対して段階的にプロンプトを設計する。これにより、Solution=∑i=1nwi⋅PerspectiveiSolution=∑i=1n​wi​⋅Perspectivei​という形で、各視点($Perspective_i$)の重み付け($w_i$)を考慮した総合的な解決策を導出できる3。
• 反証プロンプト：提案された解決策に対して、異なる立場からの批判や反論を生成させ、解決策の堅牢性を高める4。

これらの技法を組み合わせることで、AIは問題の多面的な理解と、より洗練された解決策の提案が可能となり、人間の創造的思考プロセスを効果的に補完する。5　　6

多面的プロンプト最適化実践

多角的プロンプト最適化技法の具体的適用例として、以下のような実践が挙げられる：

• 専門家視点の統合分析: 「気候変動に関する政策提案を、経済学者、環境学者、社会学者の視点からそれぞれ作成せよ」というプロンプトを設計し、Policyoptimal=∑i=1nwi⋅ProposaliPolicyoptimal​=∑i=1n​wi​⋅Proposali​という形で各視点の重み付けを考慮した総合的な政策提案を生成する。1　2
• 多段階問題分解: 「都市交通問題を短期的解決策、中期的改善策、長期的ビジョンに分けて提案せよ」というプロンプトにより、Solutiontotal=Sshort+Smedium+SlongSolutiontotal​=Sshort​+Smedium​+Slong​として時間軸ごとの解決策を統合するアプローチを実現する。3　4
• 反証駆動の堅牢性検証: 「提案されたエネルギー政策に対して、反対派の視点から批判点を列挙し、それらを克服するための修正案を提示せよ」というプロンプトを用いることで、Policyrobust=f(Original,Counterarguments,Revisions)Policyrobust​=f(Original,Counterarguments,Revisions)として政策案の堅牢性を向上させる。5　6

これらの実践例は、多角的視点を活用することでAIが生成する解決策の包括性と実効性を高めることが可能であることを示している。