「指示を出す、いい加減に出す（prompt in, slop out）」に対抗するための科学的方法論の短い入門
この記事は Ivory Tower Notes: The Methodology として、まずは Towards Data Science に掲載されました。
アイボリー・タワー・ノート：方法論
Towards Data Science / 2026/4/22
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要点
- この記事では、「プロンプトを入れて、出力はスラップ（手抜き）」といった低品質なAI出力を避けるための、科学的手法の基礎を紹介します。
- 仮説を明確にし、厳密な実験と評価を行うことが、より信頼性の高い結果を得るための重要な実践だと位置づけています。
- その場しのぎのプロンプトに頼るのではなく、結果の質と信頼性を高めるための体系的なプロセスを重視しています。
- AIを活用したワークフローにおける表面的な試行の「解毒剤」として、方法論を提案しています。
