deepseek の典型的な誤った使用法トップ 10 のまとめ! （ケース付属）

DeepSeek は、コンテンツの作成方法と問題解決の方法を変える強力な AI ツールです。しかし、多くのユーザーは、使用中に不適切な質問をしたために、その機能を十分に活用できていません。この記事では、DeepSeek の使用時によく発生する 10 個のエラーをまとめ、具体的な事例を使用して、これらのエラーの一般的な症状と潜在的なリスクについて説明します。

質問できるAIは効率的なアシスタントです。それができないなら、役に立たないチームメイトになってしまう。以下は、deepseek の誤った使用法トップ 10 の概要です。これを読めば初心者でもあっという間にAI使いになれます！

エラー 1: 入力形式がわかりにくい

エラー例:

文字化けしたテキストや句読点のないテキストを AI に直接入力します。例:

春をテーマにした500語のエッセイを書くのを手伝ってください。よろしくお願いします、急いでください!

問題点:

AI は緩い要件を理解するのが困難です。

正しいアプローチ:

明確なポイントを使用して要件を説明します。

500語のエッセイを書いてください。要件:
1. タイトル：「春の色彩」
2. 比喩や擬人化が含まれています。
3. 自然への感謝のメッセージで締めくくる

間違い2: 文脈を無視する

エラーの例: 連続して質問しているが、それぞれの質問は関連性がない:

Q1：「北京の観光スポットを教えてください」
Q2:「あのレストランは美味しいですか？」

問題: AI は突然の話題の飛躍を理解できません。

正しいアプローチ:

文脈を明確にするために、Q2 は次のように変更されます。

先ほどお勧めいただいた紫禁城の近くに、地元料理を専門に扱うレストランはありますか？

間違い3: 指示が曖昧すぎる

エラー例:

コードの最適化を手伝ってください

問題点:

AI は、速度、メモリ、読みやすさのいずれを最適化する必要があるかを認識しません。

正しいアプローチ:

具体的な要件を明確にする:

この Python コードの実行速度を最適化するためにご協力いただきたいと思います。
訪問者が多すぎるとプログラムが停止してしまうのではないかと心配です。
目標は1秒以内に10万個のデータを処理することです

間違い4: 基本的な事実を検証しない

エラー例: AIが提供した名言・歴史的出来事を検証せずにそのまま使用する

リスクがあります:

AIは架空のコンテンツを生成できます。

正しいアプローチ:

重要な情報の相互検証:

アインシュタインのこの引用について言及した本はどれですか?信頼できる情報源はありますか?

間違い5: 長いコンテンツをセグメント化しない

エラー例: AIに2万語の小説を一気に書かせる

問題点:

出力品質が大幅に低下します。

正しいアプローチ:

章の作成: 最初にストーリーのアウトラインを書き、それを3つの章に分割して徐々に改善します。各章は2000語を超えないようにしてください。

間違い6: 同じ質問を繰り返す

間違いの例: 「英語の勉強方法」を5回続けて質問するが、詳しく説明しない

問題点:

重複した回答を得るのは時間の無駄です。

正しいアプローチ:

ステップバイステップの質問:

「ゼロから英語を学ぶための毎日の計画」
「リスニングの弱点を克服する具体的なトレーニング方法」
「初心者に適したオリジナルの英語の本のリスト」

間違いその7: 専門用語の誤用

悪い例: 非プログラマーが質問する: 「CNN モデルの連合学習を実装してください」

問題点:

用語を理解しないと、要件が不正確になる可能性があります。

正しいアプローチ:

要件をわかりやすい言葉で説明します。

データを共有せずに複数の携帯電話で画像認識機能を共同でトレーニングできるようにしたいと考えています。どうすればいいですか？

間違い8: セキュリティ境界を無視する

悪い例: 医療診断/法的文書の作成を依頼する

リスクがあります:

AIには専門的な資格はありません。

正しいアプローチ:

補助的な位置を明確にする:

冠状動脈疾患の一般的な症状をわかりやすい言葉で説明してください（注：診断の根拠としては使用されません）

間違い9: 結果をフィルタリングしない

エラー例: AIによって生成されたコード/テキストを直接コピーする

リスクがあります:

隠れたエラーがある可能性があります。

正しいアプローチ:

検証リンクを追加:

スローガンを3バージョン作成してください。ターゲットユーザーに応じて効果をテストします。

間違い10: AIの能力を誤解している

間違った例: 株価や宝くじの番号を予想するよう求める

問題点:

AIにはランダムな出来事を予測する能力がありません。

正しいアプローチ:

分析可能な領域に焦点を当てる:

過去5年間の春節前後のテクノロジー株の浮き沈みを整理してください（履歴データ分析のみ）