プロンプトエンジニアリング - 人工知能の戦略的コンサルティング
B2B企業は、自社のプロセスを改善し、競争上の優位性を獲得するために、ますます人工知能（AI）に頼るようになるだろう！したがって、AIの効果的かつ効率的な活用は極めて重要です。プロンプト・エンジニアリングというコンセプトは、企業がAIの力を最大限に活用し、ビジネスプロセスを最適化することを支援するために開発された。この記事では、「プロンプト・エンジニアリング」という用語を定義し、企業におけるAI導入の課題について議論し、詳細なガイダンスとともに20の事例を提供し、職場への影響について論じる。最後に、包括的な結論を導く。
| プロンプトエンジニアリングの定義：AIモデルのパフォーマンスを向上させるためのテキストプロンプトの開発と最適化。 | デジタルトランスフォーメーションとの関連性：顧客との対話を改善し、デジタル戦略開発をサポートする。 | mprofi AGのサービス：テクノロジーの選択支援、戦略コーチング、デジタルトランスフォーメーションのためのソリューションの提供。 |
プロンプト・エンジニアリングと、それが人工知能革命に重要な理由。
プロンプトエンジニアリングは、AIモデルの実装とメンテナンスをよりシンプルかつ効率的にすることを目的とした、AIモデル開発へのアプローチです。このアプローチでは、AIモデルと他のシステムとのインタラクションにシンプルで明確なインターフェースを使用するほか、企業の既存のITインフラにAIを統合する。また、大量のデータを処理し、高い処理速度の要件を満たすことができる、堅牢でスケーラブルなアーキテクチャをAIモデルに使用することも含まれる。
プロンプトエンジニアリング」の用語解説
プロンプト・エンジニアリングとは、AIモデルの開発に用いられるアプローチを指す。これは、迅速かつ効率的に実装できるようにするためである。このコンセプトは、AIモデルが優れた結果をもたらすだけでなく、組織に真の価値を付加するためには、実装と保守が容易でなければならないという考えに基づいている。
プロンプト・エンジニアリングには、AIモデルと他のシステムとのインタラクションにシンプルで明確なインターフェースを使用することや、企業の既存のITインフラにAIを統合することが含まれる。また、大量のデータを処理し、高速処理の要件を満たすことができる、堅牢でスケーラブルなアーキテクチャをAIモデルに使用することも含まれる。
概要
企業におけるAIの導入は、多くの課題をもたらす複雑な作業である。最大の課題は以下の通りである：
- 専門知識の不足
AIは比較的新しく急成長している分野で、数学、統計学、プログラミングの深い理解が必要である。多くの企業では、AIモデルを開発・実装するのに十分な資格を持ったスタッフがいない。
- データの質
AIモデルの性能は、学習させたデータによって決まります。データ品質が良くなければ、AIモデルも良くありません。
- 既存のITインフラへの統合
企業の既存のITインフラにAIを統合することは、特にAI用に設計されていない古いシステムを扱う場合、困難な場合がある。
- プライバシーとセキュリティ
AIモデルには機密情報が含まれている可能性があるため、企業はデータを保護し、モデルを攻撃から守ることができるようにする必要がある。
- 変更管理
AIの導入には、ワークフローや企業文化の変更が必要となる可能性があるため、組織の全員が準備できるよう、包括的な変更管理戦略が必要となる。
プロンプト・エンジニアリングの動機は一見わかりにくいかもしれない。
あなたがオンライン・フード・デリバリー・プラットフォームを立ち上げ、ウェブサイトに掲載する様々な野菜の画像を何千枚も用意したとする。
唯一の問題は、画像のメタデータに、どの野菜がどの画像に写っているかの説明がないことだ。
この時点で、ジャガイモの画像はPotatoesフォルダに、ブロッコリーの画像はBroccoliフォルダにというように、画像を面倒な方法で並べ替えることができる。
また、すべての画像を分類器にかけて、並べ替えを簡単にすることもできる。しかし、おわかりのように、分類器を訓練するためには、ラベル付けされたデータがまだ必要です。
プロンプトのテクニックを使って、画像を分類するのに最適な結果を与えると思われるテキストベースのプロンプトを書くことができます。
例えば、Show model "a picture of potatoes "というプロンプトが考えられます。ラピッドエンジニアリングにとって重要なのは、このプロンプトの構造、つまりモデルがどのように画像を認識するかを定義する指示です。
最適なプロンプトを書くには、しばしば試行錯誤が必要です。実際、「ジャガイモの絵」というプロンプトは、「ジャガイモの写真」や「ジャガイモのコレクション」というプロンプトとは大きく異なる。
以下は、企業がAIモデルをより効果的かつ効率的に導入するために、プロンプト・エンジニアリングをどのように適用できるかの20の例である。
1. チャットボットの導入
チャットボットを導入することで、企業はカスタマーサービスを向上させ、同時にコストを削減することができる。チャットボットは24時間365日利用可能で、問い合わせに自動的に答えることができる。これは、音声およびテキスト認識ソフトウェアと機械学習アルゴリズムを統合することで実現できます。
2.AIによるデータ分析：
企業はAIの手法を使ってデータをより効果的に分析し、そこから価値ある洞察を得ることができる。機械学習アルゴリズムを適用することで、データをより迅速かつ正確に分析し、より多くの情報に基づいた意思決定につなげることができる。
3. パーソナライゼーションの導入：
パーソナライゼーションはマーケティングにおける重要なトレンドであり、AIの手法を使って導入することができる。企業は機械学習アルゴリズムを利用することで、顧客の嗜好や行動に基づいてパーソナライズされたオファーやレコメンデーションを作成することができる。
4. プロセスの自動化：
AIの手法は、ビジネス・プロセスの自動化と最適化にも利用できる。プロセスを自動化することで、企業は効率を高め、コストを削減することができる。
5. 予知保全の導入：
機械学習などのAI手法を応用することで、企業は予知保全を導入できる。つまり、故障が発生する前に、機械や設備のメンテナンス作業が自動的に行われる。
6. 画像認識：
ディープラーニング・アルゴリズムなどのAI手法を用いた画像認識が可能。これにより、画像は自動的に分類され、タグ付けされるため、より効果的な画像管理が可能になる。
7. 音声認識の応用：
音声認識技術を応用することで、企業は業務プロセスを最適化することができる。音声認識は、口述筆記、通話処理、顧客からの問い合わせへの自動回答に利用できる。
8. バーチャル・アシスタントの導入：
バーチャル・アシスタントは、企業の業務プロセスを合理化し、顧客サービスを向上させるのに役立つ。自然言語処理や機械学習アルゴリズムなどのAI手法を用いて開発することができる。
9. 不正検知：
機械学習などのAI手法を応用することで、企業は不正検知を実施できる。例えばEコマース分野では、オンライン注文における詐欺未遂を特定・防止するために利用できる。
10. ロボティクス・ソリューションの開発：
企業は機械学習などのAI手法を利用して、ロボティクス・ソリューションを開発することができる。例えば製造業では、作業プロセスの自動化や最適化に活用できる。
プロンプトエンジニアリング
- 総合ガイド: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- トピックに関する電子書籍:https://prompt.mba
- Udemyコース:https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- プロンプティングを学ぶ: https://learnprompting.org/
- プロンプトの概要:https://prompts.chat
ChatGTP：
- プロンプト集: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- インスピレーションを与える例:https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
ミッドジャーニー
AIが提供するもの
将来の労働界への影響
プロンプト・エンジニアリングとAI全般は、企業の働き方を根本的に変えるだろう。多くの手作業や反復作業が自動化され、新たな職業や作業プロファイルが出現し、ワークフローが効率化され、顧客とのやり取りが改善され、事業の収益性が向上することが予想される。このような変化に対応するため、企業は従業員がAIモデルを扱い、作業できるようにする必要がある。
重要な要素としての迅速なエンジニアリング
生物学において「創発」とは、相互作用によって集まった部分が、より小さなスケールでは見ることのできない新たな挙動（「創発」と呼ばれる）を示すという驚くべき性質である。
さらに信じられないのは、スケールの小さなものはスケールの大きなものと似ているように見えるが、スケールの大きなものはより多くの部分と相互作用で構成されているため、結局はまったく異なる挙動を示すということである。
そして、それがどのようなものなのか、あるいはどのようになるのかを予測する方法はない。
それが（良くも悪くも）スケーリングの美点なのだ！
現在のAI革命の最もエキサイティングな側面は、大規模に展開される機械学習モデルの新機能の出現である。
そしてすべては、これらの人工知能モデルを教師なし学習させることが可能になったときに始まった。教師なし学習は、まさにこのAI革命の重要な原則のひとつであり、近年のAIの進歩の解決策でもあった。
2017年以前は、ほとんどのAIシステムは教師あり学習で動いていた。これは、非常に限られたタスクの機械学習モデルを訓練するために使用できる、小規模で構造化されたデータセットを使用していた。
2017年以降、Transformerと呼ばれる新しいアーキテクチャの導入により、状況は変わり始めた。
この新しいアーキテクチャは、教師なし機械学習アプローチで使用できる。機械学習モデルは、非常に単純な目的関数を持つ、非常に大規模で構造化されていないデータセットで事前に訓練することができた：テキスト間の予測である。
エキサイティングなことに、機械学習モデルは、テキストからテキストへの予測（これは非常に単純なタスクのように聞こえるかもしれない）を行う方法を学習するために、学習されたデータの周辺にある多くのパターンとヒューリスティックを学習し始めた。
これにより、機械学習モデルはさまざまなタスクを学習できるようになった。
ビッグ・ランゲージ・モデルはデータからパターンを推測し、単一のタスクを実行しようとするのではなく、新しいタスクを実行するときにそれらを再利用するようになった。
これは根本的な革命だった。GPT-3でもたらされたもうひとつの革命は、これらのモデルを開始できるようになったことだ。
つまり、これらのモデルが自然言語学習によってユーザーの文脈をさらに学習できるようになったのだ。これによって、モデルの出力が劇的に変わる可能性がある。
この他の側面も、誰も明確に求めていなかったことに由来する。このようにして、私たちは、現在の機械学習モデルの中核的な機能として、文脈に基づくプロンプト学習を手に入れたのである。
プロンプトエンジニアリングは、現在のAIパラダイムの重要な要素のひとつである。
プロンプト・エンジニアリングの最も興味深い点のひとつは、大規模な言語モデルを訓練するためのTransformerアーキテクチャのスケーラビリティが証明されたことだ。
リクエストしたことが裏目に出ることがあるように、マシンにやってほしいことを表現する方法によって、出てくるものが劇的に変わることがある。
そして、これの最も興味深い点は何か？
プロンプティングは人工知能分野の専門家が開発した機能ではない。作りかけの機能だったのだ。要するに、このような巨大な機械学習モデルの開発を通じて、プロンプティングは、あなたが頼んだことを機械にやらせる方法になったのだ。
誰もこの機能を求めてはいなかった！
人工知能（AI）の歴史において、AIは進化し、均質化されてきた。機械学習が導入されたことで、タスクの実行方法が例から自動的に推測されるようになった。ディープラーニングは予測に使用される高レベルの特徴を開発するために使用され、ベースモデルは文脈学習のようなさらに高度な機能を開発するために使用される。同時に、機械学習は学習アルゴリズム（ロジスティック回帰など）を均質化する。ディープラーニングはモデルアーキテクチャを均質化し（例：畳み込みニューラルネットワーク）、ベースモデルはモデル自体を均質化する（例：GPT-3）。
プロンプトエンジニアリングはAIで使用されるプロセスである。これは、1つまたは複数のタスクをプロンプトベースのデータセットに変換し、学習するように訓練された言語モデルを表す。
更新日: 05.10.2023：はじめに：プロンプト・エンジニアリングとは何か？
プロンプト・エンジニアリングは、人工知能（AI）の世界における単なる技術用語ではなく、ジェネレーティブAI技術の可能性を最大限に引き出すためのアートフォームです。このガイドでは、プロンプト・エンジニアリングを使って、日常業務でより効率的で質の高い結果を達成する方法を探ります。
キーメッセージ
- ジェネレーティブAIを最適化する手段としてのプロンプトエンジニアリング
- マーケティングやデータ分析など、さまざまな分野での適用可能性。
- 生成コンテンツの効率と品質の向上
プロンプトエンジニアリングのプロセス：徹底的なアプローチ
プロンプトエンジニアリングのメカニズム
プロンプト・エンジニアリングのプロセスでは、AI技術から望ましい結果が得られるように、指示や「プロンプト」を策定することができる。プロンプト・エンジニアリングは、しばしばランダムな結果を生み出す従来の手法とは異なり、正確で有用な答えを得るための体系的なアプローチを提供する。
レゴの組み立てのアナロジー：行動を通して理解する。
最良の例えは、しばしば最も単純なものである。プロンプト・エンジニアリングは、レゴセットで組み立てていくようなものだと考えてほしい。プロンプトという形で個々の「積み木」を組み合わせて、有用で完全な絵を作るのです。積み木がうまく組み合わされれば組み合わされるほど、最終的な結果はより素晴らしいものになる。
重要なポイント
- 正確な結果を得るための体系的なアプローチ。
- レゴの組み立てに似ている：個々の要素を組み合わせて完全な結果を得る。
効果的なプロンプト・エンジニアリングのための7つの基本
目標志向、明確さ、文脈
プロンプト・エンジニアリングの最初のステップは、目標を明確に定義することである。何を達成したいのか？ゴールを明確に理解することは、テキスト生成のためのChatGPTや画像からテキストへのアプリケーションのためのMidjourneyなど、AIツールの的を絞った使用につながります。
言語的な微妙さ：長さ、トーン、スタイル
言語を理解することは、プロンプト・エンジニアリングにおいて不可欠です。適切な言葉、トーン、スタイルを選択することで、生成されるコンテンツの質を向上させることができます。AIツールに実装されているさまざまなスタイルやライターに慣れておく必要があります。
キーポイント
- 明確な目的の重要性
- プロンプト作成における言語的要素の重要性。
フォローアッププロンプトによる反復的改善。
成功の鍵としての継続的改善
フォローアッププロンプトは、プロンプトエンジニアリングの高度なテクニックである。この手法により、AIが生成したコンテンツを反復的に改良し、改善することができる。この方法は、より良いコントロールと結果の予測可能性につながります。
フォローアッププロンプトのベストプラクティス
フォローアッププロンプトを効果的に使うためのベストプラクティスがいくつかあります。これらは、コンテキストを絞り込むことから、望ましいアウトプットを正確に指定することまで多岐にわたります。
キーポイント
- 質向上におけるフォローアップ・プロンプトの役割。
- フォローアッププロンプトを効果的に使用するためのベストプラクティス。
結論：プロンプト・エンジニアリングが効率化にもたらす力
プロンプトエンジニアリングは単なるツールではなく、様々な分野でAIの可能性を最大限に活用するために誰もが習得できるスキルです。体系的なアプローチと継続的な改善により、仕事の質と効率を大幅に向上させることができます。
キーポイント
- 効率を最大化するために不可欠なスキルとしての迅速なエンジニアリング
- 継続的な改善のための体系的かつ反復的な手法。
この包括的なガイドが、プロンプト・エンジニアリングの世界についての貴重な洞察を提供し、これらの強力なテクニックを日々の業務に応用することを後押しすることを願っています。
サービス内容
よくあるご質問
プロンプト・エンジニアリングのキャリアをスタートさせるには、通常、コンピュータ・サイエンス、機械学習、自然言語処理の分野で強力なバックグラウンドが必要です。関連分野の学士号または修士号は、良い出発点になります。さらに、関連するツールやテクノロジーを使った実務経験が非常に重要です。また、機械学習や自然言語処理に特化したコースや資格もあり、必要なスキルの習得や証明に役立ちます。
AIや機械学習の進歩に伴い、プロンプト・エンジニアリングも進化している。高度なNLP技術などの新しい技術や手法を導入することで、プロンプト・エンジニアリング戦略の有効性を向上させ、革新的なアプリケーションの新たな機会を生み出すことができる。さらに、AI技術の進歩により、より効率的なデータの分析と処理が可能になり、効果的なプロンプトを設計し最適化する能力が向上している。
結論
プロンプト・エンジニアリングは、AIモデルをより効果的かつ効率的に導入するための重要なアプローチである。プロンプト・エンジニアリングを利用することで、企業はAIモデルを特定の要件に合わせたものとし、効率的に機能させることができる。
AIモデルの導入は、仕事の世界を変えるだろう：多くの手作業や反復作業が自動化され、企業の働き方も変わるだろう。AIの恩恵を享受し、仕事の世界の変化に備えるためには、企業は、すべての利害関係者が変化に備えられるよう、包括的なチェンジ・マネジメント戦略を実施する必要がある。
