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）に依存するようになるだろう！そのため、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概念は、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。本記事では、「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・エンジニアリングとAI革命にとって重要な理由
プロンプトエンジニアリングは、AIモデルの実装と保守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ある。これには、AIモデルと他のシステムとのインタラクションのためのシンプルで明確なインタフェースの使用や、企業の既存のITインフラへのAIの統合が含まれる。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。
サービス内容
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。
