2022年11月、ChatGPTの登場により、人々はまるで他の人と対話するような自然な感覚で、機械とコミュニケーションを取る未来が広がりました。このテクノロジーの革新は、人類が技術との新たな交流方法を模索する中で、驚異的な進歩をもたらしました。機械が人間と同様にコミュニケートできる世界が形成され、これにより人々はより深く、柔軟に情報を共有し、知識を獲得できるようになりました。

ChatGPTの登場により、個々の人々はテクノロジーとの新たな対話体験を通じて、創造的なアイディアや革新的なソリューションを生み出す手段を手に入れました。これは社会全体に変革をもたらし、様々な分野で新たな可能性が開かれました。教育、ビジネス、医療など、あらゆる領域でChatGPTは協力的なパートナーとして活躍し、人間と機械が協力して新たな課題に挑戦する時代を切り拓いています。

1. 生成AIとプロンプトエンジニアリング

コースの生成AIモジュールにおいて、特に重要なトピックの一つが「プロンプトエンジニアリング」です。この手法は、AIモデルが望ましい結果を生成するために、効果的な入力クエリを作成することを目指すものであり、ChatGPTなどのモデルにおいては、入力と出力がテキストで構成される一方で、DALL-EやMidjourneyでは入力がテキストであり、出力が画像であるという異なる形態も考慮されています。

生成AIの分野はまだ2年しか経っていませんが、ChatGPTなどはシンプルで焦点の合ったテキスト入力が、一般的に適切な出力を生成することが既に確認されています。入力の品質が出力の品質に影響するという格言は、テキストからテキストへのモデル（例: ChatGPT）だけでなく、テキストから画像へのモデル（例: DALL-E）にも当てはまります。

特に、プロンプトエンジニアリングはマーケターにとって欠かせないスキルとなっています。マーケティングの領域においても、生成AIモデルを効果的なプロンプトに導くことは、マーケティングを学ぶ学生にとって重要なスキルであり、教育の一環と考えられています。

「コーディングの仕方を学ぶことに興味がない」と感じていた人々にとっても、この感情を克服する時期が到来しています。生成AIにおいて最適な結果を得るためには、すべてのマーケターがプロンプトエンジニア、つまり「言語プログラマー」になる必要があります。では、プロンプトエンジニアとしてのスキルを磨くためにはどのように学ぶべきか、以下にいくつかのアイデアと提案をご紹介いたします。

1.1. プロンプトエンジニアリングの「ヒント」リソース

様々なWebサイト、TikTok、Twitterスレッド、YouTubeビデオ、そしてAI生成の書籍など、数多くのオンラインリソースが存在し、プロンプトを作成するためのヒントが提供されています。これらの情報源は、ジェネレーティブAIとプロンプトエンジニアリングへの一般の関心が爆発的に高まっている中で、価値ある洞察や知識を提供しているものもあります。

しかしながら、この分野への注目が高まる中で、詐欺や疑わしいコンテンツも増加しています。過去数か月間に私が遭遇した中には、迅速なアドバイスを提供すると主張する多くのWebサイトが含まれています。これらのサイトの多くは、性急にまとめられ、利益を追求する傾向があります。価格帯も幅広く、数百ドルから数千ドルまで様々な範囲でサービスを提供しているところも見受けられます。

購入者は注意が必要です。これらのサイトの一部は、完全にChatGPTなどのモデルによって生成されている可能性があります。信頼性や品質を確認せずに高額なサービスに手を出す前に、慎重に検討し、信頼性のある情報源からの指南を得ることが重要です。プロンプトエンジニアリングに関する知識を深めるためには、信頼性の高い情報と実践的なアドバイスに基づいたリソースを利用することが勧められます。

1.2. 自分で調査を行い、信頼できる情報源を探す

プロンプトエンジニアリングに関する信頼性の高い専門家やリソースが数多く存在します。マーケティング担当者は、正確かつ価値のある情報を得るために慎重な調査が必要です。本記事では、プロンプトエンジニアリングの専門家をリストアップするつもりはありません。その点については、今後のニュースレターで詳しくお伝えする予定です。

ただし、マーケティング担当者が必ずチェックすべき二人の専門家がいます。テキストモデルに関する分野ではデータサイエンティストのChristopher Penn、画像モデルに関する分野ではNick St. Pierreです。これらの専門家は、各分野で豊富な経験と専門知識を有しており、プロンプトエンジニアリングに関する貴重な洞察を提供しています。

敬意を表してお知らせいたしますが、読者の皆様にはGenerative AIの「ベストプラクティス」に関する記事や解説については、Future of Marketing Instituteのウェブサイトのコンテンツを積極的にご参照いただくようお勧め申し上げます。これにより、最新かつ信頼性のある情報を得ることができ、マーケティング戦略の向上に寄与することが期待されます。

2. プロンプトエンジニアリングのの一般戦略

より良いプロンプトを開発するには、ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原則を理解することが不可欠です。ChatGPTは複雑な数学に深く踏み込まず、確率に基づいて作動し、高度な文補完ツールとして活用されます。例えば、「とても眠いので、（空白）に行きます」という文が与えられた場合、ChatGPTは次の単語が「ベッド」である可能性が高くなります。対照的に、「ワニ」のような単語は、次の単語となる確率が非常に低くなります。

ChatGPTは、マスメディア、書籍、記事、インターネットなどの多様なソースからの数十億ページを使用して構築された広大な確率行列です。出力品質を向上させるには、モデルが考慮する確率の数をプロンプトを処理する際に減らすことが重要です。

次に、マーケティング関連のプロンプトを考えてみましょう。「子供に対する広告の危険性についてブログ記事を書いてください。」 このブログを書くために、ChatGPTは広告、子供、危険の概念を理解するために確率テーブルを参照する必要があります。モデルはリクエストを満たすために多数の確率をふるいにかけなければならないため、短くてあまり説明的でないプロンプトは、より一般的で魅力の少ない出力につながることがよくあります。したがって、ベストプラクティスとして、より良い結果を生み出すためには、思慮深く詳細かつ具体的なプロンプトを作成することがお勧めされます。

2.1. 詳細な「役割」ステートメント

「Role」ステートメントでは、ChatGPTに特定の役割と専門分野を明確に割り当てることが重要です。仮に、ハインツのブランドマネージャーが新しいケチャップに関する消費者の反応を判断するための調査を行いたいと考える場合を想定します。ここでは、新しいケチャップが異なる温度の食品に注がれた際に色が変わる可能性があるという仮定があります。

役割ステートメントにおいては、言語モデルがタスクを遂行するために必要なすべての関連情報を識別できるように、キーワード、専門用語、技術情報、およびフレーズを具体的に含める必要があります。これにより、ChatGPTはガードレールを確立し、確率行列内の関連情報を的確に見つけ出すことが可能となります。

したがって、ハインツのシナリオに適したロールプロンプトは次のようになります。

2.2. 詳細な「タスク」プロンプト

次に、ChatGPTに対して動作させたい「タスクプロンプト」を明確に伝える必要があります。例えば、新しいケチャップに関する一連のテレビコマーシャルに対する消費者の感情的な反応を調査するという目的があると仮定します。ロールステートメントと同様に、タスクプロンプトもできるだけ具体的に詳細に記述することが重要です。

2.3. 追加のプロンプト

さらに、Roleステートメントとタスクプロンプトが与えられた後、ChatGPTに対して応答を生成する際に制約と制限を伝えることで、より優れた情報を得ることが可能です。モデルが考慮すべき複雑さのレベルを指定することも重要です。例えば、ハインツの例では、「消費者の行動をよく理解している経験豊富なマーケティング担当者に適した言葉遣いにする」といった具体的な指示を追加することができます。

さらに、プロンプトを改良するためには、希望する応答の長さ、望ましい声のトーン、具体的な例や例え話の要求、複数の視点を組み込むなど、他のパラメータも入力することができます。これらの指示はChatGPTが生成する内容をより精緻に制御し、期待通りの結果を得る上で役立ちます。

3. 結論

生成AI技術の進化により、プロンプトエンジニアリングはマーケティング担当者にとって重要なスキルとなりました。マーケティング戦略の向上や革新的なソリューションの創出には、プロンプトの質が鍵となります。信頼性の高い情報源からの指導と、プロンプトの詳細な作成によって、生成AIモデルがより価値のある出力を生成することが可能となります。また、役割ステートメントとタスクプロンプトを具体的に設定し、追加のプロンプトでモデルの動作を制御することも重要です。これらの戦略を組み合わせることで、マーケティング担当者はより効果的なプロンプトエンジニアとなり、革新的なマーケティング戦略の開発に貢献することができます。

意思決定の未来がここにあり、それは学際的で AI を活用し、プロンプト エンジニアリングによって促進されます。 それを受け入れる準備はできていますか？効果的なプロンプト エンジニアリング手法について詳しく知りたい場合は、下の記事をクリックして詳細をご覧ください。