人工知能（AI）が世界中の産業に革命をもたらす中で、プロンプトエンジニアリングはAIモデルを最大限に活用するための重要な要素として浮かび上がっています。プロンプトエンジニアリングの価値、その応用、およびさまざまな領域でAI駆動のソリューションを向上させる方法について掘り下げてみましょう。

1. プロンプトエンジニアリングとは？
プロンプトエンジニアリングは、自然言語処理（NLP）の技術であり、AIモデルと対話する際に望ましいまたは有用な結果を生み出すために焦点を当てています。効果的なプロンプトを設計することにより、ユーザーはAIシステムから文脈に沿った適切で正確な応答を得る可能性を向上させることができます。要するに、プロンプトエンジニアリングは、AIモデルを効果的に理解し、ユーザーの意図をより効果的に解釈させることに比喩されることがあります。

2. プロンプトエンジニアリングの価値

2.1. 向上したAIのパフォーマンス

適切に設計されたプロンプトにより、AIモデルはユーザーの要件に合った正確で文脈に沿った出力を生成することができます。プロンプトエンジニアリングにより、AIモデルはユーザーの意図を理解し、その結果、AIシステムはユーザーの時間、労力、およびリソースを節約できる高品質な結果を提供できます。

2.2. 柔軟性とカスタマイズ

プロンプトエンジニアリングにより、ユーザーはさまざまなアプリケーションで特定のニーズに合わせてAIモデルを調整することができます。たとえば、コンテンツクリエーターはプロンプトエンジニアリングを活用して独自の執筆スタイルを開発したり、AI生成のテキストを特定のガイドラインに合わせて調整したりすることができます。この柔軟性は、AIアプリケーションから最大の価値を抽出する上で重要です。

2.3. 改善された効率
プロンプトエンジニアリングを活用することで、ユーザーはAIによって生成される結果にかかる時間と労力を大幅に削減できます。AIシステムがより正確でターゲット指向の出力を提供するため、ユーザーは不要な情報や冗長な情報をふるいにかける煩わしい作業を回避できます。これは直接、さまざまなワークフローにおける生産性と効率の向上につながります。

3. Prompt Engineeringの応用
3.1. コード生成

Prompt Engineeringを使用すると、ユーザーはAIモデルに対して特定のタスクのためのコード生成をリクエストできます。例えば、ウェブアプリケーションの作成やアルゴリズムの開発などです。これにより、開発プロセスが大幅に加速し、エラーの発生可能性が低減します。

3.2. コンテンツの作成

ライターやコンテンツクリエイターは、望むトーン、スタイル、およびターゲットオーディエンスに一致する記事、ブログ投稿、またはソーシャルメディアコンテンツを生成するためにPrompt Engineeringを利用できます。プロンプトを微調整することで、コンテンツクリエイターは一貫性を保ち、出力の品質を向上させることができます。

3.3. データ分析

データ分析の領域では、Prompt EngineeringはAIモデルが広範なデータセットを効率的に処理し、有益な洞察を提供するのに役立ちます。明確な指示をAIシステムに提供することで、ユーザーは意思決定プロセスを支援し、ビジネスの成長を促進するための実用的な情報を抽出できます。

4. まとめ

Prompt Engineeringは、AIの力を活用して高品質で文脈に即した効果的な結果を提供する上で鍵となります。効果的なプロンプトのデザインの技術を磨くことで、ユーザーはAIモデルの真のポテンシャルを引き出し、さまざまな産業でイノベーションを加速させることができます。AIが進化し続ける中で、Prompt Engineeringは増大するデジタルの景観で不可欠なスキルとして存在し続けます。

AIと人間の創造力が交わるこのデジタル時代において、Miichisoftはテクノロジーの絶え間ない変化に立ち向かい、お客様をデジタルマーケティングの新しい高みに導きます。AIの成果を向上させるための手法がまだ不明瞭な場合は、Miichisoftと提携して当社の迅速なエンジニアリングサービスを利用することが、状況を劇的に変える可能性があります。また、Miichisoft には、「デジタルマーケティングにおけるプロンプトエンジニアリングの重要性の増大」という記事があります。興味がある場合は、こちらのリンクをクリックして参照してください。

参考リンク：

Open AIのChatGPTの開発に伴い、「プロンプト エンジニアリング」という新しい役割についての議論が頻繁に行われるようになりました。プロンプト エンジニアリングは、パーソナライズされた情報に基づいた回答を迅速に作成するための、人間と機械の関係である大規模な言語モデルとのコミュニケーション方法です。

敏速なエンジニアになりたいのであれば、最適なソリューションを得るために具体的かつ賢明な指示を与える方法を学ばなければなりません。この記事では、プロンプト エンジニアリングに伴うもの、現時点でわかっていること、CX に対する潜在的な影響について説明します。

1. プロンプト エンジニアリングとプロンプト エンジニアとは

プロンプトエンジニアは、ChatGPTなどの言語モデルをガイドするための効果的な指示やプロンプトを作成する責任があります。指示やプロンプトを効果的に与える方法を学ぶには、言語モデルの機能と制限を理解する必要があります。これは、ChatGPTのような言語モデルが大規模なデータベースから知識を引き出しますが、どの情報が正しいか常に区別できるわけではなく、偏見がないわけではないためです。これはさらに、プロンプトエンジニアが批判的思考を養い、実際の回答の確認、書き直し、編集に時間を投資する必要があることを意味します。

私たちは、最近仕事でChatGPTを積極的に使い始めたAwards InternationalのMilan Nikolic氏に、仮想アシスタントを持つことの意味を語ってもらいました。

「編集者が従業員にコンテンツを書いてもらっているような気分です。従業員は素晴らしいですが、私の好みがまだわかりません。しかし、これらの仮想アシスタントは非常にうまく指示を出し、仕事を非常に迅速かつプロフェッショナルに実行します。」

私たちの観察によると、人々は仮想アシスタントとの関係を築き始めています。この記事のインタビュー対象者は、答えに満足できない場合はChatGPTと「議論」することがあるが、常に礼儀正しく、要求の最後に「お願いとありがとう」を付け加えてそれを示す人もいると語った。

人々は生成言語モデルを「自分のロボット」、新しい同僚、従業員、またはアシスタントとして認識しており、自分にとって利益となる関係を築く必要があります。ロボットの人智学的特徴については、今後さらに議論が進むことが期待されます。現時点での結論は、ロボットは私たちを形作っているが、ロボットを元に戻すこともしているということだ。

2. プロンプトエンジニアリングはCXにどのような影響を与えますか?

CXの文脈では、プロンプトエンジニアリングは顧客の問い合わせ、懸念事項、フィードバックに対処するプロアクティブかつ効率的なアプローチを指します。これには、顧客に迅速な対応と解決策を提供するためのテクノロジー、データ分析、および合理化されたプロセスの戦略的使用が含まれます。目標は、お客様の待ち時間を短縮し、満足度の向上を目指すことです。

プロンプトエンジニアリングを適切に実行するには、組織は堅牢なインフラストラクチャを導入する必要があります。これには次のことが含まれます：

最新のコミュニケーションツールの採用
AI主導のチャットボットの導入
知識ベースの作成
顧客サービス担当者に適切なリソースを提供して問題を迅速に解決できるようにする
CXMガイドの1つでは、生成AIがビデオフィードバックの開発にどのような影響を与える可能性があるかについて書かれています。私たちは、応答時間と問題解決という2つの基本的な側面に対処することで、迅速なエンジニアリングがCXに影響を与える可能性があると予測しています。

a) 応答時間の短縮：プロンプトエンジニアリングにより、企業はクエリに素早く応答し、回答を提供し、ユーザーに対してカスタマイズされた代替オファーを作成できます。そのためには、従業員がビジネスの背景、検索機能、適切なプロンプトの書き方を理解できるようにトレーニングを受ける必要があります。

b) 効率的な問題解決：プロンプトエンジニアリングにより、顧客サポートプロセスが合理化され、エージェントが関連情報に迅速にアクセスして正確なソリューションを提供できるようになります。これが実現するには、企業はまず、大量の非構造化データを理解して分析できるように大規模な言語モデルをトレーニングする必要があります。開発者や他の従業員は、多くの手作業とラベル付けを行う必要があります。データを文脈に沿って解釈し、バイアスを確実に回避するのは彼らの責任です。

3. コンテンツ作成において、プロンプトエンジニアリングの適用

コンテンツ作成において、プロンプトエンジニアリングは主にメールへの返信、コピーや記事の執筆、効果的なタイトルのブレインストーミングなどの目的で使用されます。

コンテンツ作成者がプロンプトを効果的に使用する方法は次のとおりです。

トピックのアイデア作成：コンテンツ開発の専門家は、プロンプトを使用して、今後の問題の潜在的なトピックやテーマをブレインストーミングできます。現在の傾向、出来事、問題に関連した、考えさせられる質問や発言のリストを作成できます。ただし、言語モデルは実生活の経験や出会いに基づいてアイデアを生成することはできず、提案されるアイデアは明らかな観察を超えないことがよくあります。したがって、人的要因は絶対に均衡を保たなければなりません。

コンテンツのガイドライン：編集者はライターに特定のプロンプトやガイドラインを提供し、探しているコンテンツの種類の概要を示すことができます。たとえば、プロンプトは、個人的な物語、研究に基づいた記事、または特定の主題に関するリストを要求する場合があります。この場合の課題は、編集者がコンテンツを編集し、言語モデルによって生成されたすべてのものをファクトチェックするために少なくとも1人が必要であることです。

挑発的なタイトル：ブランドが言語モデルを使用して視聴者をより深く惹きつける方法の1つは、毎週または毎日のニュースレターを通じて行われます。開封率とクリック率を高めるために、満足のいく結果が得られるまでプロンプトを試してみることができます。これは、記事のタイトルや、ブランドが魅力を感じさせたいあらゆるコンテンツに有効です。

UXライティング：前述したように、ChatGPTを使用して会社のウェブサイトのコピーを作成したMilan Nikolic氏に話を聞きました。言語モデルは、会社のプログラムについてユーザーに情報を提供するのに非常に役立ちました。しかし、コンテンツの信頼性は人間のライターによってもたらされる必要がありました。適切なプロンプトを提供するには、UXライティングの役割にどのような知識が含まれているかを理解する必要があります。特にユーザビリティ、アクセシビリティ、多様性、対象となる視聴者とその好みに関連します。

ミラン氏は、より正確なプロンプトを与えるほど、より良い結果が得られると説明します。プロンプトの例を次に示します。

「自分の衣料品店のホームページのコンテンツを書きたいと思っています。地元産の素材を使用し、倫理的に作られた高級衣料品で、どこにでも発送できますが、最も重要なのは手頃な価格で、複数の色とデザインが揃っています。最大500ワード以内で、ストーリーを語るときの刺激的な口調である必要があります。」

何を答えとして得るかは、あなたの創造性と、チャットボットアシスタントに与えるさらなるガイドライン次第です。

4. 結論

ChatGPTは、これほど多くのユーザー、注目、またはプロンプトを獲得した最後の大規模な生成AIモデルではありません。私たちは今、AI支援の時代を迎えています。そのため、私たちはそれに適応し、AIを効果的に使用する方法を学ばなければなりません。

この場合、プロンプトエンジニアリングが重要なスキルになります。おそらく、それは将来の教育カリキュラム、求職要件、資格などの一部になるでしょう。そして、HBRスクールのカリム・ラーカン教授が最近のインタビューで述べたように、「AIは人間に取って代わることはありません。」しかし、AIを備えた人間は、AIを持たない人間に取って代わられるでしょう。」これが本当であれば、私たちは万が一に備えるべきです。

理由が何であれ、AIプロンプトを最適に利用できるように適切に設計する方法を学ぶことは、私たち全員が検討すべきことです。プロンプト エンジニアリングがカスタマー エクスペリエンス分野に与える影響について詳しくは、この記事をご覧ください。

カスタマーエクスペリエンス（CX）におけるプロンプトエンジニアリングの潜在的価値

プロンプトエンジニアリングをめぐる話題は、主流メディアの記事や影響力のある著名人の支持によって、ここ数カ月で急激に高まっています。現代の「人気の仕事」としてもてはやされるプロンプトエンジニアリングは、繁栄への黄金の道であるとよく言われます。しかし、このキャリアパスは見た目ほど有望なのでしょうか、それともテクノロジー業界における単なるバブルの一つでしょうか？この記事は、プロンプトエンジニアリングの現状と、その分野の専門家と技術専門家の両方に対する影響を詳しく分析することを目的としています。

1. 誇大宣伝と現実：プロンプトエンジニアリングの比較的に語られない側面に迫る

誇大な広告と現実のギャップを理解することが重要です。The Washington PostやBusiness Insiderなどの出版物は、プロンプトエンジニアを「AIウィスパラー」と称し、このスキルを習得すれば利益を得られる機会があると示唆しています。しかし、雇用市場のデータは別の現実を物語っています。生成AIへの関心が高まる一方で、実際の雇用市場では、メディアが示唆するようなプロンプトエンジニアに対する需要はまだそれほど高くないことが示されています。ほとんどの求人情報は、むしろ機械学習エンジニアやAIスペシャリストなど、より幅広いスキルセットを持つ人材に焦点を当てています。このような状況を踏まえると、プロンプトエンジニアリングは、メディアが描くほど繁栄しているとは言いがたいと言えるでしょう。

2. プロンプトエンジニアリングの二面性

2.1. ドメインエキスパート

「誰でもできる」という主張には一面の真実があります。ドメインの専門家は、特にブランディングやマーケティングなどの分野で独特の利点を持っています。彼らは自分の分野のニュアンスを理解しており、適切な質問をしてAIから貴重な出力を生成できます。たとえば、特定の視聴者の共感を呼ぶ広告コピーをAIに生成させるには、マーケティングの専門家が適しています。

2.2. 技術専門家

その一方で、AIモデルのアーキテクチャと動作に精通した技術専門家が存在します。これらの専門家は、生成モデルの基礎となる仕組みを詳しく調査することで、AI出力を微調整できます。彼らのスキルは、AI機能を深く理解する必要があるシナリオでは不可欠です。それでも、現実世界のコンテキストでAIから価値ある出力を得るには、ドメイン固有の知識が必要になる場合があります。

2.3. プロンプトの複雑さ

プロンプトエンジニアリングが簡単であるという概念は、関係する複雑さを単純化しすぎています。AIに基本的な計算を実行させるのは簡単かもしれませんが、AIが生成した広告キャンペーンの有効性の判断には複数の変数が含まれ、主に主観的なものになります。記号論の分野は、この評価ギャップを埋める潜在的なアプローチとして提案されており、自然言語を現実世界のアプリケーションに結び付けるフレームワークを提供します。

3. プロンプトエンジニアリングは習得する価値のあるスキルですか?

AIの進化する状況を考慮すると、独立したスキルとしてのプロンプトエンジニアリングに多額の投資を行うよりも優れた戦略があるかもしれません。AIモデルは継続的に更新されており、今日有効なテクニックも明日には時代遅れになる可能性があります。このような迅速な進化の中で、専門家はプロンプトエンジニアリングのみに焦点を当てるのではなく、AI機能を既存のスキルセットに統合することでより良いサービスを提供できるでしょう。たとえば、医療専門家は医療データの分析にAIを使用し、法律専門家は契約分析にAIを活用することができます。これにより、専門家は自らの専門領域における知識と経験とAIの力を組み合わせ、より効果的なソリューションを提供することが可能となります。

4. 今後の展望

今後、AIを操作する能力は、今日の検索エンジンを使用するのと同じように、基本的なスキルになる可能性があります。ただし、それを独立したキャリアとして分類するのは時期尚早かもしれません。本当の価値は、AIを既存のワークフローや専門分野にどれだけうまく統合できるかにかかっています。その文脈において、AIを効果的に促す方法を理解することは、多才な専門家が持つべき多くのスキルの1つに過ぎません。AIの進化に伴い、AIを操作する能力は一般的なスキルとして求められるようになるでしょう。しかし、AIを専門として扱うことができる人材は、AIを既存の業務や専門分野に統合する方法を理解し、最大限に活用する能力を持つことが重要です。そのため、AIを効果的に活用するためには、専門家が持つ知識やスキルとAI技術を組み合わせることが欠かせません。

5. 結論

プロンプトエンジニアリングがエキサイティングな新興分野であることは間違いありませんが、バランスの取れた視点でアプローチすることが不可欠です。これは、ドメイン専門家と技術専門家の両方に新しい道を提供しますが、よく描かれている独立した宝の山ではありません。このスキルの真の価値は、他の専門知識と組み合わせて使用し、単独のツールボックスではなく、より広範なツールボックス内のツールとして機能するときに実現されます。

要約すると、迅速なエンジニアリングスキルは刺激的な可能性をもたらしますが、それ自体が目的であると見なすべきではありません。むしろ、専門分野の専門知識とAI機能の深い理解と組み合わせることで、生成AIの可能性を真に解き放つことができる、より包括的なスキルセットのコンポーネントとして考える必要があります。たとえば、プロンプトエンジニアリングはカスタマーエクスペリエンス分野に新たな価値をもたらしました。詳細については、以下の記事をお読みください。

カスタマーエクスペリエンス（CX）におけるプロンプトエンジニアリングの潜在的価値