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