プロンプト・エンジニアリングと呼ばれる、AIツールの明確かつ効果的なプロンプトの設計方法を学ぶプロセスは、今やすべての従業員にとって重要です。プロンプトの作成が不十分だと混乱や無関係な結果を招く可能性があり、チームの成功どころか勢いを失速させることにもつながりかねません。AI主導の世界になった今、時代から取り残されないようにするためにもプロンプト・エンジニアリングリングをマスターすることが必要です。

 

マネジャーの多くは、プロンプト・エンジニアリングの扱い方を知っているようでいて、その可能性を存分に生かせていません。実際には、プロンプト・エンジニアリングに時間をかけすぎてしまうことで、AI投資からのリターンを大きく下げてしまっているのです。これは、AIツールをビジネスで最適に活用するために必要なAIリテラシー・トレーニングを受けていないがゆえに起こっています。

 

こうした変化に対応しない企業は、競合他社に大きく遅れをとる危険性があります。競争力を維持し、AIのリターンを最大化するためにも、プロンプト・エンジニアリングにおいてよく起こりうる間違いを正すことが重要です。ここでは、AIプロンプト・エンジニアリングにおける最も一般的な間違いをご紹介します。これらの問題に対処することで、リスクを軽減し、チームを成功に導くことが可能です。

 

1.プロンプトとLLMの仕組みを誤解している

 

AIプロンプト・エンジニアリングにおける大きな間違いの1つは、大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するかを理解していないことです。大規模言語モデルは膨大な量のデータを処理し、そのアウトプットはプロンプトの構成から大きく影響を受けます。プロンプトが曖昧もしくは不明確だと、AIは無関係な回答や一貫性のない回答をする可能性があるのです。AIを最大限に活用するためには、大規模言語モデルが効果的に機能するようにプロンプトを最適化する必要があります。

 

構造化されたプロンプト・フレームワークを使用することで、結果に大きな差を生むことが可能です。CARE（Context、Action、Result、Evaluate）、RTF（Role、Task、Format）、BROKE（Brief、Role、Outcome、Knowledge、Execution）などのフレームワークは、特定の目標に対してより良いプロンプトを作成するための戦略を提供します。各フレームワークが焦点に当てているのは、明確性の確保、タスクと目的との整合性、実行可能な成果の提供など、プロンプト・エンジニアリングの異なる側面です。

 

さらに効果的なプロンプトを作成したい場合に使用するのが、さまざまなプロンプト戦略の最良の側面を組み合わせたRSTCCフレームワークです。このフレームワークでは、プロンプトが構造化されており、的確かつ実行性が高いことを保証してくれます。RSTCCのような高度なフレームワークをマスターすることに興味がある方には、UMUのAIリテラシーコースがおすすめです。このコースでは、詳細なガイダンスと実践的なツールを学ぶことができ、プロンプト作成を洗練させることができます。

 

2.AIにトピックの脱線や、ミスを許してしまう

 

LLMは慎重な監視が必要で、完全に信頼して良いわけではありません。LLMは非常に有用な出力を生成することができますが、ドリフトや幻覚のために不正確な回答を生成する可能性があるからです。そのため、すべてのステップで事実確認を行うことが必要になります。

 

ドリフトは、AIの回答が意図したトピックや文脈から脱線することで発生します。つまり、同じ質問をしても同じ結果が得られない可能性があり、無関係あるいは軌道から外れたアウトプットを生み出しかねないのです。一方、幻覚は、AIが学習データに含まれていない誤った情報や不正確な情報を生成した場合に起こります。大規模言語モデルが信頼に足る情報を持っていない場合に、捏造された詳細でそのギャップを埋めようして発生するのがこのエラーです。これらの問題は、どちらも適切に対処しなければチームに混乱を引き起こす可能性があります。

 

これらの問題を解決するには、AIが軌道に乗るのに十分なコンテキストを与える必要があります。特に情報の整合性が重要な場合は、AIの回答をダブルチェックしてください。例えば、AIがレポートを提供する場合、データが正確であることを確認した上で、RAG（Retrieval-Augmented Generation）ツールを使用すると、外部の信頼できるデータソースをAIのプロセスに組み込むことで、幻覚やドリフトに対処することができます。

 

UMUで提供しているuAskはこの良い例です。uAskは、AIを御社のナレッジベースに直接リンクさせることができ、回答が正確かつ適切で、御社の情報に沿ったものであることを保証しています。これは幻覚のリスクを減らすだけでなく、AIがトピックに集中する能力を高めることが可能です。uAskのようなツールを導入することで、時間を節約し、アウトプットの信頼性を高め、ワークフローをよりスムーズで信頼性の高いものにすることができます。

 

3.AIアウトプットを改善せずに使い続ける

 

AIが生成したコンテンツを、業務でそのままコピー＆ペーストするのは簡単なので、適したトレーニングを受けていない場合はそうしている場合が多いことでしょう。しかし、これではエラーや無関係な結果につながってしまいかねません。これを予防するためには、常にアウトプットを洗練させ、改善することが必要です。そして、最良の結果をサポートするために、AIのアウトプットを改善するプロンプティング・テクニックもあります。

 

代表的なものをいくつかご紹介します。

 

・生成された知識プロンプティング：タスクを割り当てる前に、AIに背景情報を求めます。例えば、「イルカについて10個の事実を挙げてください。次に、それらの事実に基づいてイルカについての詩を書いてください。」と尋ねます。

・言い直して答える：元の指示をより明確にするために書き直し、AIにその改善版に回答させます。こうすることで、より良い回答を得られることが多くあります。

・言い換えて答える：プロンプトをより簡潔かつ焦点を絞ったものにします。こうすることで、わかりやすさと関連性が向上します。

 

これらの戦法で、より正確で役立つ結果をAIが提供するようにできます。これらのテクニックをさらに学びたい場合は、「AIリテラシーコース」で専門家のトレーニングを受けることが可能です。

 

4.AIリテラシー・トレーニングを省略する

 

最も大きな間違いは、AIツールの効果的な使い方をチームに伝えないことです。トレーニングを受けないと、管理職はAIを活用してワークフローを改善する方法が分からず、チームの生産性が制限されてしまう可能性もあります。

 

実際に、EU AI法のような規制により、AIリテラシー教育が義務化されつつあるのが現状です。この法律は、EUで事業を展開する企業に対し、チームが責任を持って効果的にAIツールを使用するためのトレーニングへの受講を義務付けています。AIがビジネスオペレーションのスタンダードとなる中、この急速に進化する状況下でコンプライアンスと競争力を維持するためには、今トレーニングに投資することが重要です。

 

この解決策として挙げられるのが、AIリテラシーへの投資です。「AIリテラシーコース」のようなプログラムでは、AIによる出力の評価を受けたり、明確なプロンプトの作成や日常業務でAIツールを効果的に使用するスキルなどを身に着けたりすることができ、チームの先見性やよりスマートな仕事に役立ちます。

 

結論

 

AIプロンプト・エンジニアリングに取り組む際のミスは、チームのペースを低下させる可能性がありますが、正しい知識とツールさえあれば簡単に解決することが可能です。より明確なプロンプトを作成し、AIのアウトプットを洗練させ、AIリテラシーに投資することで、ツールの可能性を最大限に引き出すことができます。

 

AI革命が到来し、世界中の企業が適応するために迅速に動いています。手遅れになる前に動き出さなくてはいけません。今すぐUMUのAIリテラシーコースに登録し、チームがAI主導の世界をリードできるようにしましょう。適切なスキルを身につければ、この新時代を先取りし、組織を繁栄させることができます。

 

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