Miichisoftが【Japan IT Week[春] 第33回ソフトウェアとアプリ開発展】に参加！

弊社Miichisoftは、2024年4月24日（水）～26日（金）の3日間、東京ビッグサイトで開催されるJapan IT Week【春】の「ソフトウェアとアプリ開発展」に出展いたします。

Japan IT Weekとは

Japan IT Weekは、日本最大の情報技術展であり、世界中からの参加者が集う大規模なイベントです。特に「ソフトウェアとアプリ開発展」では、最新のIT技術やソフトウェア開発に関する製品やサービスが展示され、革新性と多様性が評価されています。

12の専門展から構成されている日本最大*のIT・DX展示会です。

デジタル領域のテーマを幅広く網羅。IT課題を抱えるビジネスユーザーにとって、欠かせない展示会です。

ブースでは課題解決に向けた相談、見積り・導入時期の打合せなどが行われます。

特に「ソフトウェアとアプリ開発展」では、最新のIT技術やソフトウェア開発に関する製品やサービスが展示され、革新性と多様性が評価されています。

Miichisoftは、この壮大なイベントに参加し、革新的なAIソリューションをご紹介いたします。

2024年のJAPAN IT WEEKにMiichisoftが提示するソリューション

弊社ブースでは、ビジネスのスピードアップをAIで支援する「Total AI Business Assistant」のソリューションをご紹介いたします。特に、RAG CoreやLLMの専門知識、プロンプトエンジニアリングなどのキーワードにフォーカスして、多数の開発実績とデモをご紹介させていただきます。

Miichisoftの製品およびサービスに興味があるかもしれません

• 自社ソリューション
  • 生成AI (AI Analysis / Insight, AI Chatbot, AI社内力向上サービス)
  • GPS ソリューション
  • AR/VR ソリューション

• ITオフショアサービス
  • IT コンサルティング
  • ウェブサイト開発
  • モバイルアプリ開発
  • 業務システム開発
  • LAAS (Labo as a service)
• DX ソリューション
  • Cloud Computing
  • Kintone
  • Salesforce

出展情報

• 日時：2024年4月24日(水)～４月２６日(金) 10:00-18:00(最終日のみ17:00まで)
• 場所：東京ビッグサイト 東ホール　E43-6
• 参加方法：り事前登録が必要です。（無料）

2024年Japan IT Week【春】でMiichisoftのブースにお立ち寄りいただき、最新のAIソリューションをご覧ください。ご来場を心よりお待ちしております。

私たちは設立以来、6年連続でSODECイベントに参加しており、今年もあなたにお会いできることを楽しみにしています！

2024年のデータ レイクハウスの3つの予測

2023年を通じて、データレイクハウスは、企業が膨大な量の情報を保存、アクセス、分析する方法において極めて重要な役割を果たしました。しかし、2024年に近づくにつれ、より高性能なデータレイクハウスへの移行が目前に迫っています。

データとワークロードをデータレイクハウス内に保持し、移動中のデータを放棄するこの動きは、新年にパフォーマンスの向上を求める組織にチャンスが豊富にあることを示唆していますが、それは変化を受け入れる意欲がある場合に限ります。

2024年には、この動向が加速する可能性があります。組織は、より効率的なデータ管理と分析を実現するために、より高性能なデータレイクハウスに移行することで競争力を維持または向上させることが期待されます。この移行は、データの信頼性、可用性、およびスケーラビリティを向上させ、企業がより迅速に意思決定を行い、市場の変化に適応する能力を高めることができます。

1. 予測 1: データウェアハウスの役割がクエリの高速化において減少する可能性

クエリエンジンの進歩により、データウェアハウスの機能が変化すると予想されます。2024年に向けて、クエリを高速化するための個別のデータウェアハウスの必要性は大幅に減少すると予想されます。この移行により、別個のデータウェアハウスの維持に伴う主な問題点が解決されます。

まず、この変化によって、コストと複雑さへの対処が容易になります。データウェアハウスは、メンテナンスに多大な労力を必要とするインフラレベルのソフトウェアであり、データの取り込みにおいては、コンピューティングとストレージの両方の点でハードウェアリソースに大きな需要が生じます。しかし、クエリエンジンの進歩により、これらのニーズを満たすための別個のデータウェアハウスの必要性が低下し、結果として、コストと複雑さが削減される見込みです。

さらに、データガバナンスの向上も期待されます。他のシステムにデータをレプリケートすると、データの整合性とガバナンスにリスクが生じ、システム間のデータの一貫性と信頼性を維持するための努力が必要になります。しかし、クエリエンジンの進歩により、データの単一のソースからのクエリ処理が向上し、データの整合性とガバナンスが改善される見込みです。これにより、データの信頼性が高まり、組織がより正確な意思決定を行うことができるようになるでしょう。

 

2. 予測 2: オンデマンドの事前計算が増加中

2024年には、最新のクエリエンジンのパフォーマンスの飛躍的な向上や、マテリアライズドビューでのクエリリライトなどの新しいテクノロジとの統合によって、オンデマンドの事前計算が推進されます。

従来、事前計算には広範な事前計画が必要であり、ほとんどのクエリは最終的に事前計算されたテーブルに依存していました。これは、既存のETLツールとクエリエンジンの厳格な性質により、最新のワークロードをオンザフライで処理できないことが原因でした。このアプローチでは、多くの事前計算テーブルが使用されず、労働力とリソースの非効率が生じることがよくありました。

しかし、オンデマンドの事前計算への移行により、事前計算のための広範な計画が不要になり、大幅な労力の節約が期待できます。また、不必要な事前計算パイプラインを構築および維持する必要性が減り、クエリの柔軟性が向上します。これにより、組織はより動的なデータ分析を実現し、ビジネスの要件に応じて迅速にクエリを調整できるようになります。オンデマンドの事前計算は、データ処理の効率性と柔軟性を向上させ、企業が迅速な意思決定を行い、競争力を維持するための重要な要素となるでしょう。

3. 予測 3: オープン、多用途、より広範なアプリケーション範囲

2024年には、データレイクハウスアーキテクチャの汎用性が新たな高みに達すると予想されます。これにより、より広範囲の動的ワークロードをサポートできるようになり、そのアプリケーション範囲が大幅に拡張されます。

この発展を推進する主な要因は、データレイクハウスのオープン性という性質です。オープンシステムはイノベーションと柔軟性を促進し、さまざまなツールやテクノロジーとの統合を可能にします。この適応性により、より広範な開発者コミュニティが貢献するようになり、機能の導入が加速されます。このような環境は、技術の進歩を促進するだけでなく、データレイクハウスが進化するビジネスニーズに迅速に適応することも可能にします。

例えば、DatabricksのUniFormやOnehouseのOneTableがその代表的な例です。これらは、さまざまなレイク形式にわたるデータのシームレスな解釈を可能にするオープンアーキテクチャの利点を例示しています。このような進歩により、より柔軟で有能なデータレイクハウスシステムへの道が開かれるでしょう。

 

4. 結論

2024年には、データレイクハウスの進化が加速し、3つの主要な予測が示唆されています。

まず、クエリエンジンの進歩により、データウェアハウスの役割がクエリの高速化において減少する見込みです。これは、コストや複雑さの削減、データガバナンスの向上などの利点をもたらします。

次に、オンデマンドの事前計算が増加しています。これにより、データ処理の効率性と柔軟性が向上し、企業は迅速な意思決定を行うための重要な要素としてこれを活用できるでしょう。

最後に、データレイクハウスの汎用性が新たな高みに達し、オープンで多用途なアプリケーション範囲が拡大しています。このオープン性により、データレイクハウスが迅速に変化するビジネスニーズに適応できる環境が整備されます。

これらの予測は、データレイクハウスがますます重要な役割を果たし、企業がデータを活用して競争力を維持および向上させるための重要なツールとしてさらに進化することを示唆しています。データレイクハウスがAI統合の成功にどのように貢献するかについて詳しくは、以下の記事をご覧ください。

https://miichisoft.com/data-warehouse-vs-data-lake-vs-data-lakehouse/

テクニカルライターのスキル向上に役立つ7のプロンプトエンジニアリングマスター法

現在、1,000億人を超えるユーザーがChatGPTを使用していることをご存知ですか？広告からエンターテインメント、教育から人事まで、さまざまな業界が、言語モデルから最も適切な応答を引き出すために、迅速なエンジニアリングを最大限に活用しています。テクニカルライターは、内容の濃いさまざまなトピックについて執筆する際、記事を関連性があり、理解しやすいものにするのに苦労しています。この記事では、技術文書でAIを使用する方法について説明します。

 

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の核心は、ChatGPTやGPT-4などの言語モデルから目的の出力を受け取るために使用できるプロンプトを開発および作成する技術を指します。私たちの中には、優れた質問スキルを持っている人もいるかもしれませんが、テクニカルライターは、より良いコマンドを作成し、より洞察に満ちた質問をし、AIシステムにより良い指示を与えることができるように、プロンプトエンジニアリングの詳細を知る必要があります。現在、技術文書作成プロセスにおけるAIの活用は一連の発展を遂げています。ただし、迅速な作成はすべて、明確さと具体性という2つの主要な原則に依存していることを理解する必要があります。プロンプトが適切に設計され、具体的で、曖昧さがまったくない場合にのみ、言語トレーニングされたAIモデルから望ましい応答を受け取ることができます。プロンプトエンジニアリングには、テキストからテキスト、テキストから画像、テキストからサウンドのモデルが含まれるため、その利点は無限です。プロンプトエンジニアとテクニカルライターは、AIプロンプトを作成し、出力を分析してさらに改良し、コンプライアンスと規制の問題を遵守し、社会的状況のニーズに応えます。

2. プロンプトエンジニアリングのメリットとは

技術文書でAIを使用する場合、Docsieのようなツールが究極の救世主となる可能性があります。ただし、プロンプトエンジニアリングの基本を知っておくと、テクニカルライターが専門用語を減らしてユーザー中心のアプローチで情報を共有するのにも役立ちます。

テクニカルライターの言語モデルが一貫して成長し、発展し続けるにつれて、人工知能は人間に優しく、理解しやすいプロンプトを作成する上で重要な役割を果たすようになるでしょう。

プロンプトエンジニアリングの主な利点は次のとおりです。

ユーザーエクスペリエンスを向上させ、曖昧さと混乱を軽減し、独立して迅速な解決を提供します。

プロンプトを微調整して最適化し、ユーザーのフラストレーションを軽減します。

ライターがプロンプトエンジニアリングを習得すると、プロンプトエンジニアリングの力をより効果的に活用できるようになります。ビジネス運営の合理化から仮想アシスタントの強化まで、ライターは無限のオプションを検討できます。

一貫したスタイル、口調、声を維持するのが非常に簡単になり、組織や代理店の時間とリソースが節約されます。

AI翻訳を通じて、さまざまな文化的背景や世界の視聴者に合わせて効果的なプロンプトを翻訳できます。

3. テクニカルライターがプロンプトエンジニアリングで優れた能力を発揮する方法

AIは拡大し続ける空間です。そのため、技術文書でAIを使用するという需要の高まりに対応するために、ライターは関連するコンテンツを取得するようにシステムを誘導する方法を理解する必要があります。Docsieを使用したテクニカルライティングに取り組む前に、テクニカルライターはAIシステムに最適なプロンプトを作成する方法を知っておく必要があります。

プロンプトエンジニアリングのさまざまな利点を探るため、ライターは技術スキルを開発するか、既存のスキルをブラッシュアップして、さまざまな技術文書を作成できるようにする必要があります。

ここでは、プロンプトエンジニアリングの専門家になり、AIを使用したテクニカルライティングの世界を探索する方法に関する10のヒントを紹介します。

3.1. ユーザーを理解する

ユーザーを理解するマーケティング担当者であってもコンテンツ作成者であっても、ターゲットとする視聴者のクエリを知ることがいかに重要であるかを誰もが知っています。最終顧客のニーズを理解することが、効果的なプロンプトを作成する鍵となります。年齢、性別、場所、好みなどのいくつかの要素に関する知識を収集すると、ユーザーのペルソナを作成するのに役立ちます。そして、この理想的なユーザーのペルソナに基づいて、プロンプトをカスタマイズおよび調整できます。

3.2. パーソナライゼーションとコンテキスト

大規模言語モデルは、プロンプトのコンテキストを認識する必要があります。したがって、システムに少しの背景知識を入力することで、目的の出力が得られるようにLLMをトレーニングできます。Docsieを使用してテクニカルライティングを作成する場合、このプラットフォームではLLMチャットボットを導入して、即時かつ確実な支援とクエリ解決を実現できます。たとえば、6年生に適切である必要があるというコンテキストを追加して、磁石がどのように機能するかをAIシステムに説明させることができます。

3.3. 簡潔さの芸術を知る

プロンプトエンジニアリングの利点を学ぶことは、コンテンツを通じて情報を簡潔に伝える方法を理解することと同じくらい重要です。読者があなたの言葉から明確なメッセージを得ることができるように、当面のトピックに取り組み、要点を絞った内容を書きましょう。複雑な技術情報をかみ砕いて、共感できる、ユーザーフレンドリーな口調で書きます。人間に向けて書いているということを念頭に置いてください。したがって、読者の関心を維持し、彼らが簡単に理解できる言語で執筆してください。

3.4. 機械学習の知識

企業や代理店でテクニカルライターとして働いている場合、機械学習について1～2つ知っておくと非常に役立ち、競合他社よりもはるかに先を行くことができます。機械学習を使用すると、過去のユーザー行動データを分析し、それに基づいてプロンプトを変更できます。ユーザーエクスペリエンスを向上させ、出力の品質を向上させるために、より細かいプロンプトを作成できます。

3.5. 例を挙げて説明する

参照と類推は、定義が失敗する場合に最も効果的です。したがって、記事内で例を引用し、類似表現や例え話を使用して、(技術的な知識がなくても)幅広い読者が理解しやすくします。Docsieを使用してテクニカルライティングを検討する場合は、日常的な言語で書いて、メッセージを簡潔かつ信頼性をもって伝えてください。

3.6. 独特の文体

AIを技術文書に統合し続けると、技術的な内容が無味乾燥になり、硬すぎて読めなくなる場合があります。独自の文体を使用すると、より良いプロンプトを作成でき、最終的には幅広い視聴者にとってコンテンツをより魅力的で包括的なものにすることができます。専門用語を知らない幅広い聴衆に届くように、高度に専門的な単語やフレーズの使用を避け、一般向けの用語を使用します。

3.7. プロンプトを構成する

すべての効果的なプロンプトには共通点があります。イントロ、詳細なセクション、適切なアウトロを備えた良い流れができています。欠員のための職務内容を作成するようAIシステムにプロンプトを表示する必要があるとします。イントロは役割の紹介と責任で構成され、本文にはどのような口調が必要かという指示と文の長さのガイドラインが含まれ、最後のアウトロは主要なタスクを数語で要約します。

4. 結論

この記事を通じて、テクニカルライ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と利点について理解を深めることができました。プロンプトエンジニアリングは、AIを活用したテクニカルライティングにおいて不可欠なスキルであり、その効果的な活用は読者のエクスペリエンス向上や情報の伝達に大きな影響を与えます。ユーザーを理解し、簡潔かつ具体的な言語でコンテンツを提供することが重要であり、機械学習の知識や独自の文体を活かすことで、より魅力的で包括的なプロンプトを作成できます。

さらに、プロンプトの構造を適切に設計することも重要であり、イントロからアウトロまでの流れを考慮することが必要です。これらのスキルを習得し、プロンプトエンジニアリングをマスターすることで、テクニカルライターはAIを活用したコンテンツ作成において優れた成果を上げることができます。プロンプトエンジニアリングがデジタルマーケティング分野にどのような価値をもたらしているかについて詳しく知りたい場合は、この記事をお読みください。

https://miichisoft.com/prompt-in-digital-marketing/

AI Prompt Engineering: UXのスーパーパワーを身につけよう

近年、多くのUXデザイナーが人工知能（AI）に深く関わっており、その倫理やメカニクスについて議論されています。しかし、あまり多くの人が言及していない分野があります。それが「プロンプトエンジニアリング」であり、あなたが開発したいスキルの一つかもしれません。

AIは技術の世界にパラダイムシフトをもたらしました。この技術は確実に残るものであり、私たちの働き方の未来を変えるかもしれません。新しい技術が仕事を脅かすと考えることがよくありますが、これらの変化は新しいスキルの必要性をもたらすこともあります。

AIツールを興味本位で探求するか、仕事に組み込みたい場合、プロンプトエンジニアリングは素晴らしいスタート地点です。この記事では、それが何であるか、なぜあなたに適しているか、そして学ぶためにはどのようなスキルが必要かを紹介します。

 

• 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は、大規模な言語モデル（LLMs）を導くプロンプトを作成する専門家です。彼らはAIツールをチームリーダーのように管理し、高品質な結果を確保するために詳細な指示を行います。例えば、あなたのチームの誰かにマーケティングメールを書かせたい場合、その人が目的と情報を理解していることを確認します。プロンプトエンジニアも同じように行います。彼らの目標は、AIを必要な方向に誘導することです。

プロンプトエンジニアになるためには、AIシステムと人間の言語の両方に強い理解が必要です。自然言語処理は、これらのシステムが人間の言語を理解し、応答することを可能にするAIの一部です。私たちが尋ねていることをAIに理解しやすくするために、質問の仕方を調整することで、プロンプトエンジニアは役立っています。

 

• プロンプトエンジニアリングの仕組み

 

AIはほぼ何でもできると言われていますが、何かを頼むときには正しいプロンプトを行うことが重要です。例えば、シンプルなChatGPTのプロンプトを考えてみましょう。UXコンテンツデザイナーとして、私はパスワードを間違えて入力したユーザーのためにエラーメッセージを作成してきました。では、ChatGPTに同じことを頼んだ場合、どうなるでしょうか。これは私がどのようにプロンプトを行うかに依存します。例を挙げてみましょう。

長い機械的なAI生成のエラーメッセージが表示されます: "エラー：パスワードが間違っています。申し訳ありませんが、入力したパスワードは当社の記録と一致しません。パスワードをもう一度確認して、再試行してください。パスワードを忘れた場合は、以下の 'パスワードをお忘れですか' リンクをクリックしてリセットできます。新しいパスワードの作成プロセスを案内します。問題が解決しない場合は、サポートチームにお問い合わせください。"

これは悪い結果ではありませんが、デザインに含めるようなエラーメッセージではありません。まず第一に、長すぎます。第二に、ユーザーにパスワードの要件を思い出させていません。総じて、機械的です。

プロンプトを変更することで、エラーメッセージをデザインに適したものにすることができます。私が望んでいたコンテンツを生成するために、ChatGPTに必要なコンテキストを提供するだけでした。

これが解決策が完璧かどうかはわかりませんが、最初のエラーメッセージと2つ目のエラーメッセージの間には大きな違いがあります。すべてはプロンプトに依存します。これを会話のようなものと考えてみてください。あいまいな質問をすると、おそらく専門的な人であってもあいまいな回答が得られるでしょう。

UXリサーチャーはこの問題に精通しています。新機能にユーザーが参加していない理由を理解しようとしている場合、質問に明確な文脈を提供する必要があります。それをしないと、ユーザーフィードバックはおそらく役に立たないでしょう。

LLMsも同じです。プロンプトがなくても強力ですが、私たちには役に立ちません。プロンプトエンジニアは、言語を微調整してLLMsが有用な出力を生成しやすくする方法を知っています。これはあなたも学べるスキルです。

 

• プロンプトエンジニアリングはクリエイティブな作業に向いています

 

プロンプトエンジニアになるためには強力なコーディング知識が必要ないです。それが役立つでしょうか？多分です。しかし、プロンプトエンジニアリングは、強力なコミュニケーションと認知スキルを持つ人々に最適です。

自然言語処理を使用することは、言語が混乱することがよくあることを認識することです。コンテキストは重要です。情報やプロセスを明確に伝えるスキルは、多くのUXデザイナーが数年かけて開発してきたものです。これは、プロンプトエンジニアリングが時折「プロンプトデザイン」と呼ばれる理由かもしれません。なぜなら、これはデザインの演習にしばしば似ているからです。

次のように考えてみてください。現在UXで働いている場合、おそらく実験の複数のバージョンを繰り返し行って、ユーザーが次に何をすべきかを理解できるようにする必要がありました。新しい機能にユーザーがどこでつまずいているかを解明するリサーチの側面にいたかもしれません。ビジュアルにポイントAからポイントBに行く方法を示すデザインを変更したかもしれません。または、コンテンツに取り組み、メッセージをできるだけ明確にするために単語の選択をいじりました。

あなたがどのようなUXの役割であっても、難解な情報をユーザーが理解しやすくする必要がありました。そして、それを行う中で、LLMsとのコミュニケーションがどのようになるかについてのスキルも開発していた可能性があります。

いずれにしても、いつかAIが自分で何かを行うようになるかもしれません。しかし今のところ、テック企業は効率的にAIツールを活用したいと考えており、そのためにプロンプトエンジニアリングに詳しい人々から利益を得たいと思っています。

もちろん、あなたはマスターになる必要はありません。既に行っている仕事でプロンプトエンジニアリングを簡単に活用できる方法がたくさんあるかもしれません。しかし、好き嫌いに関係なく、この技術は今後すべてのUXデザイナーの働き方に影響を与えるでしょう。これらのツールをどのように活用するかを学ぶことは、あなたがすでにしている仕事をより良くするだけでなく、履歴書に載せることができるスキルにもなります。

 

• .結論: 迅速なエンジニアリングを通じて AI の力を解き放つ

 

今日のテクノロジーの時代では、UX の分野で人工知能の力がますます重要になっています。 AI プロンプト エンジニアリングは単なるスキルではなく、UX 実践者に柔軟性と生産性をもたらすスーパーパワーです。 これは、大規模な言語モデルと対話する方法をより深く理解するのに役立つだけでなく、日常の作業に多くの創造的な機会をもたらします。

私たちは、プロンプト エンジニアリングがどのようにユーザー エクスペリエンスを向上させ、UX リサーチを強化し、クリエイティブな作業をより効率的にすることができるかについて話し合いました。 コーディングの専門家である必要はなく、創造的かつインテリジェントに AI と対話する方法を学ぶことができます。

AI プロンプト エンジニアリングは単なる一時的なトレンドではなく、UX の未来への扉を開く鍵であることを明確に理解することが重要です。 この機会にスキルを向上させ、自分の作品を豊かでユニークなものにしてください。

思い立ったが吉日！

次のステップは、デジタルマーケティングにおけるプロンプトの役割をさらに探ることです。詳細については、次の記事をご覧ください。

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

AI とプロンプト エンジニアリングの力を今すぐ体験して、より驚くべきユニークなユーザー エクスペリエンスを創造してください。 読んでいただきありがとうございます。AI プロンプト エンジニアリングの旅がうまくいきますように!

健康専門家向けのサービス向上:優れたプロンプトの導入

プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデル（LLM）の出力をガイドするプロンプトや指示を設計し、磨き、実装する研究の比較的新しい分野です。ChatGPTなどLLMの台頭により、2か月で1億人以上のユーザーの注目を集めたAI（特に生成AI）が大衆にアクセス可能になりました。これはAIの使用がより広まるだけでなく、LLMが医療分野での可能性の影響も考慮されるため、前例のないパラダイムの転換です。患者や医療専門家がAIベースのツールを使用する中、その代表格であるLLMに関するスキルの向上に取り組む課題を解決することは避けられません。本論文はプロンプトエンジニアリングに関する現状を要約し、同時に幅広い範囲の健康専門家にLLMとの相互作用を向上させる実用的な提案を目指しています。

 

1.　AIプロンプトエンジニアリングとは何ですか？

 

ChatGPTは2022年11月に登場して一気に注目を集めました。それと同時に生まれた分野があります―プロンプトエンジニアリング。これはAIモデルを導く重要な役割を果たします。AIプロンプトエンジニアはChatGPTやDALL-Eなどの先進的なAIシステムと共に働き、望ましい出力を生成するためにプロンプトを磨きます。

 

では、AIプロンプトエンジニアリングが何かを詳しく見ていく前に、それが何を含むかについて簡単に説明させてください。

 

単純に言えば：

 

プロンプトはAIモデルに与えられる一連の指示です。これらは、コードの記述、音楽の作曲、ブログの執筆、顧客の問い合わせへの回答、またはアートの生成など、望ましい結果を得るためにこの知的システムを導くものです。

 

例えば、チャットボットが顧客と対話するようにしたい場合、それに精巧な指示を与えます。これがプロンプトと呼ばれるものです。プロンプトの質と具体性は、ボットの応答方法に直接影響を与えます。

 

良いプロンプトを作成するのは常に簡単ではありません。それにはAIモデルの能力と制限を理解するだけでなく、機械との対話の言語を習得する必要があります。このスキルセットが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるものです。

 

プロンプトエンジニアリングは、単なる指示の執筆だけでなく、異なるバージョンを試して最良の結果を得るまでのテストも含みます。これを行うのがAIプロンプトエンジニアと呼ばれる人々です。

プロンプトエンジニアリングは、単にマーケティングや広告コンテンツの生成にジェネレーティブAIを活用するブランドにとってだけでなく、固有の偏りを軽減する上で重要な役割を果たします。

AIモデルは広範なデータで訓練されますが、適切なガイダンスがないと、不完全で偏った、または正確でない応答を生み出す可能性があります。適切なプロンプトを構築することで、これらのモデルを信頼性の高い出力に導くことができます。

 

2. ビジネスにおいてプロンプトエンジニアリングが不可欠な7つの理由

2.1. 高い精度と関連性の向上

プロンプトエンジニアリングを活用することで、組織はAIモデルが特定の目標に高い精度でかつ関連性のある出力を生成することを確保できます。注意深いプロンプトの作成により、AIシステムは文脈の微妙なニュアンスを理解し、データを効果的に解釈し、誤りを最小限に抑えて結果を最適化します。

 

2.2. 意思決定の向上

プロンプトエンジニアは組織が膨大なデータから迅速に実行可能な情報を抽出できるようにします。プロンプトを微調整することで、ビジネスは関連性のある情報を取得し、情報に基づいた意思決定を行い、市場のダイナミクスに迅速に対応できます。このAIによる洞察を活用する能力は、組織に競争力を与え、戦略的なビジネス成長を推進します。

 

2.3. 個別化された顧客体験

卓越した顧客体験を提供することは、今日の激しい競争の中で重要です。プロンプトエンジニアリングを活用することで、組織は個別化された推奨事項、適切な応答、および顧客との円滑なインタラクションを提供するAIモデルを作成できます。ビジネスはプロンプトエンジニアリングを活用することで、顧客満足度、忠誠度、および長期的な関係を促進できます。

 

2.4. 効率的なリソース利用

効率はリソースの最適化とコスト削減の鍵です。プロンプトエンジニアリングは不要な計算を削減し、リソースの効果的な利用を通じて効率的なAIシステムを実現する上で重要な役割を果たします。プロンプトを微調整することで、組織はAIプロセスを効率化し、計算リソースを節約し、最終的にコストを最適化できます。

 

2.5. 倫理的考慮と偏りの緩和

倫理的なAIの実践は組織にとって重要です。プロンプトエンジニアリングを通じて、企業は偏りに対処し、AIシステム内で公正を促進できます。倫理的な考慮事項をプロンプトの設計に組み込むことで、組織は潜在的な偏りを緩和し、包括性を促進し、有害な結果を回避できます。

 

2.6. 業界固有の要件への適応性

異なる産業は独自の要件と文脈を持っています。プロンプトエンジニアリングは組織に、産業固有のニュアンスを捉えるためにAIモデルを微調整する機会を提供し、生成される出力が組織のニーズと一致するように確保します。この適応性は、組織が産業ダイナミクスに適合し、AIの実装から得られる価値を最大化できるよう支援します。

 

2.7. 組織の将来への備え

プロンプトエンジニアリングは、AI駆動の世界で組織を将来に備えるために不可欠です。プロンプトエンジニアリングの実践を取り入れることで、組織は技術の進化に先駆けて、進化する顧客の要求に適応し、競争上の優位性を確立することができます。

 

3. 医療専門家や医療全般の文脈でのプロンプトエンジニアリングの応用

医療機関は生成AIへの投資を始め、医療企業はLLMsを事業に統合し、医療団体はこれらのモデルの使用に関するガイドラインを発表し、医学カリキュラムもこの新技術を取り上げ始めました。

 

医療専門家や医療全般の文脈では、次のように説明できます：

 

• 意思決定支援：医療専門家は、プロンプトエンジニアリングを使用して、診断、治療選択、またはリスク評価などの意思決定プロセスを効率化するためにAIシステムを最適化できます。
• 行政のサポート：プロンプトは、患者スケジュールの管理、記録の保持、請求などの行政業務を助けるようにエンジニアリングされ、これにより効率が向上します。
• 患者との関与：プロンプトエンジニアリングを使用して、医療提供者と患者とのコミュニケーションを向上させることができます。たとえば、AIシステムは薬のリマインダーや予約のプロンプト、ライフスタイルのアドバイスを送信するように設計できます。
• 研究と開発：研究のシナリオでは、プロンプトは文献のレビューやデータ分析、仮説の生成などのタスクをサポートするように作成できます。
• トレーニングと教育：プロンプトは、医療専門家の教育を促進するためにエンジニアリングされ、最新の治療法や手順の継続的なトレーニングを含みます。
• 公衆衛生：より広範なスケールで、プロンプトエンジニアリングは、人口健康データの分析、疾病の傾向の予測、または一般市民の教育を支援することで、公衆衛生イニシアティブに役立ちます。

 

したがって、プロンプトエンジニアリングは医療提供の効率性、正確性、効果を向上させる潜在的な力を持ち、医療専門家にとってますます重要なスキルとなっています。

 

プロンプトエンジニアリングの可能性はさまざまな分野で探求されており、企業経営者はこの技術のトレンドに速やかに適応する必要があります。特に、現在の競争が激化している時点で、取り残されないように注意が必要です。

4.　まとめ

AIモデルは重要な約束を秘めた、興奮と迅速に成長している分野です。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、医療分野にプロンプトエンジニアリングの応用・人間とAIの相互作用改善する具体的な10つの推奨事項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：

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https://miichisoft.com/application-of-prompt-engineering-medical-field