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