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, dxGAIウェブ用チャットボット、dxGAI)
• 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：こちらよ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！

1. LLMとそのトレンド

ChatGPTの助けを借りて、Large Language Models（LLM）は世界中の誰の想像力を捉えています。製品やサービスに組み込まれたLLMは、基本となるシステムとのほとんどの人間の対話を高速化するのに役立ちます。

現在のLLM対応アプリは、主にLlama 2、Mistral、Vicuna、そして時折Falcon 170Bなどの「オープンソース」LLMを使用しています。これらのモデルは公に利用可能なデータでトレーニングされており、ユーザーの質問や指示に適切に対応できます。ただし、あなたまたは貴社はLLMによるサービスを、より特定のドメインまたはプライベートなデータに対応させたいと考えている場合、データサイエンティストはモデルを微調整し、十分な数の例を供給する必要があります。

微調整は既存のモデルの機能の上に構築される行為であり、LoRAなどの特定の微調整方法が存在します。LoRAは現在のモデルの重みを凍結し、追加の重み層（アダプターと呼ばれることが多い）を追加して、あなたのドメイン固有のニーズに焦点を当てます。これらの追加の重みをトレーニングするのは、ゼロからモデルをトレーニングする場合よりも少ない時間とデータが必要です。

Huggingfaceは最近、異なるモデルでのLoRA微調整能力を比較した記事を公開しました。彼らはLoRAがLlama 2 7Bモデルのパラメータの0.12%を導入すると述べています。これにより、840万のパラメータのみをトレーニングするプロセスが実現します。微調整はデータセンターのGPUペアで簡単に行うことができます。MetaのAI Research SuperClusterのようなスーパーコンピューターは必要ありません。これがVMwareとBroadcomがオープンソースLLMと微調整を組み合わせることが戦略的なビジネスアプリケーションを構築する道だと信じている理由です。

ただし、新しい製品を発売したり、新しいサービスを導入するたびに、データサイエンティストはこの新しいビジネスエンティティに関するデータを収集し、データセットに正しく整理し、LLMが従業員または場合によっては顧客が生成するすべてのプロンプトに正直に回答できるように微調整プロセスを開始する必要があります。

2．RAG - Retrieval Augmented Generationこれは何をするのか？

検索強化生成技術の導入は、より迅速で革新的で正確です。検索強化生成（その用語は口の中で踊るだけですね）、略してRAGは、LLMにデータベースの機能を追加します。新しいサービスや製品を発売するたびにデータをLLMに適合させる代わりに、LLMにユーザーのプロンプトに回答しながら関連データへの直接アクセスを許可します。

もちろん、これは単にLLM対応アプリにデータベース接続を追加するよりも複雑です。それでも、データサイエンスコミュニティとの継続的な取り組みにより、RAG機能をLLM対応アプリに統合することが容易になっています。もちろん、VMware Private AI Foundationの開発においてもこのユースケースに焦点を当てており、拡張可能で堅牢なサービスを提供しています。RAGが導入する全体のプロセスと一部のコンポーネントについて詳しく見ていきましょう。

まず、単純な（非RAG）LLMプロセスから始めましょう。ユーザーはLLM対応アプリ内でプロンプトを生成します（1）。アプリはLLMに接続し、プロンプトを入力として提供します（2）。LLMは出力のための単語をできるだけ正確に予測します（3）そして「プロンプトの完了」をユーザーに表示するためにアプリに戻します（4）。

RAGプロセスに入る前に、RAGの重要な要素であるベクトルデータベースを見てみましょう。ベクトルデータベースは、行と列を持たないデータベースであり、データ（ポイント）とテキストを数値として（正確には数値表現として）格納します。これらの数値表現はベクトル埋め込みと呼ばれ、これらは類似性に基づいてグループ化（クラスタリング）されます。なぜ数値表現なのでしょうか？

要するに、LLMなどのニューラルネットワークモデルは数値のみを処理できます。したがって、ニューラル言語処理（NLP）パイプラインは単語を1つまたは複数のトークンに変換します。ベクトルは、システムが単語の意味と他の単語との関連性を構造化し分析できるトークンの数値表現です。トークンとベクトルについてもっと知りたい場合は、Sasha Metzgerが『NLPのトークン、ベクトル、および埋め込みの初心者ガイド』を公開しています。ぜひお勧めです！

RAGを使用すると、データベースがLLMの長期記憶になります。では、このベクトルデータベースをどのように使用するのでしょうか？まず第一に、LLMアプリにクエリを実行させたい情報をデータベースに供給する必要があります。これには、データをベクトル化する必要があります。つまり、データをトークンに変換し、トークンをベクトル埋め込みにエンコードする必要があります。今日最も人気のあるツールはWord2Vec、fastText、およびGloVeです。より包括的なデータフレームワークはLlamaindexであり、データの摂取、オーケストレーション、および検索ツールを提供しています。

RAGの利点の一つは、LLM対応のアプリが、コアビジネスを拡張または拡大する際にオフラインにする必要がないことです。最新のデータでLLM対応のアプリにデータを供給するために、データを非同期にベクトル化できます。新しいサービスや製品をリリースするたびにモデルを再トレーニングまたは微調整する必要はありません。データエンジニアは、LLMの「バージョニング」に関係なく新しいデータをデータベースに導入します。

ユーザーの視点からプロセスを見ると、ユーザーはLLM対応のアプリ内でプロンプトを生成します（1）。アプリはプロンプトを直接LLMに送るのではなく、プロンプトをベクトルデータベースにリダイレクトします（2）。ベクトルデータベースは類似性で検索し（2）、適切なデータ（単語）を取得します。フレームワークはデータをアプリに送信し（3）、ベクトルデータベースから取得したデータでユーザープロンプトを拡充します（4）。アプリはLLMにユーザーの質問に基づいて応答を生成するよう指示し、応答を生成するためのデータを提供します（5）。LLM対応のアプリはユーザーに回答を表示します（6）。

RAGは劇場のプロンプター（Souffleur）のように振る舞い、LLMにキューを提供します。プロンプターが演劇を演じる俳優にキューを提供するように、RAGはLLMに最新かつ正確なデータでプロンプトを拡充して正直に保ちます。内部化されたデータに依存せず、優れた自然言語応答を形成することが主な目標です。本質的に、ベクトルデータベースが記録システムとなり、LLMモデルとアプリが知能システムとなります。

3. まとめ

VCFプラットフォームにベクトルデータベースとRAG対応のアプリを展開する方法に関する詳細は、お知らせいたします。

AIと人間の創造力が交わるこのデジタル時代において、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、「RAG（Retrieval Augmented Generation）システムのパフォーマンスを改良する6つの方法」について相談した記事があります。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：

https://miichisoft.com/6-ways-improve-rag-retrieval-augmented-generation/

1. LLMとそのトレンド

ChatGPTの助けを借りて、Large Language Models（LLM）は世界中の誰の想像力を捉えています。製品やサービスに組み込まれたLLMは、基本となるシステムとのほとんどの人間の対話を高速化するのに役立ちます。

現在のLLM対応アプリは、主にLlama 2、Mistral、Vicuna、そして時折Falcon 170Bなどの「オープンソース」LLMを使用しています。これらのモデルは公に利用可能なデータでトレーニングされており、ユーザーの質問や指示に適切に対応できます。ただし、あなたまたは貴社はLLMによるサービスを、より特定のドメインまたはプライベートなデータに対応させたいと考えている場合、データサイエンティストはモデルを微調整し、十分な数の例を供給する必要があります。

微調整は既存のモデルの機能の上に構築される行為であり、LoRAなどの特定の微調整方法が存在します。LoRAは現在のモデルの重みを凍結し、追加の重み層（アダプターと呼ばれることが多い）を追加して、あなたのドメイン固有のニーズに焦点を当てます。これらの追加の重みをトレーニングするのは、ゼロからモデルをトレーニングする場合よりも少ない時間とデータが必要です。

Huggingfaceは最近、異なるモデルでのLoRA微調整能力を比較した記事を公開しました。彼らはLoRAがLlama 2 7Bモデルのパラメータの0.12%を導入すると述べています。これにより、840万のパラメータのみをトレーニングするプロセスが実現します。微調整はデータセンターのGPUペアで簡単に行うことができます。MetaのAI Research SuperClusterのようなスーパーコンピューターは必要ありません。これがVMwareとBroadcomがオープンソースLLMと微調整を組み合わせることが戦略的なビジネスアプリケーションを構築する道だと信じている理由です。

ただし、新しい製品を発売したり、新しいサービスを導入するたびに、データサイエンティストはこの新しいビジネスエンティティに関するデータを収集し、データセットに正しく整理し、LLMが従業員または場合によっては顧客が生成するすべてのプロンプトに正直に回答できるように微調整プロセスを開始する必要があります。

2．RAG - Retrieval Augmented Generationこれは何をするのか？

検索強化生成技術の導入は、より迅速で革新的で正確です。検索強化生成（その用語は口の中で踊るだけですね）、略してRAGは、LLMにデータベースの機能を追加します。新しいサービスや製品を発売するたびにデータをLLMに適合させる代わりに、LLMにユーザーのプロンプトに回答しながら関連データへの直接アクセスを許可します。

もちろん、これは単にLLM対応アプリにデータベース接続を追加するよりも複雑です。それでも、データサイエンスコミュニティとの継続的な取り組みにより、RAG機能をLLM対応アプリに統合することが容易になっています。もちろん、VMware Private AI Foundationの開発においてもこのユースケースに焦点を当てており、拡張可能で堅牢なサービスを提供しています。RAGが導入する全体のプロセスと一部のコンポーネントについて詳しく見ていきましょう。

まず、単純な（非RAG）LLMプロセスから始めましょう。ユーザーはLLM対応アプリ内でプロンプトを生成します（1）。アプリはLLMに接続し、プロンプトを入力として提供します（2）。LLMは出力のための単語をできるだけ正確に予測します（3）そして「プロンプトの完了」をユーザーに表示するためにアプリに戻します（4）。

RAGプロセスに入る前に、RAGの重要な要素であるベクトルデータベースを見てみましょう。ベクトルデータベースは、行と列を持たないデータベースであり、データ（ポイント）とテキストを数値として（正確には数値表現として）格納します。これらの数値表現はベクトル埋め込みと呼ばれ、これらは類似性に基づいてグループ化（クラスタリング）されます。なぜ数値表現なのでしょうか？

要するに、LLMなどのニューラルネットワークモデルは数値のみを処理できます。したがって、ニューラル言語処理（NLP）パイプラインは単語を1つまたは複数のトークンに変換します。ベクトルは、システムが単語の意味と他の単語との関連性を構造化し分析できるトークンの数値表現です。トークンとベクトルについてもっと知りたい場合は、Sasha Metzgerが『NLPのトークン、ベクトル、および埋め込みの初心者ガイド』を公開しています。ぜひお勧めです！

RAGを使用すると、データベースがLLMの長期記憶になります。では、このベクトルデータベースをどのように使用するのでしょうか？まず第一に、LLMアプリにクエリを実行させたい情報をデータベースに供給する必要があります。これには、データをベクトル化する必要があります。つまり、データをトークンに変換し、トークンをベクトル埋め込みにエンコードする必要があります。今日最も人気のあるツールはWord2Vec、fastText、およびGloVeです。より包括的なデータフレームワークはLlamaindexであり、データの摂取、オーケストレーション、および検索ツールを提供しています。

RAGの利点の一つは、LLM対応のアプリが、コアビジネスを拡張または拡大する際にオフラインにする必要がないことです。最新のデータでLLM対応のアプリにデータを供給するために、データを非同期にベクトル化できます。新しいサービスや製品をリリースするたびにモデルを再トレーニングまたは微調整する必要はありません。データエンジニアは、LLMの「バージョニング」に関係なく新しいデータをデータベースに導入します。

ユーザーの視点からプロセスを見ると、ユーザーはLLM対応のアプリ内でプロンプトを生成します（1）。アプリはプロンプトを直接LLMに送るのではなく、プロンプトをベクトルデータベースにリダイレクトします（2）。ベクトルデータベースは類似性で検索し（2）、適切なデータ（単語）を取得します。フレームワークはデータをアプリに送信し（3）、ベクトルデータベースから取得したデータでユーザープロンプトを拡充します（4）。アプリはLLMにユーザーの質問に基づいて応答を生成するよう指示し、応答を生成するためのデータを提供します（5）。LLM対応のアプリはユーザーに回答を表示します（6）。

RAGは劇場のプロンプター（Souffleur）のように振る舞い、LLMにキューを提供します。プロンプターが演劇を演じる俳優にキューを提供するように、RAGはLLMに最新かつ正確なデータでプロンプトを拡充して正直に保ちます。内部化されたデータに依存せず、優れた自然言語応答を形成することが主な目標です。本質的に、ベクトルデータベースが記録システムとなり、LLMモデルとアプリが知能システムとなります。

3. まとめ

VCFプラットフォームにベクトルデータベースとRAG対応のアプリを展開する方法に関する詳細は、お知らせいたします。

AIと人間の創造力が交わるこのデジタル時代において、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、「RAG（Retrieval Augmented Generation）システムのパフォーマンスを改良する6つの方法」について相談した記事があります。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：

https://miichisoft.com/6-ways-improve-rag-retrieval-augmented-generation/

Prompt Engineeringの重要性について最近お話ししましたが、今回はいくつかの実際の事例とヒントについて詳しく掘り下げてみましょう。これにより、GPT-3やGPT-4のようなAI言語モデルからさらなる価値を引き出すためのスキルを磨く手助けとなるでしょう。

1. 現場からの成功事例:

• コンテンツ生成:　デジタルマーケティングエージェンシーは、異なるプロンプトを試して魅力的なブログ記事、ソーシャルメディアコンテンツ、広告コピーを作成しました。具体的なプロンプトとコンテキストを使用することで、AIが生成したコンテンツの関連性と創造性を大幅に向上させ、時間と労力を節約しました。
• 顧客サポート:　Eコマース企業は、AI駆動の顧客サポートチャットボットを向上させるためにプロンプトエンジニアリングを利用しました。複雑な問い合わせを小さなプロンプトに分解し、文脈情報を提供することで、ボットの精度と総合的なユーザー満足度を向上させました。
• 製品開発:　ソフトウェア開発チームは、ユーザー要件を効果的に収集するためにプロンプトエンジニアリングを採用しました。インクリメンタルプロンプティングを使用してユーザーのニーズを小さなタスクに分解し、AIモデルが実行可能な洞察と機能のアイデアを生成しやすくしました。

2. Prompt Engineeringのマスタリングのためのプロのヒント:

• 失敗から学ぶ: AI生成の応答が満足できなかった場合を分析し、プロンプトの潜在的な改善点を特定します。
• 会話形式を保つ: プロンプトを、人間の専門家と対話しているかのように構築し、より自然で魅力的な応答を促進します。
• 外部リソースを活用する: 他者の経験から学び、プロンプトエンジニアリングのテクニックにインスパイアを受けるために、記事、ケーススタディ、オンラインフォーラムを探索します。

これらの事例とヒントを取り入れることで、様々な産業やアプリケーションでAI言語モデルの影響をさらに向上させることができます。

3. まとめ

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、「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」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：https://miichisoft.com/the-potential-value-of-prompt-engineering-in-customer-experience/

AIパワード・マーケティングの核心には、Promptの概念があります。これは、人間のマーケターの意図とAIモデルのポテンシャルを結ぶ橋であり、AIに関連性のある有益なコンテンツを生成するための指示として機能します。Promptは、AIモデルに対してコンテンツを調整するための基盤のようなものです。

AIの文脈では、PromptはAIモデルからの応答をトリガーする構造化された入力です。これらの入力は質問、声明、または未完成の文などさまざまな形を取り、魅力的な広告コピーの作成、ソーシャルメディアの投稿の作成、またはデータから洞察を抽出するといった目標に従ってAIの出力を形成することができます。

Promptエンジニアリングは、あたかもマーケターとAIモデルとの協力的な対話のようなものです。マーケターは初期の入力、つまりPromptを提供し、AIはその意図に合わせたコンテンツで応答します。この相互作用は、AIの計算能力がマーケティングの専門知識を補完する創造的なパートナーシップを形成します。

AIの応答が魔法のように見える裏には、複雑なアルゴリズムに基づくプロセスがあります。Promptが与えられると、AIモデルは大量のトレーニングデータからパターンを内部で分析します。これにより、与えられた入力に論理的に続くテキストを予測し生成することができます。結果として、これは人間の言語を模倣したものですが、計算に基づく理解の製品です。

Promptのダイナミクスを理解することは、AIパワード・マーケティングの全体の潜在能力を引き出すために不可欠です。

3.1. 目的を明確にする

Promptエンジニアリングに乗り出すとき、クリアな目的から旅が始まります。Promptを全体的なマーケティングの目標に合わせて、AI生成のコンテンツが目的にかなうようにします。たとえば、新しいフィットネスアプリを宣伝することを目指している場合、Promptは次のようになります。

この整合性をさらに高めるために、望ましい出力とトーンを指定します。若年層を対象にしている場合、Promptには次のような指示が含まれる可能性があります。

3.2. 具体的で明確にする

あいまいさは効果的なPromptの敵です。Promptを具体的で明確にし、誤解の余地を残さないようにします。たとえば、「健康的な生活について書いてください」という漠然とした指示の代わりに、

ディテールの力を利用してAIの創造性を導くことができます。たとえば、言語翻訳ソフトウェアを開発している場合、Promptは次のようになります。

3.3. 文脈情報を提供する

Promptエンジニアリングにおいて文脈は魔法の要素です。提供する文脈が多ければ多いほど、AIの応答が正確で関連性が高くなります。たとえば、製品比較のブログ投稿を依頼する場合、対象となる製品の機能、仕様、および顧客レビューなどのデータを提供します。これにより、AIは包括的で情報に基づいた記事を生成できます。

たとえば、AIにカスタマーサポートチャットボットのための応答を生成させる場合は、一般的なカスタマーの問い合わせに関する背景情報を提供して、モデルが役立ち、関連性のある回答を生成できるようにします。

3.4. 異なるアプローチを試す

Promptエンジニアリングは反復的なプロセスです。異なるPromptの形成を試して、最も効果的なアプローチを見つけることをためらいません。言い回しを微調整したり、焦点を変えたり、指示を言い換えたりして、AIが異なる方法で応答するかどうかを確認します。

試行錯誤する際は、AIモデルのパフォーマンスを注意深くモニターします。初期のInstagramキャプションのPromptが望むエンゲージメントを生み出さない場合は、新しいアプローチを試してみてください。

これらのベストプラクティスに従うことで、Promptエンジニアリングの技術を磨き、マーケティングの取り組みにおいてAI駆動の創造性の全ポテンシャルを引き出すことができます。

異なるマーケティングタスクに適したPromptの調整

魅力的なブログ投稿から説得力のある広告コピー、そしてわずかなソーシャルメディアコンテンツまで、さまざまなコンテンツタイプに対応するPromptエンジニアリングは、マーケターの武器庫での多用途なツールです。たとえば、SaaS分析プラットフォームのために魅力的なニュースレターキャンペーンを生成する場合、Promptは次のようになります。

「最新のデータトレンドとSaaS開発での分析の革新的な手法を強調した、示唆に富み視覚的に魅力的なニュースレターを作成してください。」

AIを活用してクリエイティブ性を注入しつつ、ブランドのユニークな声を維持します。ブランドのパーソナがウィットとユーモアで知られている場合、Promptは次のようになります。

「最新の製品の画像に合うユーモアと奇抜なInstagramキャプションを起草してください。」

4.2. 市場調査と洞察

AI がデータから貴重な洞察を抽出できるようにプロンプトを設計します。 AI がトレンド分析を実行し、戦略的な意思決定に役立つ情報を抽出できるように導きます。

4.3. 電子メールマーケティング

プロンプト エンジニアリングを活用して、電子メールの応答にパーソナライゼーションを組み込みます。 Craft プロンプトは、パーソナライズされた役立つ、明確な電子メール コンテンツを生成するように AI をガイドします。

プロンプト エンジニアリングは、マーケティング担当者が AI を使用して革新できるようにする規律として機能します。 この旅には、確かな手腕、洞察力、そして倫理的行動への揺るぎない取り組みが必要です。 AI を活用したマーケティングが進むにつれて、迅速なエンジニアリングが引き続き指針となり、人間の専門知識とテクノロジーの進歩の融合が正確で影響力のある結果を生み出し続けます。

キャンペーンを新しい高みに押し上げましょう！プロンプトエンジニアリングの力を発見し、AI駆動の創造力でキャンペーンを高めましょう。包括的なガイドでのベストプラクティスと洞察にダイブしましょう。

今すぐガイドを探索:

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

人間の独創性と最新テクノロジーの融合で、あなたのマーケティングの可能性を最大限に引き出してください。AI駆動のマーケティングの未来をお見逃しなく！

AIプロンプトエンジニアリングコースは、AIや言語モデルの真の力を以前にも増して引き出すために必要な知識とスキルを身につけるために設計されています。

もし足を濡らして学びたいなら、AIプロンプトエンジニアになる方法を教えるオンラインプラットフォームがあります。本記事では、資格を取得するために4 Best AIプロンプトエンジニアリングコースを学びましょう。

視覚的な学習を好む方へ、YouTubeでは無料のプロンプトエンジニアリングコースが豊富に提供されています。

さあ、始めます。

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.　AIプロンプトエンジニアとは？AIプロンプトエンジニアになるには？

AIプロンプトエンジニアになりたいと思っていますか？

プロンプトエンジニアの仕事には、生成型AIモデルのためのプロンプトの開発と改良に特定の技術スキルが必要です。これにはこれらのAIシステムの動作を深く理解することと、機械学習モデルの実装経験が含まれます。

この役割で優れるためには、生成型人工知能において確かな基礎が必要です。生成型AIアプリケーションは、さまざまな産業で急速に成長しており、この知識は非常に価値があります。

AIモデルを導く能力の重要な部分は、機械学習をその核心で理解することにあります。Courseraなどで提供されているAIプロンプトエンジニア認定コースは、プロンプトエンジニア志望者が専門知識を構築するのに役立ちます。

PythonやJavaなどのプログラミング言語の熟練も有益です。なぜなら、ほとんどのML/AIシステムの構築に使用されるライブラリがこれらの言語に大きく依存しているからです。

これには、生成型AIモデルを使用して先進的なソリューションを開発する際に広く利用されているTensorFlowやPyTorchなどの人気のあるツール/ライブラリ/フレームワークに精通していることも含まれます。

最初はこれらのステップが圧倒的に思える場合でも、心配しないでください。テクニカルな専門用語の中で迷子になることなくプロンプトの学習をサポートするための豊富なオンラインリソースが利用可能です。

3.　YouTubeでの４つのプロンプトエンジニアリングコース

Class Centralが提供する合計29のコースのうち、4つがプロンプトエンジニアリングの証明書付きです：

• ChatGPTのためのプロンプトエンジニアリング：人工知能と機械学習の基礎を学び、プロンプトエンジニアとしてのスキルを身につける入門コース。
• プロンプトエンジニアリングと高度なChatGPT：コンテキストに基づいて入力プロンプトを効果的に最適化するための高度なテクニックを学ぶ。
• AIアプリケーションとプロンプトエンジニアリング：プロンプトエンジニアリングを使用してAIアプリケーションを構築する方法を紹介する入門オンラインコース。急速に進化するこの技術の潜在力を活かすための技術的かつ実践的なスキルを習得する。
• ChatGPT Masters Prompt Engineering, Midjourney, Chat GPT-4：ChatGPT、Midjourney、Google Bard、Chat GPT-4のためのプロンプトエンジニアリングを迅速にマスター。

特におすすめのコースの1つはYouTuber H-EDUCATEによるものです。23の分かりやすい動画に分かれ、H-EDUCATEはプロンプトエンジニアリングのすべての基礎を網羅し、生成型AIアプリケーションへの徹底的な紹介を提供します。

このチュートリアルでは、基本的な用語、プロンプトエンジニアの機能、高度なプロンプトの種類、およびテキストプロンプトのさまざまな例が説明されます。

4.　まとめ

現在の業界トレンドに基づくと、プロのプロンプトエンジニアリング認定が将来的に登場する可能性があります。これは、データサイエンスやクラウドコンピューティングの進化のようになるかもしれません。

潜在的な認定の機会に先んじて進むためには、主要な学術機関やテクノロジー関連のコースを提供するeラーニングポータルの発表に注意を払ってください。

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、プロンプトエンジニアの定義・業務・責任などに関する詳細な知識を提供しているブログコンテンツがあります。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：https://miichisoft.com/prompt-engineer-10-year-in-the-future-career/

効果的なAIコンテンツ生成のためのプロンプトエンジニアリングのマスター

プロンプトエンジニアリングは、AIコンテンツ生成ツールや大規模言語モデル（LLM）を効果的に使用するためのプロンプトの戦略的な作成、テスト、磨き上げのプロセスです。これらのツールは素早いコンテンツ生成に優れていますが、プロンプトエンジニアリングによって生成されるコンテンツが特定のニーズに合致するようになります。

プロンプトエンジニアリングは、効率的に生成的AIを使用し、時間を最大限に活用するための鍵です。特定のニーズに合わせてプロンプトを調整することで、時間を節約するだけでなく、より効果的なAIコンテンツ生成プロセスを築くことができます。

誤解されがちですが、AIコンテンツ生成ツールやLLMは独立した思考を持っていません。代わりに、これらは膨大なデータセットから導かれた論理文字列に依存しています。これらのモデルはインターネットからの数十億の情報を予測に使用し、次の単語がどのように続くかを予測します。たとえば、ChatGPTに物語を話すように頼むと、「昔々」というフレーズで始まる可能性が高いです。

• 指示: より良い結果を得るために具体的なタスクを記述します。
• コンテキスト: ターゲットオーディエンス、キャンペーンの詳細、必要なフォーマットなど、コンテキストを提供します。
• 入力データ: AIが直接作業を行うための実際のコンテンツを提供します。
• 出力インジケータ: 
• 生成されたコンテンツの所望の形式や構造を明示的に指定します。

• 試行錯誤: 異なるプロンプトやツールを試して磨き上げ、最適化します。
  
• 問題の定義: AIコンテンツ生成ツールはメタの説明の枠組みを確認するのが得意ですが、なぜそれを作成したいかは理解していません。問題を最も単純な形に分解し、それからAIがどのように助けるかを説明します。
• 例を提供: AIに方向を指示するために結果の例を提供します。
• プロンプトプライミング: 特定のトピックの理解の基盤を築くために、AIツールに質問する前にトピックについての基本的な情報を聞いてみてください。
• プロンプトツールの使用: 実際のAIパワーユーザーからの効果的なプロンプトをまとめたAIPRMなどのツールを利用します。

• ゼロショットプロンプト: 追加のコンテキストや入力データなしで情報をリクエストします。
• ワンショットプロンプト: 特定のパターンやフォーマットを理解させるために一つのコンテキストや例を提供します。
• フューショットプロンプト: ワンショットプロンプトが十分でない場合は、より多くのコンテキストと例を提供します。
• 思考の連鎖プロンプト: 複雑なタスクに効果的な連鎖のつながったプロンプトを使用します。
• AMAプロンプト: LLMとのオープンエンドの対話を促進するプロンプトエンジニアリングのアプローチ。

• プロンプトライブラリの作成: 価値のあるプロンプトを文書化し、迅速にアクセスできるようにします。
• プロンプトエンジニアの雇用: AIが戦略の重要な部分である場合、プロンプトの管理に専念する必要があるかどうかを考えます。
• 時間の経過とともにプロンプトを最適化: 定期的にプロンプトを見直し、進化するAIツールや技術に適応します。

まとめると、プロンプトエンジニアリングは生成的AIの真の潜在能力を引き出すために不可欠なダイナミックで連続的なプロセスです。実験し、磨き上げ、最適化するために時間をかけ、AIコンテンツ生成の常に進化する環境で先を見越すために投資してください。効果的なプロンプトエンジニアリングは、AIを自分のために働かせる鍵です。

Prompt Engineering技術について詳細を知り、2024年の最良の実践法を紹介するには、Miichisoft - What is Prompt Engineering: Introducing Best Practices for 2024 をご覧ください。

1.1. 効率向上

適切に設計されたAIプロンプトは、システムがより効果的な出力と解決策を生成するのを支援します。関連する要素に焦点を当て、クエリを最適化することで、迅速で正確な意思決定が可能となります。これにより、生産性が向上し、不要なAI出力の分析にかかる時間が短縮されます。

1. 2. 顧客体験向上

適切にトリガーされたAIテクノロジーは、顧客とのインタラクションを大幅に向上させることができます。顧客体験の目標を念頭に置いて設計されたAIアプリケーションは、クライアントの要求をより理解し、注意深く設計されたトレーニングデータと指示により、より有益な回答を生成します。これにより、最初の対面で顧客の問題が解決される可能性が増加し、顧客満足度が向上します。

1.3. 正確なデータ分析

注意深く設計されたAIプロンプトは、少ないミスでデータ処理タスクを支援します。キーの詳細と速度よりも精度を重視することで、AIモデルが生成する洞察の品質と信頼性が大幅に向上します。これにより、正確で信頼性のある分析が可能となります。

1.4. コスト削減

効果的なAIプロンプトにより、AIシステムがすぐに正確で効率的な出力を生成できるため、組織は迅速なコストの利益を得ることができます。誤検知、不要な分析、不正確な提案を減らすように設計されたAIプロンプトにより、人間による検査、監査、不適切なAIモデルの再トレーニングの必要性が低減し、コスト削減が実現します。

1.5. リスクの軽減

不正確、欺瞞的、または信頼性のないAIシステムの出力は企業を危険にさらす可能性があります。適切に設計されたAIプロンプトを使用することで、これらのAIリスクを最小限に抑えることができます。意図しないバイアスを避け、重要な例外に注意を払い、AIモデルを論理的な出力に制限するプロンプトにより、安全でリスクを回避する可能性のある結論を出すことができます。

2.専門のプロンプト戦略を活用してAIの潜在力を最大限に発揮

2.1. 拡張性と柔軟性

適切に開発されたAIプロンプトにより、企業はAI投資を拡大および再利用することができます。ドメインネットラルな指示を提供することで、AIモデルは新しいユースケースやビジネスの課題に対処するのが迅速に可能となり、ビジネス全体での拡張性が向上します。

2.2. イノベーションと競争上の優位性

正確に設計されたAIプロンプトは、迅速なイノベーションサイクルを実現し、持続可能な競争上の差別化の源泉となります。クリエイティブに促されたAIシステムは、新しい製品やサービスの概念を生み出すことができ、既存の前提を挑戦し、業界の標準を超える新しい戦略的洞察を生み出すのに役立ちます。

2.3. 従業員のエンパワーメント

AIシステムが有益な洞察と推奨を提供するように設計された場合、従業員はよりエンパワーメントされ、最高のパフォーマンスを発揮できるようになります。AIは従業員が高付加価値のタスクに集中できるよう支援し、プロンプトを指令ではなく推奨としてフレーム化することで、従業員はAIの洞察をどのように適用すべきかを自律的に決定できます。

2.4. 倫理的考慮

倫理的AIは問題の形成とAIシステムに問い合わせがどのようになされるかから始まります。最適化されたAIプロンプトにより、バイアスの排除、透明性の維持、正義と説明責任への優先順位が確立され、倫理的に堅固なソリューションを提供するようAIモデルが誘導されます。

2.5. 協力とコミュニケーション

適切に設計されたAIプロンプトにより、AIシステムが人間と協力しやすくなり、コミュニケーションが向上します。最適化されたプロンプトを使用してAIモデルが理解しやすく、使用しやすい出力を提供することで、人間の協力者はAIシステムをより容易に受け入れ、使用できるようになります。

2.6. 継続的な学習と改善

効果的なAIプロンプトの支援を受けることで、AIシステムは継続的に学習と改善が可能となります。新しい情報とフィードバックに基づいて変更と改善ができるようなプロンプトを使用することで、初めての劣ったAI出力が徐々に人間のパフォーマンスに達するまでの過程が確立されます。

2.7. 短縮された市場投入時間

AIシステムが導入直後に有益な出力を生成できる場合、AI投資から利益を得るまでの時間が短縮されます。最適化されたプロンプトに基づいて早期に価値のある推奨事項、洞察、および解決策を提供するAIシステムにより、新しいAIパワードの商品やサービスの市場投入が速くなります。

3.プロンプトエンジニアリングテクニックの環境への影響

AIシステムの不適切または制約のない使用は、開発、展開、およびAIモデルの継続的な向上に膨大なエネルギーと資源が必要であり、環境に有害な影響を与える可能性があります。しかし、最適化されたAIプロンプトを使用して出力をエコフレンドリーで持続可能なソリューションに制限することで、組織は環境への影響を軽減することができます。 AIがサステナビリティを考慮するように促すことで、効率の向上、消費の削減、プロセスの非物質化が可能となります。

4.結論

AIプロンプトエンジニアリングの利点は多岐にわたり、企業はAIへの投資からより良いリターンを得ることができます。コスト削減からリスクの軽減、イノベーション、競争上の優位性まで、適切にデザインされたプロンプトが組織、社会、および地球へのAIの影響を形成する重要な要素です。透明性、倫理観、サステナビリティなどの概念に基づく効果的なAIプロンプトエンジニアリングは、AIの約束を最大限に引き出し、そのリスクを最小限に抑えるために不可欠です。

詳細なPrompt Engineeringのデザインポイントや構造について知りたいですか？ こちらの記事、[プロンプト構造とデザインポイント: Prompt Engineeringの設計における重要なポイント] で深く掘り下げましょう。

GitHubのCEOであるThomas Dohmke氏は、プロンプトエンジニアリングがイノベーションを促進する未来を見据え、自然言語とコードの間の隔たりを埋めることで、プログラミング言語の壁を取り除き、異なるスキルレベルの開発者が自然言語でアイデアを表現し、新しいソフトウェア開発者を育むことを提唱しています。

GitHubのVP of ProductであるMario Rodriguez氏は、Copilotが提供する抽象化レベルについて掘り下げ、自然言語のプロンプトが開発者とAIの間で動的な対話を可能にし、コードの実装をシームレスに調整することを強調しています。これは、コードを一行ずつ書き換えるのではなく、計画を変更するという概念を重視しています。

自然言語：開発者の表現力を高める

プロンプトエンジニアリングをソフトウェア開発に統合することは、広範なデータサイエンスとプロンプトの厳密な文脈付けを必要とします。Rodriguez氏は、プロンプトの慎重なキュレーション、責任あるAIモデルの開発、堅牢なエンタープライズコントロールの実装をこのプロセスの重要な要素として強調しています。

CiscoのCSOであるMike Hanley氏は、プロンプトエンジニアリングの旅を振り返り、技術が2年前に見たプロトタイプの約束を実現していることを認めています。Copilotとプロンプトエンジニアリングの変革的な能力は、初期のプロトタイプからの大きな飛躍を示し、コーディングの風景でのその進化と成長の可能性を示しています。

AIとプロンプトエンジニアリングの結婚は、開発者に自然言語のゲートウェイを提供し、概念を実用的なコードに変換することを約束して、ソフトウェア開発の風景を再定義しています。AIが進化し続ける中、人間の独創性とAIの支援との協力は、ソフトウェア開発での革新と接続性の前例のない機会を約束しています。

[初心者のためのprompt engineering: 2024 年に学ぶべき場所] さらなる洞察を探索する：初心者のためのPrompt Engineering: 2024 年に学ぶべき場所へ。AI駆動のソフトウェアデザインでのプロンプトエンジニアリングの変革的な可能性に深く入り込んでみてください。
参考リンク: https://miichisoft.com/prompt-engineering-for-beginners-where-to-learn-in-2024/

AI プロンプト エンジニアリング サービスは多くの業界に利益をもたらする

1. AI Prompt Engineeringサービス：業界の変革

1. 1. 医療: 効率とアウトカムの向上

AIによるPrompt Engineeringが医療を変革し、効率と効果を向上させています。AIを活用して医療従事者は患者をモニタリングし、個別の治療計画を作成し、医療画像分析ソフトウェアを使用して迅速かつ正確に病気や異常を検出します。

1.2. オートメーション: ビジネスプロセスの合理化

カスタマーサービスからデータエントリー、書類作成、予約スケジューリングまで、AI Prompt Engineeringはタスクを自動化し、プロセスを合理化し、運用コストを削減します。これにより、効率と生産性が向上します。

1.3. 教育: 学習体験のカスタマイズ

AIアルゴリズムは個々の学習者に合わせて対話型の学習体験を提供することで、教育を再定義します。進捗状況の追跡、個別のレッスンプランの作成、教師へのフィードバックの効率化により、教育セクターに革命をもたらします。

1.4. 小売り: 顧客体験の向上

小売業界では、AIは顧客データを分析してパーソナライズされた提案を提供し、在庫管理や詐欺検出のようなタスクを自動化します。これにより、全体的な顧客体験が向上し、ロイヤリティが育まれます。

1.5. 製造: 品質と効率の向上

製造業者は、AI対応の機器を利用して製品の品質向上、コスト削減、保守ニーズの予測、生産プロセスの合理化を実現します。AIアルゴリズムは生産プロセスを効率的に進め、正確性を確保します。

1.6. 金融: 金融業界の変革

AI Prompt Engineeringは、株式取引、カスタマーサービス、詐欺検出などのタスクを自動化することで、金融業界を変革します。正確な市場傾向の予測は、企業が将来の計画を戦略的に立てるのに役立ちます。

2. AI Prompt Engineeringソリューションの課題と対策

2.1. データの入手可能性: 正確なPromptの作成に向けた対策

頼りになるデータセットへのアクセスの難しさに対処するため、AI Prompt Engineeringは正確なPromptの作成を可能にするための革新を実施しています。

2.2. スケーラビリティ: 複雑なモデルの効率を確保

AIモデルが複雑になるにつれて、スケーラビリティが重要になります。複雑なモデルにもかかわらず、迅速なエンジニアリングの進展を確保するためのソリューションが開発されています。

2.3. セキュリティ: 機密情報の保護

AI Prompt Engineeringは個人データの保存や機密情報へのアクセスに関連するセキュリティリスクに対処するため、ユーザーデータの保護に十分な対策を講じています。

2.4. 解釈: AIの出力の理解を向上

AIの出力を解釈することは課題です。特定の出力がなぜ存在するのか、どのように向上させるかについての十分な説明がないと、迅速なエンジニアリングは進展しません。

2.5. アルゴリズムの制約: 効果的な処理のための限界に挑戦

AI Prompt Engineeringのアルゴリズムは続々と進化し、大規模なデータセットやデータの変更に効果的に対応する能力が向上しています。

3. AI Prompt Engineeringの倫理的考慮事項

3.1. 人との対話: 会話への偏りを軽減

AI Prompt Engineeringは、会話に人為的な偏りが入らないように、偏りを管理しています。自動化された会話での公平で偏りのない状態を確保するために重要です。

3.2. プライバシー: 顧客データの保護

透明性のあるデータ使用と安全な保存慣行により、AI Prompt Engineeringはユーザープライバシーを尊重し、顧客に自信をもたらします。

3.3. 透明性: 明確なコミュニケーションで信頼構築

透明性のあるAIシステムは情報収集プロセスを伝え、顧客が自動会話やデータ収集からオプトアウトできるオプションを提供することで信頼を築きます。

3.4. 責任: 明確なガイドラインの確立

AI Prompt Engineeringシステムの最適な使用には、使用方法に関する明確なガイドラインが確立され、運用中のミスやエラーに対する責任が明確になっています。これにより、顧客にとってポジティブな体験が確保されます。

4. AI Prompt Engineeringの未来: 予測と可能性

AI Prompt Engineeringの未来: 予測と可能性

4.1. 自動化の拡大: Promptの迅速な作成

自動化の進展により、Promptの作成が迅速化され、プロジェクトのスケーラビリティが向上し、関係者の努力が最小限に抑えられるでしょう。

4.2. 品質の向上: 顧客との相互作用の向上

顧客データの理解が進むことで、Promptの品質が向上し、総合的な相互作用が向上するでしょう。4.3. 効率の向上: 迅速なターンアラウンドタイム

AI Prompt作成ソフトウェアは、Promptの作成を効率的に行い、迅速なターンアラウンドタイムと向上した精度を確保します。

4.4. アクセシビリティの拡大: AI Prompt Engineeringの民主化

AI Prompt Engineeringサービスへのアクセスが民主化され、あらゆる規模のビジネスが効率的に顧客との関係を築き、維持できるようになります。

5. AI Prompt Engineeringの研究開発機会

5.1. 自然言語生成（NLG）: 人間らしいダイアログの創造

NLGはAI Prompt Engineeringの研究開発において重要な要素であり、構造化データから人間らしいテキストや音声を生成することで、対話エージェントやライティングツールのための自然なダイアログPromptを作成します。

5.2. 自然言語理解（NLU）の習得: ユーザー理解の向上

Prompt Engineeringは自然言語理解（NLU）に重点を置いています。この技術によりコンピュータは人間の話し言葉を理解し、ユーザーの入力を正確に解釈して適切な応答を提供できるようになります。

5.3. 知識表現: 精度向上のためのデータ構造

AI Prompt Engineeringにおける知識表現（KR）は、構造化された形式でデータを格納し操作することで、ユーザーの入力に適切に応答する際に役立ちます。KRは機械生成された応答の精度向上やダイアログエージェントの自然さの向上に寄与します。

5.4. 機械学習（ML）: 予測と応答の進展

AI Prompt Engineeringの機械学習（ML）研究は、経験から学び、より正確な予測や信頼性のある応答を実現するためのMLアルゴリズムの適用方法を探っています。これにより、洗練された自動ライティングツールや対話エージェントの開発が進みます。

6. 結論: AI Prompt Engineeringの将来の可能性

AI Prompt Engineeringは、業界を変革し、個別のヒューマン-マシンインタラクション体験を提供する準備が整っています。これらのサービスを統合するビジネスがますます増える中、未来は自動化の拡大、品質の向上、アクセシビリティの拡大といった可能性に満ちています。優れたPrompt Engineeringサービスをお探しの場合は、A3logicsにお問い合わせください。可能性を探求し、進化を受け入れ、AI Prompt Engineeringサービスで業界をリードしてください。

プロンプト エンジニアリングの構造と設計の主要なポイントの詳細、および高品質のプロンプト エンジニアリング サービスについては、このリンクを参照してください。 質問して詳細を確認し、ビジネスが AI プロンプト エンジニアリングの力を最大限に活用できるようにしてください。

参照リンク: https://miichisoft.com/prompt-structure-and-design-points-important-points-in-the-design-of-prompt-engineering/