「生成AI」の“真価”を引き出すには？ プロンプト公開！――活用方法と注意点を編集部が解説
生成AIが世界を一変させようとしている。米OpenAIのチャットAI「ChatGPT」をはじめとした生成AIを活用すれば、顧客向けサービスのDXや、業務マニュアルの作成、文章の要約、プログラムのデバッグ、画像生成など幅広い分野でビジネスの在り方が変わるはずだ。すでに民間企業から官公庁までさまざまな業種・職種で活用に意欲を示す組織が増えている。
しかし“本当の使い方”をできているビジネスパーソンはどれだけいるだろうか。無料で使えるChatGPTをただのチャットbotとあなどるなかれ。ポイントを押さえて使えば、とても有能な助手になる。
では、具体的にどう活用できるのか。今回はITmediaの営業・サカマキと、ITmedia NEWS編集部のAIコーナー「AI+」担当・マツウラ、企業取材などビジネス視点の記事を執筆する同編集部のアラオカが生成AIのポイントを考えていく。
ChatGPTを使ってみる生成AIの活用法、きちんと知っていますか？
アラオカ ChatGPTはチャット形式のサービスで使いやすいこともあり、生成AIの可能性を感じられますよね。サカマキさんは普段の業務などで使っていますか？
マツウラ アイデアを出させるという意味では、適切な使い方の一つかもしれません。他にもメール文面や企画書の作成、プログラミング支援などに活用できます。一方で出力した情報が誤っている場合があるため、「●●の最新情報」「A社の企業分析」といった正確性が求められる使い方は避けるのが無難です。
アラオカ 試しにChatGPTを使って企画書を作ってみましょうか。
ChatGPTで企画書を作る！ プロンプトを公開
ここからはChatGPTで企画書を作成してみる。今回はITmedia主催の金融系オンライン展示会「FinTech（フィンテック）の未来」への出展・協賛を提案するストーリーを想定して、まずはサカマキが普段通りの使い方で企画書を作ってみた。
金融系オンライン展示会を売り込む企画書を作ってください。金融系の企業に提案します。
サカマキ それっぽい企画書の骨子が出力されましたが、かなり曖昧な内容を箇条書きにしたという印象ですね。
アラオカ 今回はオンライン展示会の詳細が曖昧だった影響もあると思いますが、すぐ実用できるような出力結果ではなかったですね。
マツウラ 出力結果の精度を高める「プロンプトエンジニアリング」という考え方があります。ChatGPTへの指示文をできるだけ具体的にすることで、要望に近い実用的な出力結果を得るというものです。例えば企画書の背景を設定する、文字数など出力文の条件を設定するなどです。
具体的には、次のようなプロンプトだ。ChatGPTに企画書を作らせるうえで必要な情報を適切に伝えることで、出力文のクオリティーを上げられる。このプロンプトを改変すれば、他の製品やサービスにも応用できる。
#この会話の目的
オンライン展示会の企画書を作ります。
あなたはプロのITコンサルタントです。
次の条件に従って、顧客に出展を提案・推奨する企画書を制作してください。
#企画書の目的
* オンライン展示会への出展を促す
* オンライン展示会のメリットを伝える
* 顧客に導入を検討してもらう入り口にする
* 広報担当者やマーケティング担当者が抱える課題をいかに解決できるか伝える
#オンライン展示会の概要
* イベント名：「FinTechの未来」
* 実施概要：8月にオンライン形式で開催
* 背景：進化が求められる金融業界のテクノロジー活用にフォーカスする
* 基調講演：金融業界の第一人者を招いて注目を集める
* 金融関係者のホットなリードを獲得できる
* 出展企業の認知度アップを期待できる
#提案先
* 金融業界の企業
* 銀行、証券会社、ファンド、金融スタートアップなど
* 課題：適切なリードを獲得できない
* 課題：自社の金融系サービスの認知度が低い
#企画書の要素
1. 企画書のタイトル
2. 提案するオンライン展示会の説明
3. 顧客の課題をいかに解決するか
4. 最大の一押しポイント
5. まとめ
#各要素の条件
##企画書のタイトル
* 企画のテーマに関する重要なキーワードを含める
50文字〜80文字程度
* タイトル案を4つ作る
##提案するオンライン展示会の説明
イベントの特長を簡潔に分かりやすく説明する
* 重要なキーワードを踏まえて説明する
* 200文字〜400文字程度
##顧客の課題をいかに解決するか
* 最初に顧客がこのイベントに出展すべき理由を説明する
* 顧客の課題をどう解決するか伝える
* 300文字〜500文字程度
##最大の一押しポイント
* イベントの最大のアピールポイントを分かりやすく紹介する
* 200文字〜300文字程度
##まとめ
* 顧客にどのようなメリットがあるか説明する
* 100文字程度
#出力時の条件
*重要なキーワードを漏らさずに企画書に含めてください
*分かりやすく簡潔な文章にしてください
*要素ごとにマークダウン記法で出力してください
プロンプトの例
ChatGPTの注意点 入力した機密情報が漏えいする可能性あり？
プロンプトを適切に使うことでChatGPTの幅が広がる。もちろん大ざっぱな質問から会話を重ねることで思考を整理するブレーンストーミングにも使えるが、具体的な情報を基に指示することで実際の業務に生かせるレベルになる。
サカマキ ここまでプロンプトを使ったことがないので驚きました。とても便利ですね！ ここに過去の来場者アンケートや実際の顧客情報、ヒアリングで引き出した現場の課題など詳しい情報を組み合わせればさらに精度を高められそうですね。
マツウラ そうですね。ただし、入力する情報には注意が必要です。ChatGPTは入力した情報が再学習に使われる場合があります。社内の機密情報や顧客の個人情報などを入力すると、それが再学習によって他人の生成テキストに現れる可能性があり、最終的には情報漏えいにつながってしまうのです。
実験した人もいて、例えば学習済みと思われる小説「ハリー・ポッター」の本文をChatGPT上で再現できてしまったケースがありました。日本の個人情報保護委員会が、生成AIに個人情報を入力する場合は最低限にとどめるよう注意喚起しています。
サカマキ 具体的な情報を入力できないと、使い方は限定されてしまいますね。例えば顧客向けカスタマーサービスに生成AIを応用するにしても、実用にたえないと思います。
マツウラ OpenAIは、ChatGPTの機能を自社サービスに組み込めるAPI経由で入力されたデータは再学習に使わない方針を示しています。しかし将来的には再学習に使われたり、データ自体はOpenAIが保有し続ける可能性があったりと、リスクがあります。機微な情報は入力しないのが安全でしょう。
アラオカ ChatGPTなどの一般向けサービスとして提供される生成AIには、マツウラさんが解説したようなデータセキュリティ上の懸念があります。
マツウラ 生成AIの導入を進めている組織が増えてきましたが、制限付きで導入しているところが多いですね。例えばデジタル庁と経済産業省、農林水産省は機密情報を扱わない範囲での利用を検討中ですし、大手企業も次々に生成AIの活用を表明していますが厳格な情報管理が欠かせないでしょう。
サカマキ 議事録を生成AIに作成させるのも考えものですね。
アラオカ しかし、安全面を気にするあまり一般的なデータで学習するだけでは出力結果を改善していけないですし、生成AIのポテンシャルを生かしきれなくなってしまいます。
例えば個別の業界の顧客向けカスタマーサービスに生成AIを使う場合、顧客から得た具体的なデータで生成AIのモデルを学習することで実用的な出力結果に改善できます。オープンソースのデータセットなど一般的なデータだけでは、人の業務を代替するようなカスタマーサービスの自動化の実現は困難でしょう。
“和製生成AI”を自社開発 メリットを解説
では、生成AIの価値を引き出すにはどうすればいいのか。注目されているのが個別の業界向けにカスタマイズした出力結果にできるよう、生成AIに特定のデータセットを与えて調整する「ファインチューニング」という方法や、生成AIの開発基盤を自社で構築する方法だ。自社内にGPUサーバなど生成AI開発基盤を整備し、自社が保有するデータを学習に使って“自社だけの生成AI”を作る。データが社外に漏れないため、業務にしっかり生かせる。
すでに日本でも大規模言語モデル（LLM）の開発に着手している企業が登場している。サイバーエージェントは日本語に特化した68億パラメーターのLLM「OpenCalm」を公開した。これから金融業や製造業、小売業など業種を問わずに“和製生成AI”の開発や導入が進むだろう。
サカマキ 和製生成AIの自社開発にはどのようなメリットがあるのでしょうか。
マツウラ まずデータセキュリティの面でリスクを回避できます。再学習しない、外部送信しないなど機能を調整できるので、入力内容を気にしなくていいのはメリットですね。
アラオカ 例えば法務関係のビジネスをしているなら法律や判例データを学習させて詳しくする、医療分野なら医学に特化したAIを作るなどですね。組織内の担当者や顧客のニーズを満たすAIを使えます。
マツウラ もう一つ重要なのが、自社のデータでAIの精度を高められる点です。自社内で生まれ続けるデータを学習に使ったり、顧客からのフィードバックを基に生成AIをチューニングしたりでき、自社に合うように生成AIを進化させられます。
また、自社が権利を持つデータだけを学習させたAIならば、生成物が他者の著作権を侵害することもありません。自社開発AIはそういったリスクも回避できます。
アラオカ 生成AIを活用するうえで、気になるのが権利関係の問題です。これはどうでしょうか？
マツウラ 画像生成AIでよく指摘される問題で、著作権や肖像権などが関係してきます。AI開発の段階でインターネット上の情報を学習利用するには、原則として著作権者の許諾なしで可能です。しかし生成物が既存の著作物や実在する人物に似ていることが認められれば、著作権侵害などに問われる可能性があります。非難が集まったケースもありますし、リスクがあるといえます。
サカマキ そうした点も、自社が持つデータで開発した生成AIを使えばクリアできるわけですね。
マツウラ 特に商用利用の場合は、自社で作って自社で使うのがリスク回避策として有効です。
アラオカ 自社開発する方法としてはLLMをイチから開発する以外にも、オープンソースのLLMを基に業界特有のデータを使った学習に特化させた和製生成AIの開発基盤を開発する手法もあります。これから業界特化型の和製生成AIの開発が進むかもしれません。
ChatGPT導入 上司に効果を理解してもらうには
サカマキ 自社で生成AIを開発するメリットがあるのですね。でも実際に導入や開発を進めようにも、生成AI基盤に使うGPUサーバは高額とも聞きますし、上司や経営層を説得する必要がありますよね。スムーズに進むでしょうか。
アラオカ どのようなメリットがあるか詳しく伝えることが大切です。顧客体験を向上させられる、バックオフィス業務を自動化して人件費を●●人分削減できる、遠隔地にある機械の異常などを画像分析AIでチェックすれば出張頻度を減らせる、プログラミングのデバッグに活用して開発スピードを●●倍にできる、製品の素材研究に役立つ合金AIや製薬AIでイノベーションを起こせるなどです。また以下の記事も参考になります。
「生成AI」でビジネスに“革命”？ 仕事に役立つのか実際に使ってみた
マツウラ あと、サカマキさんは無料版のChatGPT（言語モデルGPT-3.5）を使っていますよね？ 有料版（GPT-4）は精度が格段に高まっていて、GPT-4でないと真の価値は分かりにくいです。上司や経営層にGPT-4でデモンストレーションすると生成AIの効果を分かってもらいやすいかもしれません。例えば先ほど紹介した企画書プロンプトと同じものをGPT-4に入力したものが以下です。文字数や内容などが指示文に沿った出力結果になっています。
「AI先進国＝ニッポン」になるために
ChatGPTが登場して半年が過ぎた。自社への導入を進める企業が増えてはいるが、利用の是非を含め検討を始めていない企業もあるだろう。もともと日本はインターネットやクラウドなど新しいテクノロジーの活用に出遅れてばかりだったが、生成AIは巻き返しを図るチャンスかもしれない。
アラオカ 生成AIを使う／使わないの選択がその後の業績を左右するかもしれません。まだまだブルーオーシャンでしょうから、しっかり情報収集して活用や開発を加速することが大切です。
マツウラ いまきちんと取り組めば、10年後に「AI先進国＝ニッポン」になれるかもしれません。
アラオカ 和製生成AIによって、世界共通の汎用AIにはない強みを特定の分野で発揮することも可能ですね。すでにある技術に付加価値を付けるのは日本のお家芸なので期待したいです。
サカマキ そうですね。生成AI開発基盤の導入を真剣に検討すべきかもしれません。私は早速、稟議書をChatGPTに書いてもらいました（笑）
「Dell de AI（でるであい）」からのおすすめ記事一覧
Dell de AI（でるであい）とは──
「AIをビジネスで活用する」──そう言い表すのは簡単です。しかし、組織にとって本当に価値のあるアクションへ落とし込むには、考えるべきことがあまりに多すぎます。誰に相談すればいいのか、どうすれば成果を生み出せるのか。「Dell de AI “デル邂逅（であい）”」は、そんな悩みを持つ企業や組織にポジティブな出会いや思いもよらぬうれしい発見──「Serendipity（セレンディピティ）」が生まれることを目指した情報発信ポータル（https://www.itmedia.co.jp/news/special/bz211007/）です。
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