ライターがやる作業を LLM にやらせたら良い記事ができた

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1. ｜　© 2023 Cloud Ace, Inc ライターがやる作業を LLM にやらせたら 良い記事ができた Takumi Mizuno Sr.Specialist Cloud Ace, lnc. ©2024 Cloud Ace, Inc
2. スピーカー Takumi Mizuno
 Cloud Ace, lnc. / Sr.Specialist 
 Web アプリケーションエンジニアとして 3 年間で 15 案件に参画し、要件定義、設計、実装、テス トまで幅広く担当。
 現在は Application Modernization 領域に参画し、クラウドネイティブなシステムに移行するため の設計や開発の支援を行っている。 
 得意領域は、アプリケーション設計 (DDD, Microservices)。 

3. 1. LLM を使って記事執筆してみたら...
 2. “どこの作業” を LLM に任せたのか
 3. “なぜ” その作業を LLM に任せたのか
 4. さいごに
 アジェンダ

4. LLM を使って記事執筆してみたら...
5. LLM を使って、初めて執筆した Zenn 記事
 https://zenn.dev/google_cloud_jp/articles/state-of-devops-report-2023
6. 初めて執筆した Zenn 記事
 まさかの特別賞
 ※ Zenn が開催した「Google Cloud」を記事投稿キャンペーンでの賞 https://info.zenn.dev/2024-03-12-campaign-gc24-result
7. 2 回目に執筆した Zenn 記事
 https://zenn.dev/cloud_ace/articles/transaction-architecture
8. 2 回目に執筆した Zenn 記事
 1 ヶ月で いいね数：114 PV数：8,821 まぁまぁ、いい感じ
9. LLM を使って、初イベント登壇に応募してみたら...
 https://codezine.jp/devonline/archive/session/157
10. LLM を使って、イベント登壇に応募してみたら
 まさかの当選

11. これも当選。
 https://confengine.com/conferences/devopsdays-tokyo-2024/proposal/19720/dora-metrics-cicd
12. ”どこの作業” を LLM に任せたのか
13. LLM と私の作業分担
 キーワード 選定 ペルソナ 調査 タイトル 作成 アウトライン 作成 本文作成 文章校正 記事執筆における以下の作業のうち、
14. LLM と私の作業分担
 キーワード 選定 ペルソナ 調査 タイトル 作成 アウトライン 作成 本文作成 文章校正 赤い部分を LLM に担当させた
15. ”なぜ” その作業を LLM に任せたのか
16. 以前までは、 技術記事を書くことを躊躇していた
17. その理由は、、、
18. え、だって、 記事執筆は「ライター」の仕事やん
19. 1. 国語力 / 文章力
 2. コピー力
 3. SEO 知識
 4. マーケティング知識
 5. 記事にする内容の専門知識
 
 どれもライターが持っている能力。 
 エンジニアは 5 のみ持っている。1 ~ 4 は素人であり専門家ではない。 
 記事執筆において必要な能力

20. 候補
 1. ライターを外注して、共同で執筆する 
 2. ライターの能力を身につけて、自分で執筆する 
 3. ライターの役割を LLM に担ってもらい、自分で執筆する 
 4. etc.
 
 費用対効果を考えると、3 が適切と判断。 
 良い技術記事を書くには...

21. LLM と私の作業分担
 キーワード 選定 ペルソナ 調査 タイトル 作成 アウトライン 作成 本文作成 文章校正
22. プロンプト

23. さいごに
24. 1. LLM を使って記事執筆してみたら...
 2. “どこの作業” を LLM に任せたのか
 3. “なぜ” その作業を LLM に任せたのか
 振り返り

25. 以下の流れで LLM が動くようなプロンプトを設計し、ツールとして社内展開できるようにしたい。 
 1. キーワード入力
 2. ペルソナを調査し、それに合うタイトルの候補を5つ出す。 
 3. 候補の中から選ぶか、候補から修正したタイトルを入力 
 4. タイトルから、アウトラインを提示 
 今後できたらいいなぁと考えていること

26. Thank you.