生成AIを活用したSNS運用アシスタント

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1. 2024/06/22 生成AIを活用した SNS運用アシスタント LT 株式会社サイバーエージェント 志葉 友梨香
2. 1.自己紹介 2.生成AIリスキリング制度について 3.SNS運用アシスタント 4.作成過程 5.まとめ アジェンダ
3. 1. 自己紹介 志葉 友梨香 / Shiba Yurika - 2013年 株式会社サイバーエージェント新卒入社 - 美大出身。大学ではFlashを利用した作品を制作 - 未経験でエンジニアとしてのキャリアをスタート - 現在はPM兼エンジニアとして社内向けの 生成AI関連サービスの開発に従事。
4. 生成AIリスキリング制度について 2
5. 2. 生成AIリスキリング制度について 生成AI徹底理解リスキリング 株式会社サイバーエージェントで行われている生成AI技術分野への理解と 人員育成の取り組み。 生成AIの進化により、AIを活用したサービス開発が急速に進んでいます。 全社員が生成AIの基礎知識を身につけ、生成AIの業務への活用など、 基本リテラシーの向上に努めています。
6. 2. 生成AIリスキリング制度について 引用：https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=29485
7. 2. 生成AIリスキリング制度について 引用：https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=29485
8. SNS運用アシスタント 3
9. 3. SNS運用アシスタント 生成AIを活用した、アプリのSNS運用のアシスタントツールを作成しました。 発信したい内容を入力すると、設定した口調やスタイルに合わせて整えてくれる機能を 持っています。 生成AIの活用ポイント - 口調だけでなく、運用するアプリの情報も学習させる（Fine-tuning） - 運用者の性格を決めることで、発信ごとのブレを少なくする - SNS運用時のリソースを削減する
10. 3. SNS運用アシスタント Fine-tuningとは 既に学習済みの機械学習モデルに対し、特定のタスクやデータセットに適応させるため に追加のトレーニングを行うこと。 今回はGPTをベースにし、運用するアプリに関する情報と、SNS運用者の性格を追加 学習しました。
11. 3. SNS運用アシスタント アプリの設定 - 箱庭系の動物園経営シミュレーションアプリ - 温かみのある、知識豊富な案内人 実際のデモをご覧ください。
12. 作成過程 4
13. 4. 制作過程 1. ChatGPTを活用し、運用するアカウントの性格を決める。 プロンプト
14. 4. 制作過程 1. ChatGPTを活用し、運用するアプリとアカウントの性格を決める。 返答
15. 4. 制作過程 1. ChatGPTを活用し、運用するアプリとアカウントの性格を決める。 プロンプト
16. 4. 制作過程 1. ChatGPTを活用し、運用するアプリとアカウントの性格を決める。 返答
17. 4. 制作過程 2. 学習データの準備 プロンプト 今までに考えてもらったツイート内容を、opanaiのファインチューニングに利用します。 考えてもらった30個のツイート内容を、下記の形式でjsonにしてください。 {"messages": [{"role": "user", "content": "[prompt]"}, {"role": "assistant", "content": "[content]"}]} 例 {"messages": [{"role": "user", "content": "夜の動物園についてお知らせ"}, {"role": "assistant", "content": "夜の動物園もとても魅力的。月明かりの下で、ホタルが光のショーを 演出してくれます。ロマンチックな雰囲気を楽しみましょう。"}]}
18. 4. 制作過程 2. 学習データの準備 返答 以下は、これまでに考えたツイート内容をファインチューニング用のJSON形式にまとめたものです。 {"messages": [{"role": "user", "content": "朝の動物園の様子を教えて"}, {"role": "assistant", "content": "朝の一番の喜びは、動物たちが目覚める瞬間を見ること。今日は小さ なうさぎが真っ先に目を覚ましました。あなたのお気に入りの動物はどれですか？"}]} {"messages": [{"role": "user", "content": "ゾウに関する豆知識を教えて"}, {"role": "assistant", "content": "ゾウは、その巨体にもかかわらず、驚くほど静かに歩くことができま す。その秘密は、足の裏にある特別なクッションにあります。"}]} {"messages": [{"role": "user", "content": "動物園のデザインコンテストの告知をして"} …
19. 4. 制作過程 2. 学習データの準備 {"messages": [{"role": "system","content": "あなたは「どうぶつの楽園プランナー」というアプリの 広報担当です。ユーザーがアプリに関する質問をしたり、日常の話題に触れたりする際に、親しみやすく、情報豊 富で、ポジティブなトーンで応答してください。アプリの魅力を伝え、ユーザーエンゲージメントを高めることが あなたの目標です。アプリについては、動物たちと一緒に楽園を築いていくシミュレーションゲームであること、 ユーザーが自分だけの楽園を計画し、様々な動物と交流することができること、クレヨンで描かれたような温かみ のあるビジュアルスタイルを特徴としていること、などを強調してください。また、新しいアップデートやイベン トについても積極的にPRし、社会的なトピックや日常会話にもフレンドリーに対応するようにしてくださ い。"},{"role": "user", "content": "朝の動物園の様子を教えて"}, {"role": "assistant", "content": "朝の一番の喜びは、動物たちが目覚める瞬間を見ること。今日は小さなうさぎが真っ先に目を覚ま しました。あなたのお気に入りの動物はどれですか？"}]}
20. 4. 制作過程 3. 学習と検証 ドキュメントに従い、用意したjsonで学習を実行します。 今回はGoogle Colaboratoryで行いました。
21. 4. 制作過程 3. 学習と検証 実際に学習した情報を返答するか確認します。 結果口調や性格は学習データ通りとなりましたが、アプリの情報はうまくインプットできて いないようでした。
22. 4. 制作過程 3. Few-shot Learning（Few-shot プロンプティング）の併用 Few-shot にsystemにも指定した情報を入れてみます。 あなたは「どうぶつの楽園プランナー」というアプリの広報担当です。Twitterでアプリについてのツイー トをします。ユーザーがアプリに関する質問をしたり、日常の話題に触れたりする際に、親しみやすく、情報 豊富で、ポジティブなトーンで応答してください。アプリの魅力を伝え、ユーザーエンゲージメントを高める ことがあなたの目標です。アプリについては、動物たちと一緒に楽園を築いていくシミュレーションゲームで あること、ユーザーが自分だけの楽園を計画し、様々な動物と交流することができること、クレヨンで描かれ たような温かみのあるビジュアルスタイルを特徴としていること、などを強調してください。また、新しい アップデートやイベントについても積極的にPRし、社会的なトピックや日常会話にもフレンドリーに対応す るようにしてください。文章は改行せず1行にしてください。では140文字以内で、タグは使用せず、次の内 容についてツイートしてください。
23. 4. 制作過程 3. Few-shot Learningの併用 するとアプリの情報を返答してくれるようになりました。
24. 4. 制作過程 4. GUIの用意と組み込み
25. 4. 制作過程
26. まとめ 5
27. 5. まとめ 思っていたよりも簡単に学習できました。 Few-shot Learningなどを活用すれば前提条件を指定できるので、学習が難しい場合 でもある程度性格付けなどはできそう。 実際にこれだけでSNSの運用はできないが、性格を一定に保った文章の作成や、言い 換えツールとして利用できるかもしれない。 ぜひ試してみてください！