『ChatGPT時代のAI人材になる』を簡単にまとめてみた

こちらの資料は、『ChatGPT時代の文系AI人材になる』という書籍のエッセンスをぎゅっと詰め込んだ内容になっています。AI、特にChatGPTのような生成AIが第4次AIブームを巻き起こし、私たちの働き方や生活に大きな変革をもたらしています。この変化の波に乗るために、文系の私たちが知っておきたい7つの力を紹介します。

特に、AIへの指示の出し方は、生成AIを最大限に活用するための鍵となります。資料では、この「プロンプト」の重要性について、具体例を交えながら詳しく解説しています。最終的に、AIを使いこなし、自分の強みと組み合わせることで、AI時代に輝く人材になるための道筋を示しています。

この資料を通じて、AI時代に求められるスキルや心構えをしっかりと身につけ、皆さんがAIを味方にして活躍できることを目指しています。興味を持たれた方は、ぜひこの資料を手に取って、AI時代の未来に一歩踏み出してみてください。

Transcript

1. ChatGPT時代の 文系AI人材になる AIを操る7つのチカラ 著者：野口竜司
2. 自己紹介 名前：タナ 職業：生成AI関係 実績：100以上のプロンプト作成 ↓話してみたい方はこちらから
3. 本資料について 作成目的 活用 イメージ ・個人的な知識整理 ・生成AIを使う上で前提として重要なスキル整理をしてから 　生成AIを使いこなせる機会を提供する ・生成AIを使う前に自分の獲得したいスキルを可視化する ・生成AIに関する研修や自己学習 ということで、個人的に大好きな本なので、自分の知識整理のために作成しています。 お気軽にご覧いただければと思います！ 概要 『ChatGPT時代の文系AI人材になる』の概要を 　簡易的にまとめたもの 注意点 ・商用利用は基本的に禁止です（使いたい場合はご相談ください） ・個人利用に関してはご自由にお使いください
4. 目次 GPT時代が到来 ヤバい的生産革命 1. 文系のためのシン・AI・キャリア 2. GPT時代のAIの「キホン」を丸暗記 3. GPT時代のAIの「仕組みをザックリ」理解する 4. GPT時代のAI企画力を磨く 5.  プロンプト力をあげる 6. AIマネジメント力を身に着ける 7.
5. GPT時代が到来 ヤバい知的生産革命
6. 人工知能の 概念の誕生 ChatGPTの 登場 エキスパート システムの登場 ディープ ラーニングの 登場 1960s頃 1980s頃 2000s頃 2022年以降 第1次AIブーム 第4次AIブーム？ 第3次AIブーム 第2次AIブーム ChatGPTは「ヤバい知的レベル」をすでに持っており、これは第4次AIブームとが到来したといっても過言ではないでしょう。また、そのレベルは今後 さらに上昇することが予測され、AIが社会や日常生活にしっかりと根付いていく「本格的なAI社会」の開幕が予測されます。これが続くことにより、AI が人類全体の知能を凌駕する「シンギュラリティ」の時代が現実的に近いものになっています・ ChatGPT登場で突然の「第4次AIブーム」
7. 業務実行AI 一昔前には、AIが手掛けることができないと思われていた様々な知的生産タスクをGPTがこなせるようになっています。人間の知的生産タスクは、「業 務タスク」と「対話タスク」の2つに分けられます。そして、業務タスクを行うAIを「業務実行AI」、対話タスクを行うAIを「対話エージェントAI」と 呼んでいきます。 GPTがこなせる「知的タスク」とは？ 業務 タスク 対話 タスク 情報収集 と整理 分析と評価 選択や 意思決定 文章生成 や要約 アイデア出し 創作 翻訳 計画立案 プログラ ミング 対話エージェントAI 問い合わせ 対応 接客 教育 雑談 会話 確認 調整 議論 アドバイス 情報伝達
8. 対話タスクについては、対話エージェントAIとして自律的に動かすにはさらに詳細なプロンプトを描く必要がありますが、今回は簡易版p＠うろんぷと うぉ記載しています。このプロンプトは「依頼」「役割」「形式」の3つを明記するスタイルで記述した例になります。 業務実行AI 対話エージェントAI タスク 役割 プロンプト例 情報収集と 整理 データ リサーチャー あなたは{データリサーチャー}です。 「最新のAI技 術トレンド」について情報を収集し、重要度で整 理して下さい。{表形式}で出力してください。 分析 と評価 データ アナリスト あなたは{データアナリスト}です。 「アメリカの失 業率と経済成長率の関係」について分析し、その 評価を述べてください。 選択や 意思決定 意思決定 スペシャリスト あなたは{意思決定スペシャリスト}です。 「ソフト ウェア開発プロジェクトの優先順位」を決め宇R 際の基準と推奨する選択肢を提案してください。 知的生産のためのGPTプロンプト事例 タスク 役割 プロンプト例 問い合わせ 対応 カスタマー サポート あなたは{カスタマーサポート}です。 「製品の使い 方についての問い合わせ」に対する回答を提供し てください。 接客 セールス アシスタント あなたは{セールスアシスタント}です。 「新製品の 推薦ポイント」を顧客に対して説明してくださ い。 教育 教育者 あなたは{教育者}です。 「漁師物理学の基本概念」 を初学者に対して説明してください。
9. 対話タスクについては、対話エージェントAIとして自律的に動かすにはさらに詳細なプロンプトを描く必要がありますが、今回は簡易版p＠うろんぷと うぉ記載しています。このプロンプトは「依頼」「役割」「形式」の3つを明記するスタイルで記述した例になります。 業務実行AI 対話エージェントAI タスク 役割 プロンプト例 情報収集と 整理 データ リサーチャー あなたは{データリサーチャー}です。 「最新のAI技 術トレンド」について情報を収集し、重要度で整 理して下さい。{表形式}で出力してください。 分析 と評価 データ アナリスト あなたは{データアナリスト}です。 「アメリカの失 業率と経済成長率の関係」について分析し、その 評価を述べてください。 選択や 意思決定 意思決定 スペシャリスト あなたは{意思決定スペシャリスト}です。 「ソフト ウェア開発プロジェクトの優先順位」を決め宇R 際の基準と推奨する選択肢を提案してください。 知的生産革命がおこる「GPT時代」の乗り切り方 タスク 役割 プロンプト例 問い合わせ 対応 カスタマー サポート あなたは{カスタマーサポート}です。 「製品の使い 方についての問い合わせ」に対する回答を提供し てください。 接客 セールス アシスタント あなたは{セールスアシスタント}です。 「新製品の 推薦ポイント」を顧客に対して説明してくださ い。 教育 教育者 あなたは{教育者}です。 「漁師物理学の基本概念」 を初学者に対して説明してください。
10. AI新時代とは、ChatGPTというチャット型サービスが登場したことで幕を開けました。このGPT時代のAIを使いこなすことで、どのように知的生産革命 に対応し、自身のスキルを向上させていくのかということが重要になります。そこで、本書では下記の通り「AIを操る7つのチカラ」と称して、ChatGPT 時代のAI人材になるために必要な力をまとめました。下記のチカラは「理系的な専門知識がなくても誰でも」AIを使うことができるものです。 GPT時代の AIを操る 7つのチカラ ①AI活用マインド GPT時代をどう乗り切るための7つのチカラ ⑤AI企画力 ⑥AIプロンプト力 ⑦AIマネジメント力 ②AIキホン理解力 ③AI仕組み理解力 ④AI事例収集力 GPT時代のAIを操る マインドをもつ GPT時代のAIの 「キホン」を押さえる GPT時代のAIの 「仕組み理解」する GPT時代のAIの 「最新事例」を知る GPT時代のAIを使った 「企画を立案」する GPT時代のAIを動かす 「プロンプト力」をつける GPT時代のAIを 「マネジメント」する
11. 文系のための シン・AI・キャリア GPT時代の AIを操る 7つのチカラ ①AI活用マインド ⑤AI企画力 ⑥AIプロンプト力 ⑦AIマネジメント力 ②AIキホン理解力 ③AI仕組み理解力 ④AI事例収集力 GPT時代のAIを操る マインドをもつ GPT時代のAIの 「キホン」を押さえる GPT時代のAIの 「仕組み理解」する GPT時代のAIの 「最新事例」を知る GPT時代のAIを使った 「企画を立案」する GPT時代のAIを動かす 「プロンプト力」をつける GPT時代のAIを 「マネジメント」する
12. AIには代替できないだろうと予想されていた仕事の多くがAIで実施可能という考えられるようになってきました。そのため、まずは従来の常識や知識を破 棄し、思考をリセットして学習（アンラーン）し、新しいAIに適応する姿勢が求められます。そして積極的にAI技術の進化を理解し、その活用法を学ぶこ とが重要になっていきます。 以前の常識 GPT時代の常識 ホワイトカラーの仕事を変える「働くAI」 AIによって置き換えられるのは、 、 、 フィジカルな仕事 ホワイトカラーの仕事
13. 本当に、ホワイトカラーの仕事はAIによって本当に奪われるのかということをここではMITによるホワイトカラーの生産性についての実験を用いて紹介し ていきます。MITによるマーケティング、助成金の申請書類の作成、データ分析、人事の分野に沿った執筆と編集のタスクをホワイトカラー従事者444人 に与え、1つのグループはChatGPTを使用し、もう1つのグループは使用せずにタスクを実施させた比較実験の結果が以下の通りになります。 ChatGPTを使わないグループ ChatGPTを使うグループ ホワイトカラーの生産性についての実験 通常通りのタスク実行 AIとタスクを繰り返すにつれ 品質が向上 37％の 時間削減 作業時間平均 AIを使った作業時間平均
14. 技術の発達によって職を失うことは歴史上起こってきましたが、GPT時代のAIによる変革はより広範囲の人々の職を奪いかねないという事態に直面してい ます。ペンシルぺニア大学とOpenAIの共同研究でリリースされた、2023年3月「大規模言語モデルの労働市場への影響に関する職の考察」と題するワー キングペーパーではGPTに影響を受けやすい職業と受けにくい職業が下記の通りに記されています。（一部） 直接的な影響を受ける職業 通訳・翻訳者 調査研究社 詩人、作詞家、創作家 追加ソフトウェアで影響を受ける職業 調査研究 作家・ライター 通訳・翻訳者 AI失職が加速する GPTに影響を受けにくい職業 農業機械運転手 アスリートおよびスポーツ競技者 自動車ガラス取り付けおよび修理業者 バスおよびトラックの整備士およびディーゼルエンジン専門家 セメント職人およびコンクリート仕上げ業者 料理人、トリマー、重機オペレーター、石油ガス関連従事者 カフェ等の受付係及びバーテンダーの助手
15. AI社会で職を失わないためには、前述した「AIを操るチカラ」を十分ん位身に着けることが必要です。しかし、これだけでは不十分であり、さらに大切な ことは「ジブンの得意」をしっかりと伸ばしていくことです。ジブンの得意を追求し、汎用的なAIでは再現できないようなレベルまでスキルを磨くことが 重要です。「AIを操るチカラ」と「ジブンの得意」を組み合わせることで「ヒトの強み」が生まれ、この強みがあればAI社会においても競争力を維持でき るでしょう。 AIを操る チカラ ジブンの 得意 GPT時代の ヒトの強み AI社会で「職を失わない」ためには
16. AIを扱う7つのチカラ AI活用マインド 日々の活動の中で常にAI活用の可能性を頭の中で考え続けることがAI活用マインドを持つことの本質になります。 まずは、身の回りにある課題や問題に対してAI技術をどのように活用できるかを考えることから始めてみましょう。 AIキホン理解力 まずはGPT時代のAIに何ができるのかをしっかり理解しましょう。そして、その反対にGPT時代のAIができないことも把握してお きことが大切です。また、AIに関する用語も丸暗記でも構いませんので覚えておきましょう。 AI仕組み理解力 GPTをはじめとしたAIは多くのタスクができる汎用的なAIとして作られています。そのため、大規模なデータを学習させることに より、で個別のタスクを実行させるという仕組みを理解することでAI活用のレベルも引きあがりますので、学んでいきましょう。 AI事例収集力 AIの仕組みを理解したうえで、世界ではどのようなAI活用が行われているのか、最新事例を効率的に集めることが重要です。 これにより、GPT時代の文系AI 人材として、新しいAI技術の活用や企画立案に積極的に取り組むことができるでしょう。 AI企画力 最新のAIの能力を生かし、適切な課題にマッチングさせることで、課題解決の質や量を向上させるのが「AI企画力」です。 AIの精度が向上しても活用側の企画設計のクオリティが低いと、AIの能力を十分に発揮することができません。 AIプロンプト力 AIの指令である「プロンプト」の善し悪しでAIから生成される内容のレベルが大きく変わります。プロンプト力を磨くことで、 GPT時代のAIを効果的に活用し、より良い成果を生み出すことができます。 AIマネジメント力 「AIプロンプト力」をあげることで一定の精度でAIが動くようになりますが、実際の業務やサービスにAIを本番活用するうえでは 単一プロンプトだけでは十分ではないため、操作と導入の2つの観点からマネジメント力を身に着けることが重要です。
17. 「AIを操る7つのチカラ」の中でまず大切なのは、GPT時代のAI活用を当たり前にする「AI活用マインド」から整えることです。現時点において、「自 分自身がどれくらい当たり前にAIを活用するスタンスになれているのか」を客観的に評価するために下記の3つの問いについて30秒ほどじっくり考えて みてください。「AIを当たり前に活用」することがまだ他人ごとに思えている方もいるでしょう。 問い１ AI活用マインドを整える これから先、AIを使わずに、 仕事で高い生産性を維持できると思いますか？ 問い３ これから先、AIと戦って、 勝てる領域はどれくらい残っていると思いますか？ 問い２ これから先、AIを使わずに、 良いサービスは生まれると思いますか？
18. AIの「実力を心の底」から認め、「前向きな降伏」をすることで、自然とAIを活用するのが当たり前まマインドに切り替わっていくことが重要になりま す。 そして、以前の知識や常識を捨て去り、新しい視点や考え方を受け入れるアンラーンを行うことが重要になります。例えば、これまでの方法や考 え方に固執せず、「AIの力を活用することでどのように効率化やイノベーションを生み出せるのか」についてまっさらなマインドで考案することがあげ られます。 AI活用マインドを身に着ける AIの実力を認めて 前向きな降伏をする 以前の知識や常識を捨て、 新しい視点・考え方を受け入れる
19. GPT時代のAIの 「キホン」を丸暗記 GPT時代の AIを操る 7つのチカラ ①AI活用マインド ⑤AI企画力 ⑥AIプロンプト力 ⑦AIマネジメント力 ②AIキホン理解力 ③AI仕組み理解力 ④AI事例収集力 GPT時代のAIを操る マインドをもつ GPT時代のAIの 「キホン」を押さえる GPT時代のAIの 「仕組み理解」する GPT時代のAIの 「最新事例」を知る GPT時代のAIを使った 「企画を立案」する GPT時代のAIを動かす 「プロンプト力」をつける GPT時代のAIを 「マネジメント」する
20. 「AI活用マインド」を身につけたら、続いてAIの「キホン」を学んでいきましょう。このキホンの中でもChatGPTサービスなどを動かすGPTの3つのす ごさを理解することから始めていきます。1つ目は「人間に寄り添う力」が強く、人間らしい対話が可能です。2つ目は「ゼロショット性能」に優れて おり、事前の訓練なしにタスクをこなせます。最後に「専門知識」をもち、専門的な質問にも答えられるところになります。 GPTの「3つのすごさ」 人間に寄り添う力 人がどんな回答を好むか、不快に思うことは何か、 人間界では何が常識で正しいのかといった 要素を習得できており、 この力が高いLLMが増えてきています。 ゼロショット性能 ゼロショット性能とは、 AIが個別に学習をしていない状態で タスクに対応できる力のことを示します。 専門知識 多岐にわたる分野の知識を習得しており、 専門家に匹敵する知識を持ち、 質問に対して適切な回答ができるため 専門的な質問に対しても幅広く対応できます。
21. GPTは「デスクワークの大半」を補助もしくは実施できるといっても過言ではなさそうです。ただし、「AI単体」でタスクを完結できることと、あくま で「AIは補助薬」として人を助けることには違いがあります。任せる仕事の分量等は差があるかもしれませんが、少なくとも「AIが補助薬」として仕事 にかかわることができる範囲は下記の通りかなり広いものであると認識しておくとよいでしょう。 GPTの「ここまでできる」を知ろう 先生を量産することができる 丁寧な顧客応対ができる ビジネスフレームワークを使える ChatGPTの使い方を聞ける ブラウザ操作ができる スタイルを自在に操ることができる 漫画のネタも無限に作れる 言葉でプログラムが書ける エクセルに組み込んで使える センチメントを予想できる
22. GPTは「デスクワークの大半」を補助もしくは実施できるといっても過言ではなさそうです。ただし、「AI単体」でタスクを完結できることと、あくま で「AIは補助薬」として人を助けることには違いがあります。任せる仕事の分量等は差があるかもしれませんが、少なくとも「AIが補助薬」として仕事 にかかわることができる範囲は下記の通りかなり広いものであると認識しておくとよいでしょう。 生成AI ディープ ラーニング 機械学習 AI 「生成AI」のキホンを理解する AI 人間と同様の知能を実現させようとする技術 機械学習 学習により特定のタスクを実現できるようになるAI ディープラーニング 機械学習の一種 人間の脳の神経細胞を模倣し深い層で学習 生成AI 言葉などをもとに新しいものを創り上げるAI 言語AIと創るAIなどが含まれる
23. AIは大きく4つのタイプに分けることができ、それらは識別系AI、予測系AI、会話系AI、実行系AIです。 生成AIは会話系AIの一部である言語AIと、実行系AIに含まれる創るAIの2つであると表現することができます。 識別系AI 予測系AI 会話系AI 実行系AI 生成AI AIの4タイプ分類 ・画像認識AI ・顔認識AI ・文字認識AI ・需要予測AI ・顧客予測AI ・異常検知AI ・自然言語処理AI ・翻訳AI ・音声認識AI ・自動運転AI ・ロボット/ドローンAI ・作曲AI
24. AIのキホン用語を丸暗記しよう（一部） GPTは膨大な量の文章を学習して言語のパターンや文脈を理解し、 その知識をもとに新しい文章の生成やさまざまな言語タスクの解決を行う GPT ソフトウェアやアプリケーション間でデータや機能を共有・やり取りするための仕組み これにより、開発者はほかのシステムから情報を取得したり、機能を利用したりすることが可能 API 複数の種類の情報やデータを組み合わせて解析・処理することを指す 単一データ形式に依存したいため、より豊富な情報を網羅して解析することができる マルチモーダル AIが生成する文章や情報において、実際に存在しない、または誤った内容を生成する現象。 主に事前に学習した内容に含まれていない事項に関する答の要求をされたときに発生する可能性が高い ハルシネーション 大量の文章のパターンや言語の特徴を学習し、言語理解や文章生成などのタスクを行うことができる 大量のテキストデータから自ら学習し、高い精度の出力を行うことができる 大規模言語モデル
25. AIのキホン用語を丸暗記しよう（一部） AIが特定のタスクに対して事前に学習や訓練を受けていなくても、プロンプトを与えるだけで適切な回 答や対応ができる状況を指す。これはAIが事前に学習した情報を活用し、未知のタスクに対応する ゼロショット プロンプティング AIに特定のタスクを解決させるために、数個の例を与えて学習させるアプローチ AIに問題解決のための具体的な手がかりを数例提供することでより正確な結果を求めることができる フューショット プロンプティング 複数ステップを経て最終的な回答や意見を導き出すようにすると回答性が上がる Chain of thought AIシステムが価値観や常識に寄り添うため、 人間が利用して心地いいと感じるように訓練すること アラインメント 生成AIへの指令や質問のこと プロンプトは簡潔で分かりやすい指示が望ましく、AIと効果的にコミュニケーション プロンプト
26. GPT時代のAIの 「仕組みをザックリ」理解する GPT時代の AIを操る 7つのチカラ ①AI活用マインド ⑤AI企画力 ⑥AIプロンプト力 ⑦AIマネジメント力 ②AIキホン理解力 ③AI仕組み理解力 ④AI事例収集力 GPT時代のAIを操る マインドをもつ GPT時代のAIの 「キホン」を押さえる GPT時代のAIの 「仕組み理解」する GPT時代のAIの 「最新事例」を知る GPT時代のAIを使った 「企画を立案」する GPT時代のAIを動かす 「プロンプト力」をつける GPT時代のAIを 「マネジメント」する
27. GPT時代のAIは「超大規模データ×超大規模演算」をもとに生まれています。この仕組みをザックリ説明すると、ネット上のデータなどの「とてつもな く大きなデータ」を学習に適した状態にクレンジングを行います。このクレンジングされたデータをもとに「とてつもなく大きいパラメータ」で大規模 に演算が実行されることで、AIの性能が飛躍的に向上していきます。 「大規模は正義」の法則で生まれたGPT 超大規模 データ 超大規模 演算 AIの性能が 飛躍的に向上
28. 前スライドでも説明しましたが、ChatGPTは膨大な量のデータを使って学習を行うことで、GPTは高い汎用性能を持つことができます。 さらに、大きいパラメーターで演算することでＡＩの処理をより多層にして複雑にすることができます。このパラメーターを大きくすることで大量な演 算を行い、複雑な問題にも対応できる力が強まっています。 ChatGPTの学習量 膨大な量のデータを学習 ・45TBから厳選した570GBで事前学習 ・2250億文字から厳選した285億文字で学習（※日本語換算） ・本でたとえると2250万冊から厳選した28.5万冊分を学習 超膨大な演算をして事前学習 ・1750億個のパラメータで大量演算 ※GPT-3の場合
29. 「トランスフォーマー」とは「大規模データ」をたくさん読んで学習する大規模学習が得意な技術の1つです。「アテンション」という機能を持ち、こ れにより文章の中で「重要だと思われる一部の情報」に注目することができるようになっています。また、「自己教師あり学習」という手法を用いて、 「自分で問題と答えを作成」し、たくさんのバリエーションの学習機会を自ら作り出します。さらに、「ヒトからのフィードバック」により、出力を最 適化しています。 大量のデータを学習 大規模学習を可能にした「トランスフォーマー」 トランスフォーマー アテンション 自己教師あり学習 ヒトからの フィードバック 重要と思われる 一部の情報に注目 自分で問題と答えを作成し 自ら学習機会を作り出す
30. GPTの仕組みのキホンは、次にどんな文章が適切なのかを推論することになります。 つまり、GPTでは「次くる言葉として最も適切な言葉な班なのか」を壮大なスケールで行っているものになります。 次に続く確率が高い言葉は… GPTの「仕組み」を知っておこう むかし、むかし、 あるところに　　92pt 大きな森の中に　18pt 小さな村に住む　11pt
31. GPT時代のAI企画力を磨く GPT時代の AIを操る 7つのチカラ ①AI活用マインド ⑤AI企画力 ⑥AIプロンプト力 ⑦AIマネジメント力 ②AIキホン理解力 ③AI仕組み理解力 ④AI事例収集力 GPT時代のAIを操る マインドをもつ GPT時代のAIの 「キホン」を押さえる GPT時代のAIの 「仕組み理解」する GPT時代のAIの 「最新事例」を知る GPT時代のAIを使った 「企画を立案」する GPT時代のAIを動かす 「プロンプト力」をつける GPT時代のAIを 「マネジメント」する
32. GGPT時代のAI企画を考えるうえで役立つ方法である「5つのAI企画メソッド」について紹介します。1つ目は企画精度を上げる「5W1H」フレームワー クです。2つ目は大量のアイデアを生み出す「100本ノック with GPT」です。3つ目はAI企画の実現性をプロンプトで事前に確かめる「7Rプロンプ ト」です。4つ目はアイデアの重要性と実現可能性を双方で確認する「ISSUEマップ」です。5つ目が日本の仕事をマッピングした「日本の仕事ライブラ リ」です。次のスライド以降から詳しく記載していきます。 GPT時代の「5つのAI企画メソッド」 5W1H フレームワーク 100本 ノック with GPT 7R プロンプト ISSUE マップ 日本の仕事 ライブラリ
33. AIに置き換えられる「身近なタスク」を洗い出す まずは自分の「身近なタスク」からAIの活用アイデアを考えてみましょう。まずは自分の業務や作業の中で「最も時間を使っているタスク」をあげてみ ましょう。次に、各業務の大まかな流れを書き出し、タスクを実行するうえで「どの工程をAIに任せられるのか」を具体的に想像してみましょう。そし て、「タスクの実行に必要な情報やデータ」を挙げ、「新人にタスクを実行してもらうための具体的な指示文」を作成してみましょう。この新人へのタ スク指示文はそのまま「AI用のプロンプト」になりえます。 ①　業務の中で【もっとも時間を使っているタスク】をあげてください。 お客様対応 ②　それぞれの【業務の大まかな流れ】を書いてください。 お客様からお問い合わせをいただく お問い合わせ内容を確認する お客様に返信する ③　タスク実行に【必要な情報やデータ】を全てあげてください。 公式サイトの在庫数、公式サイトのお届けの目安、入荷予定、社内チャット内の情報確認、在庫数、shopifyの注文情報、お支払い状況。 ④　新人にタスクを実施してもらうための【具体的な指示文】を200文字程度で書いてみてください。 お問い合わせ内容を選別してください。 内容に応じて情報を検索してください。 回答文章を作成してください。 お客様に返信してください。 お客様対応の場合の例
34. 「身近なタスク」からAIのアイデアを洗い出したら、アイデアを「解像度の高い企画」への引き上げていきます。その際に役立つ、「AI企画の5W1H」 フレームワークについて解説していきます。「何の課題を解決するためにAIを活用したいのか？」という問いからスタートし、 WHO→WHY→WHICH→WHERE→WHAT→HOWの順に明確にすることでアイデアは具体的な形になっていきます。 5W1Hのフレームワークで解像度を上げる ISSUE AIで解決 したい課題 WHY なぜAIが 必要？ HOW ヒトと どう分業？ WHAT どんなAI？ WHERE どこのAI で？ WHICH どのデータ を 参照する？ WHO 誰のための AI？
35. まずは、ターゲットが「従業員」なのか、「取引先」なのか、「消費者」なのか、AIの利用主体になる存在を明らかにします。そして、「具体的なター ゲット像」も鮮明に描きます。「従業員全員」という広すぎる定義より、「新規取引の営業を行っている新入社員」といった具体的なターゲット設定が 有効です。 ISSUE WHO：誰のためのAI？ の課題を解決するためにAIを活用したい 誰のために？ 従業員 消費者 取引先 具体的なターゲット像
36. 「なぜAIが必要か？」を考える際には、「マイナスを減らす」ためなのか、「プラスを増やす」ためなのか、というまずは何を目指すのかを考えてみま しょう。そして、技術を駆使するためではなく、ターゲットにとって本当に必要なことを達成するためにAIを利用するという目的志向のスタンスを忘れ ないことが大切になります。 WHY：なぜAIが必要か？ マイナスを減らす ・不満、不便を減らす ・コストを減らす ・作業時間を減らす プラスを増やす ・満足・便利を増やす ・売り上げを増やす ・付加価値を上げる
37. WHICHの段階では、AIが仕事をこなすためにどのデータを必要とするのかを具体的に考えていきます。特定の取引先や消費者に合わせた対応をするた めには、特有の「参照」データが必要となります。人間で例えると、IQが高い人でも未経験の業界や企業の業務はすぐにこなせません。業務タスクを 行う上で、どの業界や企業の知識や情報を参照する必要があります。このデータの取り扱いはそれぞれのデータの性質によって変わるので、具体的にど のデータが必要で入力するのかを確認する必要があります。 一般 データ WHICH：どのデータを参照して？ 一般 機密 個人情報 データ 特定 データ 最新一般 データ 企業機密 データ 具体的にはどんなデータが必要？
38. どのデータを参照するかを解明後は「どこのAIで？」を考えていきます。これはAIにデータ入力する際、そのデータの種類によって「使用できるAIサー ビス」が変わってくるためです。これらの事項は個人情報保護法や組織のプライバシーポリシー、セキュリティポリシーを確認し、各データの種類ごと にどのサービスを使用できるのかを明らかにする必要があります。 WHERE：どこのAIで？
39. 「WHO、WHY、WHICH、WHERE」を整理した後は、「WHAT：どんなAI？」を具体化します。まず「AIの名称」を決めてみましょう。名前は親しみ やすく、覚えやすいものを考案してみましょう。また、AIの名称を決めたら「AIができること」をリストアップします。合わせて「AIによって解決され ること」も書き出していきます。 AIの名称： AIによって解決されること AIができること WHAT：どんなAI？
40. AIに任せられるタスクはAIに任せながら、「品質水準やクリエイティビティを見書くために、人がどのパートを受け持つべきか？」について考えを固め ていきます。「人とAIがどのようにともに働くか」を定義していきます。 HOW：どう人を分業して？ 人 AI 人 AI AI AI AI T型 N型 I型 逆T型 人の仕事を AIが一部補助 AIの仕事を 人が一部補助 AIが独立して 単独タスクを実行 複数のAIが連携して 複数タスクを実行
41. これまで話してきたように「解決したい課題」さえあればgpt時代のAIを使って適したアイデアを誰でも量産できます。 今回はAIによるアイデア量産の実例をご紹介します。 大企業における営業が非効率の課題をAIを使って解決したいという設定でChatGPTにアイデアを洗い出してもらいました。 企画アイディア名 企画アイデアの詳細 自己評価 必要な知識データ AI営業支援システム 営業員のスケジュールと訪問ルートを 最適化するAIシステム 90 営業員のスケジュールデータ、顧客データ、地理データ AI営業トレーニング 営業員のスキルの弱点を特定し個別 トレーニングプログラムを提供するAIツール 85 営業員のパフォーマンスデータ、トレーニングデータ AI搭載CRM 顧客行動データを分析し 営業チャンスを特定するAI CRM 90 顧客の購買履歴、行動データ、営業データ AIチャットボット 顧客の問い合わせに24時間対応する AIチャットボット 80 顧客の問い合わせデータ、製品情報、FAQ 100本ノック with GPTでアイデア量産と解像度上げ ※一部紹介
42. 考えた企画が実現できるものなのか確かめるためにプロンプトですぐ試すことが重要です。 どんなプロンプトを書けばいいか迷った際は７Rプロンプトを活用してみてください。 7RプロンプトはAIに指令を送る際に漏れがないようにするための方法です。 プロンプトのことについては後の章で詳しく説明します。 ７Rプロンプトで実現性の確認 Request（依頼）を出す Role（役割）を決める Regulation（形式）を指定する Rule（ルール）を定める Review＆Refine（評価・改善）を求める Reference（参照知識）を与える Run Scenario（実行シナリオ）で制御する 入力 出力
43. 考えた時期街道の中から「重要度」と「実現性」の視点から絞り込みを行う必要があります。特に新しい技術を用いた企画では技術視点が先行しやすい ため企画アイディアが本当に解決すべき集であるかどうかを絞り込みの段階でしっかりチェックすることが重要です。 ISSUEマップで重要度×実現性の確認 優先度③ 優先度① 優先度② 重要度 実現性 解くべきではない 解いてもよい 必ず解くべき 解ける 条件付きで 解ける 解けない
44. プロンプト力を上げる GPT時代の AIを操る 7つのチカラ ①AI活用マインド ⑤AI企画力 ⑥AIプロンプト力 ⑦AIマネジメント力 ②AIキホン理解力 ③AI仕組み理解力 ④AI事例収集力 GPT時代のAIを操る マインドをもつ GPT時代のAIの 「キホン」を押さえる GPT時代のAIの 「仕組み理解」する GPT時代のAIの 「最新事例」を知る GPT時代のAIを使った 「企画を立案」する GPT時代のAIを動かす 「プロンプト力」をつける GPT時代のAIを 「マネジメント」する
45. AIの活用はプロンプトの内容やそのクオリティに大きく依存します。そのため入力の仕方によってAIの回答は大きく変わります。 ここで重要なのは「指示上手＝AI活用上手」という法則です。つまりプロンプト力とはAIを言葉で操る力ともいえます。 そして、 GPT時代のAIが私たちの生活に浸透して来るにあたって、プロンプト力はAIを操るためのみんなの必須スキルになっていくと考えられます。 的確な指示を出せる 指示上手 「みんなの必須スキル」プロンプト力 AI活用上手
46. 良いプロンプトとは「曖昧さがなく解釈にブレが生まれない適切な指示を与えるもの」だと言えます。 一方で、「曖昧で解釈が広すぎる」「 AIの種類やバージョンで対応していない範囲で要求する」などダメなプロンプトにもさまざまな形があります。 プロンプト上手になるためには、良いプロンプトを作ることが必要になります。 ・明確な質問：明確な質問することでより良い回答が得られる ・具体性：具体的な詳細を提供することで適切な回答を引き出す ・プロンプトの構造：質問を構造化して抜け漏れをなくす ・文脈の提供：重要な文脈や背景情報を提供 ・複数の質問：必要に応じて複数の質問を連続して入力 ・step by step指示：段階的に考えさせる ・校正とフィードバック：得られた結果を評価し精度向上を促す ・曖昧で解釈が広すぎる： AIに混乱を招く ・AIが対応していない範囲で要求する：適切な結果が得られない ・参照知識が必要なのに無視して要求する：適切な結果が得られない ・個人情報や機密情報をむやみに入れる：情報漏洩等につながる 良いプロンプトとダメなプロンプト 良いプロンプト ダメなプロンプト
47. プロンプトは主に「簡易プロンプト」「詳細プロンプト」「シナリオプロンプト」の3つに分けられます。 簡易プロンプトはAIにシンプルで明瞭な指示を出す手法です。特に「依頼」「役割」「形式」を意識してプロンプトを作成するようにしてください。 シンプルに指示する「簡易プロンプト」 Request（依頼）を出す Role（役割）を決める Regulation（形式）を指定する 入力 出力 Request（依頼） Role（役割） Regulation（形式） AIに具体的に何を実行して欲しいのかを 明示します。曖昧な指示ではなく具体的 なタスクを伝えることが大切です。 指示を実行するAIの立場を示します。 例えば、「あなたは歴史の先生です」の ようにAIの具体的な役割を想定します。 AIが出力する情報の形式を決めます。 表形式やリスト形式など要求することも 可能です。 【簡易プロンプトの基本形】 あなたは{役割}です。{依頼}を実行して、 {形式}の形式で出力してください。
48. 「詳細プロンプト」はAIへの指示の漏れがないように、網羅的な観点から指示を出す方法です。 簡易プロンプトにある「依頼」「役割」「形式」に加えて、「ルール」「評価・改善」「参照知識」ｌの要素を用いて詳細な指示をAIに伝えます。 ルールに関して具体的な内容は次のスライドで説明します。 細かに指示する「詳細プロンプト」 Request（依頼）を出す Role（役割）を決める Regulation（形式）を指定する Rule（ルール）を定める Review＆Refine（評価・改善）を求める Reference（参照知識）を与える 入力 出力 #依頼 あなたは{#役割}です。{＃ルール}を必ず守り以下のプレス リリースへの想定質問と回答例をあげて{#形式}の形式で出 力してください #役割 広報担当者 #ルール 想定質問と回答例を3個ずつあげてください {#評価}の方法で評価し、出力に含めてください {#参照}を例にして出力してください #形式 表形式 列は、「想定質問」「回答例」「聞かれる可能性」 #評価 想定質問が聞かれる可能性を五段階で評価 #参照 [プレスリリースの内容]
49. 「ルール」では、具体的な出力条件を設定します。ここでは背景、ターゲット、含めること、禁止すること、スタイル、量、抽象度、順番などの8つの ルールを明示します。背景は求める理由、ターゲットを出力の対象者、含めること、禁止することはそれぞれ出力内容の範囲を明示します。スタイルは こう語や文語で特定の調子でまたは絵文字の有無などを指定し、量で文字数抽象度で具体性順番で要素の並び順などを指定することができます。 細かに指示する「詳細プロンプト」のルール 量 含めること 順番 ターゲット 抽象度 背景 スタイル 禁止すること
50. プロンプトは主に「簡易プロンプト」「詳細プロンプト」「シナリオプロンプト」の3つに分けられます。 簡易プロンプトはAIにシンプルで明瞭な指示を出す手法です。特に「依頼」「役割」「形式」を意識してプロンプトを作成するようにしてください。 シナリオまで指示する「シナリオプロンプト」 #依頼 あなたは{#役割}です。{＃ルール}を必ず守り以下のプレスリリースへの想定 質問と回答例をあげて{#形式}の形式で出力してください #役割 広報担当者 #ルール 想定質問と回答例を3個ずつあげてください {#評価}の方法で評価し、出力に含めてください {#参照}を例にして出力してください #形式 表形式で列は「想定質問」「回答例」「聞かれる可能性」 #評価 想定質問が聞かれる可能性を五段階で評価 #参照 [プレスリリースの内容] #実行シナリオ 1.一回目の出力に行い「どの案がよろしいですか」と私に聞く 2.私が選んだ案の傾向を把握して{#依頼}を再度実行する 3.私に「このタスクを終了させてよろしいですか」と聞き、終了して よければタスクを完了させる。終了していなければ再度依頼を実施する Request（依頼）を出す Role（役割）を決める Regulation（形式）を指定する Rule（ルール）を定める Review＆Refine（評価・改善）を求める Reference（参照知識）を与える 入力 出力 Run Scenario（実行シナリオ）で制御する