先日 10/23 (水) e – とぴあ にてプロンプトエンジニア養成セミナーを開催いたしました。

 

” プロンプトエンジニア” とは何か、というところから有効なプロンプトの作り方まで、2時間たっぷりと学んでいただきました。

 

 

いくら高性能なAIに問い合わせても、プロンプトが悪いとその真価を発揮できません。

 

例えば…

 

【Aさんの場合】

・「睡眠に関するブログ記事を書いて」

↓

(回答：求めていない堅苦しい文章)

↓

・「堅苦しいから、20代の若者向けに書く感じで」

↓

(回答：思っていたより短い文章)

↓

・「文字数が少ないから1,000文字くらいで」

↓

(回答：話の軸がずれている)

↓

・「科学的な話になっているから、睡眠の質に関する話にして」

↓

((欲しい回答))

 

結果：4プロンプトで問題解決

 

 

【Bさんの場合】

・「20代向けに、睡眠の質を改善する方法について、1000文字程度のブログ記事を書いて」

↓

((欲しい回答))

 

結果：1プロンプトで問題解決

 

 

このように、最先端な生成AIでもプロンプトの作り方で生産性に雲泥の差が生じます。

 

求めている答えを引き出すために、こちらの要望等を具体的かつできるだけ詳細にプロンプトに含めることが大切です。

 

これをハックできるのが、今回のセミナーで題材とさせていただいた「プロンプトエンジニア」なる “技術者” です。

 

 

そして、今回のセミナーで使用していただだきました、弊社開発中のツール『Axe / アックス』は、業務で使いながらプロンプトエンジニアを養成できる (おそらく) 初めてのツールとなっております。

 

個人の利用状況レポート (組織のオーナー管理者にも各従業員のものが閲覧いただけます。) により、根拠を持った根拠を持ったAIエンジニア養成が見込めるツールとして開発を進めております。

 

 

また、 『Axe / アックス』を利用していく中で、LLMの切り替え、およびRAG (検索拡張生成) の仕組みにも触れました。

 

RAGにより、 オリジナルのデータを参照して回答してもらうといったパーソナルなAI使用が可能になります。

 

今回のセミナーを通じて、受講者からも直接満足の声をいただきました。 大変嬉しく思います。

 

また、機会がございましたら、こうしたセミナーを通して皆様のお役に立てればと存じます。

 

お読みいただきありがとうございました。