AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内でAIの話が出てきましてね。具体的に何をどうすれば投資対効果が出るのか、うちの現場ではイメージが湧かなくて困っています。論文って実務にどうつながるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！今回はプロンプト、つまりAIへの指示文の工夫で成果が大きく変わるという研究を噛み砕いて説明しますよ。要点は三つに絞ってお話ししますね。
プロンプトの工夫で変わる、ですか。うーん、正直ChatGPTの使い方もまともに分かっていません。投資して外注しても効果がなかったら困ります。どれくらいの差が出るものなんでしょう？
いい質問です。結論から言うと、指示文の「書き方」で同じAIでも成績が大きく上下することがあるんですよ。まず一つ目、手作業での最適化と自動最適化で違いが出る。二つ目、楽観的な語り口（“positive thinking”）が時として効果的である。三つ目、モデルや質問数で結果が変わるため万能解はない、といった点です。
これって要するに、同じAIでも使い方次第で投資効果が全然違うということ？うちが外注してテンプレを入れるだけでは駄目だとすると、現場の運用が鍵になると。
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点をもう一度三つでまとめると、1) プロンプト次第で性能が変わる、2) 自動最適化は多くの場合で有効、3) ただしモデルや問いの数で効果が変わる、です。これを踏まえた運用設計が肝心です。
運用設計、具体的にはどの部署が何をすれば良いのか想像が湧きません。うちの現場ではベテランと若手で作業のやり方が違うんですが、その中でも実行可能な方策はありますか？
いい着眼点ですね！現場ではまず小さな実験を回すこと、そして自動最適化の仕組みを導入してプロンプト設計を半自動化することが現実解です。具体的には、業務で使う代表的な質問群を定め、小さなデータでABテストを繰り返す運用を組むと効果的ですよ。
なるほど、実験で当たりをつけるのですね。最後に、我々のような素人が外注先や社内のITに指示するための短いチェックポイントがあれば教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！では短く三つ。1) 小さな問いセットで効果を検証すること、2) 自動最適化（Automatic Prompt Optimization）の導入を検討すること、3) 結果がモデル依存であるため複数モデルで比較すること。これを基準に外注先と議論すればブレませんよ。
よく分かりました。自分の言葉でまとめると、プロンプトの組み立て方でAIの成果が大きく変わるから、まずは小さな実験で効果を確かめ、可能なら自動最適化の仕組みを入れてモデルごとに検証する、ということですね。ありがとうございます、これで会議で説明できます。
