拓海先生、最近部下から「自動でプロンプトを作るモデルがある」と聞きましたが、正直ピンと来ません。要するに人が書くプロンプトをAIが改善するということですか?
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うとそうです。そして今回の研究は、AI自身にプロンプト改善を学ばせる際の“教え方”を工夫したことが肝なんですよ。
教え方というと、教師が講義するように細かく指示するということでしょうか。うちの現場に入れるとして、どれくらい人手が要りますか。
良い問いです。要点は三つです。第一に、初期プロンプトの準備、第二に失敗例の提示、第三に段階的な思考テンプレートの提供です。これでAIが効率的に改善案を出せるようになるんです。
初期プロンプトというのは人が最初に用意する説明書みたいなものでしょうか。それと失敗例って、わざわざ間違いを集めるんですか。
その通りです。初期プロンプトは人が書くテンプレートで、良いスタート地点になります。失敗例はむしろ宝で、AIに“何が悪かったか”を具体的に示すことで改善の手掛かりになりますよ。
なるほど。で、これをやらせるAIというのはLarge Language Model (LLM) 大規模言語モデルを使っているという理解でいいですか。これって要するに人間の編集者に似た役割をAIにさせるということ？
素晴らしい要約です！まさに編集者に似ています。ただしAIは大量の試行で最適化を探るため、人間より速く多様な候補を出せます。ポイントは“どう教えるか”で、今回の研究はその教え方を整理したんです。
現場に入れる際の投資対効果が気になります。人のエンジニアを雇ってチューニングするのと比べて、本当にコストが下がるんでしょうか。
良い観点です。結論を先に言うと、初期投資は必要だがルーチンな改善工数は抑えられます。三つの利点を覚えてください。スピード、候補の多様性、そして人手のスケールダウンです。
最後に一つ確認ですが、これを社内に導入する時に私がまずやるべきことは何ですか。現場に説明するための簡単な言葉が欲しいです。
大丈夫、簡単に言うと「現場の失敗例を集めて、AIにこの失敗をどう直すか学ばせる」だけです。一緒にテンプレートを作れば短期間で試せますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、AIにただ命令するのではなく、具体的な失敗と段取りを教えればAIがより良い指示文（プロンプト）を自動で作ってくれる、ということですね。私の言葉で社内に説明してみます。
