AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下からAIを導入すべきだと言われているのですが、どこから手を付けるべきか見えておりません。最近「プロンプトの匂い」という論文名だけ耳にしたのですが、それが我々の業務にどう関係するのか分からなくてして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、プロンプト（入力文）の品質が悪いと、生成AIが誤った答えを出すリスクが高まりますよ、という話なんです。
要するに、入力の出し方次第でAIの回答が変わると。ですが、それは分かっているつもりです。現場では誰でも同じ質問をするとは限らないし、担当が違えば聞き方も変わる。
その通りです。まず押さえるべき要点は三つです。1つ目、Generative Artificial Intelligence (GenAI)（生成的人工知能）は与えられた入力から新しい出力を作る性格があること。2つ目、Large Language Model (LLM)（大規模言語モデル）は文脈を掴みますが誤解もすること。3つ目、Prompt Smells（プロンプトの匂い）は誤った入力の兆候であり、検出できれば信頼性を上げられることです。
なるほど、三点ですね。現場に落とし込むと具体的に何を見ればいいのでしょうか。例えば見積もり作成で使うときに、どの段階で注意すればよいのか。
優れた問いですね。業務適用では三段階で見るとよいです。まず入力設計段階で曖昧さや前提の抜けがないかをチェックすること、次に出力の検証ルールを決めること、最後に出力の再現性を確認するために同じ問いでの複数検証を行うことです。これが投資対効果（ROI）を守る鍵になりますよ。
それは現場でできそうです。ただ、うちの現場はITに詳しくないので、専用ツールを入れるべきか人を教育するべきか迷っています。これって要するにツールでカバーするか人でカバーするかの二択ということですか。
素晴らしい本質的な指摘です。言い切ると二択ではありません。まずは現場が最小限できるようにテンプレートと簡単な検証プロセスを導入して、その上で再現性検査や自動検出ツールを段階的に導入するのが現実的です。要点を三つでまとめると、最小実行可能プロセス、検証ルールの標準化、自動検出の段階的導入です。
なるほど、ステップを踏むのですね。導入コストと効果の見積もりはどのように示せばよいでしょうか。ROIを示さないと社長が納得しないものでして。
ROIを示す際も三点に絞りましょう。短期ではエラー低減に伴う作業工数削減を試算すること、中期では品質向上に伴う顧客満足度の改善やクレーム減少を見込むこと、長期では自動化による新規事業創出の可能性を評価することです。これらを数値で結び付けると経営層は判断しやすくなりますよ。
承知しました。最後に確認ですが、これをやれば完全に間違いがなくなるのですか。期待していいものなのでしょうか。
大丈夫、ただし完全無欠ではありませんよ。AIは確率的な仕組みなのでゼロにすることはできませんが、プロンプトの匂いを検出して是正することでリスクを大幅に低減できるのです。まずは小さく試して、うまくいったら横展開する方針で進めましょう。
分かりました、私なりに整理します。まず現場で使えるテンプレートを用意し、出力の検証基準を決め、段階的に自動検出を導入してROIを示すという流れで進める、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
