拓海先生、最近社内で「プロンプトを鍛えろ」と若手が騒いでおりまして、正直何を投資すれば儲かるのか分かりません。今回の論文は何を示しているんですか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、建築分野の学生がAIに画像生成を頼む際の「プロンプト作成能力」を、カスタマイズしたGPT（Generative Pre-trained Transformer、GPT、事前学習済み生成変換モデル）で効果的に高められることを示しているんです。
それで、具体的に私たちの現場で何が変わるんですか。要するに現場の設計指示書が短くて伝わらないといった課題が解決する、という話ですか？
いい質問です、田中専務。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を3つにまとめると、1) 学習者がより詳細で建築に即した文言を自分で書けるようになる、2) AIが提示する語彙やフォーマットをペルソナ（AI persona、AIペルソナ）で補助できる、3) これにより生成画像の品質と設計意図の一致度が高まる、ということです。
なるほど。投資対効果の観点で教えてください。社内に入れると人件費やツール費を払う必要がありますが、それでどのくらい効率が上がる見込みなのですか。
素晴らしい着眼点ですね！短くお答えします。実験では、プロンプトの文字数（word count）とプロンプト類似度（prompt similarity、プロンプト類似度）が有意に改善し、その結果としてAIが生成する初期案の品質が向上して手戻りが減ったため、設計プロセスの時間短縮と意思決定の高速化につながりますよ。
では、現場の設計者がすべてプロンプト職人にならねばならないということですか。現場は忙しいのでそこまで教育コストを掛けられません。
素晴らしい着眼点ですね！ここが肝で、論文が提案するのは全員を職人にするのではなく、カスタマイズGPTと構造化されたガイドで「必要最低限の入力で効果的な出力を得られる状態」を作ることです。つまり、現場担当はテンプレートを少し触るだけで結果が改善できるんです。
これって要するに、AIが設計者の代わりに細かい語彙や形式を補ってくれるから、我々はコアの指示だけ書けばいいということですか？
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。論文の実験では、AIペルソナが語彙や専門用語を提示し、ユーザーは選ぶだけでプロンプトを拡張できたため、専門知識が浅くても建築らしい出力を得られたんです。
最後に、導入時に私がフォローすべき経営上のポイントを3つで教えてください。短くお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！要点3つは、1) 最初は小さなパイロットで効果を数値化すること、2) 現場に受け入れられる簡易テンプレートとAIペルソナを用意すること、3) 成果指標を「手戻り時間」「生成プロンプトの品質」「学習定着率」に限定して追うことです。これで投資判断がしやすくなりますよ。
分かりました。要は、まずは小さく試して効果を数字で示し、現場に合わせたテンプレとAIの補助を用意し、その上で投資を拡大する、ということですね。ありがとうございます、よく整理できました。
