拓海先生、最近社内で「生成AIをプロトタイピングに使おう」という話が出ているのですが、正直何が変わるのか掴めなくて困っています。要するに現場では何が楽になるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！結論だけ先に言うと、プロンプトによるプロトタイピングは、アイデアを瞬時に形にして評価するサイクルを圧倒的に短くできますよ。大丈夫、一緒に分解していきましょう。
うちの現場は保守的で、IT部門も人手が足りません。プロンプトって結局どうやって皆で触るものなんですか。エンジニアじゃない者が手を出しても大丈夫ですか。
その不安、よく分かります。簡単に言うと、Prompt engineering（PE、プロンプト設計）は操作説明書を作る作業に近いです。非エンジニアでも試しやすい仕組みが作れるので、役割を分けて協働すれば導入は可能ですよ。
これって要するに、設計書を上手に書けばAIが仕事をしてくれるようになるということですか？それならうちの現場でもできそうな気がしてきました。
そうです、要点はその通りです。ただしPrompt engineeringはただの指示文ではなく、期待する出力を定量的に評価できる形で設計する点が重要です。では要点を三つにまとめると、1) 共同で書ける設計表現にする、2) 早く試して評価する仕組みを持つ、3) 結果に基づき迅速に改善する、です。
その三つ、どれも大事に思えますが現場でぶつかる問題は何でしょうか。例えば責任の所在やデータの扱いあたりが心配です。
まさに論文で観察された点です。チームは「コールドスタート問題」として互いに専門性を期待し合うことで作業が止まりやすいのです。そこで共通の設計表現、ここではプロンプトが橋渡しになりますし、データや評価基準を明確化することが必須です。
評価基準ですね。具体的な評価はどう測るのですか。満足度でしょうか、それとも数値で管理するのでしょうか。
どちらも使います。実務では定量指標と定性フィードバックを組み合わせるのが現実的です。たとえば応答の正確性をパーセンテージで追い、利用者の主観的な満足をインタビューで補う、といった二重の評価が有効ですよ。
なるほど。では投資対効果の観点からはまず何を示せば上層部を説得できますか。短期の効果と長期の効果をどう示せばよいか、教えてください。
短期ではプロトタイプによる意思決定速度の向上を数値化してください。具体的には試作回数、検証サイクルの短縮日数、失敗コストの削減を示します。長期では製品の市場適合性向上や顧客満足度の改善、そして設計ナレッジの蓄積を論理的に結びつけると説得力が高まります。
分かりました。自分の言葉で整理してみますと、プロンプトで早く試して評価して、その結果をチームで共有することで無駄な開発を減らし、長期的には製品改善とナレッジ蓄積につながる、ということですね。それなら上層部にも説明できそうです。
