はじめに:プロンプトチェーニングとは?
ChatGPTなどのGPTチャットボットやLLMエージェントは多くの作業で優れたパフォーマンスを発揮しますが、すべてに万能というわけではありません。
複雑なタスクや多段階にわたる作業を扱う際に効果を発揮するのが、「プロンプトチェーニング」という手法です。
プロンプトチェーニングとは、大きなタスクをいくつかの小さなステップに分け、それぞれのステップごとに生成AIにプロンプト(指示)を出し、その出力を次のステップに活用していく手法です。
この方法を用いることで、生成AIの出力を段階的に深掘りし、より精度の高いアウトプットを得ることが可能になります。
プロンプトチェーニングの例
1. コンテンツ作成の例:
- プロンプト①:「AI自動化が職場の生産性を向上させる方法についての社員向け説明資料のアウトラインを作成してください」
- 出力:
- AI自動化とは
- 職場におけるメリット
- 反復業務の効率化
- 活用可能なAIツール
- 懸念点と課題
- 結論と今後のステップ
- AI自動化とは
- プロンプト②:「AI自動化を導入する際の社員の一般的な懸念点は何ですか?」
- 出力例:
- 雇用の安定性
- スキル不足
- 透明性・信頼性
- データのセキュリティとプライバシー
- 雇用の安定性
- プロンプト③:「AI導入時のデータセキュリティの懸念と、その解決策について教えてください」
このように、1つのプロンプトですべてを求めるのではなく、段階的に深掘りすることで、より具体的かつ実践的な内容を導き出すことができます。
2. 戦略立案の例(ホテルビジネスのマーケティング計画)
- プロンプト①:「ホテル向けマーケティング戦略のアウトラインを作成してください」
- プロンプト②:「マーケティングの目標と目的の例を挙げてください」
- プロンプト③:「ホテルでリード獲得する最善の方法は?」
- プロンプト④:「ホテルにAIチャットボットを導入するステップを具体的に説明してください」
こうした一連のプロンプトにより、AIを活用したマーケティング戦略を段階的に構築することが可能になります。
どんな時にプロンプトチェーニングを使うべきか?
プロンプトチェーニングは、特に以下のようなマルチステップで構成されるタスクに適しています。
- 新規事業の戦略立案
- AIを活用した営業戦略の構築
- 詳細なレポートやブリーフィングの作成
- 社員研修プログラムの設計
- AI導入によるROIの計算
こうした複雑な作業は、1つの大きなプロンプトで一括して求めるよりも、段階的に進めることで精度の高いアウトプットが得られます。
プロンプトチェーニングとChain-of-Thoughtプロンプティングの違い
名前は似ていますが、以下のような違いがあります。
Chain-of-Thought(思考の連鎖)プロンプティング
- 単一のプロンプトで、AIに「考え方・思考のプロセス」を説明させる手法。
- 一度の出力で全体のロジックを表現する。
例:「5人の社員評価を1人30分、準備に15分、シニア社員には10分追加。5人のシニアと25人のジュニアを評価するのにかかる時間をステップバイステップで説明してください。」
プロンプトチェーニング
- 複数のプロンプトを段階的に実行。
- 各ステップでの出力を次のステップの入力に活用する。
例:
①「リモートワーク導入時の課題を教えてください」
②「その中の“コミュニケーションの課題”への対応策は?」
③「その対応策を導入する際に考えられる問題点は?」
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