AIに自分の執筆スタイルを学習させる方法

ほとんどのAI生成コンテンツは、ロボットのように聞こえます。一般的で、少し味気なく、ブランドを「そのブランドたらしめる」独自の輝きが欠けていることがよくあります。これは深刻な問題です。一貫したブランドボイス (consistent brand voice) は、単なる抽象的なマーケティングの目標ではありません。信頼を築き、オーディエンスとつながることで、実際に収益を押し上げることができるのです。

では、どうすればAIを機械のようにではなく、チームの一員のように聞こえるようにできるのでしょうか？

いくつかの方法があります。詳細なプロンプトで細部まで踏み込むか、再利用可能なスタイルガイドを作成するか、あるいはファインチューニングという技術的な世界に深く潜ることもできます。ここでは、これら3つの方法すべてを解説します。あるいは、eesel AIブログライター (eesel AI blog writer) のように、あなたの声を自動的に学習するツールを使うという選択肢もあります。それでは、詳しく見ていきましょう。

AIにとって「執筆スタイル」とは何を意味するのか？

AIに自分のスタイルで書くように教える前に、「スタイル」とはそもそも何なのかを明確にする必要があります。それは単に「フォーマル」か「カジュアル」かを選ぶだけのことではありません。コンテンツが「あなたらしい」と感じさせる要素の組み合わせなのです。

AIが正しく理解するためには、次の4つの重要な要素を把握する必要があります。

• ボイス (Voice): これはブランドの個性と考えてください。機知に富んでいて少し生意気ですか？それとも、もっと率直で教育的ですか？この個性は、すべてのコンテンツを通じて一貫している必要があります。
• トーン (Tone): これは特定のトピックに対する態度です。ボイスは常に「役に立つ」ものであっても、トーンは製品アップデートでは「緊急」になり、ハウツーガイドでは「リラックス」したものになるかもしれません。
• スタイル (Style): これは執筆の細部に関わることです。選ぶ言葉、文章の組み立て方、比喩やユーモアを多用するかどうかなどが含まれます。
• 構成 (Structure): これは思考をどのように整理するかについてです。個人的なエピソードから始めるのが好きですか？見出しやリストを多用しますか？コンテンツのレイアウト方法は、あなたの署名代わりのスタイル（シグネチャースタイル）の大きな部分を占めます。

方法1：プロンプトエンジニアリングを活用する

AIの執筆を形作る最も直接的な方法は、プロンプトエンジニアリング (prompt engineering) です。技術的な響きがありますが、要するにAIに具体的な指示と例をプロンプトの中で与えることを意味します。

スタイルプロンプティングのステップバイステップガイド

この方法で良い結果を得るには多少の試行錯誤が必要ですが、GetPrompted.aiのプロンプト設計図のフレームワークに基づいた、信頼できるプロセスを以下に紹介します。

1. 最高の執筆サンプルを用意する。 自分が目指すボイスを完璧に捉えていると感じる記事を3〜5件見つけます。
2. スタイルを分解する。 サンプルを読み、気づいたことをメモします。文章は短いですか？専門用語を避けていますか？トーンは断定的ですか、それとも問いかけるような感じですか？具体的であればあるほど、効果的です。
3. 詳細なプロンプトを書く。 まず、「専門のコンテンツマーケターとして行動してください」のようにAIに役割を与えます。次に、スタイルのメモと指示を与えます。最後に、執筆サンプルの1つを明確な例として貼り付けます。これは「フューショット (few-shot)」プロンプティングと呼ばれ、AIに確かなテンプレートを提供します。
4. フィードバックを与えて洗練させる。 最初のドラフトはおそらく完璧ではありません。「これは良いですが、もっと簡潔にしてください」や「ここの言葉をもっとシンプルにしてください」とAIに伝えます。進めながらプロンプトを微調整していく必要があります。

手動プロンプティングの課題

プロンプトエンジニアリングは高いコントロール性を提供しますが、いくつかの課題もあります。

• 一貫性の維持が難しい。 AIは長い会話の中で指示を「忘れて」しまうことがあり、記事の最初と最後でトーンがずれてしまうことがあります。
• メモリの制限がある。 AIモデルには「コンテキストウィンドウ (context window)」と呼ばれる短期記憶のようなものがあります。ChatGPTのような大規模モデルは、提供された長いドキュメントのすべての単語を実際に読んでいるわけではありません。彼らは検索拡張生成 (RAG: Retrieval-Augmented Generation) という手法を使って、最も重要と思われる部分を抽出します。つまり、サンプルが長すぎると、AIが重要なスタイルの詳細を見落とす可能性があります。
• プロセスが反復的。 新しいコンテンツを作成するたびに詳細な指示を書くのは時間がかかります。特に定期的にコンテンツを作成する必要があるチームにとっては負担になります。

方法2：再利用可能なスタイル設計図を作成する

毎回同じ詳細なプロンプトを入力するのに疲れたら、「スタイル設計図 (style blueprint)」が手間を省いてくれます。このアイデアは、Harvard Business Publishing Education の概念に触発されたもので、自分のスタイルを定義する完璧な再利用可能な1つの段落を作成することに焦点を当てています。作成した後は、それを任意のプロンプトにドロップするだけです。

パーソナルスタイル設計図の生成方法

自分の執筆を「リバースエンジニアリング (reverse engineer)」するようにAIに依頼することで、設計図の作成を支援してもらうことができます。

質の高いテキストをいくつか選び、ドキュメントにまとめてプライベートGPTに追加してください。そして、このプロンプトを入力します：『取得したドキュメントの提供されたテキストを模倣したスタイルで回答してください。』さらに良い結果を得るには、Poeのカスタムロボットを有効にし、Claude2やGPT-4のようなモデルを利用してドキュメントを挿入すると、非常に効果的な成果が得られます。

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1. 最高の作品を集める。 前述と同様に、自分をよく表していると感じる作品をいくつか見つけます。
2. AIに分析を依頼する。 AIに執筆の専門家として振る舞うようプロンプトを出し、テキストを分解させます。簡潔さ、言葉選び、文の長さ、断定の強さなどの要素を見るように伝えます。
3. 分析をコマンド（命令）に変換する。 AIが分析結果を出したら、すべてを1つの指示段落にまとめるよう依頼します。その段落があなたの設計図です。例えば、次のようになります。「自信に満ちたトーンで書いてください。明確で簡潔な言葉と短い文章を使用してください。複雑なアイデアを単純なステップに分解してください。専門用語を避け、プロフェッショナルでありながら親しみやすいボイスを維持してください。」

設計図アプローチの限界

スタイル設計図は単発のプロンプトよりも一歩進んだ方法ですが、一定の限界があります。

• 手動での適用が必要。 再利用可能ではありますが、設計図は新しいプロンプトごとに手動で追加するか、ツールの「カスタム指示」に保存する必要があり、ワークフローにおいて余分なステップとなります。
• ビジネスコンテキストが欠けている。 設計図は表面的な執筆特性を再現するのには効果的です。しかし、あなたの会社が何をしているのか、製品は何なのか、業界に対する独自の視点は何なのかを知りません。ナレッジベース（知識ベース）としてではなく、スタイルのフィルターとして機能します。

方法3：ファインチューニングによる高度なカスタマイズ

最も高いコントロール性を求めるなら、ファインチューニング (fine-tuning) があります。これは最も強力なオプションですが、最も複雑で費用もかかります。ファインチューニングとは、独自の執筆データのカスタムデータセットを使用して、ベースとなるAIモデルを実際に再トレーニングすることを意味します。このプロセスについては、OpenAIの公式ドキュメントで詳しく読むことができます。

ファインチューニングプロセスの概要

ファインチューニングは、多大な時間と技術的スキルを要する大きな取り組みです。

• データの準備: これが仕事の大部分を占めます。数百から数千の高品質な例を「プロンプトと完了（prompt-completion）」のペアとしてフォーマットしたデータセットを構築する必要があります。通常、これは「一般的なテキスト」（プロンプト）を書き、それを「ブランドに合ったバージョン」（完了）に書き換える作業を何度も繰り返すことを意味します。膨大な作業量です。
• モデルのトレーニング: データセットが構築できたら、OpenAIのようなプラットフォームにアップロードして、モデルのカスタムバージョンをトレーニングします。これはすぐには終わりません。AIはあなたのスタイルを学習するために、データを何度も（エポックと呼ばれる単位で）見直す必要があり、そのたびにコストが加算されます。
• コストと技術的ハードル: ファインチューニングには実際のお金がかかります。トレーニング自体に費用がかかるだけでなく、カスタムモデルを使用するたびに高い料金を支払うことになります。OpenAIの価格設定に基づくと、ファインチューニングされたモデルは標準モデルよりもかなり高価です。また、APIの扱い方やデータの適切なフォーマット方法を知っているチームメンバーも必要です。

ファインチューニング以外の代替案を検討すべき時

多くのマーケティングチームにとって、ファインチューニングに必要なリソースは目標に見合わないかもしれません。大規模で特定のプロジェクトには強力なツールですが、ブログ記事の作成などのタスクには必要以上の労力がかかることが多いです。

このため、広範な手動設定なしにカスタムモデルの利点を提供することを目指した、コンテキストを認識するAIプラットフォームの開発が進んでいます。

よりシンプルな方法：AIにスタイルを自動学習させる

プロンプトを書くのに何時間も費やしたり、データセットの構築に何週間もかけたりする代わりに、AI自身にスタイルを学習させるという選択肢があります。それが eesel AIブログライター (eesel AI blog writer) の背後にある考え方です。スタイル学習プロセスを自動化するように設計されており、ユーザーはコンテンツ作成に集中できます。

eesel AIを使えば、あなたがAIをトレーニングするのではなく、AIがあなたから学びます。WebサイトのURLを教えるだけで、既存のコンテンツを分析し、ブランドボイス、トーン、製品の詳細、メッセージングを把握します。

しかし、それだけではありません。ホームページをスクレイピングするだけのツールでは、表面的な情報しか得られません。eesel AIは、ZendeskのようなヘルプデスクやConfluenceのようなナレッジベースと統合することで、実際のビジネス知識に直接つながることができます。これにより、単なるスタイルの装飾だけでなく、製品の機能、顧客の悩み、社内プロセスといったブランドの実体（サブスタンス）を学習します。

このアプローチは、他の方法で見られるいくつかの課題を解決します。

• 完全なコンテキストを取得できる。 スタイルガイドやデータセットを作成する必要はありません。eesel AIはWebサイトや社内ドキュメントからあなたの声を学習するため、製品を理解し、コンテンツの中で自然に言及することができます。
• 人間味のある響き。 このモデルは、一般的なAIコンテンツを減らし、読者の心に響く文章を作成するために1年以上かけて洗練されてきました。
• テキストだけでなく、完成した記事が得られる。 単なるテキスト以上のものを提供します。インフォグラフィックや表などのアセットを含む、完全に構造化されたブログ記事を生成し、さらには現実世界の視点を加えるために関連するRedditの引用まで見つけ出します。

ニーズに合った適切な方法の選択

AIを特定の執筆スタイルに合わせるプロセスには、いくつかの道があります。手動のプロンプティングは高いコントロール性を提供しますが、結果にばらつきが出ることがあります。

詳細な回答をありがとうございます。実はこれらのほとんどを試してみましたが、あまり改善されなかったので、モデルをトレーニングするのが良さそうだと思っています。ただ、必要なフォーマットで大量のデータを準備しなければならず、今から気が重いです（笑）

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これらのプロンプトテクニックの視覚的な解説として、以下のビデオでは、実際の執筆サンプルを使用してChatGPTにトレーニングを行うための素晴らしいステップバイステップガイドを紹介しています。

このビデオでは、実際のサンプルとシンプルなプロンプトを使用して、特定の執筆スタイルを採用するようにChatGPTをトレーニングするためのステップバイステップガイドを紹介しています。

本当のゴールは、単にスタイルをコピーすることではありません。ビジネスの成長に役立つブランドに合ったコンテンツを作成することです。それが、私たちがeesel AIで焦点を当てたことです。自社のツールを使用して、私たちのブログはわずか3ヶ月でインプレッション数を700から750,000にまで伸ばしました。

AIのトレーニングではなく戦略に時間を使いたいのであれば、eesel AIブログライターを試してみてください。ブランドの声を失うことなく、コンテンツをスケールアップさせる最速の方法です。しかも、完全に無料で始めることができます。