OpenAIプロンプトデザイン101：より良いAI結果のための実践ガイド

さて、あなたの会社ではAIの世界に飛び込みましたね。素晴らしい一歩です。しかし、多くのチームがそうであるように、AIから一貫して役立つ回答を得るのは、少し宝くじのように感じているかもしれません。時には素晴らしい回答が得られることもあれば、そうでないことも…

ここであまり知られていない秘密をお教えします。AIから得られる出力の質は、ほぼ完全に入力の質に依存するということです。

ここで「プロンプトデザイン」が重要になります。これは、AIを導き、毎回求めている通りの結果を正確に得られるような指示を作成するスキルです。技術的に聞こえるかもしれませんが、これは難解な魔術というよりは、チームの誰もが習得できる実践的なスキルです。

このガイドでは、OpenAIプロンプトデザインの基本について、中心的な考え方から始めて、今日から使えるヒントまでを解説します。明確で一貫した回答が不可欠なカスタマーサポートにおいて、これらの概念がどのように機能するかに焦点を当てていきます。

OpenAIプロンプトデザイン101とは？

プロンプトデザインは、時にプロンプトエンジニアリングとも呼ばれ、基本的にはOpenAIのGPTモデルのような大規模言語モデル（LLM）のための指示を作成する技術であり科学です。

これを理解する最善の方法は、検索クエリとしてではなく、新しいチームメンバーに業務を説明するようなものだと考えることです。新入社員に曖昧で一文だけのタスクを与えた場合、全く的外れなものが返ってきても驚くことはできません。しかし、明確な役割、タスクの背景、具体的な指示、そして良い仕事の例をいくつか与えれば、彼らを成功へと導くことができます。

これは、シェフに「何か食べ物を作って」と頼むのと、完成した料理の写真付きの詳細なレシピを渡すのとの違いです。前者は賭けですが、後者は計画です。AIを利用する企業にとって、これを正しく行うことは、AIが生成するすべてのやり取りが正確で、かつ自社のブランドから発信されたように聞こえることを保証する方法なのです。

効果的なOpenAIプロンプトデザイン101の主要構成要素

本当に優れたプロンプトは、単なる一つの質問ではありません。いくつかの重要な要素を含む、構造化されたリクエストです。OpenAIやMicrosoftの人々が推奨する内容に基づき、実際に機能するプロンプトの構成要素を分解してみましょう。

1. 役割と目的：AIに肩書きを与える

まず最初に、AIが何であるかを伝える必要があります。役割を与えることで、モデルは適切なコンテキストと心構えを持つことができます。特定の役柄に俳優をキャスティングするようなものだと考えてください。「テクニカルサポートの専門家」と指示されたAIは、「フレンドリーなマーケティングアシスタント」と指示されたAIとは全く異なる反応をします。

• 少し曖昧な例： 「返品ポリシーは何ですか？」

• より良い例： 「あなたはオンライン衣料品店の親切なサポートアシスタントです。あなたの目標は、顧客に明確で簡潔な情報を提供することです。ある顧客がこう尋ねています。『返品ポリシーは何ですか？』」

この簡単な設定だけで、AIはすぐに正しい方向に向かいます。

2. 指示：エンゲージメントのルールを設定する

次に、AIがどのように振る舞うべきかについて、明確で高レベルなガイダンスを与える必要があります。ここでガードレールを設定します。会社のブランドボイス、サポートチームのポリシー、そしてAIに実行してほしい（あるいはしてほしくない）特定の事柄について考えてみてください。

良い指示の例をいくつか挙げます：

• 「常にプロフェッショナルで共感的なトーンを使用してください。」

• 「専門用語は使わないでください。簡単な言葉で説明してください。」

• 「答えがわからない場合は、推測するのではなく『その件については専門家に確認する必要があります』と伝えてください。」

これらのルールは、AIがチームの真の延長として機能することを保証するのに役立ちます。

3. コンテキスト：必要な背景情報を提供する

AIが適切な回答をするためには、正しい情報が必要です。これは、顧客のメール、特定のナレッジベースの記事、製品ドキュメントなど、AIが仕事をするために必要な情報です。AIにリアルタイムの情報を与えるこの手法は、検索拡張生成（RAG）としばしば呼ばれます。

ここでの大きな問題は、顧客からのすべての質問に対して適切なコンテキストを手動で見つけてコピー＆ペーストするのは非常に時間がかかり、大量の問い合わせが来る場合には機能しないということです。

ここでeesel AIのようなツールが役立ちます。手作業の代わりに、すべてのナレッジソースに直接接続することで、このコンテキストを自動的に提供します。ヘルプセンターやConfluenceやGoogle Docsにある社内Wikiに接続し、誰も指一本動かすことなく、AIが常に最も関連性の高い情報を持てるようにします。

4. 例：ただ伝えるだけでなく、見せる

言語モデルは例から非常にうまく学習します。この方法は「フューショット学習」として知られており、良い質問と望ましい回答の例を1つ以上AIに与えることを意味します。これにより、AIはあなたが目指す特定のフォーマット、スタイル、トーンを正確に捉えることができます。

しかし、ここでもカスタマーサポートの質問の膨大な量を考えてみてください。顧客が考えつくあらゆる質問に対して完璧な例のセットを作成すること自体がフルタイムの仕事であり、どのサポートチームにもそんな時間はありません。

これも手動のアプローチでは追いつかない点です。eesel AIのAIサポートエージェントは、あなたのチームの過去何千もの成功したサポート対応履歴から自動的にトレーニングされます。ブランド独自の言い回し、一般的な解決策、エスカレーションのタイミングなどをすべて自律的に学習します。あなたのチケット履歴全体が、新しいチケットごとにAIを導く巨大で自動化された例のライブラリになるのです。

eesel AIは、過去何千ものサポート対応履歴から学習し、ブランドの声や解決策を習得します。これは自動化されたOpenAIプロンプトデザイン101の中核をなす部分です。

5. 出力形式：最終的な構造を指定する

最後に、AIの応答に特定の形式が必要な場合は、それを指示する必要があります。JSONオブジェクト、箇条書きリスト、表など、応答をどのように構成してほしいかを明確に定義します。これは、データ抽出、チケットの分類、あるいは単に返信が一貫していて顧客が読みやすいようにするために非常に重要です。

サポートチケットの場合、次のようなものを要求することがあります：

• 「この形式で応答してください：」

• 「要約：[顧客の問題の一文要約]」

• 「アクションアイテム：[エージェントの次のステップの箇条書きリスト]」

より良いOpenAIプロンプトデザイン101のための実践的なテクニック

構成要素を知っていることと、実際にそれらを使うことは別物です。ここでは、プロンプトを微調整し、より良い結果を得るためのいくつかの簡単なヒントを紹介します。

シンプルに始めて、そこから構築していく

最初の試みで完璧な、複数ページにわたるプロンプトを書く必要はありません。実際、そうしない方が良いです。簡単な指示から始めて、AIが何を生成するかを確認し、その後、出力を微調整するためにより多くの詳細やルールを追加していきます。

特にライブのサポート環境での主な課題は、悪い顧客体験をリスクにさらすことなく、これらのプロンプトをテストし改善する方法を見つけることです。中途半端なAIの回答を実際の顧客に送ることは、すぐに問題を引き起こす原因となります。

反復は重要ですが、安全でなければなりません。だからこそeesel AIにはシミュレーションモードがあります。AIの振る舞いやプロンプトへの変更を、過去何千ものチケットでテストできます。これにより、実際に顧客とやり取りする前に、AIがどのように機能し、解決率がどうなるかを正確に確認できます。

eesel AIのシミュレーションモードでは、本番稼働前に過去のチケットでOpenAIプロンプトデザイン101の安全なテストと反復が可能です。

具体的かつ明確に

曖昧な言葉は曖昧な結果につながります。指示が正確であるほど、AIの出力は良くなります。プロンプト内の曖昧な表現や不明確な記述を見つけ、具体的な詳細に置き換えるようにしてください。

• 元の表現： 「短い返信を書いてください。」

• 改善案： 「50ワード未満の返信を書いてください。」

• 元の表現： 「その機能を説明してください。」

• 改善案： 「『ユーザー権限』機能を、技術に詳しくないユーザー向けに3つの簡単なステップで説明してください。」

何を避けるべきかではなく、何をするべきかをAIに伝える

何らかの理由で、LLMは否定的な指示（「〜しないでください」）よりも肯定的な指示（「〜してください」）によく従う傾向があります。防ぎたい行動ではなく、望む行動を中心にガイダンスを構成する方が効果的です。

これは、セキュリティやプライバシーといったサポートの文脈で特に重要です。

• 元の表現： 「顧客にパスワードを尋ねないでください。」

• 改善案： 「顧客がログインに問題を抱えている場合は、『[your-company.com/reset]』のパスワードリセットリンクに案内してください。個人を特定できる情報を決して尋ねないでください。」

理論から実践へ：サポートチームのためのOpenAIプロンプトデザイン101の自動化

理論については説明しましたが、サポートチームが毎日何百、何千ものチケットを処理している現実世界でこれがどのように見えるかについて話しましょう。

カスタマーサポートにおける手動でのOpenAIプロンプトデザイン101の頭痛の種

プロンプトデザインの原則は素晴らしいものですが、忙しいサポート環境でそれらを手作業で適用しようとしても、うまくいきません。

顧客の問題一つひとつに対して、完璧でコンテキスト豊富なプロンプトを作成するのは信じられないほど時間がかかります。それに加えて、すべてのサポートエージェントがプロンプトエンジニアリングの専門家であると期待することはできません。彼らの仕事は顧客を助けることです。異なるエージェントが異なる方法でプロンプトを書くと、AIの応答に一貫性がなくなり、顧客体験が途切れ途切れになります。これではスケールしません。

eesel AIのアプローチ：統合されたOpenAIプロンプトデザイン101エンジン

解決策は、サポートチーム全体をプロンプトエンジニアに変えることではありません。プロンプトデザインの最も難しい部分を自動化してくれるプラットフォームを使用することです。それこそがeesel AIが目指すものであり、これらすべてのベストプラクティスを舞台裏で自動的に適用するエンジンとして機能します。

このワークフローは、eesel AIがチケット分析から解決まで、カスタマーサポートのプロンプトデザインプロセスをどのように自動化するかを示しています。

どのように機能するのか、簡単に見てみましょう：

1. ペルソナとアクションを設定する： シンプルなプロンプトエディタで、AIの役割、トーン、主要な指示を一度だけ定義します。このペルソナは、その後すべてのチケットに一貫して適用されます。AIにShopifyで注文状況を検索させたり、Zendeskで特定のチームに難しいチケットをエスカレーションさせたりするようなカスタムアクションも設定できます。

2. コンテキストと例は自動的に提供される： プラットフォームがすべてのナレッジを統合します。チケットが届くと、eesel AIはヘルプドキュメントから適切な情報を即座に見つけ出し、過去のチケットを完璧な例として使用します。チームは何もする必要がありません。

3. コントロールはあなたの手に： プロンプトの達人でなくても、完全にカスタマイズ可能なワークフローを手に入れることができます。AIがどの種類のチケットを処理するか、どのように振る舞うべきか、そしていつ人間のエージェントに引き継ぐ必要があるかを正確に決定できます。

プロンプトだけでなく、あなたの問題に集中する

AIを最大限に活用することは、単に賢いプロンプトを書くことだけではありません。OpenAIプロンプトデザインをよく理解することは確かに役立ちますし、それはすべてAIに明確な役割、指示、コンテキスト、例、そして従うべきフォーマットを与えることに行き着きます。

しかし、ビジネスにおけるAIの未来は、すべての従業員がプロンプトエンジニアの達人になることではありません。その複雑さを代行してくれるプラットフォームを使い、チームが最も得意なことに集中できるようにすることです。

eesel AIのようなツールは、プロンプトデザインの厄介な部分を自動化することで、サポートの問題解決と目標達成に集中できるようにします。あなたが何をすべきかを決定し、AIが完璧に構造化されたプロンプトから生まれる精度でどのように行うかを処理します。それも毎回です。

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