AI技術が進化し続ける中で、ChatGPTやClaudeを活用したプロンプトチューニングは、AIの精度を大きく左右する重要な要素です。効果的なプロンプトを作成することで、AIからより的確で価値の高いアウトプットを得ることができます。
この記事では、ChatGPTやClaudeを最大限に活用するための、プロンプトチューニングの具体的なやり方と、実践的なテクニックを詳しく解説します。
（2024年11月8日 更新）
プロンプトチューニングの基本
プロンプトチューニングの基本は、AIに対する指示を明確かつ具体的に行うことです。
以下に、効果的なプロンプトを作成するための主要なポイントを挙げますので、AIから思った通りの回答が得られない場合などはこれらのポイントをしっかりと押さえているか確認してみてください。
目的を明確にする
何を達成したいのか、AIにどんな回答を期待しているのかをはっきりさせることが重要です。
具体的な指示を与える
曖昧な表現を避け、AIに何を求めているのか具体的に伝えることで、期待通りの結果を得やすくなります。
コンテキストを提供する
コンテキストとは、会話や文章における背景情報や状況のことを指します。例えば、質問の前提や、特定の出来事に関する知識を含むことがコンテキストになります。AIに対して、このコンテキストをしっかり提供することで、AIが状況をより深く理解し、文脈に合った適切な回答を生成します。AIは単に単語だけでなく、その背後にある意図を把握するために、コンテキストが非常に重要です。
出力フォーマットを指定する
回答をテキスト、リスト、表など特定の形式で求める場合は、その形式を明確に指定することが重要です。
目次：プロンプトチューニングの具体的なやり方
用途：ブレインストーミング、創造的な問題解決、ビジネス戦略の開発
用途：ブレインストーミング、創造的な問題解決、ビジネス戦略の開発
用途：修正指示、コードレビュー
用途：意思決定支援、教育やトレーニング、問題解決
用途：学習やトレーニング、問題解決、プロジェクト管理
用途：ビジネスコミュニケーション、カジュアルな会話、マーケティングや広告
「質問をすることで、より正確な回答が提供できる場合は質問をしてください」
用途：コンサルティングやアドバイス、カスタマーサポート、教育やトレーニング
「ハルシネーションを起こさないでください。分からない時は分からないと答えてください。」
用途：データベースクエリやシステム操作、AIの利用、技術的サポートやコンサルティング
用途：教育や指導、専門的なコミュニケーション、プレゼンテーションや報告書作成
用途：アカデミックライティング、ビジネスレポート、パブリックディスコース
「以下のコマンドを使用して回答を要求できます：C1: 完全なコードを最初から最後まで記述し、そのままコピペできるようにする」
用途：プログラムの作成、チュートリアルや学習、バグ修正
用途：プログラムの作成、チュートリアルや学習、バグ修正
用途：意思決定のサポート、レビューや評価レポート、トラブルシューティング
用途：回答結果に対して数値評価を与えることで、AIがフィードバックを活かし、より高精度な回答を生成できるようになります。
「水平思考で考えて」
「水平思考で考えて」というプロンプトは、クリエイティブな問題解決やアイデアの発想において非常に有効です。水平思考とは、既存の枠組みや常識にとらわれず、自由な発想を通じて問題を解決する思考法です。このプロンプトを使うことで、通常の論理的思考や直線的なアプローチから離れ、新しい視点やアプローチを発見する手助けとなります。
用途：ブレインストーミング、創造的な問題解決、ビジネス戦略の開発
ブレインストーミング: 新しいアイデアを出すためのセッションで、発想を広げるために有効です。
創造的な問題解決: 通常のアプローチでは解決できない問題に対して、新たな方法やアイデアを模索する際に使えます。
ビジネス戦略の開発: 市場の変化や新しい競合への対応策を考える際に、従来の戦略から脱却し、斬新な方法を模索するのに役立ちます。
応用
具体性を追加する: 「水平思考で考えて」という指示はやや抽象的です。特定の問題や課題に対して適用するように促すことで、さらに効果的になります。例えば、「この製品のターゲット市場を水平思考で再定義してください」など、具体的なコンテキストを与えると良いでしょう。
自由度を強調する: クリエイティブな発想を促すために、「先入観を捨てて」とか「ルールに縛られずに」という表現を加えることで、より自由な発想を引き出せます。
視点の転換を促す: 例えば「別の業界の成功事例を参考に水平思考で考えてみてください」など、具体的な視点の転換を促すと、新しいアイデアを生み出しやすくなります。
「仮説思考で考えて」
「仮説思考で考えて」というプロンプトは、効率的な問題解決や意思決定を行う際に非常に有効です。仮説思考とは、現状のデータや経験に基づいて仮説を立て、その仮説を検証して正しい結論を導き出す思考法です。このプロンプトを使うことで、実験的なアプローチで問題に取り組み、最適な解決策を見つけ出すことができます。
用途：戦略立案、プロジェクト管理、マーケティング施策の検証
戦略立案: ビジネスの方向性や市場の変化に対応するために、仮説を立てて戦略を検証し、最適なアプローチを模索する際に有効です。
プロジェクト管理: プロジェクトの進捗や成果が思わしくない場合、原因を仮説として立て、その仮説に基づいて改善策を実施し、効果を確認するプロセスに役立ちます。
マーケティング施策の検証: 新しいマーケティングキャンペーンや商品のプロモーションを試す際、仮説を立てて効果を予測し、実施後に結果を分析して改善を行うのに活用できます。
応用
具体性を追加する: 「仮説思考で考えて」という指示に具体的な課題や目標を追加すると、より効果的です。例えば、「新しい商品戦略の効果を仮説思考で検証してみてください」など、ターゲットに明確な問題を与えると良いでしょう。
データに基づく思考を促す: 仮説思考をより効果的にするために、「現在のデータを基に仮説を立てて」とか「検証可能な仮説を設定して」といった表現を加えることで、実践的な仮説検証プロセスを強調できます。
結果のフィードバックを促す: 仮説を検証し、その結果から学ぶことが重要です。「検証結果から仮説を修正して次のステップを決めましょう」といったフィードバックループを意識させることで、持続的な改善が促進されます。
「行番号を出力して」
「行番号を出力して」というプロンプトは、特定の行を識別して修正や確認作業を行う際に非常に便利です。行番号を出力することで、コードやテキストファイルの特定の行に直接アクセスでき、効率的に修正指示を出したり、レビューを行ったりすることが可能になります。
用途：
修正指示: プログラムや文書の特定の行に修正が必要な場合、その行番号を表示して指示することで、修正箇所を簡単に特定できます。
コードレビュー: 行番号を表示することで、どの部分のコードについて議論しているのかが明確になり、効率的なレビューが可能になります。
ドキュメント校正: テキストやドキュメントの特定の行についてフィードバックを行う際に、行番号を出力して指摘することで、確認作業がスムーズに行えます。
応用：
特定行のハイライト: 修正が必要な行に色や記号を追加して、視覚的に分かりやすくすることができます。例：「修正が必要な行番号を強調表示して出力して」。
複数行の指定: 修正指示を複数行にわたって出す場合、行番号をまとめて出力することで、指示が明確になります。例：「10行目から15行目までの行番号を出力して」。
行番号と内容の併記: 行番号とその行の内容を同時に出力することで、指示内容の理解が容易になります。例：「行番号とその行の内容を出力して」。
このプロンプトを使うことで、特定の行に対してピンポイントで修正や確認を行うことができ、作業の効率が向上します。
「専門家Aと専門家Bで討論して」
「専門家Aと専門家Bで討論して」というプロンプトは、異なる視点や専門知識を持つ2人の専門家が特定のテーマについて議論を交わす際に非常に有効です。このプロンプトを使用することで、さまざまな意見や視点を比較し、深い洞察を得ることができます。また、複雑な問題に対する多角的な理解を促進し、最適な解決策を見つける助けとなります。
用途：
意思決定支援: 異なる視点からの議論を通じて、複数の選択肢を検討し、最適な意思決定を行う際に役立ちます。
教育やトレーニング: 異なる意見やアプローチを学ぶことで、受講者の理解を深めるために活用できます。
問題解決: 複雑な問題に対して、異なる専門知識やアプローチを用いることで、新たな解決策や発想を生み出すことができます。
応用：
異なる立場からの討論: 専門家AとBが異なる立場や業界の視点から議論を行うことで、多角的な視野が得られます。例：「技術革新に対する企業の対応について、専門家AとBが討論して」。
特定のテーマに焦点を当てる: 討論のテーマを具体的に設定することで、議論の内容をより詳細にすることができます。例：「AIの倫理的問題について、専門家AとBが討論して」。
結果の要約を求める: 討論の後に、要点や結論をまとめることで、得られた知見を整理できます。例：「討論の結果を要約して」。
専門家の例 専門家も具体的な専門家を指定することでさらに詳細な理解を得ることができます。
経営学の専門家:
経営戦略の専門家: 企業の長期的な成長と競争優位性を確保するための戦略立案や、業界動向の分析に特化した専門家。
組織行動の専門家: 組織内での人々の行動やチームのダイナミクスに関する知識を持ち、組織文化やリーダーシップの向上に焦点を当てる。
システムの専門家:
ITアーキテクト: 企業のITインフラを設計し、最適な技術スタックやシステム構成を提案する専門家。
セキュリティ専門家: サイバーセキュリティに関する知識を持ち、企業のデータやシステムを守るための対策を講じる。
人事の専門家:
人材開発の専門家: 社員のスキルアップやキャリア開発に関する戦略を設計し、企業の成長をサポートする。
労務管理の専門家: 労働法や雇用契約に詳しく、企業が法令を遵守しながら労務管理を行うための助言を提供する。
マーケティングの専門家:
デジタルマーケティングの専門家: オンラインでの顧客獲得戦略や、ソーシャルメディア、SEOに精通している。
ブランド戦略の専門家: 企業のブランドイメージを構築・維持し、消費者との強い関係を築くための戦略を策定する。
ファイナンスの専門家:
財務管理の専門家: 企業の資金管理や予算編成、投資戦略に関するアドバイスを提供する。
リスクマネジメントの専門家: 企業が直面する財務的、運用的なリスクを評価し、適切な対策を講じる。
法務の専門家:
企業法務の専門家: 企業法、契約法、知的財産法などに詳しく、企業の法的リスクを管理する。
コンプライアンスの専門家: 企業が法令遵守のために必要な内部統制やプロセスを設計・実施する。
このプロンプトを利用することで、専門家同士の議論から得られる深い洞察や多角的な視点を活用し、より良い意思決定や問題解決を行うことが可能になります。
「ステップバイステップで教えて」
「ステップバイステップで教えて」というプロンプトは、複雑な手順やプロセスを順序立てて説明してもらう際に非常に有効です。このプロンプトを使用することで、タスクの実行や問題の解決に必要な手順を段階的に理解することができ、失敗や混乱を避ける助けとなります。
用途：
学習やトレーニング: 新しいスキルや知識を習得する際に、手順を一つ一つ確認しながら学ぶことで、確実に理解を深めることができます。
問題解決: 複雑な問題や課題に対して、解決までの手順を段階的に明確にすることで、効率的に対応できます。
プロジェクト管理: プロジェクトの進行において、各ステップを順序立てて実行することで、タスクの漏れや遅延を防ぐことができます。
応用：
視覚的なサポートを加える: 手順を説明する際に、図やフローチャートを併用することで、視覚的に理解しやすくすることができます。例：「フローチャートを使ってステップバイステップで教えて」。
チェックリストの作成: 各ステップをチェックリスト形式で提供することで、進捗を確認しながら作業を進めることができます。例：「各ステップをチェックリストにして提供してください」。
段階的な難易度の調整: 基本的な手順から高度な手順へと段階的に難易度を上げることで、学習や作業をより効果的に進めることができます。例：「初心者向けの手順から、段階的に難しいステップを教えて」。
このプロンプトを使うことで、手順を理解しやすく整理し、確実にタスクや学習を進めることが可能になります。
「口調の指示（気さく、丁寧、など）」
「口調の指示」というプロンプトは、特定のトーンやスタイルで文章や会話を構成する際に非常に有効です。このプロンプトを使用することで、コミュニケーションの目的や相手に合わせた適切な口調を選択し、効果的にメッセージを伝えることができます。
用途：
ビジネスコミュニケーション: ビジネスシーンにおいて、丁寧でプロフェッショナルな口調を使うことで、信頼感を高めることができます。
カジュアルな会話: フレンドリーで気さくな口調を用いることで、親しみやすさを演出し、リラックスした雰囲気を作り出します。
マーケティングや広告: 口調をターゲットオーディエンスに合わせて調整することで、メッセージの受け取り方を最適化し、より効果的な訴求が可能になります。
応用：
シチュエーションに応じた調整: 相手の立場や状況に応じて、口調を変えることで、より適切なコミュニケーションを図ることができます。例：「クライアントに対しては丁寧な口調で、同僚には気さくな口調で話して」。
一貫したブランドトーンの設定: 企業やブランドのメッセージングにおいて、特定の口調を一貫して使用することで、ブランドイメージを確立します。例：「ブランド全体で、親しみやすく信頼感のある口調を使用してください」。
感情の表現: 口調を調整することで、感謝や喜び、緊急性などの感情を効果的に伝えることができます。例：「感謝の気持ちを伝えるために、暖かく丁寧な口調で話してください」。
このプロンプトを使用することで、目的や相手に応じた最適な口調を選択し、効果的なコミュニケーションを行うことができます。
「質問をすることで、より正確な回答が提供できる場合は質問をしてください」
「質問をすることで、より正確な回答が提供できる場合は質問をしてください」というプロンプトは、情報が不明確な場合や追加の詳細が必要な場合に、より正確で適切な回答を提供するために質問を促す際に有効です。このプロンプトを使用することで、コミュニケーションの質を高め、誤解や情報の不足を防ぎながら、求められている回答に近づけることができます。
用途：
コンサルティングやアドバイス: クライアントのニーズや問題点を正確に理解するために、適切な質問を行うことで、より効果的な提案や解決策を提供できます。
カスタマーサポート: 顧客の問題や状況を正確に把握するために、詳細を確認する質問を行い、適切なサポートを提供する際に役立ちます。
教育やトレーニング: 学習者の理解度やニーズを把握するために、質問を通じて詳細な情報を引き出し、より適切な指導を行うことができます。
応用：
詳細な情報を求める: 初めに受け取った情報が不十分な場合、追加の質問をすることで、より具体的な状況を把握し、正確な回答を提供できます。例：「現在の問題の詳細を教えていただけますか？」。
選択肢を提示して確認する: 複数の可能性が考えられる場合に、質問を通じて選択肢を提示し、相手の意図を確認することで、より的確な回答を提供します。例：「この解決策と別の方法、どちらをご希望ですか？」。
理解を確認する: 相手が提供した情報に基づいて、理解が正しいかを確認する質問を行うことで、回答の精度を高めることができます。例：「この点について正しく理解しているか確認させてください」。
このプロンプトを使うことで、曖昧さを解消し、相手にとって最も役立つ回答を提供するための質問を行うことができます。
「ハルシネーションを起こさないでください。分からない時は分からないと答えてください。」
「ハルシネーションを起こさないでください。分からない時は分からないと答えてください。」というプロンプトは、AIやシステムが確証のない情報を提供することを避け、信頼性の高い応答を求める際に非常に有効です。このプロンプトを使用することで、誤情報の提供を防ぎ、正確で信頼できるコミュニケーションを維持することができます。
用途：
データベースクエリやシステム操作: システムが不確かな情報を推測して返すことを防ぎ、正確なデータを提供するよう求める際に使用します。
AIの利用: AIが予測に基づいて不確かな情報を生成するのではなく、分からない場合はその旨を正直に回答するよう促します。
技術的サポートやコンサルティング: 専門的な質問に対して、確実な情報のみを提供し、分からない場合は正直に「分からない」と伝えることで、誤解や後のトラブルを防ぎます。
応用：
応答の信頼性を向上: 特に重要な決定に関わる場合に、AIやシステムが間違った推測を避けるように指示し、確実な情報提供を求めます。例：「このデータが正確かどうか確認できない場合は、分からないと答えてください」。
曖昧さを減らす: システムが曖昧な回答を避け、明確な情報を提供するように指導することで、コミュニケーションの明瞭さを高めます。例：「不明確な点がある場合は、それを指摘してください」。
トラブル防止: 誤った情報提供によるミスや誤解を防ぐために、AIや担当者が分からないと正直に伝える文化を促進します。例：「不確かな場合は、無理に推測しないでください」。
このプロンプトを使用することで、AIやシステムが正確かつ誠実な応答を行い、誤情報によるトラブルを防ぐことができます。
「誰に向けての回答か」
「誰に向けての回答か」というプロンプトは、回答を行う際に対象となる受け手の知識レベルや理解度に応じた適切なスタイルやトーンで情報を提供する際に非常に有効です。特に、回答の内容や専門性を受け手のニーズに合わせて調整することで、情報の伝達効果を最大化することができます。
用途：
教育や指導: 受け手の年齢や理解度に応じて、わかりやすく適切なレベルの説明を行う際に使用します。例えば、幼児にはシンプルで具体的な言葉を使用し、中学生には少し複雑な概念を導入するなど、段階的な指導が可能です。
専門的なコミュニケーション: 高度な知識を持つ専門家に対して、専門用語や高度な概念を使用し、簡潔で精度の高い情報を提供する際に使用します。
プレゼンテーションや報告書作成: 各レベルの聴衆や読者に合わせた情報の提供を行い、適切な反応や理解を促す際に役立ちます。
実際のプロンプト例：
幼児向け: 「幼児が理解できるように、簡単で楽しい言葉を使って説明してください」
中学生向け: 「中学生でも理解できるように、少し詳しく、しかしまだ簡単な言葉で説明してください」
高校生向け: 「高校生向けに、基本的な理論や概念を説明し、理解を深めるための例を追加してください」
大学生向け: 「大学生が学術的に理解できるように、専門用語を含めた説明を行ってください」
専門家向け: 「20年以上の経験と複数の博士号を持つ[分野]の専門家のスタイルと品質で書きます」
応用：
コンテンツのカスタマイズ: 受け手の年齢や専門性に応じて、コンテンツの深さや詳細を調整することで、最適な学習や理解を促進します。例：「このテーマについて、大学生レベルでの詳細な分析を行ってください」。
多層的な説明: 同じテーマを異なるレベルの受け手に説明するために、各レベルに合わせた異なるバージョンの説明を作成します。例：「このトピックを中学生、高校生、そして専門家向けに、それぞれのレベルで説明してください」。
専門家同士のコミュニケーション: 専門家向けに、複雑な専門用語や理論を使用して、詳細かつ正確な情報を提供します。例：「この研究結果を、分野の専門家に向けて発表できるように、専門的な文体でまとめてください」。
このプロンプトを使用することで、受け手に合わせた最適な回答ができ、コミュニケーションの効果を高めることが可能になります。
「序論、本文、結論を含む非常に詳細なエッセイを書く」
「序論、本文、結論を含む非常に詳細なエッセイを書く」というプロンプトは、特定のテーマについて深く掘り下げた論考を構築する際に非常に有効です。このプロンプトを使用することで、論理的に整理されたエッセイを作成し、読者に対して説得力のある議論を展開することができます。
用途：
アカデミックライティング: 大学や高校の課題で、特定のテーマについて詳細に分析し、論理的な構成でエッセイを書く際に役立ちます。
ビジネスレポート: ビジネスに関連する問題を分析し、結論を導く際に、詳細な背景情報やデータを含めたレポート作成に使用します。
パブリックディスコース: 社会問題や環境問題など、公共の関心事についての意見や提案を詳細に述べるエッセイを書く際に利用できます。
応用：
テーマの明確化: エッセイを書く際に、まずテーマを明確にし、読者がエッセイの目的を理解できるようにします。例：「このエッセイでは、気候変動が今日の最も差し迫った環境問題である理由を探り、それに対処するために個人が取るべき具体的な行動について論じます」。
段落の構成: 序論でテーマを紹介し、本文で詳細な分析や議論を展開し、結論で主要なポイントを要約し、最終的な見解を示すことで、エッセイ全体を論理的に構成します。例：「序論では問題を定義し、本文ではその原因と影響を分析し、結論で解決策を提案します」。
エビデンスの使用: 詳細なエッセイには、信頼できる情報源からのデータや事例を引用することで、議論に説得力を持たせることが重要です。例：「本文では、最新の研究データを引用し、気候変動の具体的な影響を示します」。
このプロンプトを使用することで、体系的かつ詳細なエッセイを作成し、読者に対して強いインパクトを与えることができます。
「以下のコマンドを使用して回答を要求できます：C1: 完全なコードを最初から最後まで記述し、そのままコピペできるようにする」
このプロンプトは、プログラミングやコード作成において、ユーザーが特定のコマンド（C1）を使用して、完全なコードの提供を求める際に非常に有効です。このプロンプトを使用することで、断片的なコードではなく、動作可能な完全なコードを一度に提供するように指示できます。これにより、ユーザーはコードをそのままコピーして貼り付けるだけで実行できるため、効率的に作業を進めることが可能です。
用途：
プログラムの作成: 完全なスクリプトやプログラムを一度に提供することで、コードをすぐにテストしたり、実行したりする際に役立ちます。
チュートリアルや学習: コード全体を見せることで、初心者が学びやすくなり、実際にコードを動かしながら理解を深めることができます。
バグ修正: バグのあるコードに対して、修正後の完全なコードを提供することで、ユーザーが迅速に問題を解決できるようにします。
「diff形式で表示して」
「diff形式で表示して」というプロンプトは、ChatGPTが出力した内容を修正した際に、どの部分が修正されたかを確認するために使用されます。このプロンプトは、修正前後の違いを明確にし、特定の変更点を可視化するのに役立ちます。具体的には、修正された部分が追加や削除として示され、変更箇所を簡単に確認できる形式で出力されます。
用途：
出力内容のフィードバック: ChatGPTの出力に対する修正点を確認し、修正がどのように行われたかを視覚的に把握できます。
修正の追跡: 複数回にわたる出力修正を比較する際に、前回の修正点と新たな修正点の違いを追跡することが可能です。
修正の正確性確認: 文章や情報がどのように変更されたかを簡単に確認でき、必要な修正が適切に反映されているかを確認できます。
応用例：
フィードバック時の差分確認: 修正前と修正後のテキストの差分を確認することで、適切に改善されたかをチェックできます。
反復作業の効率化: 同じテキストの複数回の修正結果を「diff形式」で比較し、修正が意図に合致しているかを簡単に確認できます。
具体的な使用シーン：
文章の修正確認: ChatGPTが生成した回答を修正した後、どの部分が追加され、どの部分が削除されたかを確認するために「diff形式で表示して」と指示します。
複数回の修正履歴確認: 複数回にわたる修正内容を、各ステップでの変更点として視覚化し、効率的にフィードバックを行うことができます。
「偏見や感情を排除して、公平に評価してください」
「偏見や感情を排除して、公平に評価してください」というプロンプトは、特定のテーマや対象について、感情や先入観を排除し、客観的な視点から評価を行う際に非常に有効です。このプロンプトを使用することで、一方的な意見に偏らず、データや事実に基づいたバランスのとれた評価を得ることができます。
用途：
意思決定のサポート: ビジネスや政策の意思決定において、客観的かつ公正な評価を行う際に役立ちます。
レビューや評価レポート**: 製品やサービス、パフォーマンスなどの評価を行う際、感情や個人の好みを排除した公平なレビューを提供するために使用します。
トラブルシューティング**: 問題解決の際、特定の立場や意見に囚われずに原因を客観的に分析するために利用できます。
応用：
事実と意見の分離: 評価の際に、データや証拠に基づく事実と個人的な意見を明確に分けることで、公平さを強調します。例：「事実に基づくポイントと個人的な見解を分けて評価してください」
評価基準の明確化: 事前に評価基準を設定し、その基準に従って評価を行うことで、偏りを最小限に抑えます。例：「各基準に従って公平な評価を行い、個々の項目ごとに分析してください」
複数の視点の考慮: 異なる視点から評価することで、バイアスを避けてより包括的な評価を行うことが可能です。例：「複数の視点（顧客、企業、社会的観点など）から評価してください」
「今の回答結果は60点です。100点を目指してください」
「今の回答結果は60点です。100点を目指してください」というプロンプトは、AIに現在のパフォーマンスを基準にして、さらに高いレベルを目指すための改善指針を提供する際に有効です。このプロンプトを使用することで、AIが自身の回答の質を評価し、具体的な目標に向けて回答内容の質を向上させる手助けとなります。
用途：
自己改善の促進: AIが自らの回答を評価し、改善点を見つけ出し、最適な回答を目指すプロセスに役立ちます。
フィードバックの活用: 回答結果に対して数値評価を与えることで、AIがフィードバックを活かし、より高精度な回答を生成できるようになります。
教育と学習のサポート: スコア目標を設定することで、トレーニングの効果を測定し、ステップアップを促進します。
応用：
回答のクオリティの段階的向上: 点数に基づく評価を段階的に実施することで、回答内容を段階的に洗練させ、目標値に到達するまで改善を繰り返すことが可能です。例：「80点までの改善を目指して、さらに具体的な情報を追加してください」
基準に基づく改善: 「100点」を具体的な基準として、目的に沿った改善を促すことができます。例：「回答の説得力と客観性を高めてください」
反復による学習と改善: 一定の点数に満たない場合、再度の改善を繰り返し、継続的な学習が可能です。例：「改善点を挙げ、その内容を加味して再回答してください」
参考
スノーリーズ株式会社のRAGシステムのAIboxを導入することで、社内の資料やデータを学習して独自の企業独自の回答を生成するAIが実現できます。ChatGPTの社内版のような使い方が可能です。
無料トライアルからお試しいただくことも可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
問合せ先
スノーリーズ株式会社について
バックオフィス向けソリューション AIboxについて
Comments