CAT:Custom AI Training
～生成AIを活用した業務力向上研修～

生成AIを使用する際、多くの人が感じる問題は「業務に使えそうで使えない」という点です。生成AIに問いを投げると、確かにもっともらしい答えが返ってきますが、期待した答えと少しずれていたり、回答の詳細度が不十分だったりすることがしばしばあります。これは生成AI側の問題でしょうか？

私たちは、この問題は生成AI特有のものではなく、日常のコミュニケーションでも同様のことが発生しているのではないかと考えました。生成AIでも人でも、質の高い問いに対しては質の高い回答が返ってきますが、問いの質が低いと回答の質も低くなります。

例えば、チームのメンバーに対して「プロジェクトどう？」と問いかけた場合、相手はどう答えたら良いか戸惑うかもしれません。しかし、「〇〇のプロジェクトの進捗状況について詳しく教えてください。特に、現在の課題とその解決策について知りたいです。」というように具体的に問いかけると、より具体的な話を聞けるのではないでしょうか。これは人とのコミュニケーションに限らず、生成AIの活用においても同様です。生成AIからの回答がいまいちなときは、問いの内容が不十分であることが多いです。

私たちはこの点に着目し、生成AIを上手く活用できるようにすることが、人とのコミュニケーションをブラッシュアップするきっかけになるのではないかと考えました。また、人とのコミュニケーションと違い、生成AIは「察する」ということが現状できないため、よりシビアなコミュニケーションが必要です。その意味で生成AIは最強のコミュニケーションツールであり、自分の問いの質を測るツールになり得ると考えました。

では、この生成AIと上手くコミュニケーションするためにはどのようにしたらよいでしょうか？

生成AIも人とのコミュニケーションも、前述の通り、問いの質が回答の質を左右します。私たちは「問い」に着目し、適切な問いを立てる力を「問いの設定力」、得られた回答を評価し問いを修正する力を「問いのチューニング力」と呼び、それらを総合して「問いのデザイン力」と定義しました。私たちはこの「問いのデザイン力」を鍛えることが、生成AIとのコミュニケーション、ひいては人とのコミュニケーションの円滑さに繋がるのではないかと考えました。

では、「問いのデザイン力」を鍛えるためにはどうすれば良いでしょうか？私たちは生成AIに対する質問を工夫する「プロンプトエンジニアリング」に着目しました。プロンプトエンジニアリングとは、生成AIの特性を理解し、生成AIに伝わる質問を工夫して、より良い回答を得るために試行錯誤する方法論を指します。基本的にテキストをもとに指示を出す生成AIでは、そのテキストが生成AIにとって理解できるものであるかが重要です。生成AIが理解しやすいようにするためには、文章を構造化したり、指示語で内容が不明瞭になることを避けたり、より具体的な内容を書いたりする必要があります。これらのテクニックをまとめたのがプロンプトエンジニアリングであり、それを学ぶことが生成AIの効果的な利用に繋がるのはもちろん、自身の業務の言語化や伝達方法を考えるきっかけになるのではないかと考えました。

生成AIの進化が進めば、そこまで精緻にプロンプトエンジニアリングを考慮せずとも生成AIを使えるという意見もあります。しかし、より正確に伝えたいことを伝えた方が、自分の求める回答にたどり着く可能性が高まります。

そこで私たちは、プロンプトエンジニアリングの考え方をもとに、まずは具体的で明確な問いを設定する力である「問いの設定力」を鍛え、さらに得られた回答をもとに、回答の評価と問いの改善を行う「問いのチューニング力」をブラッシュアップしていく学習が必要だと考えました。

生成AIに対する問いに必要な「質問の前提条件や背景情報（Background）」「回答者の立場や役割（Expert or role）」「出力形式（Format）」「具体的な制約条件・思考プロセス（Instruction）」「敬語や呼びかけ方などのTips活用（Tips）」（それぞれの頭文字を取って、「Be Fit!」と呼ぶ）を意識させることで、より網羅的な問いを作成し、「問いの設定力」を鍛えていきます。

また、「問いを立てる→投げかける→回答を評価する→問いを調整する」という問いのチューニングサイクルを回すことを意識させることで「問いのチューニング力」を強化していきます。

生成AIを通じて、「問いのデザイン力」を鍛えていきたい。それが私たちのコンテンツの目指すべきところです。