生成AIブームもあり、
多くの企業で取り入れられているChat GPT。
弊社でもChat GPTを活用しています。
たとえば保守対応にて、
過去の問い合わせをもとに回答させたり、
人事部への問い合わせでは、
規定集やQA集を元に回答させるなどで、
70%程度の工数を削減できました。
まだまだ利用開始フェーズなので、
さまざまな試行錯誤が繰り返されている真っ只中ですが、
明らかにダメなChat GPTの使い方もあります。
1. Chat GPTの間違った使い方
抽象的なプロンプト（質問）を使っている
プロンプトはChatGPTに対する質問内容であり、
この良し悪しでChatGPTの回答結果は大きく変わります。
例えば、
「IT企画書を書いてください」
と、ChatGPTに聞くと
それっぽいことを回答してくれますが
求める答えではないでしょう。
プロンプトは具体的にするほど
求めるアイデアを得やすくなり、
その書き方には5つのコツがあります。
・ペルソナを与えるなど明確な指示を書く
・参考テキストを指定し、回答するように指示する
・複雑なタスクはサブタスクに分割する
・複数のステップに分けて慎重に考えさせる
・外部APIを利用する
ただ….
このプロンプト（質問）を考えるのが
難しいですよね。
そこで弊社では生成AIの活用ポータルサイトを用意し、
社員向けにプロンプトの整備と共有を行っています。
社内で利用されているプロンプトをランキング付け、
優秀なプロンプトをコピペで利用できる仕組みを作ることで、
生成AI利用率の向上につなげています。
RAGのデータが間違っている
RAGとは、
Chat GPTが質問に答える際、
データベースや外部の情報ソースから関連情報を取得し、
その情報を用いて回答する仕組みです。
たとえば、
社内向けヘルプデスクにて、
過去のサポート時の回答内容やエラーメッセージ、
技術ドキュメントから関連情報を引き出し、
回答を生成します。
しかし、
検索対象となるデータが
古かったり間違っていたりすると、
不正確な情報を回答してしまうリスクが高まります。
ところが多くの企業ではデータを管理する機能が
分断されており活用が難しい現状があります。
これを解決するためには、
データ基盤を整備してデータの量と質を
高める取り組みが有効です。
その際、データベースやAI、セキュリティ、
ガバナンスなど必要な機能が１つのサービスに
集約されていることがポイントです。
※データの整備方法については以下資料の12ページ以降を参考にしてみてください。
データ基盤をデータレイクハウスで構築すると、
データ活用に必要な機能をワンストップで導入できます。
※Microsoftが提供するデータレイクハウスAzure Databricksについては、
以下資料を参考にしてみてください。
Auzre Databricksの概要資料
をダウンロードする
2. Chat GPTを活用して、
70%の工数削減を実現するために
弊社の場合は、
生成AIおよびRAGを用いた社内向け問い合わせ対応サービス
「STech I Chat」とAzure Databricksを連携させ、
導入効果を高められるようにしています。
資料「AIの力を最大限に引き出す方法」では、
これらの経験をもとに企業が生成AIを使って
課題を解決できるようになるまでのステップをまとめています。
ぜひ自社でも生成AIを活用して
ビジネスに貢献したい！という方は、
ご参考いただければと思います。
ご紹介しました資料を参考に、生成AIの活用における課題をぜひ解決しましょう！
資料を読むなかでご不明点や、
自社での生成AI活用にお困りでも
ご安心ください！
弊社にはデータ活用のスペシャリストチームがあり、
お客様のAI・データ活用に関するお困りごとを解決いたします。
ご相談事項がありましたら
ぜひお気軽にお問い合わせくださいませ。
Microsoftソリューションパートナーの双日テックイノベーションには、
Azure専任エンジニア＆資格保有者が多数在籍
お問い合わせいただいた場合、原則3営業日以内にて電話もしくはメールにてご連絡いたします。
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この記事を書いた人
- マーケティング担当として、Azureを中心に情報を発信しています。
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