企業にとって、AIの導入と環境への影響のバランスを取ることは不可欠です。 世界経済フォーラム（WEF）によると、AIの成長を支えるために必要な電力は100日ごとに2倍になっているという。2028年までに、AIのエネルギー消費量は2021年のアイスランドの総電力消費量を上回る可能性がある。AIは二重の刃物となる可能性がある。環境への取り組みを大幅に進めることができる一方で、注意せずに使用すると同様に有害となる可能性もある。サステナブルなAIの使用方法には、ユニバーサルな青写真がない。各組織のアプローチは、独自の状況に合わせて調整する必要がある。代わりに、AIとエコフレンドリーな目標をさらに進めるには、ある程度の態度が必要である。製品発売日にAppleストアの前に並ぶ行列を考えてみてください。最新のガジェットを誇らしげに展示する早期採用者たち。そんな考え方はここでは機能しません。企業は、トレンドセッターとして見られるために、ただ華麗なAIツールを採用するべきではありません。代わりに、長期的なサステナビリティ目標を支援する目的のあるAIの実装に焦点を当てるべきです。以下は、検討すべき戦略です。エネルギー節約を目指して自動化する一部のリーダーは、従業員がショートカットを取ることを嫌がるかもしれませんが、私はそうではありません。 Jotformでは、従業員に、出力の品質が落ちない限り、忙しい作業をより迅速に実行する方法を不断に探すことを奨励しています。自動化は私たちの事業の核心であり、文化の中心です。tediousで手動でのタスクを処理できる自動化ツールがある場合、私は「それを使ってみて」と言います。実際、AIツールを使用してタスクを自動化することは、サステナビリティ目標もさらに進めることができます。 WEFによると、エネルギー節約のためのスケジューリングを最適化すること、つまり、AIワークロードを低エネルギー需要の時間帯に合わせることは、AIを活用し、炭素足跡を低減するための効果的な戦術です。例えば、データを保護するために定期的なセキュリティスキャンを自動化するためにAIツールを選択したとします。夜間にこれらのタスクをプログラムすることは、エネルギー効率を高める簡単な方法です。一般的なエネルギー消費量は夜間に減少し、エネルギーグリッドはより効率的に動作することができます。付随的な利点として、エネルギー費用も減少することがあります。または、暖かい気候で空調の使用が多い地域にいる場合、エネルギーを大量に消費するプロジェクトを、エネルギーグリッドが負担されにくい寒い月にシフトすることができます。重要なのは、これらのシフトには前向きな思考が必要ですが、ほとんどの追加労力は必要とされません。これらは、相当なエネルギー節約につながる可能性があります。基礎モデルを選択するミシュラン星付きレストランのキッチンにいることを想像してください。シェフたちはすべて、料理学校や高級レストランで訓練を受けています。チーム全体で、さまざまな料理を実行し、新しいものを創造することができます。誰かが驚くべき食事を作りたい場合、新しいシェフのチームを訓練する必要はありません。代わりに、このチームを利用して、既存の専門知識を活用し、カスタマイズされた指導を提供することができます。AIでは、これが基礎モデル、つまり大量のデータで既にトレーニングされた高度なプログラムの考え方です。誰かが特定のAIツールが必要な場合、基礎モデルから始めることができます。スクラッチからモデルを構築するのではなく。ハーバードビジネスレビューに寄稿している、IBMのチーフサステナビリティオフィサー、Christina Shimによると、基礎モデルを選択することは、エネルギー効率の高いアプローチです。新しいモデルを作成するのではなく、「基礎モデルは、目的ごとに、短時間で、少量のデータで、少ないエネルギー費用で、カスタム調整できます」。Shimは、基礎モデルのサイズも影響を与える可能性があることを指摘しています。ほとんどの基礎モデルは、3億、8億、または20億のパラメータで提供されます。IBMの研究によると、特定のデータでトレーニングされた小さいモデルは、より大きいものと同等のパフォーマンスを発揮できますが、より迅速に、エネルギー消費も少なくなります。大きいものが常に良いわけではありません。 Salesforceによると、特定の企業のニーズに最も適した、最大の最も強力なモデルを選択することは、「食料品を買いに行くか、または1人の乗客を乗せるために、セミトレーラーを使用すること」と同じで、まったく必要ありません。大きなモデルには、より高価な価格が付きます。目標に合わせてサイズを調整したモデルを選択する時間をとることは、最終的に財政的および生態学的なリソースを節約するための価値のある投資です。オープンソースソフトウェアを選択するAIの旅の最初に選択するもう1つの重要な選択は、オープンソースソフトウェアを選択するかどうかです。オープンソースの選択肢は、すべての問題を解決できるわけではありませんが、多くの場合、エネルギーとコストの両方で効率的な解決策を提供できます。無数の専門家の知恵を活用することができます。既存の解決策を改善することに集中できます（そして結果を共有する）。毎回車の輪を再発明するためにエネルギーグリッドを負担するのではなく。Shimは、オープンソースソフトウェアは、集団的な改善の利点を享受することを指摘しています。問題に目を向ける人が多いほど、結果として得られる製品はより良くなり、開発段階でのエネルギー需要はユーザー間で分散されます。優れたソフトウェアはその価値があるに違いありませんが、ニーズと予算に合う必要があります。これは、特にインフレ期間中には、ますます重要な考慮事項です。多くの場合、オープンソースの解決策は無料、またはコストの一部で利用できます。システムの効率性を高める自動化を実装する最後に、AIを活用した自動化ツールは、システムの効率性を高めることでエネルギーを節約することができます。退屈なタスクを実行するために必要な時間を直接削減することで実現します。例えば、研究を行っている場合、ChatGPTのようなツールは、重要な情報を秒単位で特定して統合することで、モニター画面の前で数時間座る時間を消費することができます。AIツールは、システム計画段階でも役割を果たすことができます。 Salesforceの場合、データセンターインフラストラクチャチームは、AIを使用して顧客の使用パターンを予測および予測し、必要なサーバーのボリュームを自動的にスケーリングします。これにより、データセンターインフラストラクチャが使用される方法を調整し、余分なエネルギーを浪費することができます。同様に、ソフトウェア会社は、サプライチェーン、ビジネストラベル、不動産などからの数百万のデータポイントを分析して、炭素足跡を削減するための決定を下します。AIは、理想的には、関連する分析やタスクを実行するために必要なエネルギーよりも多くのエネルギーを節約する、サステナビリティコンサルタントのように動作することができます。そうすると、AIは、関連する欠点よりも多くの利点をもたらす、一重の刃物となることができます。
私たちが住む世界では、パーソナライズされた消費者体験がますます当たり前になっている。考えれば、数十年前、コーヒーショップではクリームと砂糖またはブラックしか選択肢がなかった。現在では、ハーフカフェ、ノーフォーム、アルモンドミルクのカプチーノを2パンプのシュガーフリーバニラで注文することができ、もしそれができなければ旧式のように思われる。あなたが物理店舗か、完全にデジタルのSaaS会社か、パーソナライゼーションに対する顧客の期待はコーヒーオーダーと同じペースで進んでいる。 McKinseyの調査によると、71パーセントの消費者は企業がパーソナライズされたやり取りを提供することを期待している。76パーセントは、それが実現しないと苛立つと報告している。AIツールは、企業が最初のやり取りから顧客の期待を理解するのに役立つ。 この洞察を得ることで、企業はエンゲージメント、リテンション、そして最終的には成長を促進するために体験を改善できる。Jotformでは、全機能のチームが、顧客の旅のすべての部分を少しでもパーソナライズするために、プロセスにAI駆動のパーソナライゼーションを組み込む新しい方法を不断に研究している。如果、あなたが始める方法を知りたいと思うなら、ここに私たちにとって有効だったシンプルな戦略がいくつかある。マーケティングとセールスキャンペーンの洗練もし、あなたが贈り物を受け取り、「この人は私の趣味を全く知らない」と思ったことがあるなら、あなたはパーソナライズされていないオファーの苛立つ気持ちに共感できる。パーソナライゼーションは、顧客に特別な気持ちを与えることを意味する。 McKinseyによると、それは全体的なよりポジティブな顧客体験と関連している。セールスとマーケティングキャンペーンにおいて、AIツールは、消費者がユニークで理解されたと感じるようにする上で重要な役割を果たすことができる。「見える」という意味で、Ziaアプリは顧客データを分析し、顧客の好みと行動を理解する。 この洞察を得ることで、Ziaは各顧客の特定のニーズと希望に合わせて、相互作用、レコメンデーション、コミュニケーションをカスタマイズする。 例えば、Ziaは顧客の活動に基づいて、クライアントに連絡する最適な時間を判断することができる。 Ziaはさらに、ワークフローの傾向を特定し、ルーティンタスクの自動化方法を提案することができるため、プロセスをより効率的にし、より意味のある顧客エンゲージメントに時間を割くことができる。AI駆動のツールを活用することで、あなたは各顧客と共鳴するよりパーソナライズされた体験を作成し、より強いつながりを築き、ロイヤルティを高め、最終的には利益を促進することができる。 手作り用品小売店 Michaels Storesの場合、メールキャンペーンのパーソナライゼーションを20パーセントから95パーセントに増やしたところ、クリック率が41パーセント（SMSキャンペーン）と25パーセント（メール）に増加した。 Jotformでも同様の結果が見られた。キャンペーンがよりパーソナライズされると、エンゲージメントが高まる。顧客サポートの強化AI駆動のチャットボットの機能は、毎日驚くほど進化している——通常の質問に自動で返信する（それも貴重な機能である）ことを超えて。顧客サポートチケットの返信を作成し、継続的に改善することもできる。過去のチケットから学習して、新しいチケットのフィールドを自動的に提案することができ、より一貫した返信と従業員の手作業の負担の軽減が可能になる。 AIパワードのチャットボットは、予約の手配を行い、顧客が必要な情報を提供することで、顧客が心配事を処理されていることを知ることができる。従業員は、より少ない個人的な入力（そしてエネルギー）でスケジュールを整理できる。 AIチャットボットは、顧客が購入の決定を下し、必要な製品やサービスを見つけるのを支援することもできる。さらに、顧客のフィードバックや洞察を収集し、企業が体験を継続的に改善できるようにすることもできる。AIパワードのチャットボットは非常に効果的であることが証明されている。例えば、 INGのオランダ子会社は、ルールベースの顧客チャットボットをAI駆動のチャットボットに置き換えた。7週間後、AIチャットボットは顧客に長い待ち時間を避け、即時の支援を提供することができ、より優れた体験を提供していた。 このような進歩は、顧客サポートプロセスをより効率的でパーソナライズされたものにすることができる。データ駆動のパーソナライゼーションの強化東京では、通常のマクドナルドのメニューにはテリヤキチキンフィレサンドイッチが含まれている。パリでは、「マクド」のメニューにはマカロンが含まれている。テキサスでは、ソーセージバリトがある。 このファストフードチェーンの実践——顧客の味覚や期待に基づいてメニューを多様化する——は、 マーケットセグメンテーションの基本的な例である——消費者を人口統計、ニーズ、優先事項、共通の関心やその他の心理的または行動的基準に基づいてサブグループに分割する。 その後、企業は各セグメントをよりよくサポートするために「メニュー」を調整できる。AIパワードのツールは、企業が包括的な顧客データを収集し、マーケットセグメンテーションのようなタスクを実行するのに役立つ。 企業はその情報に基づいて洞察や報告書を生成し、各顧客の好みに応じたデータ駆動の目標やKPIを設定できる。McKinseyによると、これらのデータ駆動の決定はリピートエンゲージメントを促進し、それがさらにデータを生み出す。企業は顧客の好みに応じてターゲットを絞った体験を設計し、顧客満足度の向上と持続可能な成長を促進するフライホイール——データとパーソナライゼーションのループ——を作成できる。効率性の向上と人間中心のサービスの強化Jotformでは、顧客サポートプロセスにAIツールを統合することで、従業員がより大きな影響を与えるタスク——ユニークな顧客の問題に個人的な注意と創造的な問題解決が必要——に集中できる。 ルーティンハンドリングをAIに任せることで、チームメンバーはより多くの時間を顧客のユニークな痛み点を理解し、カスタマイズされたソリューションを開発することに費やすことができる。 このシフトは、運用の効率性を向上させ、チームがより思慮深く人間中心のサービスを提供できるようにする。 顧客は幸せになり——従業員も満足する。 ルーティンハンドリングをAIツールに任せる——ミーティングのノートを取る、セキュリティの問題をスキャンする、または標準的な返信を生成する——の主な利点の1つは、専門家がより有意義なタスク——ユーザーに耳を傾け、彼らのユニークなニーズを理解する——に集中できる時間とエネルギーを解放することである。 ある意味では、自動化は、より大きな自由、創造性、戦略的思考を解放するための鍵である。 広く恐れられているように、AIツールは必ずしも人間の仕事を奪っているわけではない。代わりに、仕事の最も人間的な部分——例えば、傾聴、共感、イノベーションが必要なタスク——で専門家が優秀性を発揮できるようにする。 企業にとって、自動化は時間の経過とともに利益をもたらす投資である。...
2013年に映画Herが公開されたとき、AI搭載のアシスタントと人間が関係を築くという考えは、想像するのが難しく、少しディストピア的なものだった。11年後、AIツールはロマンチックなパートナーに代わるものではない（まだ）が、職場では重要な役割を果たしている。実際、研究者は、AIをツールからコラボレーションするチームメンバーへの認識を変えている。研究によると、AIチームメンバーを追加すると、調整、コミュニケーション、信頼が減少することがわかった。にもかかわらず、多くの組織は、チームのコラボレーションを損なうことなく、AIを業務に取り入れる方法を見つけている。AIの使用方法をトレーニングし、明確にすることが重要である。Jotformでは、すべてのビジネス機能にわたってAIを統合している。チームのダイナミクスが変化し、コミュニケーションが改善され、重要なタスクの生産性が向上した。詳しく見てみよう。待ち時間のないプロジェクト管理誰かが言うには、忍耐強さは美徳であるが、チームのプロジェクト管理の文脈では、忍耐強さは過大評価されている。ボトルネックは勢いを殺し、動機を奪う。インスピレーションを受けてエネルギーに満ちたときに、チームメンバーの返信を心待ちに待つ必要があるのは、最悪のことである。さらに、貴重な時間が無駄になる。 AI搭載のタスク管理ツールは、進捗を妨げる依存関係を多く排除することで、典型的なチームプロジェクトのダイナミクスを変えることができる。たとえば、マネージャーとして、AI駆動型のプロジェクト管理ツールを使用すると、従業員のワークフローに関する洞察が得られる。AIツールは時間を節約し、集団の生産性を高める方法を見つけることができる。 例えば、ワーク管理プラットフォームのようなAsanaを考えてみよう。そのAI機能は、プロジェクトの次のステップを提案し、潜在的なボトルネックをフラグし、チームのワークロードと生産性に関する洞察を生成することができる。つまり、ロジスティクスを分析して改善することに専念できる追加のチームメンバーがいるのと同じである。人間のチームメンバーは、より意味のあるタスクに集中できる。リサーチと情報共有のストリーミング弁護士の友人は、法律学校で受けた法律研究コースについて話したことがある。あの頃、法律研究は専用の検索エンジンに大きく依存しており、当然ながら、それを効果的に使用する技術を身につけるにはほぼ1学期かかった。 今日、AI搭載ツール seperti ChatGPTは、オンラインリサーチの方法を変えている。リサーチと情報共有をストリーミングする能力を考えると、ChatGPTが高速なチームの一般的な検索エンジンに取って代わるのは当然である。 ChatGPTを使用すると、自然言語でリサーチの質問を絞り込み、必要な結果に迅速にアクセスできる。ChatGPTは、長いリサーチ記事、報告書、データセットを瞬時に要約できる。時には、これらの文書を全て注意深く読む必要があるかもしれない。しかし、重要なポイントだけが必要な場合は、ChatGPTに理解タスクを割り当て、洞察をチームメンバーに配布することができる。 解決策を見つける方法がわからない場合は、ChatGPTはブレインストーミングプロセスで役立つツールとなり、アイデアや代替アプローチを生成することができる。もう白紙のページを見つめてインスピレーションを待つ必要はなくなる。例えば、私たちのチームは、職場でのZ世代についてのコンテンツを作成しており、主要なトレンドの概要が必要だった。ChatGPTがボールを回し始め、私たちのチームメンバーは、最高のコンテンツ戦略を選択して開発することに集中できるエネルギーを残した。 AIツールを使用してアイデアを生成してリサーチすることで、創造的な思考と他のチームメンバーの多様な視点を考慮するための時間を確保できる。AIの時代には、これが成功した従業員や組織を定義する仕事である。ミーティングの有効性ミーティングは時間の浪費になることがある。4大陸の5,000人の知識労働者を対象とした最近の調査によると、78%の回答者は、ミーティングに出席することが多いため、仕事ができないと答えた。ミーティングは疲れることもある。同じ調査では、76%の回答者は、多くのミーティングがある日は疲れると答えた。 私はミーティングを最小限に抑え、不要なステータス更新を削減したい。従業員は、仕事に集中できる時間が必要である。大量の時間を「フロー」モードに入るために必要である。しかし、重要なミーティングの場合、すべての人が全ての注意を集中できるようにしたい。那にはAI搭載の自動化ツールが役立つ。会議のノートを聴き取って書き留め、重要なことが漏れなくなるようにする。私たちのチームは、AIスピーチ認識アプリをビデオ会議プラットフォームに直接統合している。ミーティングノートは自動的にGoogleドキュメントとして保存される。後で、出席者がミーティングで議論した内容を思い出す必要がある場合は、Googleドライブで検索するだけでよい。 このシンプルなAIツールにより、会議の内容に集中することができる。会議のノートを取るという退屈なタスクに集中する必要がなくなった。完全に存在感を出せば、より豊かな会話、より良いアイデア、より良い解決策を見つけることができる。AIがコラボレーションとイノベーションを促進する例である。スケジュールの調整AIの美しさの一つは、コミュニケーションと平穏を自動化する能力にある。スケジュール調整も、時間とエネルギーを無駄にする傾向がある領域である。AIスケジュールツールを使用すると、複数のカレンダーを調整するための退屈なやり取りを省略し、カレンダーにイベントを書き込むことを心配する必要がなくなる。短期記憶は、平均して7つの情報を一度に保持する。ミーティングの時間と日付を覚えるために、その貴重なスペースを無駄にする必要はない。AIツールがそれを代わりに処理できるからである。 AI搭載ツール seperti Claraは、自然言語処理を使用してミーティングを設定し、ミーティング参加者と時間を交渉する。Claraをメールやカレンダーに統合し、通知やフォローアップを設定できる。Claraは、メール会話に関する洞察を提供してスケジュールをより効果的に管理することができる。 Claraや同様のAIスケジュールツールを使用すると、組織内のすべての人が、パーソナルアシスタントを持つことができる。新入社員から経営陣まで、すべての人がより重要な仕事に集中できる。そう考えると、Herは、あまりにも遠い話ではないかもしれない。
これは古い話です：新しい技術がパニックと郷愁を呼び起こす。人々はテレビが文学を破壊することを心配した。バンドは一度、ビデオがラジオのスターを殺したと歌った。今日、人々はAIが人間の仕事を奪うことを恐れている。最近の研究によると、労働者のAIへの不信は、主にそれを仕事の脅威として見ていることが原因である。AIの能力から自分を隔離するナレッジワーカーにとって、その不信は根拠のないものではない。リーダーには、組織がAIを職場に統合して従業員の仕事を最適化することを保証する義務がある。従業員を置き換えることではなく、従業員の仕事を最適化することである。AIの列車はすでに駅を出発していますが、まだ乗り遅れることはありません。私の会社Jotformは、過去4年間でプロセスにAIを使用しています。ここでは、最新のAIと自動化ツールをどのように統合して従業員が最良の仕事をするかについて説明します。システム思考を奨励するあなたは「システム思考」という用語を聞いたことがあるかもしれません。著者ピーター・センゲのThe Fifth Disciplineでは、この概念について詳細に説明しています。世界と私たちの生活を、単純な線形の原因と結果の関係ではなく、システムとして見ることを意味します。人間の体を考えると、それは部分の集まりではなく、システムの集合です。骨格システムは体の少なくとも一部を支え、筋肉システムはあなたが目でスマートフォンの画面をスクロールできるようにし、循環器系は組織に酸素と栄養素を届けますなど。私の仕事でAIを職場に統合する際の核となる原則の1つは、システム思考の精神を採用することです。従業員にAIツールを一部ずつ訓練するのではなく、仕事の1日の中でさまざまなタスクを構成する相互接続されたステップであるワークフローを分析し、それらをシステムとして見ることを奨励します。目標は、ワークフローの中のステップを可能な限り多く自動化することです。最近のマッキンゼー社の研究によると、企業は事業のさまざまな部分でAIを使用しています。半数の回答企業は、AIを2つ以上の事業機能に統合しており、最も一般的な機能はマーケティングとセールス、製品とサービス、IT機能です。すべての企業には、AIと自動化の機会がたくさんあります。ベーダー・マインホフ現象のように、探し始めると、どこでも見つかります。このような思考は、精神的な考え方の2次的な変化を必要とします。従業員は、個々の貢献者としてではなく、システムと仕事の流れを促進するAIと自動化ツールのマネージャーとして自分自身を見る必要があります。マネージャーとしての最初の仕事は、システムの目標を決定することです：何を達成したいですか？あなたのKPIは何ですか？たとえば、毎週1回、購読者にニュースレターを送信するシステムを構築する場合、ステップをマッピングし、AIと自動化の機会を特定し、システムを構築します。システムが整ったら、管理タスクはパフォーマンスを測定し、システムを改善する方法を継続的に探すことです。システムのすべての部分が正常に機能しているかどうかを自動的に監視できるツールもあります。私の好きなツールはDead Man’s Snitchです。システム思考のアプローチを採用することで、従業員は役割を変革し、日常の仕事量に対して主体性を獲得できます。AIをクリエイティブなコパイロットとして見る従業員がワークフローを相互接続されたシステムとして見るようになり、プロセスを強化するためにAIツールを統合し始めたら、AI自体に対する視点を変えることが重要です。AIは単なるツールではなく、共同作業者です。そのパートナーは生産性を高めるだけでなく、イノベーションを促進します。ウォートン・スクールのクリスチャン・テルヴィッシュ教授は、ChatGPTにビジネスアイデア（大学生市場向け製品）を出させ、LLMの出力を学生のアイデアと比較しました。結果は、ChatGPT製品の平均購入確率は47％で、人間のアイデアは40％でした。これは、AIが人間よりも創造的であることを意味するわけではありません。ChatGPTは、人間がプロンプトを作成する必要があることを含め、現実世界のコンテキストが不足しており、アイデアの生成プロセスを強化するための驚くほど効率的で低コストなコラボレーターであるということです。テルヴィッシュ教授は、「最悪の場合、すべてのアイデアを却下し、あなた自身のアイデアで進みます。しかし、私たちの研究は、あなたのアイデアプールが改善されるという事実を強く示唆しています」とコメントしています。ChatGPTが勝利するアイデアやソリューションを生成する場合でも、人間はまだそれらを選択して洗練する責任があります。結論として、アイデア生成プロセスを強化するためにAIを使用する理由はありません。時間を節約する時間を確保するAIを職場に統合してパフォーマンスを最適化するための3つ目の核となる原則は、時間を節約する時間を確保することです。システム思考の採用、自動化の機会の特定、利用可能なツールの調査、AIを創造的プロセスの一部にする方法の学習には、最初に時間を投資する必要があります。仕事の1日の中に余裕を持たせる必要がありますが、従業員はそれをすることをためらうかもしれません。誰が時間を持っていますか？リーダーは、その時間を作ることの利点を強調できます。自動化するタスクのすべてを通じて、それを倍返しで取り戻します。Jotformでは、例えば、常にフィッシング詐欺と戦っていました。人々はオンラインフォームをスパムや詐欺目的で使用します。過去には、サポートチームがこれらのスキームを手動で検出するのに多大な労力を費やしていました。しかし、過去数年間で、サポート従業員が新しい、より洗練された問題にエネルギーを向けられるように、AIツールを開発してきました。ツールの開発には時間がかかりました。従業員はまだフィッシングを手動で監視しています。しかし、AIは負担を大幅に軽減し、より意味のあるタスクに集中できるようにしました。これがAIツールと自動化の美しさです。人々を置き換えるのではなく、人々をエンパワーメントすることです。退屈で手動のタスクをオフロードすることです。従業員にとって、これはシステム思考を採用し、システムのマクロコスムのマネージャーになることを決心するのに十分な動機でした。注意してください。マッキンゼー社の1つの研究によると、65％の組織が定期的に生成的なAIを使用しています。従業員のパフォーマンスを強化するためにAIを使用していない場合、競合他社はそうするでしょう。私は、それがAI自体よりもはるかに恐ろしいことであると言います。
大規模言語モデル（LLM）（例：ChatGPT）の使用は、業界全体で急速に広がっています。科学者も、研究を書いたり、少なくとも研究を磨いたりするために、AIに頼っています。最近の分析では、2023年に発表された500万件の科学研究で、綿密な、複雑な、称賛に値するなどの特定の言葉の使用が急増していることがわかりました。この増加の理由は、LLMの使用によるものです。AIの影響はすでに巨大で、職場を急速に変化させています。しかし、まだ初期段階にあり、AIを活用することと品質を損なうことのバランスを取るように努めています。私の会社Jotformでは、AIツールを使用して退屈なタスクを自動化し、従業員が人間だけが行える意味のある仕事に集中できるようにしています。私はChatGPTのようなAIツールを、低コストで効率的なAIアシスタントとして価値があると考えています。しかし、ChatGPTを使用したことがある人は誰でも言えるように、それは100%信頼できるわけでも、正確でもありません。また、与えるプロンプトの質にも依存します。最近、ChatGPTにプロンプトエンジニアリングのスキルを開発する方法を尋ねました。最初の応答は次の通りでした。「実験と反復：さまざまなタイプのプロンプトを継続的に実験し、AIの出力に基づいてそれらを改良します。何が機能し、何が機能しないのかを追跡し、プロンプトを反復的に改善します。」つまり、練習は完璧に近づくことです。この点に留意して、プロンプトの書き方を次のレベルに引き上げるための私のトップ戦略を以下に示します。メタプロンプトを試してみるコミュニケーションは、成功した関係の重要な要素です。人々がどのようにコミュニケーションを取り、どのようにして彼らと最もよくコミュニケーションを取るかを理解することで、より強い絆を築き、言葉や感情、または意図の間の断絶によって生じる避けられない誤解を克服することができます。同様に、ChatGPTとのやり取りは、明示的にそれとどのように最もよくコミュニケーションを取るかを尋ねることで、大幅に改善できます。私はChatGPTに、求めている情報やフィードバックを得るためにどのようにプロンプトを言葉にするかを尋ねることがよくあります。ChatGPTに、求めている結果についての情報を与えるほど、より効果的なプロンプトを生成することができます。以下は、メタプロンプトの例です。「記事に対する詳細なフィードバックをChatGPTから得るために、どのようにプロンプトを言葉にするか。最も関連性の高い洞察を得るために、どのような情報を含めるか。」数秒で、ChatGPTはプロンプトテンプレートを生成し、各部分を含める理由について簡単な説明を提供しました。このような洞察は、将来的により優れたプロンプトを書くのに役立ちます。対話を継続するほとんどの研究ツールでは、各クエリは孤立しています。前の検索を基に検索を繰り返し、またはより深く掘り下げることはできません。ChatGPTには、スレッドを続けることができるという利点があります。つまり、2人の間での対話のように、ソクラティックな対話のように、您が教師で、ChatGPTが生徒です。この機能は、特に新しい主題に取り組んでいて、基礎的な理解から始めてから詳細に進む場合に特に役立ちます。ChatGPTとの対話を開始するには、広範なプロンプトから始め、応答に基づいて後のプロンプトを改良します。プロンプトのシーケンスは次のようになります。「テニスのサーブのメカニズムを数文で説明できますか。」「サーバーは後足から前足に体重を移動するのはなぜですか。」「運動エネルギーの転送について簡単に説明できますか。」このテクニックは、より繊細な応答を得るのに役立ち、別の方法では考慮できなかった領域や視点を探索することができます。ChatGPTに参考テキストを与えるChatGPTは少し口がうまいです。どのような主題についてでも尋ねてみてください。どれだけの時間でも話を続けることができます。しかし、常に正確ではありません。したがって、ChatGPTに参考テキストを与えることで、受け取る応答が信頼できる情報源に基づいていることを保証することができます。OpenAIによると、「学生がテストで良い成績を取るのを助けるために、ノートのシートが役立つのと同様に、これらのモデルに参考テキストを提供することで、虚構のない回答を得ることができます。」あなたが既に信頼している情報源をChatGPTに与え、LLMが必要な情報を抽出できるようにします。プロンプトは次のようになります。「次の引用された記事を使用して質問に答えてください。」ChatGPT: はい、記事を提供してください。次に、ChatGPTに記事（タイトルと出版物が通常機能します）と質問を提供します。ChatGPTに役割を割り当てるChatGPTの最も役立つ機能の1つは、さまざまなペルソナを採用する能力です。盲人と象のたとえ話をご存じです。各男は象の異なる部分を触れて、自分の限られた視点に基づいて動物を説明します。私たち人間は、自分の現実が正しいと考えがちです。視点を組み込むことで、ものごとをより包括的に理解することができます。ChatGPTにペルソナを採用するように指示するだけで、新しい視点を得ることができます。以下の2つのプロンプトとペルソナを考えてみましょう。プロンプト: 詩人の視点から次のテキストを書き直してください。水の上にある橋は2つの土地を結びます。ChatGPT:岸辺で、川が踊り、ささやき合うところ、細くて決意の強い橋が、銀色の液体をまたぎ、遠い土地を約束のアーチで結び、心と土の願いを証明しています。プロンプト: エンジニアの視点から次のテキストを書き直してください。水の上にある橋は2つの土地を結びます。ChatGPT水の上にある橋は、2つの独立した陸地を接続する構造的な解決策として機能します。精密に設計された材料で、安定性と耐久性を確保しながら、2つの地域間の輸送と通信を容易にします。Jotformのマーケティングチームは、このテクニックを使用して、さまざまなバイヤーパーソナの視点から問題を調査することができます。シンプルなテクニックですが、多くのユースケースがあります。望ましい回答をモデル化するChatGPTは最も信頼できる物語ではありませんが、非常に論理的です。望ましい回答を説明するのではなく（これは驚くほど難しい場合があります）、ChatGPTに例を示し、それと同じ論理を適用させることができます。マーケティングキャンペーンに取り組んでいて、ChatGPTを使用して魅力的で説得力のあるコピーを生成したいとします。次のプロンプトを使用できます。プロンプト: 「私は言葉を書き、対応する形容詞を生成してください。たとえば、私が「きれい」と書いたら、あなたは「星よりも美しい」と書くかもしれません。」ChatGPT: もちろん、準備できました。言葉を提供してください。私: 神経質ChatGPT: 嵐のときの葉のように神経質です。私が考えると、それは私が求めているトーンではないかもしれません。したがって、プロンプトを調整します。プロンプト: 「私は言葉を書き、対応する形容詞を生成してください。たとえば、私が「きれい」と書いたら、あなたは「テキサス州フェアの賞を受賞した豚よりもかわいい」と書くかもしれません。」ChatGPT: 了解しました。言葉を提供してください。私: 神経質ChatGPT: ロッキングチェアの会議で猫のように神経質です。この場合、私はマーケティングコピーのアイデアを得るだけでなく、追加の料金なしで笑いも得ることができます。