午前中はZoomでの打ち合わせ、午後からは春日井商工会議所でのIT専門相談でした。
春日井商工会議所でのIT専門相談は、ほぼ全て生成AIに関するものになっている感じです。
中には生成AIオタクとも言えるような相談者もいらっしゃり、そういった方々との会話は非常に刺激的で楽しいです。
今回も心躍るような相談が続きました。
今回の相談は「会社のルールを踏まえて個人や部署のデータを分析したい」というものでした。
課題は、厳密に「会社のルールだけを踏まえたい」というものです。
普通にChatGPTなどで解決しようとすると、学習した余計な一般的なツールを加えて「よい感じ」で回答を作成してしまいます。
今回は、会社のルールがあればルールを使い、なければ「ない」と明確に回答してほしいというニーズです。
ChatGPTのように一般論から話を膨らますのはアイデア発想にはよいのですが、今回は厄介です。
そのためNotebookLMを紹介しました。
NotebookLMは、知識ソースから忠実に情報を引用し、生成された結果の引用元の確認ができるので確実な情報源を基にした分析が可能です。
また、テキストやPDF、URL、YouTubeといった多様な知識ソースを入れ込めます。
特定の目的に合わせれば非常に使いやすいツールといえます。
ただ、推論モデルではないため、プロンプトを自動的に推論して作業を分解してくれるわけではありません。
そのため、NotebookLMを使いこなすには、最近の推論モデルの生成AI以上にプロンプトが重要となります。
今回の相談でも、参加者全員でプロンプトをあれこれ試しながら、目的の結果が得られるよう試行錯誤を重ねました。
その際に浮かび上がったのは、プロンプトは「テクニック」ではない…ということです。
生成AIとの会話で感じた違和感を「言語化」できるか…です。人との会話と同じで、生成AI活用のハードルが下がって嬉しいです。
