GASG登壇資料
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September 02, 23
スライド概要
2023年9月5日に行われた株式会社LangCoreのプレゼンテーションで、ChatGPT APIの最前線について話がされました。会社概要が紹介された後、ChatGPT APIの活用事例が複数挙げられました。非構造データを活用したエージェントによる作業自動化や、プロンプトエンジニアリングの重要性などが語られ、デモも行われています。続いて、独自データやデータ加工を掛け合わせてプロダクトを作る方法が紹介されました。そして最後に、活用にあたってのPoCの重要性について言及されました。
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各ページのテキスト
株式会社LangCore C h a tG P T A P I の 活⽤ 最前線 2023.9.5
⽬次 01 ざっくりとした会社概要 02 ChatGPTAPIの活⽤事例 03 活⽤にあたってのPoCの重要性 04 ちょっとしたデモ 05 プロンプトエンジニアリングの重要性 06 プロンプトソンの紹介
株式会社LangCoreについて ⽣成AI領域特化の受託開発会社として7⽉より活動中 すでに20を超えるプロダクト開発とPoCを実施 北原⻨郎 ⾼⽊陽介 桂将太郎 中村鷹有 三浦莉 Co-CEO/CTO Co-CEO/COO BizDev エンジニア エンジニア
ChatGPTAPIの活⽤事例 ⾮構造データの活⽤ 独⾃データと 掛け合わせ エージェントによる 作業⾃動化
ChatGPTAPIの活⽤事例 ⾮構造データの活⽤ 独⾃データと 掛け合わせ エージェントによる 作業⾃動化
APIで⼤量の⾮構造データを分析 ⾃由記述な求⼈データ ⾮構造データの活⽤ 年収 スキル 資格 400 Excel 700 基本情報 構造データ化が可能になり より⾼度な分析が可能に
今までは難しかったラベリングも容易に ニュース記事 ⾮構造データの活⽤ ファイナンス ワードマッチングよりも精度が⾼い 広告への活⽤や調査業務の効率化につながる
ChatGPTAPIの活⽤事例 ⾮構造データの活⽤ 独⾃データと 掛け合わせ エージェントによる 作業⾃動化
ルール化が難しかった作業の⾃動化 ⼈間にしかできないと思われていた「柔軟な対応」ができる ⽬的を⼊⼒するとAIがプランニング 必要に応じてツールを使う ⽬的が達成するまでアクションし続ける エージェントによる 作業⾃動化 図:https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent
ChatGPTAPIの活⽤事例 ⾮構造データの活⽤ 独⾃データと 掛け合わせ エージェントによる 作業⾃動化
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ ? × データ加工 ? = プロダクト ?
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ 説明書・Q&A × データ加工 具体例の⽣成 = プロダクト カスタマーサポート
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ 顧客データ × データ加工 メール作成 = プロダクト パーソナライズされた 営業
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ 過去の成功事例 × データ加工 ブレスト = プロダクト アイディア⽣成
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ 配信データ × データ加工 なりきり = プロダクト AIアバター
P o C の 重 要性
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ 説明書・Q&A × データ加工 具体例の⽣成 = プロダクト カスタマーサポート 本当に正しい回答をして くれる？
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ 顧客データ × データ加工 メール作成 = プロダクト パーソナライズされた 営業 実際にコンバージョン上 がる？
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ 過去の成功事例 × データ加工 ブレスト = プロダクト アイディア⽣成 どんな結果が返ってく る？
掛け算でさまざまなプロダクトを考える 独自データ 配信データ × データ加工 なりきり = プロダクト AIアバター ちゃんとユーザに刺さ る？？
やってみないと 分かりません
数ヶ月かけてようやく効果検証ができる ChatGPT
AI SaaS PoC 最短数日で検証可能 PoC AI LangCore SaaS 1 PoC
LangCore ダッシュ ボード 独自 データ コスト 分析 セキュリ ティ担保 回数制限 ログ分析 ChatGPT PoC
URL curl その他、Python,LangChainにも対応しております。 Node.js
(1/4)
(2/4) API
(3/4)
(4/4)
既存システムを使うことでPoCを提供可能 そのままデータを追加 プロンプトを考える 既存UI
ち ょ っ と し たデ モ
パーソナライズされたメール作成 https://mail-templator-app-mszwvgzrgqd6jhuxhpdvv6.streamlit.app/
プロンプトエンジニアリングはシステムの⼀部 そのままデータを追加 プロンプトを考える 既存UI
プロ ン プト ソン の 紹介
PromptMaster プロンプトソンプラットフォーム “プロンプトマスター” Prompthon
ほとんどの人は使いこなせていない 3 生成AIの業務活用率は % 引用：PwC 生成AIに関する実態調査 (2023-05-19) https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtlead ership/generative-ai-survey2023.html
ChatGPTを使用して 37%生産性向上 引用: https://joshbersin.com/2023/03/new-mit-research-shows-spectacular-increase-in-white-collar-productivity-from-chatgpt/
AIを使いこなせる人・組織の価値が上がる 引用: ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考えるhttps://speakerdeck.com/dahatake/bizinesujia-zhi-wokao-eru?slide=18
ChatGPTが使えないという人にヒアリング ヒアリングの声 深堀り 内容に正確性がない 検索的な利用しかしていない 結論 効果的な利用方法の 習熟が必要 期待通りの結果が返ってこない プロンプトが曖昧
そこで今回提案するのが・・・ プロンプトソン = Prompt x Hackathon
プロンプトソン 「ChatGPTだけを使ってタスクを解く」大会 早く・正確に・クリエイティブ にタスクをクリアするた めに、プロンプトをハックする競技
ゲーム感覚で実践的なプロンプトを学べる 1⃣ 時間制限のある中で現実的な タスクに向き合う 2⃣ 解説や他の人のプロンプト を読んでスキルアップ 知っているだけから 使えるように
プロンプトソンができるプラットフォーム Our Service 問題作成 プロンプトソン環境 AIによる採点 ランキング スキルを上げたい 参加者 教育や採用したい 開催企業
03 デモ (AI)
ざっくりとした仕組み 対話しながら 問題を解く Chat AI 会話を監督 ユーザ 採点AI(合議制)
採点AIのプロンプト例：答えのない問題
# ロール
ユーモア評価委員会のメンバーとして、ユーザーのお題に対する回答の面白さを評価します。
# 採点基準
1. お題への適応度： 提出された内容がお題に対してどの程度関連性と適応性を持っているかを評価します。
2. 創造性： 提出された内容がどの程度オリジナルで創造的かを評価します。
3. 面白さのエッセンス： 提出された内容が普遍的なユーモラスな要素をどれだけ効果的に利用しているかを評価します。
# アウトプットフォーマット
{
"reason": string,
"score" : number (0-100)
}
# 問題
<ここにはお題が入る>
# ユーザ回答
<ここにはユーザの回答が入る>
採点基準を与えて点数をつける
採点AIのプロンプト例：答えのある問題 # ロール 答えとユーザの入力を比べて、何を間違えているか説明してください。 答えは言わないようにしてください。 # アウトプットフォーマット { "reason": string } # 答え <ここには答えが入る> # ユーザ回答 <ここにはユーザの回答が入る> なぜ間違えているのかエラーメッセージを返す
Thankyou 連絡先： https://twitter.com/yuno_miyako2 会社URL:https://corp.langcore.org
全て同じアーキテクチャで実現可能
①どうやって独⾃データを保存するか データの整形 Chunking ⽣データの加⼯ メタデータ(出典や画像)の追加
②どう加⼯するか(プロンプト) 回答の厳格化(既存情報にないことは 答えさせない) 創作(⽴案、企画、判断、最適化)
③どう⾒せるか(UI) ⾃由⼊⼒ ChatUI キャラクター対話UI 選択肢を狭める テンプレート選択式 アンケート⽅式