GPTの活用事例：プロンプトの一括制作を1/6に減らす方法

팀

팀제이커브

Jan 7, 20266m ago

カテゴリー

Empty

AI Nativeで生きようとするチームジェイカーブは最近、新しいクルーとして「AIコーチ」を迎え入れました。

GPTでコーチを作成するコーチAI全体構造概要図

これらのコーチは、チームジェイカーブが進めるさまざまな企業教育において、各モジュールの専門的な役割を果たし、参加者が教育の流れに自然に参加できるように支援する役割を担います。

チームジェイカーブでコーチ制度を作った理由は明確です。 AIを最も活用する方法は、 AIの言語と「私」の言語を精巧に一致させることであり、これをすべての教育現場で体系的に実装する必要があったからです。そしてその基盤となるコア構造がまさにプロンプトでした。

ところで、問題はここで始まりました。整形化され高度なプロンプトを複数作成するには、かなりの時間とリソースが必要でした。そのため、最も単純なアプローチであるGPTを活用してリソースをできるだけ減らすことにしました。

つまり、コーチを作るコーチを作ってみる実験であり、その制作過程をまとめたガイドをここで共有します。

この記事で学ぶことができるもの

•

GPTの基礎概念

•

プロンプト設計の基本構造

制作ガイド

チームジェイカーブの教育はモジュール別専門性がはっきりしており、各モジュールに特化した複数のAIコーチ（＝プロンプト）が必要でした。これらのプロンプトは、単一の統一されたテンプレートを維持しながらも、教育内容によって流れが変わる構造でなければなりませんでした。

高度なプロンプト12個をGPTで自動化するプロセス

だから私たちは「コーチを作るコーチ（GPTs）」を作ることにしましたし、その構造は次のとおりです。

AIコーチペルソナ生成のためのプロンプト設計の例画面

特定人物（AIコーチ）のペルソナ生成

トレーニングモジュールデータ学習

既存の「例」ベースの Knowledge の適用

このように結合されたペルソナとモジュールデータが結合されると最終的な「AIコーチ」になりますが、一段階ずつ詳しく見てみましょう。

1. 特定人物(AIコーチ)のペルソナ生成

まず、作成するAIコーチのペルソナを作成します。この時のペルソナはチームジェイカーブが追求する「人材像」にふさわしいペルソナで製作されました。性格、言い方など人物に人格を付与する過程です。

AIコーチペルソナ生成のためのプロンプト設計の例画面

2. トレーニングモジュールのデータ学習

以下は、トレーニングモジュールに関するデータを学習するプロセスです。以前のチームジェイカーブで進行していた、教育ワークフローをプロンプトに溶かすとみてください。

トレーニングモジュールワークフローをプロンプトに学習するプロセスの例

そして、このように作成されたプロンプトはChat GPTの指示として適用できます。ジェミニを使用しているなら、GPTやGemsで作ることができます。

ただし、より精度を高めるために、プロンプトが正しく動作するかどうか、何度も結果物をテストしてみる必要があります。

3. 既に作成された「例」ベースの Knowledge の適用

数回のテストの後に気に入った結果が出た場合は、GPTに参考資料、つまり「知識」として追加することをお勧めします。これにより、以前に比べて望む結果物の形式で出てくる可能性が高くなります。ただし、例はファイル形式でアップロードできますので、なるべく.md形式または.txt形式で作成することをお勧めします。