こうした課題の多くは、プロンプトが個人の工夫に依存し、業務フローや利用者の実態に合わせた設計ができていないことから生まれます。
生成AIの活用が広がらない背景には、個人ごとの試行錯誤に依存し、業務フローや利用者を踏まえた設計が行われていないことがあります。その結果、品質にばらつきが生じ、ノウハウも組織に蓄積されません。
業務整理からプロンプト設計、ツール化、定着までを一貫して支援します。
プロンプト設計は、うまく聞く技術ではなく、業務を前に進めるための設計です。
業務フローを理解したうえで、誰が使っても一定の結果が出る再現性を重視し、現場が自然に使える形へ落とし込みます。
プロンプト設計支援・ツール開発は、ChatGPT業務活用コンサルティングやChatGPT活用研修で整理した業務課題や活用方針を、実際に業務で使えるプロンプトやツールとして形にするサービスです。必要に応じてAI開発やカスタマイズ可能な実践研修と組み合わせ、継続的な生成AI活用まで支援します。
プロンプト設計支援・ツール開発とは、業務内容やユースケースを整理し、誰が使っても一定品質の結果が得られるプロンプトや生成AIツールを設計・開発するサービスです。属人化を防ぎ、組織全体で再現性のある生成AI活用を実現します。
プロンプト設計支援/ツール開発で行うこと
NOB DATAが目指すのは、優れたプロンプトを作ることだけではありません。誰が使っても一定の品質で業務を進められる仕組みを整え、生成AIを組織全体で継続的に活用できる状態をつくることです。
プロンプト設計や生成AI活用支援を通じて、個人任せではない再現性の高い業務活用を支援しています。
大手生命保険会社向けのヘルプデスク支援AIを開発中のシステム会社から、RAGの精度向上に関するアドバイザリー依頼を受けました。回答精度9割達成を目指す中、応答に10〜20秒以上かかる性能課題と、FAQ・マニュアルなど異なる形式のドキュメントが混在することによる検索精度のばらつきが問題となっていました。NOB DATAは、RAGAS評価基準の整理、ファイル規模に応じたチャンク設計の最適化、Multi-Query・HyDE・Step-back RAGなど複数検索方式の比較検討を通じて改善を支援。3ヶ月のアドバイザリー参画を通じ、精度・速度の両立に向けた具体的な設計方針を確立し、本番運用フェーズへの移行基盤を整えました。
業務整理・ユースケース設計から始め、プロンプト設計・活用支援を経て、定着・改善サイクルまで支援します。
業務内容やユースケースを整理し、再現性のあるプロンプト設計や必要に応じたツール化を支援するサービスです。
プロンプトだけを作成するのではなく、業務フロー全体を踏まえ、テンプレート化やツール化、社内定着まで見据えて支援する点が特徴です。
はい。共有・再利用しやすい形でテンプレート化し、必要に応じて簡易ツール化も検討できます。
はい。必要に応じて、プロンプトを利用しやすくする簡易ツールや業務支援ツールの開発にも対応しています。
いいえ。ChatGPTをはじめ、目的や利用環境に応じて最適な生成AIサービスを前提に設計・支援します。
はい。利用者向けレクチャーや定着・改善サイクル設計まで支援できます。
はい。現場の利用者が自然に使える形になるよう、設計・レクチャー・改善支援を行います。
必須ではありません。プロンプト設計・定着支援のみも可能です。
いいえ。目的や環境に応じて柔軟に対応します。目的や目指すゴールのすり合わせのご相談承ります。
はい。プロジェクト開始にあたり、必要に応じてNDA(秘密保持契約)を締結し、安心してご相談いただける体制を整えています。
生成AIやデータ活用の実務経験を持つメンバーが、業務整理からプロンプト設計、ツール開発まで一貫して支援します。