はじめに
こんにちは、e-ryowaのR-Vision事業担当です。
前回のブログでは、生成AIのエージェント機能にフォーカスし、製造業やオフィス業務での具体的な自動化事例をご紹介しました。今回は、R-Visionが独自に開発している「プロンプトジェネレーター」に注目します。
「プロンプト」という言葉が一般にも広がり始めた昨今、生成AIの精度や有用性は「どんなプロンプトを与えるか」に大きく左右されるのが常識になりつつあります。私たちはそれを効率的かつ高精度に実行するための仕組みを「プロンプトジェネレーター」という形で確立しました。今回は、その背景や活用事例をご紹介します！
1. なぜプロンプトが重要なのか？
1-1. 生成AIの精度を左右する“命令文”
生成AIは、大規模言語モデル（LLM）が入力された文章（プロンプト）をもとに出力を生成します。
- プロンプトの書き方・情報量・意図の明確さによって、出力結果の正確性や創造性が大きく変化。
- 例えば、「部品検査に必要なレポートを作成して」とざっくり指示するのと、「検査日時、合否判定結果、発生不良の種類と割合を含む日次レポートをA4縦書きで作成して」と詳細に指示するのとでは、得られる成果物が全く異なります。
1-2. 人手によるプロンプト設計の課題
「プロンプトの重要性」は徐々に認知が高まっていますが、業務やプロジェクトごとにプロンプトを手作業で作成・調整するには以下のような課題があります。
- 専門知識の要否：生成AIや自然言語処理に詳しい担当者が必要。
- 反復作業が多い：試行錯誤を重ねて、出力精度を高めるプロンプトを探る必要がある。
- 属人化のリスク：どのようにプロンプトを作成したかが担当者の頭の中やメモに留まり、他の人が再現しにくい。
そこでR-Visionでは、プロンプトの作成・管理・バージョン管理といったプロセスを効率化するための仕組みとして**「プロンプトジェネレーター」**を開発し、多くの導入事例を生み出してきました。
2. プロンプトジェネレーターとは？
2-1. プロンプトを自動生成・最適化する仕組み
プロンプトジェネレーターは、ユーザーが必要とする目的や文書フォーマット、データ項目、作業フローといった情報を入力するだけで、最適なプロンプトを自動生成してくれるツールです。
- シンプルなUIで誰でも扱いやすい設計になっており、AIに詳しくない担当者でも高精度なプロンプトを作り込めるのが大きな特徴です。
- 必要に応じて細かな修正や追加指示を行えるため、柔軟性と自動化を両立させています。
2-2. バージョン管理・テンプレート活用
複数の業務フローや多様なユーザーごとのニーズに対応するため、プロンプトジェネレーターにはテンプレート機能やバージョン管理機能を搭載しています。
- 例えば「週次レポート用」「日次報告用」「エージェントタスク用」など、用途に応じたテンプレートを登録しておくことで、迅速にプロンプトを呼び出し・カスタマイズ可能です。
- バージョン管理により、どのプロンプトを使ったか後から追跡できるので、トレーサビリティや再現性を確保しやすいのも利点の一つです。
3. プロンプトジェネレーターの好事例
3-1. 自動車部品メーカーE社：不良品レポート作成
背景
- 自動車部品メーカーE社では、各工場ラインから毎日大量の不良品データが上がってくるものの、レポート作成は担当者の手作業で行っていました。
- 部品名や不良種別、発生率などはデータベースにまとめてあったものの、毎回定型フォーマットに手入力する手間が大きかった。
プロンプトジェネレーター活用
- 担当者はR-Visionのプロンプトジェネレーター画面から「不良品レポート作成」テンプレートを選択。
- 「対象期間」「ラインID」「出力フォーマット（PDF/Excel）」など基本情報を入力。
- プロンプトジェネレーターが不良種別リストや品質目標値も参照して、自動的にChatGPT系の生成AIに渡すプロンプトを作成。
- 数分後にレポートが生成・自動送信され、担当者は必要最低限の確認のみでOK。
効果
- レポート作成工数が従来比80%削減。
- データの整合性チェックが自動化され、ミスや表記ゆれも激減。
- 他ラインへの展開も同様のテンプレートを使うだけで済むため、社内全体のレポート業務効率が大幅に向上。
3-2. 半導体検査装置メーカーF社：顧客提案書の高速作成
背景
- 半導体検査装置メーカーF社では、営業担当が顧客ごとにカスタマイズした提案書を作成する必要があり、技術資料・製品仕様書・価格シミュレーションを参照しながら数日かけて作業していました。
- お客様が増えると営業リソースが逼迫し、一部では提案の遅れや書類ミスが発生していた。
プロンプトジェネレーター活用
- 技術資料やカタログ情報を事前にプロンプトジェネレーターに登録し、提案書テンプレートと連携。
- 営業担当が「顧客名」「業界」「希望納期」「装置タイプ」など必要項目を入力すると、プロンプトジェネレーターが自動で指示文を生成。
- 生成AIが「提案概要」「仕様表」「価格帯の目安」「納期スケジュール」などを書類フォーマットに沿って作成。
- 担当者が最終確認・微調整して即日提出可能に。
効果
- 提案書作成のスピードが3倍以上になり、営業の成約率・顧客満足度の向上に貢献。
- 技術資料や仕様変更があっても、テンプレートと紐づいたプロンプトジェネレーターを更新するだけで、全営業担当が最新情報を使えるように。
4. R-Visionが考えるプロンプトジェネレーターのこれから
R-Visionでは、プロンプトジェネレーターを単なる文章生成サポートだけに留めず、以下のような拡張も視野に入れています。
- エージェント機能とのさらなる連携
- 第3弾で紹介したように、生成AIエージェントが自動的に複数のシステムやデータを横断し、タスクを進める仕組みにおいて、「どの段階でどんなプロンプトを指示するか」は極めて重要。
- プロンプトジェネレーターを介することで、エージェントの行動ルールや出力フォーマットを容易に切り替えられるようにします。
- 業種・業界特化型テンプレートの拡充
- 自動車、半導体、食品、医薬品など、それぞれの業種における用語や標準規格に対応したプロンプトテンプレートを増やし、導入企業に合わせたカスタマイズを短時間で実現。
- ユーザー同士がテンプレートを共有できるようなコミュニティ構想も検討中です。
- ガバナンスとセキュリティの強化
- 企業の重要情報やノウハウが含まれるプロンプトを取り扱うにあたり、アクセス権管理や暗号化、操作ログの記録など高い水準のセキュリティを維持。
- コンプライアンスやデータ保護規定を考慮しながら、安心して使える仕組みを提供していきます。
5. 導入ステップと活用のポイント
- 小規模PoC（概念実証）からスタート
- まずはレポートや提案書など、比較的短時間で成果が確認できる業務を対象にプロンプトジェネレーターを導入。
- 少人数のチームが運用フローを確立してから全社展開することで、スムーズな定着を図ります。
- テンプレートの継続的なアップデート
- 業務の変化やツールへの習熟度が進むほど、「もう少し詳細に書いてほしい」「出力形式を増やしたい」という新たなニーズが出てきます。
- 定期的にテンプレートを見直し、より使いやすいプロンプトを整備することで、継続的に効果を高めることができます。
- ユーザー教育とガイドライン整備
- 誰でも使いやすくはなっていますが、出力内容の最終チェックや機密情報の取り扱いはユーザーの理解が必要。
- R-Visionでは導入企業向けに「プロンプトのベストプラクティス」「運用ガイドライン」などを提供し、事故や誤用を防ぎつつ活用を促進しています。
まとめ
「生成AIがビジネスに与えるインパクトは大きい」と言われて久しいですが、その活用度合いを大きく左右する鍵が「プロンプトの作り方・使い方」です。
R-Visionのプロンプトジェネレーターは、企業が抱える多様な業務ニーズに対して、最適なプロンプトを自動生成・管理することで、AI活用を次のステージへと押し上げます。
- レポート作成・提案書作成など事務効率化
- 不良品データ解析や品質報告書など製造現場のDX
- エージェント機能との連携による高度なタスク自動化
こうしたシーンで、従来の人手作業では得られなかったスピードと正確性を手に入れることが可能です。
「自社でもプロンプトを活用してAIを本格導入したい」「PoCから始めて現場に浸透させたい」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。
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