人工知能を効果的に導入することで、競争力のある組織と、そうでない、あるいはそうでない組織との差別化を図ることができる。この記事では、AI能力を最適化するために考えられる5つの戦略を検討する。

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プロンプトを使いこなすことは、イアとの対話に役立つ。 ブーリアン.うまく構成されたプロンプトは、回答の質と関連性を向上させる。テクニックには次のようなものがある：

• 学習を導くために例を挙げて促す
• 論理的推論のためのチェーン・プロンプト
• 具体的な回答のための文脈的なプロンプト

さらにご興味のある方は、こちらもご参照いただきたい。 論文

しかし、これだけでは限界がある。理解すべき基本的な概念は、特定のトピックに関する知識が豊富であればあるほど、より良い回答が得られるということである。物理学者が物理のトピックでより良い答えを得るように、弁護士が法律問題でより良い答えを得るのも、正しい専門用語を使うからである。逆説的に聞こえるかもしれないが、特定のトピックについて知れば知るほど、より正確な答えが得られる。グーグル検索がそうであったように、AIもそうなのだ。この点については、ここで述べたことを参考にしながら、また代わりに汎用モデルのトレーニングにおけるプロンプトの使用についても参考にしながら、後で詳しく説明することにしよう。

LLMにおける拡張機能の統合。例：GoogleエコシステムにおけるGemini

このツールの可能性を引き出すもうひとつの有用なアプローチは、既存の「エコシステム」内でのいわゆる「エクステンション」の使用である。

Gemini Extensionsは、日常的なツールにAI機能をもたらす：

• YouTube動画の自動要約
• Gmailでメールを分析する
• 旅行計画のサポート
• ドキュメンタリーの要約

AIを使ってダイナミックな視聴者セグメントを作成する、あるいは、人々の行動を予測したり影響を与えたりするために、人々の心を読む必要がないのはなぜか。

AIによるオーディエンスのセグメンテーションは、マーケティングやコンテンツに対する迅速なフィードバックを可能にする：

• 詳細目標の定義
• 業界データを用いたトレーニング
• アイデアを評価するためのインターフェース
• AIフィードバック分析
• 創造的なブレーンストーミングの支援

買い手の行動を監視する専用のプラットフォームや独自のアルゴリズムを使用することで、買い手の「心理的」プロフィールを長期にわたって作成することが可能になり、時には将来の考えや購買行動を予測することさえできる。もっと読む

AIチャットボットの構築

企業の知識をインタラクティブなシステムに変えるには、それが必要だ：

• 体系的な情報源の収集
• IAプラットフォームの選択
• トレーニング・プロトコルの実施
• 常に更新されるコンテンツ

IAチューターの実施

教育分野では、AIチュータリングシステムが学習支援を行っている：

• 自然言語コミュニケーション
• カスタマイズ・ルート
• 既存のプログラムとの統合
• 学習スタイルへの適応
• 教育者へのサポート

将来の展望

• 人的能力開発に重点を置く
• フィードバックに基づく反復
• 知識の更新
• IAと組織目標の整合性
• 戦略的アプローチによる新しいアプリケーションの評価

テクノロジーと具体的な目標を両立させている企業は、こうしたツールから最大限の利益を得ている。