AI開発の新しいアプローチ
えっと、プログラミングなしで、しかもかなり精度の高い会話AI、これを作る方法があったら興味ありますか?
今回はですね、miiboとClaudeっていうツールを組み合わせて、特にXMLタグ、これを使って応答精度を最大30%も上げるっていう、結構具体的なノウハウが詰まった資料があるんです。
これを一緒に見ていきたいなと。株式会社miiboの岡大徳さんの実践的な知見に基づいています。
ここでの狙いは、この資料から、あなたがAIとの対話をより正確に思った通りに進めるための、何ていうか、革新的なテクニックをつかんでもらうことですね。
特にXMLタグがなぜ効くのか、そしてどうやって機能するのか、そのあたり、効果のメカニズムに注目していきましょうか。
はい。まず押さえておきたいのが、従来のAI開発でよくあった問題点、AIへの指示、プロンプトですよね。
それと、AIが見るべき知識、データ、ナレチ、これがなんかごちゃ混ぜになっちゃって、AIがあれ?どっち?みたいに混乱することがあったと。
ああ、そうですね。
で、これをどう解決するのかっていうのが今回のポイントですね。
そうなんです。そこで鍵になるのがXMLタグの活用なんですね。例えば、ロールとかインストラクションズ、あとコンストレインツ、こういうタグを使ってプロンプト自体を構造化してしまうんです。
実際、アンスロピック社のクロードはこのXMLタグの扱いにかなり長けていると。
公式にも言及されているんですね。何が画期的かっていうと、これで指示と参照情報が明確に分かれるんですよ。
なるほど。
AIの混乱を防げるのはもちろん、例えばmiiboの中で知識整理に使うハッシュタグみたいな記号がありますけど、ああいうツール固有のマークアップとプロンプトの指示が意図せず干渉しちゃうみたいな問題も避けやすくなるわけです。
なるほど。タグで役割分担させるみたいな感じですかね。具体的にはどんなふうに変わるんですか?
そうですね。例えば以前なら、あなたは親切なカスタマーサポートです。以下のFAQを反省して答えてください。ここにFAQデータみたいに全部一文で指示してたものをですね、XMLを使うと、ロールあなたは親切なカスタマーサポートです。
インストラクションズ。以下のFAQを参照して答えてください。インストラクションズ。ノレッジ。ここにFAQデータ。ノレッジ。みたいに、役割、指示、参照知識という要素ごとにタグデコをきっちり分けるイメージです。
ああ、それは分かりやすいですね。
これでAIが何をすべきかと何を見るべきかを混同しにくくなるんですね。
なるほどな。次に目的思考の文章構成っていう考え方。これはまずAIに達成してほしい最終ゴールを最初に決めて、そこから逆算してプロンプトに必要な要素、前提とか役割とか行動方針とかを組み立てると。
なんか目的地を決めてから地図で最適ルートを探す感じに似てますね。
まさにおっしゃる通りです。論理的な一貫性がすごく重要になります。なぜこの前提が必要なのか、だからAIにはどう動いてほしいのかっていうその繋がりですね。これを意識して構成を練ることで、AIが指示の意図をより正確に汲み取れるようになります。
それとさらに大事なのが、統一性とシンプルさ。これも応答の質に関わってきます。
統一性とシンプルさですか。それはどういう。
例えば、マークダウンで情報を整理するなら、タイトル、サマリー、詳細みたいな書式をどの知識の部分でも一貫して使うとか。
それから個々の文はできるだけ短く、主語を明確にして、いつ、どこで、誰が、何を、なぜ、どうやって、いわゆる5W1Hですね。これを意識して具体的に書く。
XMLを使う場合も構造が複雑になりすぎないように、推奨されているのは階層は2段階くらいまでとか。
ふむふむ。
これはAIが処理するときの負荷を減らして、より安定した予測しやすい応答を引き出すためなんですね。
ということはつまり、支持を出す私たち人間側が、よりAIにとって分かりやすいように設計してあげる、その努力が必要ってことですね。
でもなんか、あまりにきっちり構造化しすぎると、逆になんていうか、AIの柔軟な応答というか、らしさみたいなものが失われたりしないんですかね。
それは非常に良いご指摘ですね。確かに過度な制約っていうのは、早々性を妨げる可能性もあります。
ここでのポイントは、完全にガチガチに固めるっていうよりは、AIが迷わないための、なんていうか、安定した土台を構造化によって提供するというイメージでしょうか。
その上で役割設定とか応答のスタイル指示なんかで、ある程度の柔軟性を持たせることは十分可能です。
やっぱりバランス感覚が重要ですね。
バランス、なるほど。さてここからが特に興味深いんですが、ミーボーならではのプロンプト構成。
ベースプロンプト、前提データ、会話履歴、追記プロンプトっていうこの構成を活用した応用テクニックですね。
アンソロポリックの研究によると、長い参照データっていうのはプロンプト前端の上、つまり最初の方に置いた方が応答品質が最大で30%も良くなる可能性があると。
そうなんです。
これをどう活用するんですか?
ここが赤さんの知見の面白いところで、ミーボーの仕組みをうまく使うんですね。
具体的にはですね、まずベースプロンプトの一番最後に開始タグのインストラクションズを置くんです。
そして文字数制限がある追記プロンプトの今度は一番最初に終了タグのインストラクションズを書く。
なるほど、そうすると2つのタグの間にミーボーが自動で入れる前提データとか会話履歴とか、割と長くなりがちな情報がちょうど挟まる形になる。
高精度AIの実現方法
まさにその通りです。
結果的にクロードから見ると、たくさんの参照情報が実質的にインストラクションタグで囲まれた指示の部分よりも上、つまり前に来ているというか来ないわけです。
これでアンスロピックが推奨しているデータ配置を擬似的に再現して応答精度の向上を狙うと。
さらに追記プロンプトの中には本当に重要な指示だけを改めてXMLタグで書いておくことで、AIに対する指示の優先順位もコントロールできるというわけです。
うわー、これは実に巧妙な工夫ですね。
ツールの特性とAIモデルの動き、両方を深く分かっているからこそできる最適化って感じがします。
さて、今回の探求で見えてきた高精度な会話AIをノーコードで作るための成功の鍵、大きく5つにまとめられそうですね。
1、まずXMLタグで指示と情報を明確に分けて構造化すること。
2、目的から逆算した一貫性のあるプロンプト設計。
3、全体を通してフォーマットを統一してシンプルな構造を保つこと。
4、具体的で短く分かりやすい文章で書くこと。
そして、5、ミーボード・トロンプト構成とデータ配置の特性をうまく利用した最適化。
これらを組み合わせれば、専門知識がなくても、あなたが望む応答をしてくれるAIを作り込める可能性がグッと広がるということですね。
コーディングなしで、しかも応答精度が最大30%も上がる可能性があるっていうのは、これはAI開発のハードルをかなり劇的に下げるインパクトがありますよね。
より多くの個人とか企業が、それぞれの独自のニーズに合わせたAIソリューションをより手軽に形にできる。
そんな時代が近づいているなっていうのを感じさせますね。
そうですね。
最後に、今回の話を踏まえて、一つあなたに考えてみてほしい問いがあります。
将来、例えばThinkingみたいなタグを使って、AIが答えを出すまでの思考プロセスそのものを構造化して、私たち人間がもっと詳しく終えるようになったとしたら、
AIの判断根拠が今よりもっと透明になったとき、あなたはAIに対して抱く信頼感やその付き合い方、どう保っていくと思いますか?
