実践:ChatGPTに新規事業のターゲットのペルソナを提案してもらう

 2022年11月の登場以降、革新的なAIとして一世を風靡しているChatGPT。まるで人間のような会話が可能な自動生成型AIは、人間の仕事を代替しうる存在として、大きな注目を浴びている。「ぜひ仕事に活かしてみたい」という読者も多いだろう。

 一方で、どうすればこれを使いこなせるのか、わからないという方もいるはずだ。そこでここでは「ChatGPT、70点の回答を100点に育てあげるプロンプトマネジメント講座」と題し、日々の仕事に活かすために必要な知識や使い方を連載でお届けする。解説は、大手企業の新規事業創出をサポートするフィラメントの代表取締役、角勝氏。角氏は、新規事業やそれに適した人材育成のためのアイデアを練るための相棒として、日常的にChatGPTを使用している。

 前回はChatGPTとは何者なのか、その正体について解説した。第2回となる今回は、プロンプトマネジメントの具体的な方法について、実例を見せながら説明していく。本稿を通して、ChatGPTがビジネスに活かせるツールであることを、実感していただければ幸いだ。なお、この連載で使用するChatGPTのバージョンは4.0を想定している。その点をご承知いただきたい。

70点の回答をブラッシュアップして100点に近づける

 本題に入る前に、前回の内容をざっくりおさらいしよう。ChatGPTは「巨大なパターン認識装置」で、人の質問に対して自らが知っている膨大なパターンをもとに“それらしい”回答を自動生成する。認識しているパターンの数が非常に多いから、ChatGPTは多種多様な質問に対応しているが、「言語化されていない相手の背景情報を察する能力」はない。つまり、「ユーザーはこんな人だから、こういう答え方をすれば喜んでもらえるだろうな」などと気を利かせてはくれない。だから、ChatGPTがユーザーに出す答えは、70点くらいものになってしまう。

 この記事で解説するのは、この70点の回答を、100点に近づけていく「プロンプトマネジメント」だ。これをすることで、ChatGPTをビジネスの相棒としてフル活用できるし、企画などの難易度の高い仕事にも活かせるようになる。そんなプロンプトマネジメントの概念図が以下だ。

プロンプトマネジメントの概念図
 プロンプトマネジメントの概念図

 まずChatGPTに回答を量産させる。この時点では70点レベルで問題なく、量産させることが大事だ。そのなかから良さそうなものを選別し 、さらに要件定義を詳細化してブラッシュアップしていく。選別とブラッシュアップの回数を重ねることによって、80点レベルの回答が量産される。ここまできたら、さらに詳細な要件定義を付け加え、100点に近くなるまで磨き上げる。すると、100点レベルの回答を複数得られるわけだ。

ChatGPTに、新規事業のターゲットのペルソナを考えさせてみる

 具体例を見せよう。以下の画像は『新規事業をつくるためのペルソナを考えています。いくつか提案してくれませんか?』という質問に対するChatGPTの回答だ。

質問に対するChatGPTの回答
質問に対するChatGPTの回答

 一目見ただけでわかるが、文字ばかりで読みづらい。そこで「すばらしい。それぞれのペルソナを詳細化して、表形式で示してください」と、褒めながら新たな指示をした。その結果が以下の画像だ。

「表形式で示してください」とお願いすると表形式になって表示する
「表形式で示してください」とお願いすると表形式になって表示する

 表になったおかげで視認性は確かに向上した。しかしまだ情報の精密さが足りない。次は「すばらしい。属性の部分をもっと詳細にして示してください」とお願いした。ちなみに私が指示の前にいちいち褒めているのは、“現在の回答の方向性が、自分の思っているものと違っていない”ことを示すためだ。では、新たな指示に対する答えを見よう。

情報の粒度まで伝えた結果
情報の粒度まで伝えた結果

 属性の情報量が増えてきた。年齢に加え、職業や収入の情報まで加わっている。しかしまだまだ細かな情報が欲しい。続いての指示は「属性の部分はまだ粗い感じです。もっと詳細化してください。自分の身近な『あの人と同じだ』みたいにバイネームでイメージできるくらいの粒度でお願いします」だ。後半部分は口語調だが、こういった形でもChatGPTは対応してくれる。

「属性の部分をもっと詳細にして示してください」とお願いした結果
「属性の部分をもっと詳細にして示してください」とお願いした結果

 属性とニーズの情報が明らかに細かくなった。どれも実世界に存在しそうな、具体性のあるペルソナだ。だが、まだまだブラッシュアップの余地はある。次は「いいですね。その調子です。後は性別や家族構成、最近興味があること、最近の一番の悩み、住んでいる場所の特徴もお願いします」と伝えた。「性別や家族構成」などと具体的な項目を指定しているのは、こうしたほうが望んだ通りの答えが返ってきやすいからだ。狙い通り、次のような答えが返ってきた。

「性別や家族構成」などと具体的な項目を指定
「性別や家族構成」などと具体的な項目を指定

 ユーザーの属性に、新たに「興味」という項目が加わり、それにつられて課題も詳細化されている。100点には届かずとも、90点近くまではきたといえよう。あとはこのレベルの回答を量産すればいい。詳細化が一度完了すれば、同じ雰囲気の回答を量産するのは、ChatGPTの得意とするところだ。今回は、『どれも素晴らしいです。あと4つ同様のペルソナを提示してください』と指示した。

詳細化が一度完了すれば、同じ雰囲気の回答を量産するのは、ChatGPTの得意とするところ
詳細化が一度完了すれば、同じ雰囲気の回答を量産するのは、ChatGPTの得意とするところ

 新たに4つのペルソナが提案された。ここまできたら、求めるような回答にも出会える可能性は上がる。回答を量産させることはいくらでも可能なので、「これだ!」と思うようなものが出てくるまで、量産を繰り返そう。

 次回は、今回提案されたターゲットのペルソナを使って、具体的な事業企画をChatGPTに行わせる。本当に“ありそう”な企画が生まれる様子を、感じてもらいたい。

角 勝

株式会社フィラメント代表取締役CEO。

関西学院大学卒業後、1995年、大阪市に入庁。2012年から大阪市の共創スペース「大阪イノベーションハブ」の設立準備と企画運営を担当し、その発展に尽力。2015年、独立しフィラメントを設立。以降、新規事業開発支援のスペシャリストとして、主に大企業に対し事業アイデア創発から事業化まで幅広くサポートしている。様々な産業を横断する幅広い知見と人脈を武器に、オープンイノベーションを実践、追求している。自社では以前よりリモートワークを積極活用し、設備面だけでなく心理面も重視した働き方を推進中。

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