韓国の電機メーカー、サムスン電子はスマートフォンの新機種「Galaxy S25」を日本国内で発売開始しました。この新機種の特筆すべき点は、音声操作によるスケジュール管理などを可能にするGeminiが搭載されていることです。
また、同時に、指輪型や腕時計型のウェアラブルデバイスも市場に投入しました。これらのデバイスを通じて収集される生体データを、Geminiが高度なAI技術を用いて分析し、その結果を日々の健康管理に役立てることができるようです。
GeminiはGoogleが開発したAIであり、自然な文章生成能力や多様なタスクに対応できる汎用性の高さは、多くのユーザーにとって魅力的です。しかし、Geminiをどう活用すればいいんだろう？と思っている方は多いのではないでしょうか。
今回は、Geminiをビジネスで活用するためのプロンプト設計の秘訣を詳しく解説します。
Geminiとは
Geminiは、Googleが2023年12月に発表した高度な生成AIモデルです。テキストだけでなく、画像や音声、動画など多様な種類のデータを扱える点が大きな特徴です。
異なる種類の情報やデータを相互に行き来し、関係性を構築しながら推論する能力は、自然言語処理技術と組み合わせることで、より自然で効率的なタスク処理を実現することが期待されています。
GeminiとChat GPTとの違いについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
Geminiの無料版と有料版の違い
Geminiには無料版と有料版（Gemini Advanced）があり、利用できる機能に違いがあります。ここでは、特に文章生成、文章要約、データ分析の3つの機能に焦点を当て、その違いを見ていきましょう。
| 無料版 | 有料版（Gemini Advanced） | |
| 文章生成 | 基本的な文章生成 | より高度な文章生成 |
| 文章要約 | 全文を読み取れていない | 大量の資料でも内容をしっかりと把握する |
| データ分析 | 数値分析は行わず、分析手法に関する回答のみ | Pythonコードを記述し、分析やグラフ作成を実行できる |
文章生成
有料版は、無料版よりも高度な言語モデルを採用しています。そのため、大容量の100万トークンという大容量により、長文のドキュメントや複雑な情報をまとめて扱うことができ、より高度な処理や分析が可能になります。
文章の精度や自然さにおいて、無料版よりも優れていると言えるでしょう。
文章要約
有料版は無料版と比較して、より広範な情報を一度に処理できる能力を持っています。例えば、長い文章の要約を同じプロンプトで試した場合、無料版では情報が抜け落ちたり、指示を正確に理解できなかったりする場合があります。
しかし、有料版では10万文字を超えるような大量の資料でも内容をしっかりと把握し、重要な情報を的確に抽出して要約できます。
データ分析
有料版の強みの一つに、無料版にはないデータ分析機能があります。特に、Pythonを用いた高度なデータ分析は、有料版の大きな特徴と言えるでしょう。
生成AIで、データ分析やグラフ作成などの作業を効率化したいと考えている方にとっては、有料版は有力となるでしょう。
Pythonによる機械学習プログラミングのテクニックについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
Geminiの使用方法
Geminiの利用は、Googleアカウントをお持ちであれば、以下のステップに従いスムーズに利用を開始できます。
- GeminiのWebサイトへアクセス
- 利用規約への同意
- プロンプト入力及び対話開始
もしGoogleアカウントをお持ちでない場合は、事前にアカウント登録を行ってください。Googleアカウントは簡単に作成でき、所要時間も僅かです。
以下で、Geminiの使用方法の手順を詳しく見ていきましょう。
①GeminiのWebサイトへアクセス
まず、GeminiのWebサイトにアクセスします。Google検索エンジンで「Gemini」と入力し、検索結果から該当ページへアクセスするのが最も容易な方法です。
Googleのログイン画面になるため、Googleアカウントを連携させます。
②利用規約への同意
Webサイトにアクセス後、「Geminiを試す」等のボタンをクリックします。その後、Geminiの利用規約が表示されますので、内容を確認し、同意の手続きを行ってください。
③プロンプト入力及び対話開始
利用規約への同意が完了すると、Geminiのチャット画面が表示されます。赤い枠の部分に、Geminiへのプロンプトを入力し、Geminiとの対話を開始します。
Geminiのプロンプト設計のコツ
プロンプト設計が不十分だと、意図した結果が得られなかったり、AIとのコミュニケーションが非効率になったりする可能性があります。
Geminiとユーザー間の円滑なコミュニケーションを図り、効果的に活用するためには、以下のポイントを踏まえたプロンプト設計が重要になります。
明確な指示を出す
Geminiは、与えられたプロンプトに基づいて応答を生成します。そのため、指示が曖昧だと、Geminiが意図と異なる応答を返す可能性があります。
例えば、「このメールを要約して」と指示するだけでは、Geminiはどのような点を重視して要約すればよいか判断できません。
しかし、「顧客への技術サポートに関するメールを以下の3点に絞って200字以内で要約してください：問題の概要、解決策、今後の対応」のように具体的に指示することで、Geminiは目的に合った的確な要約を生成できるのです。
具体的な例を出す
Geminiは具体的な例を含んだプロンプトによって、より適切に応答するようになります。例えば、文章の感情分析を行う場合を考えてみましょう。
| 悪い例 | 「この文章はポジティブですか、ネガティブですか？」 |
| 良い例 | 「『この映画は素晴らしかった！』はポジティブ、『全く楽しめなかった』はネガティブです。では、この文章『〇〇〇』はポジティブですか、ネガティブですか？」 |
良い例では、ポジティブとネガティブの具体的な例を示すことで、Geminiに感情分析の基準を学習させています。これにより、Geminiはより正確な分析結果を返すことが期待できるでしょう。
Geminiのような大規模言語モデルは、抽象的な質問だけでは、どのように応答すべきか判断しづらい場合があります。
具体例を示すことで、Geminiは「このような場合に、このような応答をすれば良いのか」というパターンを学習できるため、より文脈に沿った人間が期待する応答を生成することが可能になるのです。
部分的な入力を任せる
例えば、「昔々、ある王国に」 という物語の冒頭文をGeminiに与えてみると、ユーザーの想像を超えたストーリーを生成してくれるかもしれません。
この手法の鍵は、あえて未完成な情報を提供することにあります。中途半端な情報こそ、Geminiの創造性を刺激し、予想外の展開を生み出すのです。このテクニックは、企業における以下のような業務に活用できます。
- 新規事業のアイデア出しの際に、キーワードだけを与える
- サービスのキャッチコピーを考える際に、一部分だけ作成する
- コードのひな形をGeminiに作成させ、残りの部分を人間が修正する
Geminiのポテンシャルを最大限に引き出すためには、全てを任せるのではなく、あえて部分的な入力に留めることが重要です。
このテクニックを駆使することで、Geminiはユーザーの創造的なパートナーとなり、革新的なアイデアを生み出す手助けをしてくれるでしょう。
書式設定を要求する
Geminiでは質問に答えてもらうだけでなく、特定の形式でレスポンスを生成するように指示することができます。これは、情報を整理し、特定の目的に合わせて提示する際に役立ちます。
例えば、以下のような形式を要求することができます。
- ビジネスプランを「1. 目的 2. 戦略 3. 予算」という形式で要求する
- 会議の議事録を「参加者」「議題」「決定事項」といった項目を指定する
コンテキスト情報を追加する
コンテキスト情報とは、Geminiに与えるタスクや質問に関連する追加情報や背景のことです。
例えば、特定の製品に関する顧客レビュー分析やレポート作成、特定の技術に関する問い合わせ対応などの様々なタスクにおいて、関連する情報を提供することで、Geminiはより精度の高い、関連性の高いレスポンスを生成することができます。
コンテキスト情報を提供することで、Geminiはタスクの背景や目的をより深く理解し、より適切な文章を生成することができるでしょう。
特定の単語やフレーズを追加する
プロンプトの先頭に特定の単語やフレーズを追加することで、Geminiの理解を助けるテクニックです。これにより、Geminiはタスクの意図をより正確に把握し、適切なレスポンスを生成することができます。
Geminiに以下のような特定の単語やフレーズを用いることで、タスクの種類や形式、対象言語などを明確に伝えることができるのです。
| 翻訳タスク | 「英語:」「フランス語:」のように、翻訳前と翻訳後の言語を明記することで、翻訳の方向性を把握できる |
| 要約タスク | 「重要ポイント:」「3行で要約:」のように、求める要約の形式や長さを指定することで、ニーズに合った要約を生成できる |
| 文章作成タスク | 「企画書:」「技術ブログ:」のように、文章の種類やテーマを明記することで、適切なトーンや構成で文章を作成できる |
パラメータを調整する
パラメータとは、処理内容を動的に決定するために外部から与える値のことで、日本語では「引数（ひきすう）」とも呼ばれます。GeminiなどのAIモデルにおいては、予測能力を左右する重要な要素となります。
Geminiには様々なパラメータが用意されており、これらを調整することで、アウトプットの多様性や創造性をコントロールできます。
例えば、「創造性」パラメータを高く設定すると、よりユニークなアイデアが生まれやすくなり、「正確性」パラメータを高く設定すると、事実に基づいた正確な情報を生成しやすくなります。
このように、目的に合わせてパラメータを調整することで、Geminiの能力を最大限に引き出すことができるのです。
言い回しやアプローチを変えてみる
同じ質問やタスクに対して、異なる言い回しやアプローチで何度も試行錯誤を行いましょう。これは、Geminiの応答を最適化し、より目的に合った結果を得るために不可欠と言えます。
| 質問の言い回しを変える |
|
| タスクの変更 |
|
このように、表現や指示を少しずつ変えることで、Geminiの反応も変化します。時には、意図しない角度からの回答が得られることもあり、新たな発見に繋がる可能性も秘めています。
Geminiは必ずしも一度のプロンプトで完璧な回答を返してくれるとは限りません。複雑な質問や曖昧な指示に対しては、期待通りの結果を得られないこともあるため、言い回しやアプローチを変えることで、Geminiの応答を多角的に検証し、より最適なプロンプトを見つけ出すことができるのです。
Geminiの限界を認識する
Geminiのような大規模言語モデルは、テキスト生成において優れた能力を発揮しますが、事実に基づいた情報の正確性や複雑な数学・論理問題を解くことは苦手です。
Geminiは大量のテキストデータから学習していますが、その過程で得られるのはあくまで言葉のパターンであり、現実世界の事実や論理的な推論を正確に理解しているわけではありません。
そのため、歴史的な出来事や科学的なデータなど、正確性が求められる情報の生成には、信頼できる情報源を参照する必要があったり、複雑な数式や高度な数学的知識を必要とする問題は、正確に解くことが難しい場合があります。
また、推論や論理展開を必要とする問題もGeminiの苦手分野ということを認識しておきましょう。
大規模言語モデルの基礎を学ぶならセミナーがおすすめ
Geminiのポテンシャルを最大限に引き出すためには、大規模言語モデルの特性を理解し、適切なプロンプトを設計することが重要です。
大規模言語モデルの基礎を体系的に学び、Geminiを効果的に活用するためのプロンプト設計スキルを身につけるには、以下のようなセミナーへの参加がおすすめです。
生成AIセミナー
生成AIセミナーでは、大規模言語モデルの基礎知識から応用、Geminiのようなツールを使いこなすための実践的なプロンプトスキルまでを幅広く学ぶことができます。
大規模言語モデルの仕組みや特性を理解することで、より効果的なプロンプト設計が可能になり、実践を通して、プロンプト設計のスキルを実践的に学ぶことができるでしょう。
ぜひ、セミナーを活用してGeminiを最大限に活用するための知識とスキルを身につけてください。
Geminiの活用で大幅な効率化を図ろう
今回は、Geminiをビジネスで活用するためのプロンプト設計のコツを解説しました。Geminiは、Googleが開発した最新のAIモデルであり、様々なベンチマークテストでも最高水準の結果を出しています。
Geminiの進化のスピードは目覚ましく、日々新たな機能が追加されているため、忙しいビジネスマンにとって強力な味方となるでしょう。日々の業務において、Geminiを活用することで、大幅な効率化が期待できるため、まずは無料版から導入し、その有用性を実感してみてはいかがでしょうか。
今回ご紹介したGeminiのプロンプト設計のコツを参考に、ぜひ自社における生成AIサービスの活用をご検討ください。Geminiは、貴社のビジネスを新たな高みへと導く可能性を秘めているでしょう。
