miibo(ミーボ)では、だれでもかんたんに会話型AIを構築することができます。Claudeを活用して、実用的なAIをつくりましょう!
- Anthropicが提供するLLMとは
- プロンプトエディタの仕組み
- Claudeのプロンプトの書き方
「会話型AIをつくりたい!」「GPT以外のLLMも活用したい」でも、どのようにプロンプトを書いたらいいかわからないというお困りごとはありませんか?
miiboは会話型AI構築プラットフォームです。
miiboでは、だれでもかんたんに会話型AIを構築できます。
Claudeを活用する一番のメリットは、ベースプロンプトにXMLタグを使用することで、RAGにある「#見出しタグ」などの階層がベースプロンプトと干渉することがまったくないことです。これにより、LLMが指示と参照情報を明確に区別し、応答の精度が向上します。
ぜひ、最後までご覧ください!
この記事は、株式会社miiboのmiiboDesigner岡大徳が提供しています。
miiboとは?
miiboの概要
miiboはだれでも簡単に会話型AIをつくることができる会話型AI構築プラットフォームです。ChatGPTなどのLLM(大規模言語モデル)をカスタムし、AIソリューションを高速で開発できます。
AI開発に必要な様々な技術的なハードルを取り除き、誰でも簡単に効率的にAIを開発できる環境を提供しています。
miiboは会話型AIを爆速開発し、効率的に運用できるプラットフォームです。
下記の2つの両面を備えています。
出典:miiboより
- AI開発ビギナーにとっては、爆速で簡単に会話型AIを構築できるサービス
- 本格的にAI開発をしたいデベロッパーにとっては、多機能な汎用開発サービス
miiboの運営会社
概要 | 内容 |
---|---|
運営会社 | 株式会社miibo |
CEO | 功刀 雅士 |
本社 | 〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂1丁目10番8号渋谷道玄坂東急ビル2F-C |
創立 | 2023年 4月 7日 |
株式会社miiboは、会話型AIの社会実装を推進するための事業をしている会社です。
miiboという社名には、「いつか自分自身(me)でさえも、簡単にAI化(bot)できるような環境を創りたい」 (me + bot = miibo)という意味が込められています。
会話型AIをより身近な存在にし、誰でも簡単に構築して活用ができるような環境を創りあげることを目指している会社です!
株式会社miiboについてさらに詳しく知りたい方は公式ホームページをご覧ください。
miiboの読み方
miiboは「ミーボ」と読みます。名前の由来は、「いつか自分自身(me)でさえも、簡単にAI化(bot)できるような環境を創りたい」(me+bot=miibo)という意味が込められています。
「会話」は、人間が何千年にも渡ってアップデートを続けてきた、最強のコミュニケーションインターフェースです。そのインターフェースにAIを適用した「会話型AI」は、発達したAI技術と人間を親密にし、人間がAIからより多くの恩恵を享受することを可能にします。AIと人間が共存し、AIを自然と活用できる社会になれば、私たちは今まで以上に「自分らしさ」を探求し、自己の幸せのために人生の貴重な時間を多く費やせるようになると信じています。
「法人」も同様です。AIと共存し、AIの技術の恩恵をフルに享受できる環境が整えば、「実現したいビジョン」の達成のために割く時間を最大化することができると信じています。そんな世界になるために少しでも貢献をするべく、miiboは会話型AIの社会実装を推進するための事業を営みます。
出典:株式会社miibo
会話型AIをより身近な存在にし、誰でも簡単に構築して活用ができるような環境を創りあげることを目指していきます。
miiboでできること
株式会社miiboが運営しているサービス「miibo」では、下記のことができます。
- プログラミング不要で爆速でAI開発できる
- 様々なLLMをカスタマイズできる(LLMフラット)
- 様々なサービスと連携できる(Connect Everything構想)
- 作成したAIをどこにでも組み込める
- 開発と運用のコストを最小化できる
- パーソナライズされた会話ができるAIを構築できる
- 生成AIブーム以前からの積み上げがもたらす、圧倒的な汎用性
Anthropicが提供するLLM「Claude」とは
LLMを提供する企業の特徴からLLMの特徴を紹介します。
Anthropicとは
Anthropicは人工知能(AI)の安全性と研究に取り組む企業です。主な特徴と目的は
- 信頼性の高いAI開発
- 信頼性が高く、解釈可能で制御しやすいAIシステムの開発を目指しています。
- AIの影響と信頼性への取り組み
- AIが世界に大きな影響を与えると考え、人々が信頼できるシステムの構築と、AIの機会とリスクに関する研究に取り組んでいます。
- AI安全性の科学的アプローチ
- AI安全性を体系的な科学として扱い、研究成果を製品に適用し、その知見を世界と共有しています。
- 学際的なチーム構成
- 研究者、エンジニア、政策専門家など、多様な分野の専門家が協力しています。
- AIの社会的影響と協力体制
- AIが世界を根本的に変える可能性があると認識し、市民社会、政府、学界、非営利団体、産業界と協力して、業界全体の安全性向上を目指しています。
Claudeとは
ClaudeはAnthropicが提供するLLMです。安全性、信頼性、問題解決能力を兼ね備えています。その強みを5つ紹介します。
倫理的AI設計:安全性と社会的責任を重視した設計
倫理的判断力は単なる機能ではなく、その設計哲学の核心部分です。AIの発展と社会的責任のバランスを取る上で重要な特徴です。具体的には
- 有害な要求を識別・拒否し、ユーザーの安全を確保
- 社会的影響を考慮した対話で、持続可能なAI活用を推進
透明性と誠実さ:透明性と誠実さを重視したコミュニケーション
能力の限界を認識し、明確に伝える姿勢があります。この姿勢はユーザーとの信頼関係を築く上で不可欠であり、AIの誤用や過信を防ぐ重要な要素です。具体的には
- AIの限界を明確に伝え、誤解や過信を防止
- 不確実な情報には率直に「わからない」と回答し、信頼関係を構築
複雑な問題解決能力:複雑な問題に対する多角的アプローチ
様々な分野の知識を統合し、多角的な視点から問題にアプローチする能力は、基本的な設計思想の一部です。この特徴は、AI技術の進化に関わらず、複雑な問題解決に不可欠な要素です。具体的には
- 多角的な分析と段階的な推論
- 難解な課題に対する包括的なアプローチ
ユーザー中心の対話:ユーザー意図を理解した適切なサポート
ユーザーとの対話方法は、単に情報を提供するだけでなく、ユーザーの意図を理解し、適切にサポートすることを重視しています。この人間中心のアプローチは、技術の進化に関わらず、基本的な設計理念です。具体的には
- 意図を理解し、文脈に沿ったサポート
- 一貫性のある長期的な対話を維持
継続的な学習と適応:最新知識と適応力による継続的な成長
新しい情報や状況に適応しようとする基本的な姿勢があります。この柔軟性と適応性は、急速に変化する世界において重要な強みです。具体的には
- 最新知識の統合と柔軟な対応
- 変化する需要に応える進化し続けるAI
Claudeの文脈に沿ったサポートや長期的な対話を維持できるユーザー中心の対話は、ユーザーごとに会話をパーソナライズできるmiiboと相性が良さそうですね。
miiboのプロンプトエディタの仕組み
miiboのプロンプト構成は
- ベースプロンプト
- 前提データプロンプト
- 会話履歴
- 追記プロンプト
です。
プロンプトエディタの内容は、ベースプロンプトに格納されます。エージェントを制御する非常に重要な部分です。
Claudeのプロンプトの書き方
エージェントにわかりやすい記述のポイントは
- 目的と整合性があり、モレやダブりがない文章構成
- 文章構成はClaudeではXMLタグを活用することで精度が向上
- 統一性のある文章構造
- シンプルな文
- miiboだけのClaudeのプロンプトエンジニアリング
目的と整合性があり、モレやダブりがない文章構成
miiboのプロンプトエディタに書いた内容はベースプロンプトに格納されます。エージェントの応答を制御するためにわかりやすい文章構成で記述することが重要です。わかりやすい文章構成とは、目的と整合性があり、モレやダブりがない文章構成のことです。わかりやすい文章構成にするための3つのステップを紹介します。
目的や内容はすべて一番伝えたい一文で書くことが大事です。
エージェントをユーザーに提供する目的を考えます。目的は、エージェントの紹介文と一致します。
目的にそって内容を考えていきます。ここでの内容の項目は、プロンプトの「#(見出し1)」に該当します。
- 前提条件
- 役割
- ターゲット
- 行動方針
- 制約条件
目的と内容は、3つの方法でチェックします。目的と内容のキーメッセージを確認して、それぞれをならべてチェックします。
- 目的から内容をそれはなぜ、どのようにでつなげてみる
- 内容から目的をだからなにでつなげてみる
- モレやダブりがないか
チェックを繰り返し、追記、修正していきます。
Claudeでは文章構成にXMLタグを使用する
Anthropicが提供するユーザーガイドでは、XMLタグを含むプロンプトに特に精通していることが書かれています。
XMLタグは、プロンプトを構造化し、Claudeの応答を導くための強力なツールです。Claudeは、トレーニング中にそのようなプロンプトに触れていたため、XMLタグを含むプロンプトに特に精通しています。
また、プロンプトエンジニアリングのガイドでも
プロンプトにコンテキスト、指示、例など複数の要素が含まれる場合、XMLタグは非常に役立ちます。XMLタグを使用することで、Claudeはプロンプトをより正確に解析し、高品質の出力を生成できます。
そのため、miiboのプロンプトエディタでもXMLタグを使用することをおすすめします。
miiboで使用するXMLタグの主要なものを紹介します。
objective:目的
目的を明確に定義するために使用します。例:
<objective>
○○(エージェント名)を提供する目的は、ユーザーの質問に対して金融分析を簡潔かつ正確な回答を提供することです。
</objective>
role:役割
特定の役割や専門性を割り当てるために使用します。例:
<role>
あなたは経験豊富な金融アナリストで、複雑な経済データを分析し、わかりやすく説明する能力に長けています。
</role>
context:背景情報
背景情報を提供し、状況を適切に理解できるように使用します。例:
<context>
○○(エージェント名)は、顧客サービスの効率化と顧客満足度向上を目指して導入した。
</context>
thinking:思考のプロセス
問題解決のプロセスや推論のステップを詳細に記述させるために使用します。例:
<thinking>
1. 問題の主要な要素を特定する
2. 関連する情報や制約を分析する
3. 可能な解決策をブレインストーミングする
4. 各解決策の長所と短所を評価する
5. 最適な解決策を選択し、その理由を説明する
</thinking>
instructions:詳細な指示や手順
一連の詳細な指示や手順を含めるために使用します。通常、番号付きのリストやステップバイステップの形式で記述します。例:
<instructions>
1. テキストを注意深く読み、主要なポイントを特定してください。
2. それぞれの主要ポイントについて、1-2文の要約を作成してください。
3. 要約をまとめて、全体の概要を200単語以内で作成してください。
</instructions>
constraints:制約条件
応答に対する制約や制限を指定するために使用します。例:
<constraints>
- 応答は300単語以内に収めること
- 専門用語の使用を最小限に抑え、一般読者にもわかりやすい言葉を使用すること
- 個人情報や機密情報を含めないこと
</constraints>
output_format:出力形式
出力の具体的な形式や構造を指定するために使用します。例:
<output_format>
回答は以下の形式で提供してください:
1. 概要 (50単語以内)
2. 主要ポイント (箇条書きで3-5項目)
3. 詳細な説明 (各主要ポイントについて1段落)
4. 結論 (30単語以内)
</output_format>
example:具体例
期待される出力や処理の具体例を提供するために使用します。例:
<example>
効果的なプレゼンテーションは、明確な構造、聴衆との関係構築、適切な視覚的補助の使用が重要です。これらを組み合わせることで、印象的なプレゼンテーションが可能になります。
- 明確な構造と論理的な流れ
- 聴衆とのエンゲージメント
- 効果的な視覚的補助
== 以下省略 ==
</example>
error_handling:予期せぬ状況への対処
予期せぬ状況やエラーへの対処方法を指定するために使用します。例:
<error_handling>
- 指定された情報が不十分な場合、その旨を明記し、必要な追加情報を要求してください。
- 矛盾する情報がある場合、その矛盾を指摘し、可能な解釈を提示してください。
- タスクが完了できない場合、その理由を説明し、代替案を提案してください。
</error_handling>
他には
- target:ターゲットを指定
- communication_preferences:トーン、口調などを指定
- input:処理すべき具体的な入力データを指定
などがあります。また、XMLタグの中に関連するタグを入れることもできます。
これらのタグを適切に使用することで、応答をより正確に制御し、期待する出力を得やすくなります。タスクの性質や複雑さに応じて、これらのタグを組み合わせて使用することも効果的です。
統一性のある文章構造
文章構成が決まると、各内容を書いていきます。
各内容が同じフォーマットで書かれていると、文章を読む方は内容を理解するストレスが減り、内容だけに注意することができます。そのため、統一性のある文章構造は、内容の理解を助けます。また、プロンプト全体で同じ記述方法を用いることで、構造の理解を助けます。
たとえば、文章構造をタイトル、サマリー、詳細として、マークダウン記法で書くと
<role>
あなたは株式会社miibo所属のインタビューをおこなうインタビューAIです。
- miiboを知ったきっかけを聞きます。
- miiboを利用した事例を聞きます。
- miiboの利用事例での感想を聞きます。
</role>
のようになります。すべての内容を同じフォーマットで書くと、統一性のある文章構造となり、内容が理解しやすくなります。
また、ベースプロンプトは、XMLタグを使用する場合も2階層までにすることが大事です。構造を2階層までにすることで、プロンプトの理解が進みます。
ナレッジデータストアを活用する場合
ナレッジデータストアの情報は、プロンプト全体の前提データプロンプトに「前提データ」として格納されます。「前提データ」は、プロンプト全体の一部になるため、ベースプロンプトとの関係性も重要です。
プロンプト全体の構造を意識した注意点は、
- ベースプロンプトには、前提データの取り扱いを調整できるプロンプトを書く
- XMLの場合は、下記の内容を参考にしてください。
- <constraints>に情報参照の制約条件。例:前提データにある情報だけを参照する。
- <error_handling>に、前提データにない情報を聞かれたときの応答。例:前提データにない情報を聞かれたときは、お問い合わせを案内する。など
- XMLの場合は、下記の内容を参考にしてください。
です。
ClaudeでXMLタグを使用する一番のメリットは、ナレッジデータストアの前提データ内にある「# 見出しタグ」の階層を意識しなくていいことです。XMLタグによりLLMが指示とRAGのデータを区別できます。
XMLタグを使用するので、前提データにある「# 見出しタグ」を意識する必要はありません。そのため、LLMがベースプロンプトにある指示だけに集中できます。
シンプルな文
シンプルな文は、内容が伝わりやすいです。シンプルな文とは
- 単文であること
- 5W1Hがまとまっている
です。
単文とは、述語が一つの文のことです。
5W1Hとは、「When(いつ)」「Where(どこで)」「Who(だれが)」「What(なにを)」「Why(なぜ)」「How(どのように)」の英単語の頭文字をとった言葉で、情報をこの要素で整理することで、正確に伝わりやすくするというフレームワークです。
主語をきちんと書きましょう。主語をきちんと書くことで、エージェントが複数の役割をしないといけないときやユーザー視点で見ることが必要な場合に挙動が安定します。
miiboだけのClaudeのプロンプトエンジニアリング
Anthropicが提供するガイドでは、長文データをプロンプトの上部に配置すると応答の品質が向上することが書かれています。
長文データを上部に配置する: 長い文書や入力(~20K+トークン)をプロンプトの上部、クエリ、指示、例の上に配置します。これにより、すべてのモデルにわたってClaudeのパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。
テストでは、特に複雑な複数文書の入力の場合、末尾にクエリを置くことで応答品質が最大30%向上する可能性があります。
miiboの独自のプロンプト構成として
- ベースプロンプト
- 前提データプロンプト
- 会話履歴
- 追記プロンプト
の中で、プロンプトエディタで書くベースプロンプトと一番最後にある追記プロンプトを活用します。
具体的には、ベースプロンプトの最後にXMLタグ<input>を追加し、追記プロンプトの先頭に</input>を書き、その後に<role>などの一番守ってほしい具体的な指示文を書きます。これで、前提データプロンプトと会話履歴を<input>タグ(処理すべき具体的な入力データ)で囲い、長文データをプロンプトの上部に配置することができます。
ここでの注意点は追記プロンプトが200文字以内ということです。一番守ってほしい具体的な指示文を厳選してXMLタグを使用して書いてください。
- 目的と整合性があり、モレやダブりがない文章構成にする
- 文章構成のチェックをする
- XMLタグを使用する
- 統一性のある文章構造にする
- 内容は単文で5W1Hで書く
- 前提データを制御するプロンプトを書く
- 追記プロンプトを活用する
よくある質問
miiboとClaudeを活用した会話型AI開発に関する重要な疑問にお答えいたします。プロンプトエンジニアリングの基礎から応用まで、miiboDesignerの知見を基に詳細に解説しております。本Q&Aでは、miiboが実現するAI開発の効率化と高度なカスタマイズ、そしてClaudeが提供する安全性と信頼性の高い機能に焦点を当てています。これらの革新的技術が、いかにして実用的かつ高度な会話型AI開発を可能にするのか、その本質に迫ります。
ClaudeはAnthropicが提供するLLM(大規模言語モデル)で、安全性、信頼性、問題解決能力を兼ね備えています。倫理的AI設計、透明性と誠実さ、複雑な問題解決能力などが特徴です。
miiboのプロンプト構成は、ベースプロンプト、前提データプロンプト、会話履歴、追記プロンプトの4つから成り立っています。
XMLタグを使用することで、プロンプトを構造化し、Claudeの応答をより正確に導くことができます。また、ナレッジデータストアの前提データ内にある「#見出しタグ」の階層を意識する必要がなくなり、LLMが指示とRAGのデータを明確に区別できます。
主要なXMLタグには、<objective>(目的)、<role>(役割)、<context>(背景情報)、<thinking>(思考のプロセス)、<instructions>(詳細な指示や手順)、<constraints>(制約条件)などがあります。
プロンプトエディタの最後に<input>タグを追加し、追記プロンプトの先頭に</input>を書くことで、前提データプロンプトと会話履歴を<input>タグで囲みます。さらに、追記プロンプトの</input>のあとに一番重要なプロンプトを書きます。これにより、長文データをプロンプトの上部に配置し、Claudeのパフォーマンスを向上させることができます。
まとめ:Claudeで実践するプロンプトエンジニアリング5つのコツ
本記事では、miiboとClaudeを活用した効果的なプロンプトエンジニアリングの手法について詳しく解説しました。以下に、主要なポイントをまとめます。
- 目的と整合性のある文章構成
- エージェントの目的を明確に定義し、それに沿った内容を構築する
- モレやダブりがないよう、目的と内容を繰り返しチェックする
- XMLタグの活用
- Claudeの特性を活かし、XMLタグを使用してプロンプトを構造化する
<objective>
,<role>
,<context>
など、適切なタグを使用して情報を整理する
- 統一性のある文章構造
- 同じフォーマットで各セクションを記述し、読みやすさを向上させる
- 2階層までの構造を維持し、プロンプトの理解を促進する
- シンプルな文の使用
- 単文で5W1Hを意識した記述を心がける
- 主語を明確にし、エージェントの挙動を安定させる
- miiboの独自プロンプト構成の活用
- ベースプロンプトと追記プロンプトを効果的に組み合わせる
<input>
タグを用いて長文データを適切に配置し、Claudeのパフォーマンスを向上させる
これらのテクニックを適用することで、miiboとClaudeを使用した会話型AI開発の効率と品質を大幅に向上させることができます。プロンプトエンジニアリングは、AIの挙動を最適化する上で極めて重要な要素です。
miiboは、だれでも簡単に、そして無料で使用できるプラットフォームです。本記事で学んだテクニックを活用し、高度なAIソリューションの開発に挑戦してみてください。miiboとClaudeの組み合わせが、あなたの革新的なアイデアを実現する強力なツールとなることでしょう。