Claudeで記事を執筆している会話履歴全公開
私はよく個人として、会社の一社員として記事を書くのですが、このときClaudeをよく使っています。
今回は実際の会話履歴を共有いたします。
LLMに指示をする時のコツなど、読み取れるテクニックが結構あると思うので、よければ参考にしてください。
具体的な使い方は以下の記事で解説しているので、こちらを読んでいただけるとより理解が深まると思います。
また、この会話履歴で執筆している記事は以下で実際に公開されています。
こちらも企業のDXを担当されている方の参考になるように書いているので、読んでいただけると嬉しいです。
ここから先は実際の会話履歴です。
私:
私と一緒に記事の執筆をしてほしいです。
まずはプロットを書いていきます。
タイトルは
ChatGPT活用のゴールは「社員にChatGPTを使わせること」ではない
です。
この記事で言いたいことは以下のとおりです。
* ChatGPTを使うためには、高度な言語化能力が必要
* ChatBotが仕事に必要なツールとデータにつながっている必要がもある
* しかし、高度な言語化能力をもっている人は少ないし、ChatBotにしてもらいたい事を明確に言語化することは時間がかかることも多い
* 社員に使ってもらえるChatBotは、各種仕事に特化していて、明確に言語化しなくても大丈夫な必要がある
* 必要な環境は「全社員がChatGPTを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」
* こういった環境を社内に用意するための３ステップ
* 全社員がChatBotを使えるようにする
* ChatBotを使った履歴を解析できるようにする
* どんな用途で使われているのか解析する
* 全社員が特化型ChatBotを作れるようにする
* 言語化能力が高い人が、自身の業務にあったChatBotを簡単に作れるようにする
* どんなChatBotが使われているのかを解析し、社内に展開する
* 特化型ChatBotはノーコードで作れる
* ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
* ChatBotに接続できるツールやデータベースを複数用意する
* 場合によってはオリジナルのツールを作成する
* ツールとは、Google検索や、画像生成AI、別のChatBotなど
* 特化型ChatBotを気軽に作って、社内に広められる部分がゴール(ここが一番言いたいこと)
うまくまとめて、プロットにしてください。
あなたの判断で、端折ったり、組み替えたり、言い換えたりしてもらって良いです。
段階的に考えてください。
Claude:
了解しました。記事のプロットを段階的に考えていきます。
1. はじめに
* ChatGPTの登場と普及により、ビジネスにおけるAI活用が加速している
* 多くの企業がChatGPTを導入し、社員に活用を推奨している
* しかし、ChatGPT活用のゴールは「社員にChatGPTを使わせること」ではない
2. ChatGPTを使いこなすための課題
* 高度な言語化能力が必要
* ChatBotが仕事に必要なツールとデータに連携していることが重要
* 言語化能力の高い人材は限られており、ChatBotに依頼したいタスクを明確に伝えることは時間がかかる
3. 社員に使ってもらえるChatBotの条件
* 各種仕事に特化していること
* 明確に言語化しなくても使えること
4. 目指すべき環境
* 「全社員がChatGPTを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」
5. 特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ
* Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにする
* ChatBotの利用履歴を解析し、用途を把握する
* Step 2: 全社員が特化型ChatBotを作れるようにする
* 言語化能力の高い人が自身の業務に適したChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
* 使用されているChatBotを解析し、社内に展開する
* Step 3: ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
* ChatBotに接続可能なツールやデータベースを複数用意する
* 必要に応じてオリジナルのツールを作成する
* ツールの例: Google検索、画像生成AI、別のChatBotなど
6. 結論
* ChatGPT活用のゴールは、特化型ChatBotを気軽に作って社内に広められる環境を整備すること
* この環境が整うことで、社員の業務効率化と生産性向上が実現できる
私:
ChatGPTという単語はあくまでSEO対策で使うものです。
本質的にはChatGPTのようなLLMを用いた汎用ChatBotを指しています。
うまく上記の表現を加えられませんか？
Claude:
はい、プロットを修正して、ChatGPTという単語を一般的な表現に置き換えてみました。
1. はじめに
* 大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場と普及により、ビジネスにおけるAI活用が加速している
* 多くの企業がLLMベースのChatBotを導入し、社員に活用を推奨している
* しかし、汎用ChatBot活用のゴールは「社員に汎用ChatBotを使わせること」ではない
2. 汎用ChatBotを使いこなすための課題
* 高度な言語化能力が必要
* ChatBotが仕事に必要なツールとデータに連携していることが重要
* 言語化能力の高い人材は限られており、ChatBotに依頼したいタスクを明確に伝えることは時間がかかる
3. 社員に使ってもらえるChatBotの条件
* 各種仕事に特化していること
* 明確に言語化しなくても使えること
4. 目指すべき環境
* 「全社員が汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」
5. 特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ
* Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにする
* ChatBotの利用履歴を解析し、用途を把握する
* Step 2: 全社員が特化型ChatBotを作れるようにする
* 言語化能力の高い人が自身の業務に適したChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
* 使用されているChatBotを解析し、社内に展開する
* Step 3: ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
* ChatBotに接続可能なツールやデータベースを複数用意する
* 必要に応じてオリジナルのツールを作成する
* ツールの例: Google検索、画像生成AI、別のChatBotなど
6. 結論
* LLMベースの汎用ChatBot活用のゴールは、特化型ChatBotを気軽に作って社内に広められる環境を整備すること
* この環境が整うことで、社員の業務効率化と生産性向上が実現できる
私:
いい感じですね！
お手数ですが、以下の内容を踏まえた修正を追加でお願いいたします。
実は、この記事の目的は、私の会社が押しているDifyというOSSを使った、LLM活用基盤構築プロジェクトのオファリングなのです。
Difyは以下のようなツールで、ここで紹介した3ステップを一気に解決することができます。
* ノーコードでLLMを使ったChatBotやワークフローを構築できるツール
* 商用利用可能なOSS
* 以下の特徴をもつ
* OSSなので、AWS、GCP、Azureなど環境を選ばずにデプロイ可能
* OSSなので、カスタマイズの自由度が高い
* 安価に環境構築ができる
* Gemini、Claude、GPT、ローカルLLMなど、複数のLLMを切り替えて使うことができる
* LLMの情勢変化に柔軟に対応できる
* 利用状況の解析ダッシュボードもついてくる
* ChatGPT Teamsなどのアカウント制サービスと違って従量課金制なので、アカウント数で制限をかけなくてよい(従業員全体にアカウントを配布できる)
Claude:
はい、Difyを紹介する内容を追加して、プロットを修正しました。
1. はじめに
* 大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場と普及により、ビジネスにおけるAI活用が加速している
* 多くの企業がLLMベースのChatBotを導入し、社員に活用を推奨している
* しかし、汎用ChatBot活用のゴールは「社員に汎用ChatBotを使わせること」ではない
2. 汎用ChatBotを使いこなすための課題
* 高度な言語化能力が必要
* ChatBotが仕事に必要なツールとデータに連携していることが重要
* 言語化能力の高い人材は限られており、ChatBotに依頼したいタスクを明確に伝えることは時間がかかる
3. 社員に使ってもらえるChatBotの条件
* 各種仕事に特化していること
* 明確に言語化しなくても使えること
4. 目指すべき環境
* 「全社員が汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」
5. 特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ
* Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにする
* ChatBotの利用履歴を解析し、用途を把握する
* Step 2: 全社員が特化型ChatBotを作れるようにする
* 言語化能力の高い人が自身の業務に適したChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
* 使用されているChatBotを解析し、社内に展開する
* Step 3: ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
* ChatBotに接続可能なツールやデータベースを複数用意する
* 必要に応じてオリジナルのツールを作成する
* ツールの例: Google検索、画像生成AI、別のChatBotなど
6. Difyを使った特化型ChatBot活用環境の構築
* Difyは、ノーコードでLLMを使ったChatBotやワークフローを構築できる商用利用可能なOSSツール
* Difyの特徴
* AWS、GCP、Azureなど環境を選ばずにデプロイ可能
* カスタマイズの自由度が高い
* 安価に環境構築ができる
* Gemini、Claude、GPT、ローカルLLMなど、複数のLLMを切り替えて使用可能
* LLMの情勢変化に柔軟に対応できる
* 利用状況の解析ダッシュボードも付属
* 従量課金制なので、アカウント数の制限なく従業員全体に配布できる
* Difyを使うことで、特化型ChatBot活用環境の3ステップを一気に解決できる
7. 結論
* LLMベースの汎用ChatBot活用のゴールは、特化型ChatBotを気軽に作って社内に広められる環境を整備すること
* この環境が整うことで、社員の業務効率化と生産性向上が実現できる
* Difyを使えば、特化型ChatBot活用環境を簡単に構築できるため、企業のLLM活用を加速させることができる
私:
いい感じです！
ありがとうございます。
次はこのプロットの改善点を３つほど見つけて教えていただけますか？
修正はあとで行いますので、一旦改善点だけ教えて下さい。
Claude:
1. Difyの紹介が唐突な印象を受けるため、記事の流れを考慮した導入が必要
* 解決策として、特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップを説明した後に、それらのステップを実現するツールとしてDifyを紹介するとスムーズになります。
2. Difyの特徴を列挙していますが、読者にとってより重要な情報を優先的に提示することが望ましい
* 例えば、「複数のLLMを切り替えて使用可能」という特徴は、読者にとって関心の高い情報だと思われるため、先に記載するとよいでしょう。
3. 結論部分で、Difyを使うメリットをより具体的に示すことで、読者の理解と関心を深められる
* 例えば、「Difyを使うことで、特化型ChatBot活用環境の構築にかかる時間とコストを大幅に削減できる」など、具体的なメリットを示すことで、Difyの有用性が伝わりやすくなります。
これらの改善点を踏まえて、記事の流れを調整し、読者にとってより分かりやすく、説得力のある内容に仕上げることができると思います。
私:
３つともとても良い改善点だと思います。
では、実際にプロットを改善していただけますか？
Claude:
はい、提案した改善点を元に、プロットを修正しました。
1. はじめに
* 大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場と普及により、ビジネスにおけるAI活用が加速している
* 多くの企業がLLMベースのChatBotを導入し、社員に活用を推奨している
* しかし、汎用ChatBot活用のゴールは「社員に汎用ChatBotを使わせること」ではない
2. 汎用ChatBotを使いこなすための課題
* 高度な言語化能力が必要
* ChatBotが仕事に必要なツールとデータに連携していることが重要
* 言語化能力の高い人材は限られており、ChatBotに依頼したいタスクを明確に伝えることは時間がかかる
3. 社員に使ってもらえるChatBotの条件
* 各種仕事に特化していること
* 明確に言語化しなくても使えること
4. 目指すべき環境
* 「全社員が汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」
5. 特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ
* Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにする
* ChatBotの利用履歴を解析し、用途を把握する
* Step 2: 全社員が特化型ChatBotを作れるようにする
* 言語化能力の高い人が自身の業務に適したChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
* 使用されているChatBotを解析し、社内に展開する
* Step 3: ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
* ChatBotに接続可能なツールやデータベースを複数用意する
* 必要に応じてオリジナルのツールを作成する
* ツールの例: Google検索、画像生成AI、別のChatBotなど
6. Difyを使った特化型ChatBot活用環境の構築
* 上記の3ステップを実現するツールとして、Difyが有効
* Difyは、ノーコードでLLMを使ったChatBotやワークフローを構築できる商用利用可能なOSSツール
* Difyの主な特徴
* Gemini、Claude、GPT、ローカルLLMなど、複数のLLMを切り替えて使用可能
* LLMの情勢変化に柔軟に対応できる
* AWS、GCP、Azureなど環境を選ばずにデプロイ可能
* カスタマイズの自由度が高い
* 安価に環境構築ができる
* 利用状況の解析ダッシュボードも付属
* 従量課金制なので、アカウント数の制限なく従業員全体に配布できる
* Difyを使うことで、特化型ChatBot活用環境の構築にかかる時間とコストを大幅に削減できる
7. 結論
* LLMベースの汎用ChatBot活用のゴールは、特化型ChatBotを気軽に作って社内に広められる環境を整備すること
* この環境が整うことで、社員の業務効率化と生産性向上が実現できる
* Difyを使えば、特化型ChatBot活用環境を簡単かつ迅速に構築できるため、企業のLLM活用を加速させることができる
私:
良い感じです。
もう一度改善点を上げてみてもらえますか？
Claude:
はい、改善されたプロットを確認しましたが、さらに以下の点を改善できると思います。
1. 記事のタイトルと内容の整合性を高める
* 現在のタイトルは "ChatGPT活用のゴールは「社員にChatGPTを使わせること」ではない" ですが、記事内ではChatGPTという用語を汎用ChatBotやLLMに置き換えています。タイトルと内容を一致させることで、読者の期待に沿った内容を提供できます。
2. 読者の関心を引き付けるための工夫を加える
* はじめにの部分で、LLMベースのChatBot活用が加速している背景や、企業がChatBotを導入する理由などを具体的に説明することで、読者の関心を引き付けることができます。
3. Difyの特徴をより詳細に説明する
* Difyの特徴として、「複数のLLMを切り替えて使用可能」という点を強調していますが、これが企業にとってどのようなメリットがあるのかを具体的に説明すると、Difyの有用性がより伝わりやすくなります。
4. 記事の最後に、次のアクションを促す一文を追加する
* 読者が記事を読んだ後、どのような行動を取ってほしいのかを明確に示すことで、記事の目的を達成しやすくなります。例えば、「Difyの導入に関心をお持ちの方は、ぜひ弊社までお問い合わせください」などの一文を追加するとよいでしょう。
これらの改善点を取り入れることで、より読者に伝わりやすく、説得力のある記事になると思います。
私:
「記事のタイトルと内容の整合性を高める」に関してはSEO対策の側面もあるので、そのままにしてください。ただ違和感はあるので、SEO対策を保ちつつ違和感を無くせるアイデアがあれば教えて下さい。
残りはとてもいいですね。
修正をお願いできますか？
Claude:
はい、SEO対策を保ちつつ、タイトルと内容の違和感を軽減するアイデアを提案します。
タイトルを "ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の活用ゴールは「社員に使わせること」ではない" に変更することで、ChatGPTが記事内で使用されている文脈を明確にしつつ、LLMという用語も導入できます。これにより、タイトルと内容の整合性が高まり、違和感を軽減できると思います。
残りの改善点を反映した修正版のプロットは以下の通りです。
1. はじめに
* 大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場により、ビジネスにおけるAI活用が加速している
* 企業がChatBotを導入する主な理由は、業務の効率化や顧客サービスの向上など
* しかし、汎用ChatBot活用のゴールは「社員に汎用ChatBotを使わせること」ではない
2. 汎用ChatBotを使いこなすための課題
* 高度な言語化能力が必要
* ChatBotが仕事に必要なツールとデータに連携していることが重要
* 言語化能力の高い人材は限られており、ChatBotに依頼したいタスクを明確に伝えることは時間がかかる
3. 社員に使ってもらえるChatBotの条件
* 各種仕事に特化していること
* 明確に言語化しなくても使えること
4. 目指すべき環境
* 「全社員が汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」
5. 特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ
* Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにする
* ChatBotの利用履歴を解析し、用途を把握する
* Step 2: 全社員が特化型ChatBotを作れるようにする
* 言語化能力の高い人が自身の業務に適したChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
* 使用されているChatBotを解析し、社内に展開する
* Step 3: ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
* ChatBotに接続可能なツールやデータベースを複数用意する
* 必要に応じてオリジナルのツールを作成する
* ツールの例: Google検索、画像生成AI、別のChatBotなど
6. Difyを使った特化型ChatBot活用環境の構築
* 上記の3ステップを実現するツールとして、Difyが有効
* Difyは、ノーコードでLLMを使ったChatBotやワークフローを構築できる商用利用可能なOSSツール
* Difyの主な特徴
* Gemini、Claude、GPT、ローカルLLMなど、複数のLLMを切り替えて使用可能
* LLMの情勢変化に柔軟に対応でき、常に最適なLLMを選択できる
* AWS、GCP、Azureなど環境を選ばずにデプロイ可能
* カスタマイズの自由度が高い
* 安価に環境構築ができる
* 利用状況の解析ダッシュボードも付属
* 従量課金制なので、アカウント数の制限なく従業員全体に配布できる
* Difyを使うことで、特化型ChatBot活用環境の構築にかかる時間とコストを大幅に削減できる
7. 結論
* LLMベースの汎用ChatBot活用のゴールは、特化型ChatBotを気軽に作って社内に広められる環境を整備すること
* この環境が整うことで、社員の業務効率化と生産性向上が実現できる
* Difyを使えば、特化型ChatBot活用環境を簡単かつ迅速に構築できるため、企業のLLM活用を加速させることができる
* Difyの導入に関心をお持ちの方は、ぜひ弊社までお問い合わせください
私:
めっちゃいいですね！
タイトルは"LLM活用のゴールは「ChatGPTを社員に使わせること」ではない"にしようと思います。
提案いただいたタイトルも良いのですが、少し長すぎる気がするので。
Claude:
はい、提案したタイトルが長すぎるとのご指摘ごもっともです。
"LLM活用のゴールは「ChatGPTを社員に使わせること」ではない"というタイトルは、簡潔でありながら、記事の主旨を明確に伝えています。また、ChatGPTという具体的なツール名を使用することで、SEO対策の面でも効果的だと思います。
このタイトルであれば、読者の興味を引き付けつつ、記事内容との整合性も保たれています。素晴らしいタイトル案だと思います。
私:
ありがとうございます。
では、プロット全体の整理をもう少し行いたいです。
プロット全体が長すぎる気がするので、少し短くしたいです。
重要でない部分を省きたいのですが、なにかアイデアはありますか？
Claude:
はい、プロットを短くするためにいくつかのアイデアがあります。
1. 「汎用ChatBotを使いこなすための課題」と「社員に使ってもらえるChatBotの条件」を統合する
* この2つのセクションは内容が重複している部分があるため、まとめることで簡潔になります。
2. 「特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ」の詳細を簡略化する
* 各ステップの説明を簡潔にまとめ、詳細な説明は省略します。
* 例えば、「Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにし、利用状況を分析する」というように短くまとめられます。
3. Difyの特徴を厳選して紹介する
* Difyの特徴のうち、読者にとって最も重要な点に絞って説明します。
* 例えば、「複数のLLMを切り替えて使用可能」、「ノーコードで構築できる」、「構築にかかる時間とコストを削減できる」など、主要な特徴に焦点を当てます。
4. 結論部分を簡潔にまとめる
* 結論部分では、主要なポイントのみを簡潔に述べるようにします。
* 例えば、「LLM活用のゴールは特化型ChatBot活用環境の整備であり、Difyを使えばそれを実現できる」というように短くまとめられます。
これらのアイデアを適用することで、プロット全体の長さを削減しつつ、重要な情報を損なわずに伝えることができると思います。
私:
いいアイデアです。
全部反映してもらえますか？
Claude:
はい、提案したアイデアを全て反映して、プロットを修正しました。
1. はじめに
* 大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場により、ビジネスにおけるAI活用が加速している
* 企業がChatBotを導入する主な理由は、業務の効率化や顧客サービスの向上など
* しかし、LLM活用のゴールは「ChatGPTを社員に使わせること」ではない
2. 汎用ChatBotを使いこなすための課題と条件
* 高度な言語化能力が必要であり、ChatBotが仕事に必要なツールとデータに連携していることが重要
* 社員に使ってもらえるChatBotは、各種仕事に特化していて、明確に言語化しなくても使えることが条件
3. 目指すべき環境
* 「全社員が汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」
4. 特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ
* Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにし、利用状況を分析する
* Step 2: 全社員が特化型ChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
* Step 3: ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
5. Difyを使った特化型ChatBot活用環境の構築
* 上記の3ステップを実現するツールとして、Difyが有効
* Difyは、ノーコードでLLMを使ったChatBotやワークフローを構築できる商用利用可能なOSSツール
* Difyの主な特徴
* 複数のLLMを切り替えて使用可能で、LLMの情勢変化に柔軟に対応できる
* ノーコードで構築できるため、特化型ChatBot活用環境の構築にかかる時間とコストを大幅に削減できる
6. 結論
* LLM活用のゴールは特化型ChatBot活用環境の整備であり、Difyを使えばそれを実現できる
* Difyの導入に関心をお持ちの方は、ぜひ弊社までお問い合わせください
プロットが簡潔になり、重要なポイントが明確に伝わるようになったと思います。いかがでしょうか。
私:
ChatGPT=汎用ChatBotであるとわかるようにしてください。
Claude:
はい、ChatGPTが汎用ChatBotの一例であることを明確にするために、プロットを修正しました。
1. はじめに
* ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場により、ビジネスにおけるAI活用が加速している
* 企業がChatBotを導入する主な理由は、業務の効率化や顧客サービスの向上など
* しかし、LLM活用のゴールは「ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせること」ではない
2. 汎用ChatBot（ChatGPTなど）を使いこなすための課題と条件
* 高度な言語化能力が必要であり、ChatBotが仕事に必要なツールとデータに連携していることが重要
* 社員に使ってもらえるChatBotは、各種仕事に特化していて、明確に言語化しなくても使えることが条件
3. 目指すべき環境
* 「全社員がChatGPTのような汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」
4. 特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ
* Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにし、利用状況を分析する
* Step 2: 全社員が特化型ChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
* Step 3: ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
5. Difyを使った特化型ChatBot活用環境の構築
* 上記の3ステップを実現するツールとして、Difyが有効
* Difyは、ノーコードでLLMを使ったChatBotやワークフローを構築できる商用利用可能なOSSツール
* Difyの主な特徴
* 複数のLLMを切り替えて使用可能で、LLMの情勢変化に柔軟に対応できる
* ノーコードで構築できるため、特化型ChatBot活用環境の構築にかかる時間とコストを大幅に削減できる
6. 結論
* LLM活用のゴールは特化型ChatBot活用環境の整備であり、ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせることではない
* Difyを使えば特化型ChatBot活用環境を実現できる
* Difyの導入に関心をお持ちの方は、ぜひ弊社までお問い合わせください
これで、ChatGPTが汎用ChatBotの一例であることが明確になったと思います。プロット全体の流れも維持されています。
私:
めっちゃいいです。
では実際に執筆していただけますか？
まずは「はじめに」からお願いします。
Claude:
はい、それでは「はじめに」から執筆します。
# はじめに
近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場により、ビジネスにおけるAI活用が加速しています。多くの企業がChatBotを導入する主な理由は、業務の効率化や顧客サービスの向上などです。ChatBotを活用することで、単純な問い合わせへの対応を自動化し、人的リソースを高度な業務に振り向けることができるからです。
しかし、ここで注意しなければならないのは、LLM活用のゴールは「ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせること」ではないという点です。汎用ChatBotは、幅広い分野で一定の質問に対応できる一方で、専門的な業務に特化した機能を提供することは困難です。
企業がLLMを真に活用するためには、各部署や業務に特化した専用のChatBotを開発し、社員が簡単に利用できる環境を整備することが重要です。そうすることで、ChatBotは単なる便利ツールではなく、業務に不可欠な存在になるのです。
本記事では、特化型ChatBot活用環境の重要性と、それを実現するための方法について解説します。
私:
「ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせること」ではない理由が想定と違います。
正しくは「汎用ChatBotを使えるようにしても、社内に浸透しないから」です。
上記を踏まえて修正をお願いいたします。
Claude:
はい、理解しました。「ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせること」ではない理由を修正して、「はじめに」を書き直します。
# はじめに
近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場により、ビジネスにおけるAI活用が加速しています。多くの企業がChatBotを導入する主な理由は、業務の効率化や顧客サービスの向上などです。ChatBotを活用することで、単純な問い合わせへの対応を自動化し、人的リソースを高度な業務に振り向けることができるからです。
しかし、ここで注意しなければならないのは、LLM活用のゴールは「ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせること」ではないという点です。汎用ChatBotは、幅広い分野で一定の質問に対応できる一方で、専門的な業務に特化した機能を提供することは困難です。また、汎用ChatBotを単に導入しただけでは、社員に広く活用されるとは限りません。
企業がLLMを真に活用するためには、各部署や業務に特化した専用のChatBotを開発し、社員が簡単に利用できる環境を整備することが重要です。そうすることで、ChatBotは単なる便利ツールではなく、業務に不可欠な存在になります。さらに、特化型ChatBotは社員のニーズに合わせて設計されているため、社内での浸透も容易になるのです。
本記事では、特化型ChatBot活用環境の重要性と、それを実現するための方法について解説します。
私:
> 汎用ChatBotは、幅広い分野で一定の質問に対応できる一方で、専門的な業務に特化した機能を提供することは困難です。また、汎用ChatBotを単に導入しただけでは、社員に広く活用されるとは限りません。
この部分ですが、このあとの章で「汎用ChatBotは言語化能力の高い、一部の人にしか使われない」ことを強調したいので、そこを意識してほしいです。
「広く活用されるとは限りません。」という自信のない感じではなく、言い切ってほしいです。
Claude:
はい、その点を意識して、「はじめに」を修正します。
# はじめに
近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）を用いた汎用ChatBotの登場により、ビジネスにおけるAI活用が加速しています。多くの企業がChatBotを導入する主な理由は、業務の効率化や顧客サービスの向上などです。ChatBotを活用することで、単純な問い合わせへの対応を自動化し、人的リソースを高度な業務に振り向けることができるからです。
しかし、ここで注意しなければならないのは、LLM活用のゴールは「ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせること」ではないという点です。汎用ChatBotは、幅広い分野で一定の質問に対応できる一方で、専門的な業務に特化した機能を提供することは困難です。また、汎用ChatBotを効果的に活用するには、高度な言語化能力が必要となります。そのため、汎用ChatBotを単に導入しただけでは、言語化能力の高い一部の社員にしか使われず、社内全体での浸透は望めません。
企業がLLMを真に活用するためには、各部署や業務に特化した専用のChatBotを開発し、社員が簡単に利用できる環境を整備することが重要です。そうすることで、ChatBotは単なる便利ツールではなく、業務に不可欠な存在になります。さらに、特化型ChatBotは社員のニーズに合わせて設計されているため、社内での浸透も容易になるのです。
本記事では、特化型ChatBot活用環境の重要性と、それを実現するための方法について解説します。
私:
いい感じです。
次に「汎用ChatBot（ChatGPTなど）を使いこなすための課題と条件」を執筆してください。
Claude:
はい、それでは「汎用ChatBot（ChatGPTなど）を使いこなすための課題と条件」について執筆します。
# 汎用ChatBot（ChatGPTなど）を使いこなすための課題と条件
汎用ChatBotを業務に活用するには、いくつかの課題があります。まず、汎用ChatBotを効果的に使いこなすには、高度な言語化能力が必要です。ChatBotに適切な指示を与えるためには、自分が実現したいことを明確に言語化し、ChatBotが理解できる形で伝える必要があります。この言語化能力は、一般的にエンジニアや研究者など、もともと言語化能力の高い職種の人々が持っているスキルです。
次に、ChatBotが仕事に必要なツールやデータと連携していることが重要です。ChatBotが業務に活用されるためには、単に会話ができるだけでなく、業務に必要な情報にアクセスし、適切な処理を行える必要があります。しかし、汎用ChatBotは特定の業務やツールに特化していないため、この連携を実現するには追加の開発が必要となります。
社員に広く使ってもらえるChatBotになるためには、以下の2つの条件を満たす必要があります。
1. 各種仕事に特化していること
* ChatBotが特定の業務に特化していれば、その業務に必要な知識やスキルを持っているため、高度な言語化能力がなくても使いこなすことができます。
2. 明確に言語化しなくても使えること
* 業務に特化したChatBotは、その業務に関する文脈を理解しているため、ユーザーが詳細な指示を与えなくても、適切な処理を行うことができます。
しかし、汎用ChatBotをこれらの条件を満たすように調整するには、多大な時間と労力が必要です。そのため、汎用ChatBotを導入するだけでは、社内全体で広く活用されるようになるとは言えません。
私:
> この言語化能力は、一般的にエンジニアや研究者など、もともと言語化能力の高い職種の人々が持っているスキルです。
この部分を修正したいです。
具体的には、「もともと社会的に必要とされていたスキルだよね」だけど「そういった人材は少ないよね」「育てるのも難しいよね」というニュアンスを短く簡潔にうまく伝えたいです。
Claude:
はい、そのニュアンスを踏まえて、その部分を修正します。
# 汎用ChatBot（ChatGPTなど）を使いこなすための課題と条件
汎用ChatBotを業務に活用するには、いくつかの課題があります。まず、汎用ChatBotを効果的に使いこなすには、高度な言語化能力が必要です。ChatBotに適切な指示を与えるためには、自分が実現したいことを明確に言語化し、ChatBotが理解できる形で伝える必要があります。この言語化能力は、これまでも社会的に必要とされてきたスキルですが、そのような能力を持つ人材は限られており、育成も容易ではありません。
次に、ChatBotが仕事に必要なツールやデータと連携していることが重要です。ChatBotが業務に活用されるためには、単に会話ができるだけでなく、業務に必要な情報にアクセスし、適切な処理を行える必要があります。しかし、汎用ChatBotは特定の業務やツールに特化していないため、この連携を実現するには追加の開発が必要となります。
社員に広く使ってもらえるChatBotになるためには、以下の2つの条件を満たす必要があります。
1. 各種仕事に特化していること
* ChatBotが特定の業務に特化していれば、その業務に必要な知識やスキルを持っているため、高度な言語化能力がなくても使いこなすことができます。
2. 明確に言語化しなくても使えること
* 業務に特化したChatBotは、その業務に関する文脈を理解しているため、ユーザーが詳細な指示を与えなくても、適切な処理を行うことができます。
しかし、汎用ChatBotをこれらの条件を満たすように調整するには、多大な時間と労力が必要です。そのため、汎用ChatBotを導入するだけでは、社内全体で広く活用されるようになるとは言えません。
私:
いいですね。
次は「目指すべき環境」について書いてください。
Claude:
はい、それでは「目指すべき環境」について執筆します。
# 目指すべき環境
企業がLLMを業務に効果的に活用するためには、「全社員がChatGPTのような汎用ChatBotを使える環境」を目指すのではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」を構築することが重要です。
特化型ChatBotは、特定の業務や部署のニーズに合わせて設計され、その業務に必要な知識やスキルを持っています。そのため、高度な言語化能力がなくても、業務に活用することができます。また、業務に特化しているため、ユーザーが詳細な指示を与えなくても、適切な処理を行うことができます。
しかし、特化型ChatBotを作成するには、通常、プログラミングスキルや専門知識が必要となります。そこで、誰でも簡単に特化型ChatBotを作成できるプラットフォームや環境が必要です。このようなプラットフォームがあれば、各部署や業務の担当者が、自分たちのニーズに合ったChatBotを自ら作成し、活用することができます。
さらに、作成された特化型ChatBotを社内で共有し、他の部署や業務でも活用できるようにすることが重要です。これにより、ChatBotの利用が社内全体に広がり、業務の効率化や生産性の向上につながります。
つまり、目指すべき環境とは、誰もが簡単に特化型ChatBotを作成でき、それを社内で共有・活用できる環境なのです。このような環境を構築することで、LLMを業務に真に活用することができるのです。
私:
もっと短くわかりやすくしてください。
Claude:
はい、では「目指すべき環境」を短くわかりやすく説明します。
# 目指すべき環境
LLMを業務に効果的に活用するためには、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」を目指すべきです。
* 特化型ChatBotは、特定の業務に必要な知識やスキルを持ち、高度な言語化能力がなくても使いこなせる
* 誰でも簡単に特化型ChatBotを作成できるプラットフォームや環境が必要
* 作成された特化型ChatBotを社内で共有し、他の部署でも活用できるようにすることが重要
このような環境を構築することで、ChatBotの利用が社内全体に広がり、業務の効率化や生産性の向上につながります。
私:
もうちょっと長くしてください。
Claude:
# 目指すべき環境
LLMを業務に効果的に活用するためには、「全社員がChatGPTのような汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」を目指すべきです。
特化型ChatBotは、特定の業務や部署のニーズに合わせて設計され、その業務に必要な知識やスキルを持っています。そのため、高度な言語化能力がなくても、業務に活用することができます。また、業務に特化しているため、ユーザーが詳細な指示を与えなくても、適切な処理を行うことができます。
しかし、特化型ChatBotを作成するには、通常、プログラミングスキルや専門知識が必要となります。そこで、誰でも簡単に特化型ChatBotを作成できるプラットフォームや環境が必要です。このようなプラットフォームがあれば、各部署や業務の担当者が、自分たちのニーズに合ったChatBotを自ら作成し、活用することができます。
さらに、作成された特化型ChatBotを社内で共有し、他の部署や業務でも活用できるようにすることが重要です。これにより、ChatBotの利用が社内全体に広がり、業務の効率化や生産性の向上につながります。
目指すべき環境とは、誰もが簡単に特化型ChatBotを作成でき、それを社内で共有・活用できる環境です。このような環境を構築することで、LLMを業務に真に活用することができるのです。
私:
もう少しだけ短く、読みやすくできますか？
また、この段階でDifyの名前を出して、後に説明することを示したいです。
Claude:
# 目指すべき環境
LLMを業務に効果的に活用するために目指すべき環境は、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」です。全社員が汎用ChatBotを使えるようにするだけでは不十分なのです。
特化型ChatBotは、特定の業務に必要な知識やスキルを持ち、高度な言語化能力がなくても使いこなせます。しかし、その作成にはプログラミングスキルや専門知識が必要となります。
そこで、誰でも簡単に特化型ChatBotを作成でき、社内で共有・活用できるプラットフォームが必要です。これにより、各部署の担当者が自分たちのニーズに合ったChatBotを作成し、社内全体で利用できるようになります。
このようなプラットフォームの一つとして、後述するDifyがあります。Difyを使えば、プログラミングスキルがなくても、簡単に特化型ChatBotを作成し、社内で共有・活用することができるのです。
私:
> 「全社員がChatGPTのような汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」を目指すべきです。
この文言は残してほしいです。
それを踏まえてこの章全体を違和感内容に書き直してください。
読みやすいことは保ってくださいね。
Claude:
# 目指すべき環境
LLMを業務に効果的に活用するためには、「全社員がChatGPTのような汎用ChatBotを使える環境」ではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」を目指すべきです。
特化型ChatBotは、特定の業務に必要な知識やスキルを持ち、高度な言語化能力がなくても使いこなせます。しかし、その作成にはプログラミングスキルや専門知識が必要となります。
そこで、誰でも簡単に特化型ChatBotを作成でき、社内で共有・活用できるプラットフォームが求められます。このようなプラットフォームがあれば、各部署の担当者が自分たちのニーズに合ったChatBotを自ら作成し、社内全体で利用できるようになります。
後述するDifyは、まさにこのような特化型ChatBot作成プラットフォームの一つです。Difyを使えば、プログラミングスキルがなくても、簡単に特化型ChatBotを作成し、社内で共有・活用することができます。
このように、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」を構築することで、LLMを業務に真に活用することができるのです。
私:
とてもいいですね。
次は「特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ」をお願いします。
Claude:
はい、それでは「特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ」について説明します。
# 特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップ
特化型ChatBotを社内で効果的に活用するためには、以下の3つのステップを踏むことが重要です。
## Step 1: 全社員がChatBotを使えるようにし、利用状況を分析する
まず、全社員がChatBotを使える環境を整備することから始めます。この段階では、汎用ChatBotを導入し、社員がChatBotに慣れるための教育を行います。また、ChatBotの利用状況を分析し、どのような業務でChatBotが活用されているのかを把握します。
## Step 2: 全社員が特化型ChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
次に、特化型ChatBotを作成するための環境を整備します。ここでは、プログラミングスキルがない社員でも、簡単に特化型ChatBotを作成できるノーコード環境を提供することが重要です。
各部署の担当者が、自分たちの業務に特化したChatBotを作成し、実際に業務で活用します。作成されたChatBotは社内で共有され、他の部署でも利用できるようにします。
## Step 3: ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
最後に、特化型ChatBotと業務に必要なツールやデータを連携させます。これにより、ChatBotがより高度な処理を行えるようになります。
例えば、ChatBotをGoogle検索や社内データベースと連携させることで、必要な情報をすばやく取得できるようになります。また、画像生成AIと連携させれば、ChatBotが生成した画像を業務で活用することもできます。
これらの3つのステップを踏むことで、特化型ChatBotを社内で効果的に活用できる環境を整備することができます。
私:
とても良いです。
こんどは「Difyを使った特化型ChatBot活用環境の構築」をお願いします。
Claude:
はい、では「Difyを使った特化型ChatBot活用環境の構築」について説明します。
# Difyを使った特化型ChatBot活用環境の構築
前述の特化型ChatBot活用環境を整備するための3ステップを効率的に実現するためのツールとして、Difyが有効です。
Difyは、ノーコードでLLMを使ったChatBotやワークフローを構築できる、商用利用可能なOSSツールです。Difyを使えば、プログラミングスキルがない社員でも、簡単に特化型ChatBotを作成し、業務で活用することができます。
以下に、Difyの主な特徴を紹介します。
* **複数のLLMに対応**: Difyは、Gemini、Claude、GPT、ローカルLLMなど、複数のLLMを切り替えて使用できます。これにより、LLMの特性や情勢変化に応じて、最適なLLMを選択することができます。
* **環境を選ばないデプロイ**: DifyはOSSであるため、AWS、GCP、Azureなど、様々な環境にデプロイすることができます。これにより、企業の既存のインフラストラクチャーに合わせて、柔軟に特化型ChatBot環境を構築できます。
* **高いカスタマイズ性**: DifyはOSSであるため、企業の要件に合わせてカスタマイズすることができます。これにより、業務に最適化された特化型ChatBotを作成できます。
* **コストの削減**: Difyは、ノーコードで特化型ChatBotを作成できるため、開発コストを大幅に削減できます。また、OSSであるため、ライセンス費用も抑えられます。
* **利用状況の分析**: Difyには、ChatBotの利用状況を分析するためのダッシュボードが付属しています。これにより、どのような業務でChatBotが活用されているのかを容易に把握できます。
* **柔軟な利用形態**: Difyは、ChatGPT Teamsのようなアカウント制ではなく、従量課金制のサービスです。そのため、アカウント数の制限なく、全社員にChatBotを提供することができます。
このように、Difyを使えば、特化型ChatBot活用環境の構築にかかる時間とコストを大幅に削減できます。Difyは、企業のLLM活用を加速させるための強力なツールと言えるでしょう。
私:
良いですね！
とっても良いです。
最後に「結論」をお願いします。
Claude:
はい、それでは「結論」を説明します。
# 結論
本記事では、LLMを業務に効果的に活用するためのアプローチについて説明してきました。
LLM活用のゴールは、ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせることではありません。なぜなら、汎用ChatBotを使いこなすには高度な言語化能力が必要であり、そのような人材は限られているためです。
そのため、企業は「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」の構築を目指すべきです。特化型ChatBotは、特定の業務に必要な知識やスキルを持ち、高度な言語化能力がなくても使いこなすことができます。
特化型ChatBot活用環境を整備するためには、以下の3つのステップが重要です。
1. 全社員がChatBotを使えるようにし、利用状況を分析する
2. 全社員が特化型ChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
3. ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
これらのステップを効率的に実現するためのツールとして、Difyが有効です。Difyを使えば、プログラミングスキルがない社員でも、簡単に特化型ChatBotを作成し、業務で活用することができます。
Difyの主な特徴は、複数のLLMに対応、環境を選ばないデプロイ、高いカスタマイズ性、コストの削減、利用状況の分析、柔軟な利用形態などです。これらの特徴により、Difyは特化型ChatBot活用環境の構築にかかる時間とコストを大幅に削減できます。
LLMを業務に真に活用するためには、特化型ChatBot活用環境の整備が不可欠です。Difyを使えば、その環境構築を加速させることができるでしょう。
Difyの導入に関心をお持ちの方は、ぜひ弊社までお問い合わせください。LLMを活用した業務改革の実現に向けて、お客様のご要望に合わせたご提案をさせていただきます。
私:
もう少し、弊社のアピール部分を増やしたいです。
私の会社では以下のことができます。
* Difyの環境構築
* 社内への導入コンサル
* 業務分析を元にした最適なツールの提案
* 独自データやAIなどを組み合わせた高度な生成AI系のツール作成
いい感じに言い換えて文章に加えてください。
Claude:
はい、弊社のアピールポイントを追加して、「結論」を修正します。
# 結論
本記事では、LLMを業務に効果的に活用するためのアプローチについて説明してきました。
LLM活用のゴールは、ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせることではありません。なぜなら、汎用ChatBotを使いこなすには高度な言語化能力が必要であり、そのような人材は限られているためです。
そのため、企業は「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」の構築を目指すべきです。特化型ChatBotは、特定の業務に必要な知識やスキルを持ち、高度な言語化能力がなくても使いこなすことができます。
特化型ChatBot活用環境を整備するためには、以下の3つのステップが重要です。
1. 全社員がChatBotを使えるようにし、利用状況を分析する
2. 全社員が特化型ChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
3. ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
これらのステップを効率的に実現するためのツールとして、Difyが有効です。Difyを使えば、プログラミングスキルがない社員でも、簡単に特化型ChatBotを作成し、業務で活用することができます。
Difyの主な特徴は、複数のLLMに対応、環境を選ばないデプロイ、高いカスタマイズ性、コストの削減、利用状況の分析、柔軟な利用形態などです。これらの特徴により、Difyは特化型ChatBot活用環境の構築にかかる時間とコストを大幅に削減できます。
弊社では、以下のサービスを提供することで、お客様のLLM活用をサポートいたします。
* Difyの環境構築: お客様の環境に合わせて、Difyの環境構築を行います。
* 社内への導入コンサル: Difyの社内導入に向けて、業務分析や活用方針の策定など、専門家によるコンサルティングを提供します。
* 業務分析を元にした最適なツールの提案: お客様の業務内容を詳細に分析し、LLM活用に最適なツールやワークフローをご提案します。
* 独自データやAIなどを組み合わせた高度な生成AI系のツール作成: お客様の業務に特化した高度な生成AI系ツールの開発を行います。独自のデータやAIモデルを組み合わせることで、より高度で専門的なChatBotの構築が可能です。
LLMを業務に真に活用するためには、特化型ChatBot活用環境の整備が不可欠です。弊社のサービスを活用いただくことで、その環境構築をスムーズに進めることができるでしょう。
Difyの導入や、LLM活用に関するコンサルティングに関心をお持ちの方は、ぜひ弊社までお問い合わせください。LLMを活用した業務改革の実現に向けて、お客様のご要望に合わせたご提案をさせていただきます。
私:
もう少し短くしてください。
Claude:
はい、「結論」を更に短くまとめました。
# 結論
LLM活用のゴールは、ChatGPTのような汎用ChatBotを社員に使わせることではなく、「誰でも特化型ChatBotを気軽に作れて、社内に広められる環境」の構築です。特化型ChatBotは、特定の業務に必要な知識やスキルを持ち、高度な言語化能力がなくても使いこなすことができます。
特化型ChatBot活用環境を整備するためには、以下の3つのステップが重要です。
1. 全社員がChatBotを使えるようにし、利用状況を分析する
2. 全社員が特化型ChatBotをノーコードで簡単に作成できるようにする
3. ChatBotと仕事に必要なツールやデータを接続する
これらのステップを効率的に実現するためのツールとして、Difyが有効です。弊社では、以下のサービスを提供することで、お客様のLLM活用をサポートいたします。
* Difyの環境構築
* 社内への導入コンサル
* 業務分析を元にした最適なツールの提案
* 独自データやAIなどを組み合わせた高度な生成AI系のツール作成
LLMを業務に真に活用するためには、特化型ChatBot活用環境の整備が不可欠です。弊社のサービスを活用いただくことで、その環境構築をスムーズに進めることができるでしょう。
Difyの導入や、LLM活用に関するコンサルティングに関心をお持ちの方は、ぜひ弊社までお問い合わせください。LLMを活用した業務改革の実現に向けて、お客様のご要望に合わせたご提案をさせていただきます。
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