東京都とデジタル庁の生成AI活用事例をGeminiに整理してもらう
Gemini-1.5-proを使ってCSV,PDFを読み込み、機能別に分類させてみた記録です
こんにちは。業務における生成AI利用についてアレコレ話したり実践したりしている中で、やっぱり「じゃあ実際の業務にどうやって活用できるのか」「どのようなプロンプトを書いたらいいのか」みたいな質問は大量にいただきます。(そのためにP4Usとかいうペルソナの続編みたいなプロンプトガイドを公開しましたがあいにく更新が遅れております。)
そんな只中、8月20日、九州大学の大学教職員職能開発FD 「⽣成AIを大学の教育・学習・業務にどのように組み込むか？」第5弾として、大学業務における生成AI活用の現在地-実践編-で生成AIのハンズオン研修を予定しています。そこでハンズオンで紹介できるプロンプトを準備するにあたり、先行事例ならぬ先行プロンプトを整理しています。ただ、先行プロンプトって無限にある上に評価された形跡がない謎プロンプトも多いのが実情です。よって組織の技術検証の一環で生み出されたプロンプトにしぼり、整理を進めようと考えました。せっかくなら話題のGeminiも活用したい。
今回は東京都とデジタル庁が公表している生成AI活用事例集をGemini 1.5 proに整理・分類させたら、私たち業務上のAI利用者が「実際の業務にどうやって活用できるのか」「どのようなプロンプトを書いたらいいのか」、という問いに回答できそうだと思ったので、紹介します。
プロンプト事例
プロンプトの分類・整理の用途に限り、一般公開されているプロンプト事例集を使用させていただきました。いずれも質が高く現場に即した素晴らしい資料です。
東京都デジタルサービス局
「都職員のアイデアが詰まった 文章生成AI活用事例集」
2023年8月の文章生成AIの都庁全局利用開始後、導入の効果や課題を明らかにするため、10月に職員アンケートを実施しました。アンケートからは、多くの職員がこの新たなツールを活用しており、業務効率化・質の向上などに一定の効果があることがわかりました。一方で、「どのような業務に活用できるのかわからない」等の理由から、まだ利用していない職員も多いことから、具体的な活用場面や効果的なプロンプトを集めた活用事例集を作成することにしました。
本事例集には、職員アンケートで、文章生成AIの活用が効果的とされた業務についてのプロンプトや、各局職員が参加したアイデアソンで作成したプロンプトなど、様々な活用場面を掲載しています。
デジタル庁
「2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証」
投稿プロンプト一覧（CSV／67KB）
検証期間中に委託事業者のヘルプデスクが投稿したプロンプト（大規模言語モデルへの入力文）の一覧です。既に大規模言語モデル（LLM）を利用可能な方向けの資料です。
デジタル庁と東京都庁は、生成AIの行政業務への活用を積極的に推進しており、それぞれ職員向けに活用事例集を公開している。
デジタル庁の事例集は、デジタル社会の実現に向けた幅広い取り組みを反映し、多岐にわたる業務目的と先進的な活用事例が特徴だ。翻訳、プログラミング支援、データ分析などの高度なタスクを自動化する事例も含まれており、生成AIの最新技術を積極的に活用している姿勢が伺える。また、分かりやすい文章作成や多言語対応、感情分析などを活用した国民向けサービスの向上にも重点を置いている。
一方、東京都庁の事例集は、都庁職員の業務効率化や都民サービス向上に焦点を当てている。Excel関数作成、誤字脱字修正、議事録要約などの実務的な課題解決のためのプロンプトが多く、職員の負担軽減や業務効率化を重視した内容となっている。また、SNS文章作成、広報方法提案などの都民への情報発信強化のためのプロンプトにも力を入れている。
Geminiによる整理
推論・RAGともに性能が高く200万トークンを扱えるつよつよAIモデルGemini 1.5 proを使用しました。しかも無料。今なら無料！を数ヶ月も続けていて嬉しい。
主要AIサービスの中でGemini 1.5 proが頭抜けて便利かも。Bardの延長線でうだうだ言ってた頃の不安定なGeminiはもう過去になった。200万コンテキストかつマルチモーダル対応だからAIとの対話前の面倒な準備がほぼ不要なんだ。「人間に気を遣わせない究極のAI」のプロトタイプを触っている感じがする。
— Pogo👾 // gmoriki (@pogohopper8) June 30, 2024
Geminiには簡単な指示出しを行いました。具体的な処理フローは以下を参照ください。もちろんGeminiにまとめてもらいました。
私とGeminiのインタラクションについて記事に書きたいので、
ここまでの流れと、私が使用したプロンプトを説明してくださいインタラクションの流れ
プロンプトによるデータ分析: あなたは、提供したデータに基づいて、Geminiに以下のタスクを実行するようプロンプトで指示した。
デジタル庁: CSVデータから、61個のプロンプトテンプレートを業務目的ごとにグループ化し、グループ名を提示。各グループの背景とソリューションを説明。
東京都庁: PDFデータから、プロンプトテンプレート名と実際のプロンプトを抽出し表形式に整理。その後、34個のプロンプトテンプレートを業務目的ごとにグループ化し、グループ名を提示。各グループの背景とソリューションを説明。
グルーピング方法の省察: デジタル庁と東京都庁のグルーピング結果に基づき、あなたはGeminiに両者のグルーピング方法を比較・省察するよう指示。それぞれの組織におけるAI活用の目的や重点分野、そしてグルーピングの意図を分析させた。
マージによる完全版フレームワーク構築: デジタル庁と東京都庁の分析結果を踏まえ、あなたはGeminiに2つのグループをマージした完全版フレームワークを作成するよう指示。両者の知見を統合し、より包括的な業務目的分類と、各分類に属するプロンプトテンプレートを提示させた。
使用したプロンプト
このCSVをマークダウンの表形式データに変換し、出力してください。
## 条件
コピペ可能な形式で出力することこのPDFに記載されている全てのプロンプトテンプレート名と実際のプロンプトを表形式にまとめてください以上のすべてのタスクを、業務目的ごとにグルーピングして、そのグループ名を提示してください。またなぜそのグループでグルーピングを実施したのか、背景とソリューションを教えてくださいデジタル庁および東京都のグルーピング方法を省察してください。そのうえで、2つのグループをマージした完全版を作成しましょう。あなたは、段階的にプロンプトを工夫することで、Geminiから必要な情報を引き出し、分析、統合させ、最終的に行政機関向け生成AI活用プロンプトフレームワークを構築することに成功した。このプロセスは、生成AIが複雑なタスクを処理する能力を持ち、人間の思考を支援する強力なツールとなりうることを示している。
結果
デジタル庁と東京都庁のグループ化を参考に、両者をマージした包括的な業務目的分類を作成した。各フレームワークには、具体的なプロンプトテンプレートを内包しており、ユーザーは自身の業務に最適なプロンプトを見つけ、活用することができる。
1. 政策立案・企画支援
* 政策のアイデア案を出しリスクを確認する
* 条件を指定して、より求める企画案を作成する
* 目標達成事項を考えてもらう
2. 業務効率化・改善
* 業務の課題解決案の提案をしてもらう
* 防災対応の事業継続計画書（BCP）を作成する
* １年間の目標を設定して報告する
* Excel(スプレッドシート)関数を作成してもらう
* 業務を複数のタスクに分解する
* 日報分析まとめ
3. 文章作成・編集支援
* 適切な表現を用いて文章を補完する
* 誤字脱字チェック＆修正
* 〇〇に向けた文章変換
* サービス説明文作成
* 文章の品質向上
* 文章に改行を挿入
* ネガティブな文章を中立的な文章に変換
* SNSに投稿する文章作成
* イベント広報案作成
* 適切なフレーズを提案してもらう
* 誤字脱字の修正をしてもらう
* 説明ペーパーを作成する
* 文章の要約をしてもらう
* 話し言葉からビジネスメールを作成する
* 調整の御礼文を作成する
* メール文の校正をしてもらう
* 送信シーンに適した周知文を作成する
* 絵文字が多い文章に変換する
4. 会議・面談支援
* 適切なアイスブレイクを考える
* 議事録から議事内容の評価をしてもらう
* 会議の事前準備のチェックリスト生成
* 会議の時間配分と次第を作成する
* 会議メモから報告用文章を作成する
* 会議冒頭の挨拶文案を作成する
* 部下との面談での声掛けを作成する
5. 広報・コミュニケーション
* プレスリリースを作成する
* SNSの文章をより魅力的にする
* SNSの文章の炎上リスクの確認をする
* キャッチコピー案を作成し発信する
* 広報の方法の提案をしてもらう
* 多言語でキャッチコピー作成
6. 研修・人材育成
* 研修の理解度を確認するためのテスト問題を作成する
* 研修のアジェンダを作成(Claude3）
* プロンプト改善案提案
7. 翻訳・多言語対応
* 外国人来訪者向け想定問答を作成する
* 英文レターを作成する
* 英文をネイティブが用いる表現に変える
* 英会話の練習をする
8. データ処理・分析
* データの分類分け
* ダミーデータを作成する
* アンケート結果の傾向や意見を抽出
* csvコンバータ
9. プログラミング支援
* プログラミング言語勉強先生
10. 表計算ソフト活用支援
* excel関数の提案(Claude3）
11. 顧客理解・分析
* 条文改正によって想定される影響生成
12. 慣用句解説
* 慣用句の意味を教える-Claude3-
13. 渡航計画
* 渡航計画を作成してもらう
まとめ
業務における生成AI利用上の問いには以下のように回答できそうです。
「じゃあ実際の業務にどうやって活用できるのか」
→業務目的ごとに活用が見込める領域は13個あります
「どのようなプロンプトを書いたらいいのか」
→東京都・デジタル庁の資料を参照してください
所感としては、ほぼに文句なしです。プロンプトの書き方は賛否が分かれますが、13の業務目的はある程度、納得されうる形で整理できたのではないのでしょうか(慣用句・渡航計画あたりは粒度が細かすぎる気もしますが、とりあえず現場の業務に即したグルーピングなので勘弁してください)。資料もGeminiもすごい。
ただ、パーソナリティや能力に寄与する利用方法がプログラミングや表計算ソフトに偏っている印象を受けます。これは現場の業務における利用傾向が如実に反映されたものと解釈しています。今後はもっと広い意味で勉強・最適化に使えるプロンプト、仮説形成に役立つプロンプトが現場に採用されてほしいなーと思いました。
それでは。
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