AIプロジェクトの成功を目指せ！コンテクスト・エンジニアリングの重要性

AI技術の急速な進化にもかかわらず、多くの企業におけるAIプロジェクトは期待通りの成果を出せていない現実があります。実は、米国のデータによると、95％以上のAIパイロットプロジェクトが成功とは言えない状況にあると報告されています。この問題の主な理由は、AIモデル自体の性能ではなく、企業の独自のワークフローや文脈を適切にAIに传達できていないことにあります。

この課題を克服するためには、「コンテクスト・エンジニアリング」が鍵となります。この手法により、企業特有のデータと情報を精密に整理し、AIに適切にインプットすることが求められます。その結果、AIは具体的な行動に結びつく、価値のあるインサイトを導き出すことができるようになります。

背景と現状

最近のMITレポートによれば、企業がAIを導入しても、実際にはプラスの影響を及ぼすことが難しいというデータが示されています。特に生成AIにおいては、パイロットプロジェクトがほとんど効果を上げられないという深刻な問題を抱えています。この問題の根本には、企業各々の特異なワークフローやコンテクストが存在し、それをAIに正確に伝えられていないことがあると考えられています。

定量的分析と具体的なアプローチ

例えば、営業分野でのAI活用において、500本の商談データを基にした現状の分析では、一般的すぎる結論しか導き出されません。「受注した商談では顧客側に明確な課題が存在したが、失注した商談ではその課題が曖昧だった」といった一見して明白な指摘だけが得られるのです。

成功するAI活用には、業務に根付いた固有の文脈を取り入れたデータ準備が不可欠です。これには、商談における属性情報のラベリングやトピックの構成要素の整理が含まれます。これらの準備をしっかり行った後にAIに問いかけることで、より具体的な情報を引き出すことが可能になります。

これにより、初回の商談でどのように提案すれば相手に響くか、具体的なアプローチを得ることができます。このようなアプローチの改善は、実際の営業活動に即効性を持つインサイトをもたらすのです。

コンテクスト・エンジニアリングの重要性

このように、コンテクスト設計の有無はAIから得られる結論の有用性に大きな影響を与えます。コンテクスト・エンジニアリングは、企業独自の情報を基にAIに正しい解を導出させるための手法として、今後ますます注目されていくでしょう。

Google DeepMindのキーパーソンも、今後はプロンプトスキルよりもコンテクスト・エンジニアリングが重要になると指摘しています。AIによる成果を最大化するためには、自社のコンテクストをしっかり設計し、AIを効果的に運用することが求められています。

この資料には、固有のコンテクストを踏まえたAIがどのように組織に価値をもたらしたかの具体例も多数紹介されています。受注確度の自動予測や顧客の声を基にした戦略立案プロセスなど、実績が示されているのです。

まとめ

Bringing Outでは、対話情報のデータ化を通じて企業の経営改革を支援しています。今後も、企業やシーンに応じた対話設計や構造設計を行い、AIのポテンシャルを最大限引き出すお手伝いをしていきます。興味のある方は、資料のダウンロードをおすすめします。これが、AIを効果的に活用するための一歩となるでしょう。