生成AI活用のコツをBox AIに聞いてみた
※この記事はBox Advent Calendar 2024の記事を転載しています。
AIの導入は、企業の業務プロセスを根本から変革し、新たな価値創造をもたらす可能性を秘めています。これまで人が行っていた文章や画像、コード分析を自動化し、生産性の向上とコスト削減が期待できます。これらの機能価値を最大限に引き出すためには、生成AIに与える指示（プロンプト）を最適化することが重要です。
本記事では、より質の高いアウトプットを得るためのコツをBox AIを使ってご紹介します。
（執筆：Box Japan Customer Success Manager Nabe）
Box AIとは？
Box AIは、さまざまな大規模言語モデル（LLM）のプラグインが可能で、現在は機能に応じて使い分けています。BoxでAIを活用するポイントは3つあります。
データを学習用としてLLMに送信することなく、LLMの機能を活用できること
LLMがデータを参照する時に、Box AIがデータのアクセス権限を適用すること
データを抽出してLLMにわたす時も、プロンプトを最適化する指示を追加するため、ハルシネーションも発生を最小限にすること
企業の重要な情報をセキュリティレベルが高い状態で安心してAI機能が使えるように設計されています。
指示（プロンプト）の最適化とは？
生成AIから最適な回答を得るために、AIに対して適切な指示（プロンプト）を出す技術のことをプロンプトエンジニアリングと呼びます。実際に使用する大規模言語モデル（LLM）にの特性に応じて、指示（プロンプト）をカスタマイズすることが求められます。
今回は、主要な3つのLLMに絞って、各社が推奨する運用方法を比較してみました。
ビジネスシーンでの利用における特徴
検証方法：
3つのLLMが推奨するプロンプトエンジニアリングの内容を比較してみました。
各LLMが推奨する運用方法をBox Notesに書き起こして、Box AI for Notesに質問してみました。（※2024年12月 時点の情報です）
Box AIへの質問🧠
Claude、Gemini、およびOpenAIの特徴をまとめてください。なお、ビジネスシーンでの利用に絞って、項目は表形式でまとめてください。
まとめると、こんな感じでしょうか。
Claudeは、人間らしい対話に重点を置いており、複雑な質問への回答や、長文の生成に優れている
Geminiは、Googleの様々なサービスと連携できるため、情報収集力が高く、幅広いタスクに対応可能
OpenAIは、多くのデータで学習しているため、様々な質問に対してアイデアを創出することに優れている
さらに、それぞれのLLMで求められる共通の指示（プロンプト）と相違点をBox AIでまとめてみます。
各LLMが推奨するプロンプト作成方法は類似している点が多くありましたが、若干のニュアンスやクセがあり、それを理解した上で利用することが必要かと思われます。
利用シーンに応じて最適なAIモデルの選択する「Box AI Studio」
Boxでは、自社が必要とする機能に合わせてノーコードでBox AIをカスタマイズできる機能「Box AI Studio」を近日リリース予定です。
「Box AI Studio」では、企業がコンテンツにAIを適用する際のカスタマイズ性とコントロール性を強化することが可能です。最適なAIモデルを選択してカスタムプロンプトとパラメータを微調整するだけで、業界固有のニーズやワークフローにもとづいた自社のBox AIエージェントをノーコードで作成できます。
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