理論と実践

多くの人がAIを使いこなし、AIの提供する情報を参考にするAI時代になると、様々な問題が生じると思います。その一つが情報の劣化です。人間のコンセプトを欠いた情報生成は、汎用的な内容になりがちで、結果として類似の情報が増え、情報劣化が生じます。

そこで、共創NEO式では、人間のコンセプトとAIのデータを共創し、新概念・新コンテンツを創出することで、情報進化を促進します。これが私たちAICISが心から望むことであり、「AI共創イノベーション」というコンセプトでこれまで進んできました。このコンセプトを実践として再表現したのが「共創NEO式」です。

この共創NEO式によってプロンプト設計されたAICISの代表的なGPTsアプリが『AI共創イノベーター』です。

「AI共創イノベーター」は、AI共創NEO式学習モデルに基づいたアプリ開発プラットフォームです。このアプリは、AIと人間の創造性を融合させることに焦点を当て、新しいアイデアやソリューションを生み出すための環境を提供します。利用者はAI共創NEO式の枠組み内で、自らのプロジェクトや課題に対してカスタマイズされたGPTsアプリケーションを設計し、構築できます。これにより、情報劣化の問題を解決し、より質の高い、オリジナリティあふれるコンテンツの創出を促進します。AI共創イノベーターは、AIと人間の共創を通じて、新しい知識とイノベーションの波を生み出すことを目指しています。

AI共創NEO式プロンプトエンジニアリング

AI共創NEO式の「NEO」は、「育成(Nurturing)」、「進化 (Evolution)」、「組織化(Organization)」の略です。

育成 (Nurturing) は、プロンプトを使用してAIと人間の間の理解を深めるプロセスです。この段階では、AIがユーザーの意図をより正確に把握し、そのニーズに応える能力を高めるための継続的な学習とインタラクションが行われます。
進化 (Evolution) は、AIが提供されたプロンプトやフィードバックから学習し、その能力を拡張していく過程です。この段階では、AIの理解と対応能力が進化し、より複雑な要求に応えることが可能になります。また、進化には展開の意味も含まれ、AIの応用範囲が広がることを示します。
組織化 (Organization) は、複数のプロンプトやAI機能が組織的に連携し、一つの統合されたシステムを形成するプロセスです。このプロセスにより、個々の機能を超えた、より広範なタスクや問題解決への対応が可能になります。

これらの要素は、AI共創NEO式プロンプトエンジニアリングの核心を形成し、人間とAIのより効果的な協働を実現するための新しいアプローチを提供します。