生成的AI機会キャンバスについて
生成的AI機会キャンバスは、ショーン・アミラティによって設計され、貴社、組織、またはチームで生成的AIを活用する機会を探索し、定義するための体系的なフレームワークを提供します。
このキャンバスは、クリエイティブなタスクの全体像を把握し、生成AIを活用してそれらのプロセスを向上させる方法を提供します。7つのブロックで構成されており、それぞれのセグメントにテキストボックス、リンク、画像、またはビデオを入力することで深みと洞察を提供するよう促します。このキャンバスをチームと協力して使用し、生成AIの導入事例をブレインストーミングし、具体化するのに利用してください。
生成AIキャンバステンプレートはいつ使用しますか？
このテンプレートは、さまざまなプロジェクトやイニシアティブで生成AIの活用機会を模索する際に通常使用されます。
生成AIキャンバス テンプレートの使用方法
このキャンバスは、生成AIのアイデアを詳細に検討し、探求するための7つの重要な要素を提供します。TELeR分類法のプロンプトエンジニアリングを知らなくてもアイデアを探求できます。
7つの重要な要素は以下の通り:
1:「作成」タスクの重点化
これまで手作業で行っていたクリエイティブタスクの中で、自動化を検討しているものは何ですか？
これまで手作業で行っていたクリエイティブタスクで、Generative AIを使って改良または自動化したいものを特定します。
2: インプット
生成のプロセスを指導するために提供しようとしているインプットを具体的に示せますか？
生成のプロセスを指導するために必要なインプットを具体的に示してください。インプットには、データセット、テンプレート、ガイドライン、強み、その他AIモデルが望ましい出力を生成するために必要なリソースが含まれます。
3: 高レベル目標
この文脈でGenerative AIを活用する全体的な目的や目標を定義できますか？
このタスクでGenerative AIを活用する全体的な目的や目標を定義します。これには効率の向上、コスト削減、品質改善、新しい方法での創造性の実現などが含まれる場合があります。
4: アウトプット
生成的 AI による成果物として何を求めていますか？
生成的 AI の成果物として求めるものを明確にしましょう。これには、デザイン、提案、または前のステップで特定した創造的タスクを満たすための他の改善が含まれる可能性があります。
5: 例の提示
過去に実行された、手動実行されたものでもかまわないので、具体的な歴史的な事例を提示できますか？（少数の例から学習）
この例の背後にある論理を説明できますか？（思考の連鎖）
手動で実行されたものでもかまいませんので、具体的な歴史的な事例を提示してください。これらの事例は、AI が模倣すべきパターンやスタイルを学習するのに役立ちます。タスクの理解を助けるために、これらの例の背後にある論理を説明してください。
6: タスクの分解
創造的なタスクを複数のステップに分解できますか？ 可能であれば、必要なステップ数を使ってタスクを以下に分解してください。
この段階で成果物を人間が確認する必要がありますか？
創造的なタスクを、該当する場合は複数のステップに分解してください。各ステップでは、タスクを完了するために必要な特定のアクションやプロセスを示すべきです。成果物の品質を確保するために、各ステップでの人間の確認が必要かどうかを判断します。
7: 追加の外部または内部データ
プロセスの出力品質と効率を大幅に向上させることができる情報やデータ統合の種類は何ですか？
生成的 AI プロセスの品質と効率を大幅に改善する可能性がある追加の情報やデータ統合を特定してください。
