データ分析・構造化

◆ AIに「情報の整理整頓」を任せる

さて次はデータ分析と構造化のプロンプトです
私たちの周りには顧客レビューやアンケート結果など膨大なテキストデータがありますよね
これらは宝の山ですが一つ一つ目で読んで整理するのは本当に大変です
こんな時AIに情報の整理整頓を任せてみましょう

◆ ① テキストデータの分類

AIは文章の内容を理解し指定されたカテゴリに分類するのが非常に得意です
例えばお客様から寄せられた大量の「お客様の声」を
「要望」「不満」「感謝」といったカテゴリに自動で仕分けさせることができます

【悪い指示の例】
「このお客様の声を分類して」
→ AIはどのようなカテゴリに分ければいいか分からず混乱してしまいます

【良い指示の例】
「あなたはカスタマーサポートのマネージャーです
以下の『お客様の声』のリストを読み『要望』『不満』『感謝』『その他』の4つのカテゴリに分類してください
分類結果と該当する文章を一覧で出力してください」
→ 明確な「分類カテゴリ」を指示することでAIは正確に作業を実行します

◆ ② データの抽出と構造化

テキストデータから特定の情報を抜き出し表形式にまとめる作業もAIの得意分野です
例えば複数の報告書から「プロジェクト名」「担当者」「進捗率」だけを抜き出して
一覧表に整形させることができます
これにより手作業でのコピーアンドペーストの手間がゼロになります

【悪い指示の例】
「この報告書をまとめて」
→ どのようにまとめればいいか分からずただの要約になってしまいます

【良い指示の例】
「あなたは優秀なプロジェクトマネージャーです
以下の複数の報告書テキストから『プロジェクト名』『担当者』『現在の進捗率』『課題点』の4項目を抽出してください
抽出した情報を表形式（テーブル形式）で出力してください」
→ 欲しい「項目」と「出力形式」を明確に指定することが成功の鍵です

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【用語まとめ】

  • 構造化（こうぞうか）
    整理されていないバラバラの情報から必要な要素を抜き出し表形式など分かりやすい形に整えること
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