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プロンプト作成の力:MicroStrategy AI機能の最大化

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Lauren O’Connor

March 29, 2024

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明確な質問の組み立て方、関連コンテキストの提供、複雑なクエリの分解、自然言語の使い方など、MicroStrategy AIにおける効果的なプロンプト作成のためのベストプラクティスをご覧ください。

AIにとってプロンプトとは何か?

プロンプトとは、生成AIモデルに対する自然言語入力です。ユーザーがモデルに何をさせるかをプロンプトで指示します。基本的に、プロンプトはAIに与える命令です。画像生成AIモデルの場合、プロンプトは通常、生成したい画像の説明です。例えば、飼い犬の2回目の誕生パーティのための画像を作成したいとします。AIアートジェネレーター(ここでは、DALL-E)に、「飼い犬の誕生パーティ」というプロンプトを入力します。

prompt-ai_dogparty.webp

「飼い犬の誕生パーティ」というプロンプトをAIに命令した場合の出力。

この画像はよくできていますが、主役である犬は飼い犬の犬種(ラブラドール種)ではなく、あなたが飼い犬に思うような洗練されたイメージを表現していません。そこで、「ラブラドール・レトリバー、タキシード着用、4K、プロが撮ったような写真、おしゃれなレストラン、LinkedInプロフィール画像、写真のようにリアル、誕生日」というプロンプトに書き直します。詳細と具体性を追加することで、パーティの招待状にピッタリな画像を生成することができます。

prompt-ai_dogbirthdayspecific.webp

「ラブラドール・レトリバー、タキシード着用、4K、プロが撮ったような写真、おしゃれなレストラン、LinkedInプロフィール画像、写真のようにリアル、誕生日」というプロンプトをAIに命令した場合の生成AIの出力。

MicroStrategy AIにおけるプロンプト作成

salesbot-convo.gif

誕生日を祝ってもらっている犬の画像を生成することは本当に楽しいのですが(心からそう思います。これまで犬の画像の作成に何時間費やしたかわかりません)、ここではプロンプト作成とMicroStrategyについてお話ししたいと思います。

MicroStrategyの最新人工知能機能を使用すると、AIのインテリジェンスとスピードを兼ね備えた、高精度で信頼性の高いビジネスインテリジェンスにアクセスできます。

プロンプトエンジニアリング技法を使用することで、MicroStrategyのAI機能を十分に活用し、その潜在能力を最大限に引き出すことができます。以下に、必要な応答を得るために役立つベストプラクティスをご紹介します。

  • 明確かつ正確な言葉で質問を組み立てます。抽象的な単語や一般論を使用すると解釈があいまいになる可能性があるため、避けます。具体的な知見や比較を求めるようにします。
    • 抽象的:売上の傾向を教えてください。
    • 具体的:前四半期の製品Xの総売上はいくらでしたか?
  • AIがあなたの意図を適切に理解できるように、要点を押さえた文脈を提供することで必要な詳細情報を含めます。
    • 不明確:「カスタマーデータを見せてください」
    • 明確:「過去6か月間のカスタマー保持率を教えてください」
  • 複雑な質問がある場合は、より短く、より分かりやすい要素に分解することを検討します。このアプローチにより、AIはそれぞれの構成要素を効率的に処理し、応答することができます。
    • 複雑:「各地域のカスタマーごとの平均収益はいくらですか?」
    • 簡素化:「地域Aのカスタマーごとの平均収益はいくらですか?製品カテゴリごとに内訳を示してください」
  • MicroStrategyのAI機能とやり取りする利点の1つは、自然言語を使用できるところです。知識が豊富な相手に見識を求めるときのように質問を組み立てます。このアプローチにより、AIは質問の裏にある意図を汲み取り、正確な応答を提示することができます。
    • ロボット:「売上レポート。第3四半期。表示」
    • 自然言語:「第3四半期の売上レポートを表示してください」
prompt-ai_conversation.webp

AIにプロンプトを与えた場合の結果。

  • 自然言語を使用すると、より微妙なコミュニケーションが可能になります。質問が追加の文脈を要求するものである場合は、その文脈を会話形式で提供します。この追加情報により、AIはより正確で関連性の高いインサイトを生成することができます。
    • 基本的:「製品Xの売上高はいくらでしたか?」
    • 文脈を付加:「前四半期の製品Xの売上高はいくらでしたか?特に興味があるのはヨーロッパ市場です」
  • 質問を繰り返して絞り込むのは、やり取りを最適化する基本的な手法です。返される応答が期待したものとまったく異なる場合は、ためらわずに質問を調整して言い換えてください。ボットがあなたの意図を理解しやすいように、違う言い回しを試したり、追加の文脈を提供してみたりします。
  • プロンプトエンジニアリングは継続的なプロセスです。常に学びながら、AIの取り扱いに慣れていくに従い、アプローチを改良し続けてください。

上記のベストプラクティスに従うことで、MicroStrategyのAI機能が持つ潜在能力をすべて引き出し、貴重な洞察を得てビジネスを前進させることができます。

AIプロンプト:MicroStrategyのAuto AIによる売上ダッシュボードの生成

Autoアンサーを使用したプロンプト作成について詳しくは、当社のトレーニングチームが提供しているこちらのビデオをご視聴ください。

MicroStrategy Video

追加学習:AIに関するトレーニングコース

さらに詳しく学びたい方は、当社のAIに関するトレーニングコースをご確認ください。

  • AIによるアナリティクスの高速化:Autoダッシュボードを使用してコンテンツを瞬時に生成し、Autoアンサーでセルフサービスインサイトを増幅して、高度な分析を取り入れて組織内で豊富な情報に基づいた意思決定を促進します。
  • ボット作成ワークショップ:BIのためのAIの活用: 使いやすく効率的で魅力的なスタンドアロンボットを作成して、AIの機能をBIに活用します。ルック&フィールをカスタマイズし、よく使うアプリケーションに組み込み、データアナリティクスを組織全体に拡張します。

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Lauren O’Connor

Lauren leads Education at MicroStrategy, helping organizations successfully implement, adopt, and maximize their BI tools.


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