OpenAI社開発の生成AI「ChatGPT」でプロンプトを作成するにあたっては、OpenAI社が公式に発表した、「よりよい結果を得るためのプロンプト作成の6つのポイント」を参考にしています。

＜ポイント＞
・明確な指示を書く
・参考テキストを提供する
・複雑なタスクをより単純なサブタスクに分割する
・モデルに「考える」時間を与える
・外部ツールを使用する
・体系的なテストを実施する

中でも、今回は「明確に指示を書く」という部分に焦点をあて、その中でも重要とされている以下6項目のうち、今回のケースには該当しない、または例示が困難であると考えられる②④⑤を除いた、①③⑥にフォーカスし、プロンプトを作成します。

①詳細な説明をする
②ペルソナを設定する
③デリミター（区切り記号）を使用する
④必要なステップを指定する
⑤例を挙げる
⑥出力の長さを指定する

なお、OpenAI社公式サイトの「Prompt examples」のページでは、実際に使えるプロンプト例も紹介されていますので、合わせてご参考ください。
　　　　（参照元：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering）

応対履歴の残し方はコールセンターによって様々です。本記事では、利用されることが多い５つの形式のプロンプトをご紹介します。

＜主な形式＞
１． 箇条書き形式の要約用プロンプト
２．発話者（OP・CU）を絞った形式の要約用プロンプト
３．CRM形式の要約用プロンプト
４．Q&A抽出形式の要約用プロンプト
５．対クレーム用に詳細を残す形式の要約用プロンプト

この要約形式は、問い合わせ内容全体の把握に適しており、汎用性の高いプロンプトです。

相談員とお客様の内容を分けて出力することで、それぞれの会話内容が把握できます。また、「相談員が適切な案内をできているか」という応対品質管理の観点でも確認が可能となります。

CRMの入力項目に合わせた出力ができます。項目名や各項目の文字数等もコールセンターごとに調整が可能です。

通話内容から質問と回答の抽出を行うことで、お客様の生の声を反映したナレッジ作成や継続的なメンテナンスに役立てることができます。元テキストの文量に応じて抽出数を調整する事によって、取りこぼしを防ぐこともできます。

クレーム分析用の要約に特化したプロンプトです。お客様発話の引用まで行うことができるため、クレーム会話の内容や温度感を詳細に把握することが可能です。

要約用プロンプト5選と出力結果をまとめた資料を無料でダウンロード＞＞資料ダウンロード

ここまで要約形式ごとのプロンプトをご紹介しましたが、ChatGPTで電話応対のテキストを要約する場合、以下のような課題を抱えるコールセンターも少なくありません。

• 元テキストにフィラー※や相槌等のノイズが多く、要約結果の精度に影響する
• 個人情報をChatGPTに連携することに懸念がある
• テキスト量が多く、トークンの従量課金による利用コストが高くなる

※フィラー：「えー」や「あのー」などの会話の合間をうめる時などに使われる挿入語

これらの課題を解決するためには、ChatGPTで要約を行う前に、テキストに適切な前処理、例えばデータのクレンジング（フィラーや相打ちなどノイズの除去）、重要発話の抜粋、個人情報の除外などを行う工夫が有効です。

これらの前処理により、以下の効果が期待できます。

 ・要約の精度向上
クレンジングや重要発話抜粋といった前処理によって、ノイズや不要発話が除去されたテキストをChatGPTへ連携できるため、高い精度で要約できます。

・セキュリティの担保
個人情報除外処理をすることで、ChatGPTへ個人情報を連携せずに要約できます。

・コスト最適化
前処理で不要なテキストを除去することで、ChatGPTのトークン数削減につながり、無駄なコスト発生を防ぐことができます。

ChatGPTの登場により、コールセンターにおける応対履歴作成の自動化は急速に進んでいます。しかしながら、電話応対テキスト特有の課題やChatGPT自体への懸念から、活用を躊躇う声も少なくありません。エーアイスクエアでは、それらの課題を解決する機能を備えた要約サービスを提供しており、株式会社TMJの受託しているコールセンターでのご利用も検討いただいております。コールセンターにおける履歴作成自動化のご支援ができますと幸いです。

要約用プロンプト5選と出力結果をまとめた資料を無料でダウンロード＞＞資料ダウンロード