難しい専門用語がすっきり！生成AIの力で分かりやすく解説を頼んでみた

日々の業務を効率的に進める上で、いまや生成AIなくして実施している企業は多くないかと思われます。

単純に「〇〇とか何ですか？」をChatGPTに質問するよりも、「子どもでもわかるように〇〇を説明してください！」と聞いた方が、難しい概念でもChatGPTは優しい例を用いてとてもわかりやすく教えてくれることに気づきました。

今回は、ChatGPTに教えてもらった業務対応の時に出会った専門用語の「子どもでもわかるような」説明をまとめてみたいと思います！

APIについて

一言でいうと：アプリやプログラム同士が「お願い」をするための“手紙のやりとり”みたいなもの！

アプリやプログラム同士が「お願い」をするための仕組みです。たとえば、レストランで料理を頼む際、直接キッチンに入ることはありませんよね。店員さんに注文を伝える仕組みがあるように、APIも「注文を伝える」役割を果たします。

具体例を挙げると、スマホの天気アプリが天気の会社に「今日の天気を教えて！」とお願いするとします。このお願いの方法がAPIであり、天気を予報する会社から「今日は晴れだよ」という返答を受け取ります。このようにして、アプリやサイトはAPIを活用して情報をやりとりしています。

ICTについて

簡単に言うと：「コンピューターやインターネットを使って、人とつながったり、情報をやりとりする技術」のことだよ！

ICT（Information and Communication Technology）は、コンピューターやインターネットを使って人とつながったり、情報をやりとりする技術です。身近な例として、スマホで友だちとメッセージを交換する、学校でタブレットを使って授業を受ける、オンラインで買い物をするなどがあります。

ICTを利用することで、教育分野では遠くの学校とのオンライン授業が可能になり、医療分野では遠隔診察が行えるようになります。また、生活や仕事でも効率化が進む便利な技術です。インターネット、スマートフォン、Wi-Fi、クラウドといったツールもICT技術に含まれます。

AWSについて

簡単に言うと… インターネットの上にある“巨大なコンピューターのレンタル屋さん”！

AWSは、「Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス）」の略。たとえば、ゲームやホームページを作り、それを世界中の人に使ってもらうためには、大きなコンピューター（サーバー）が必要です。しかし、自分で購入すると高額で、管理や電気代もかかります。そこでAWSを使えば、必要な分だけその「大きなコンピューターの力」をレンタルすることができるのです。

具体例を挙げると、ドーナツ屋さんのアプリを作る場合で説明します。

・メニューを保存する → AWSのデータベースを利用
・写真をネット上に保存する → AWSのS3を活用
・多くの人がアクセスしても問題なし → AWSのEC2が対応
・使わないときは費用が発生しない → 必要な分だけ利用する仕組み

AWSはホームページやゲーム開発だけでなく、AI、データ保存などにも利用できます。Netflix、Spotify、NASAといった企業も活用しているほど広く使われているサービスです。

SESについて

SES（システム・エンジニアリング・サービス）は、「エンジニアを必要とする会社に貸し出すしくみ」です。たとえば、大きな工作をする際に電動ドリルをレンタルするような感覚で、SESはエンジニアを一定期間借りる仕組みです。

SESの流れは以下の通りです。

⑴ ある会社（A社）が「システムを作りたいが、エンジニアが不足している」と考える。
⑵ SESを提供する会社（B社）が「うちのエンジニアを派遣します」と提案。
⑶ エンジニアがA社で業務を行う。
⑷ A社はB社にエンジニア派遣費を支払う。

SESを利用するメリットとして、必要なときだけエンジニアを呼べることや、多様な経験を積める点が挙げられます。一方、デメリットとして、派遣先に慣れるまで時間がかかることや、契約期間が限られる可能性があることが考えられます。

工数について

工数とは、「ある仕事を終わらせるためにどれだけの時間がかかるか」を示すものです。

例として、クッキーを作る作業を考えます。こねる時間が10分、形を作る時間が20分、焼く時間が30分なら、合計60分（1時間）が工数です。工数を計算する際は次のポイントを押さえます。

⑴ 必要な作業をリストアップする
⑵ 各作業にかかる時間を決める
⑶ 全ての時間を合計して、全体の工数を算出する

さらに複数人で作業を行う場合、作業を分担することで工数が短縮されることもあります。このような作業を「並行作業」と呼びます。

工数の単位

工数の計算を簡単にするために、「人時」「人日」「人月」といった単位が使われます。

• 人時：1人が1時間働く量
• 人日：1人が1日働く量（例：8時間労働の場合）
• 人月：1人が1カ月働く量（例：20営業日）

これらの単位を活用すれば、必要な人数や期間をより明確に見積もることができます。

まとめ

生成AIを活用して、専門用語をわかりやすく解説させる工夫と結果についてのブログ内容でした。生成AIを上手に使いこなすことは、なかなか一筋縄ではいかない内容もあるかと思いますが、このような工夫を施すことでアウトプットの精度も変わることでしょう。どんなに難しい用語でも、簡潔な言葉と身近な例を使って説明をしてくれるので、最初の一歩として気軽に質問を投げやすいと思います。

＊内容は一部添削しています。

番外編　AIにデザイン批評をさせるためのプロンプト例

最後に、ChatGPTにデザイン批評を依頼する際のプロンプトをいくつか考えました。用途に応じて使い分けてみてください！

基本的なデザイン批評のプロンプト

• 「このデザインの良い点と改善点を教えてください。」
  → シンプルに良し悪しを知りたいとき。

• 「このデザインはターゲット層に適していますか？どのように改善できますか？」
  → 目的に合ったデザインかどうかを判断するとき。

• 「このデザインの視認性や可読性について評価してください。」
  → 視認性・可読性にフォーカスしたいとき。

• 「このデザインの配色やコントラストについての意見をください。」
  → 色のバランスを見直したいとき。

• 「このデザインのレイアウトは適切ですか？改善点があれば教えてください。」
  → 配置や構成を評価してほしいとき。

特定のデザイン用途に関するプロンプト

• 「このSNS投稿デザインはエンゲージメントを高めるのに適していますか？改善点を教えてください。」
  → SNS向けデザインの効果をチェックしたいとき。

• 「このLP（ランディングページ）のデザインはコンバージョン率を上げるのに最適ですか？」
  → Webデザインの成果を向上させたいとき。

• 「このパッケージデザインは店頭で目を引くでしょうか？より魅力的にする方法を教えてください。」
  → 商品パッケージの訴求力を確認したいとき。

• 「このプレゼン資料のデザインは分かりやすいですか？伝わりやすくする方法を教えてください。」
  → プレゼン資料の改善点を知りたいとき。

• 「この名刺デザインは印象に残りやすいですか？改善案があれば教えてください。」
  → 名刺のデザインをより効果的にしたいとき。