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自動分類用の指示文を作る

自動分類用の指示文を作る

write-classification-promptwrite-classification-prompt「write classification prompt」に関するスキルがこのレッスンで身につきます。
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学習メモ

成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc検証: basic_manual_check_v1

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

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メディアメディアレッスン内に出てくる図や動画のスロットです。実際の画面やイメージで理解を補助します。

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レッスン本文

自動分類用の指示文を作る

このレッスンでできるようになること

毎日たくさんのお客様から届く問い合わせを想像してみてください。郵便局の仕分け作業のように、1通ずつ「返金」「配送」「その他」の箱に手で振り分けるのは大変ですよね。

AI に「この問い合わせはどのカテゴリ?」と聞けば、一瞬で仕分けてくれます。でも、AI にちゃんと仕事をしてもらうには、わかりやすい**指示文(プロンプト=AI への依頼文)**が必要です。

このレッスンでは、AI が問い合わせを自動で分類できるような指示文を 1つ完成 させます。所要時間は約 15 分です。

前提条件

  • ChatGPT や Claude などの AI チャットツールで、会話形式のやりとりをしたことがある
  • 自分が担当している(または想定する)カスタマーサポートの問い合わせ内容をいくつか思い浮かべられる

分類カテゴリを決める

まずは「問い合わせを何グループに分けるか」を決めましょう。料理でいえば、冷蔵庫の中身を「肉」「野菜」「調味料」に分けるイメージです。

カテゴリは お互いに重ならない・漏れがない ようにするのがポイントです。3〜6 個が目安です。

良い例:

  • 「返金・キャンセル」「配送・送料」「商品について」「その他」→ 明確でかぶらない

悪い例:

  • 「困っている人」「ちょっと困っている人」「質問」→ どこに入るか判断できない

コツ: 迷ったら AI に相談しましょう。ChatGPT や Claude に「カスタマーサポートの問い合わせを分類したいです。〇〇業界で よくある問い合わせカテゴリを 4〜5 個提案してください」と聞くと、たたき台をすぐ作ってくれます。

指示文のひな形を書く

次のひな形をコピーして、あなたのカテゴリに書き換えてください。

あなたはカスタマーサポートの問い合わせ分類アシスタントです。
次のカテゴリのいずれか1つを回答してください。

カテゴリ一覧:
- 返金・キャンセル:お金を返してほしい、注文を取り消したい
- 配送・送料:届かない、届け先を変えたい、送料の確認
- 商品について:サイズ・色・機能などの質問や不具合報告
- その他:上のどれにも当てはまらない問い合わせ

分類対象の問い合わせ:
「ここに実際の問い合わせ文を貼る」

回答はカテゴリ名だけを1行で返してください。

分類フロー図

図のように、問い合わせ文を指示文に流し込むと、AI がカテゴリ名を返します。たったこれだけの流れです。

ひな形のポイント 3 つ

  1. 役割を宣言する — 冒頭の「あなたは〇〇です」で、AI に役割を与えます。人間でも「仕分け担当です」と言われたほうが迷いが減りますよね。
  2. 各カテゴリに短い説明をつける — 説明があると AI が境界線を判断しやすくなります。
  3. 出力形式を指定する — 「カテゴリ名だけ返して」と書かないと、AI が長い説明文を返してしまうことがあります。

AI でテストする

実際の(または架空の)問い合わせを 5 件 用意して、AI に 1 件ずつ分類させましょう。

テストの手順:

  1. ChatGPT や Claude を開く
  2. 上で作った指示文の「ここに実際の問い合わせ文を貼る」部分に、問い合わせ文を 1 件入れる
  3. 送信して、AI の回答を確認する
  4. 期待したカテゴリと一致するかチェックする
  5. 残り 4 件も同じように繰り返す

テスト画面の例

良い例:

  • 問い合わせ「注文したのに届きません」→ AI の回答「配送・送料」 ✓
  • 問い合わせ「サイズを交換したい」→ AI の回答「商品について」 ✓

悪い例(改善が必要):

  • 問い合わせ「色が写真と違うので返金してほしい」→ AI の回答「その他」 ✗
    • この場合「返金・キャンセル」または「商品について」が正解。指示文の改善が必要です

結果が期待と違う場合は、次のステップで指示文を直します。

指示文をブラッシュアップする

テストで間違いがあったら、次の 3 つの改善ポイントを試してください。

1. カテゴリの説明を具体的にする

改善前:返金・キャンセル
改善後:返金・キャンセル:お金を返してほしい、注文を取り消したい、返品したい

2. 迷いやすいケースのルールを追加する

追加ルール:
- 商品の不具合+返金希望 → 「返金・キャンセル」を優先してください
- どのカテゴリにも当てはまらない場合は「その他」としてください

3. AI に改善案を聞く

うまくいかないケースをそのまま AI に見せて相談できます。

さっきの指示文で、「色が写真と違うので返金してほしい」が
「その他」と分類されました。
「返金・キャンセル」に分類されるように指示文を改善してください。

AI が指示文の修正案を提案してくれるので、それを取り入れて再テストしましょう。

つまずきやすいポイント

よくある問題原因解決策
AI がカテゴリ名以外の長文を返す出力形式の指定が弱い「カテゴリ名だけを1行で返してください。説明は不要です」と明記する
同じ問い合わせで毎回違う結果になるカテゴリの境界があいまい迷いやすいケースのルールを追加する
「その他」ばかりに分類されるカテゴリの説明が足りない各カテゴリに具体例を 2〜3 個追加する

成果物を確認する

以下がすべて揃ったら、このレッスンは完了です。

  • 分類カテゴリが 3〜6 個、重複なく定義されている
  • 指示文(プロンプト)が 1 つ完成している
  • 5 件のテストで 4 件以上 正しく分類される
  • うまくいかなかったケースに対して、指示文を 1 回以上修正した

完成した指示文をテキストファイルやメモアプリに保存し、テスト結果のスクリーンショットを撮ってください。それがこのレッスンの成果物です。

成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc

検証: basic_manual_check_v1

証跡とメディア

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

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メディア

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前提 atom

必須

なし

あると楽

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