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【シュンスケ解説】AIでタスク自動化！一般化ワークフロー構築DSLで未来の働き方へ

GenAI研究所

AIで業務効率化！一般化ワークフロー構築DSLで未来の働き方へ：具体例とプロンプトDSL詳細解説

こんにちは、シュンスケ（@openagi_lab）です。今日はこちらのメディアに投稿します！
若干難しい内容も含みますがわかりやすく解説してきますのでぜひ読んでみてください最後まで！！

まず初めにこちらのX の投稿をご覧ください

はい、何言ってるかわかりませんよね詳細に解説してきます
これは非常に重要な話です。皆さんのタスク及び業務及び作業はおおよそのことは全て一般化表現で表される。ということを理解すると非常に llm、生成 AI を使う上で相性が良くなります今日はそのテクニックを学んでいこうと思います！！

はいそれでは最後までついてきてください必ず必ず必ず必ず必ず！！！

こんなことありませんか？？

「毎日同じ作業の繰り返しで疲れた…」
「もっと効率的にタスクをこなしたい！」

そんな悩みを抱えるあなたへ。AIを活用したワークフロー自動化で、未来の働き方を実現しませんか？

この記事では、「一般化タスク実行ロジック」と「DSL（Domain Specific Language）を用いた一般化ワークフロー構築ロジック」 について、SEOに強く、わかりやすく解説していきます。

この記事を読めば、AIによる業務効率化の可能性を理解し、未来の働き方を想像できるようになるでしょう。


1. 一般化タスク実行ロジック：複雑なタスクもシンプルに分解！

1.1 タスク分解：複雑さを解消する第一歩

私たちは日々、大小様々なタスクに取り組んでいます。
しかし、複雑なタスクに直面すると、どこから手をつければいいか分からず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。

そんな時に役立つのが 「タスク分解」 です。

このんな人、多いんじゃないでしょうか？？タスクの分解が苦手だ！！計画を立てるのが苦手！！「だあー。次何やるんだっけ？？」

タスク分解とは、大きなタスクを、実行可能なより小さなサブタスクに分割していく プロセスです。
複雑なタスクを分解することで、全体像を把握しやすくなり、各サブタスクに集中して取り組むことができます。

シゴできない

1.2 一般化タスク実行ロジック：あらゆるタスクに対応する汎用的な枠組み

一般化タスク実行ロジックとは、あらゆるタスクに適用可能な、汎用的なタスク分解と実行の仕組みです。

このロジックでは、タスクを以下の要素に分解します。

  • 入力 (Input): タスクに必要な情報やデータ

  • 処理 (Process): 入力に対して行う操作や処理

  • 出力 (Output): 処理の結果得られる情報やデータ

さらに、各要素を詳細化し、タスク間の依存関係を明確にすることで、複雑なタスクも効率的に実行できるようになります。

1.3 具体的な活用例

一般化タスク実行ロジックは、様々なタスクに活用できます。

例えば、「ブログ記事の作成」というタスクを例に考えてみましょう。

  • 入力: 記事のテーマ、キーワード、ターゲット読者

  • 処理: キーワード調査、構成作成、文章執筆、SEO対策、校正

  • 出力: SEO対策済みの完成記事

このタスクをさらに分解すると、

  • キーワード調査：

    • 入力: 記事のテーマ

    • 処理: 関連キーワードの調査、検索ボリュームの確認

    • 出力: キーワードリスト

  • 構成作成：

    • 入力: キーワードリスト、ターゲット読者

    • 処理: 記事の構成案作成、見出しの決定

    • 出力: 記事構成

このように、タスクを細分化し、各サブタスクの入力、処理、出力を明確にすることで、作業プロセス全体を可視化し、効率的に進めることができます。


シゴでき

2.1 DSLでワークフローを自動生成！「一般化ワークフロー構築ロジック」

一般化ワークフロー構築ロジックは、DSLを用いてワークフローを定義・実行する仕組みです。

DSLを用いたワークフローの記述例

workflow:
  name: "顧客対応チャットボット"
  nodes:
    - name: "Start"
      type: "start"
      inputs: 
        - name: "user_message"
          type: "string"
    - name: "質問分類"
      type: "llm"
      model: "gpt-3.5-turbo"
      dependencies: ["Start"]
      inputs:
        - name: "message"
          value: "{{user_message}}"
      prompt: |
        あなたは優秀なカスタマーサポート担当です。
        顧客からの以下の問い合わせメッセージを、適切なカテゴリに分類してください。
        
        メッセージ: {{message}}
        
        カテゴリ: 
      outputs:
        - name: "category"
          type: "string"
    - name: "情報抽出"
      type: "code_execution"
      dependencies: ["質問分類"]
      inputs:
        - name: "message"
          value: "{{user_message}}"
        - name: "category"
          value: "{{category}}"
      code: |
        def extract_info(message, category):
          # ここに、カテゴリに応じた情報抽出のロジックを記述
          return extracted_info
      outputs:
        - name: "extracted_info"
          type: "string"
    # 以下、知識ベース検索、回答生成、回答出力のノードを定義

上記は、顧客対応チャットボットのワークフローをDSLで記述した例です。
各ノードの処理内容を具体的に定義することで、AIが自動的にワークフローを実行します。

2.2 DSLのメリット・デメリット

メリット:

  • 簡潔な記述で、専門知識がなくても理解しやすい。

  • 可読性が高く、ワークフローの全体像を把握しやすい。

  • 保守性が高く、修正や変更が容易。

  • 再利用性があり、他のワークフローにも流用できる。

デメリット:

  • DSLの文法を覚える必要がある。

  • 一般的なプログラミング言語に比べて、表現力に限界がある場合がある。


3. 未来の働き方：AIとワークフローで、より創造的な仕事へ

3.1 AI×ワークフローで、時間とコストを大幅削減！

AIと一般化ワークフロー構築ロジックを組み合わせることで、複雑な業務プロセスを自動化し、大幅な効率化を実現できます。

AIは、人間では難しい判断や予測を自動で行うことが可能。これをワークフローに組み込むことで、今まで人間が行っていた作業を自動化し、時間とコストを削減できます。

3.2 単純作業から解放！創造的な仕事に集中できる

AIによるタスク自動化は、人間を単純作業から解放し、より創造的な仕事に集中する時間を生み出します。

例えば、デザイナーは、AIに画像の切り抜きや色調補正を任せることで、よりクリエイティブなデザインワークに集中できます。

3.3 働き方改革を促進！場所や時間に縛られない自由な働き方

AIによるワークフロー自動化は、場所や時間に縛られない、柔軟な働き方を実現します。

場所を選ばずに仕事ができ、ワークライフバランスの改善にも繋がります。

4. まとめ：AIとワークフローで、未来の働き方を創造する

一般化タスク実行ロジックとDSLを用いた一般化ワークフロー構築ロジックは、AIを活用した業務効率化の鍵となります。

これらの技術によって、複雑なタスクをシンプルに分解・自動化することで、私たちはより創造的で生産的な仕事に集中できるようになります。

AIとワークフローの融合は、私たちの働き方を大きく変える可能性を秘めていると言えるでしょう。

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