YAMLプロンプトとAIエージェントによるSECIモデルの強化：Claudeでサクッと整理
YAMLとマルチモーダルLLMの可能性：o1-previewで技術エッセイ作成の続き。tomoyukiさんにYAMLの特徴について教えていただいて、「自分は、YAMLを、人と人同士、人とAI同士のコミュニケーション・プロトコルに使うイメージを持つのに便利なツールだと考えいてるのでは…？」と気付かされたので、その思索をまとめてみた。
https://x.com/sarukun99/status/1855243248778060095
YAMLでのコンテキストの渡し方は、階層にしていくとできます。
— tomoyuki|AI社員紹介所 (@sarukun99) November 9, 2024
自然言語よりブレなく、コンテキストに強くできるので、きっちり推論にはおすすめ
ただ組むのが面倒で、今のモデルならそこまでしなくてもよいはず。 https://t.co/UgLkcK743W
https://x.com/sarukun99/status/1855256057796559172
そうですね、これはそもそも関係性が曖昧で答えがない文章に階層性を求めてるからだと思います。
— tomoyuki|AI社員紹介所 (@sarukun99) November 9, 2024
自然言語→YAML→マインドマップで、安定させるには、自然言語の質次第です。
YAMLにしなくても、ロングコンテストで読み取れるの中あと思いますが、YAMLにしたいのってなんででしたっけ？
具体的には、人と人の組織学習（暗黙知の形式知化）でSECIモデルがあるけれど、人とAIの協働にYAMLを活用するとプロトコルがしっかりしてSECIモデル回しやすいのかも？と思って整理したのが以下のもの。
YAMLプロンプトとAIエージェントによるSECIモデルの強化
1. 基本コンセプト
YAMLプロンプトは人間が読みやすい構造化データ形式
SECIモデルの4つのプロセスを通じて知識創造と共有を促進
AIエージェントを組み込むことで各プロセスを強化
2. 各プロセスにおける活用
社会化（Socialization）
YAMLの役割
エキスパートの知識共有のための共通フォーマット提供
チーム内での暗黙知の伝達促進
AIエージェントの貢献
人間同士のコミュニケーション支援
新入社員オンボーディングのサポート
暗黙知の共有プロセスの促進
表出化（Externalization）
YAMLの役割
暗黙知の構造化された形式での明示化
エキスパートのノウハウやプロセスの形式知化
AIエージェントの貢献
明示化された知識の理解と処理
チュートリアルやマニュアルの自動生成
教育コンテンツの作成支援
連結化（Combination）
YAMLの役割
異なる分野の知識の統合
組織全体の知識ベース構築
AIエージェントの貢献
複数のデータセットの統合分析
新たな知識やソリューションの創出
異分野知識の組み合わせによるイノベーション
内面化（Internalization）
YAMLの役割
形式知の実践可能な形での提供
個人の学習プロセスの支援
AIエージェントの貢献
パーソナライズされた学習支援
フィードバックとコーチング
スキル習得の効率化
3. 総合的なメリット
組織的効果
知識創造プロセスの効率化
組織学習の加速
イノベーション能力の向上
技術的効果
LLMの能力の最大活用
知識表現の標準化
プロセスの自動化
人材開発効果
個人のスキル向上
チーム協働の促進
エキスパート知識の効果的活用
4. 実装のポイント
YAMLプロンプトの設計
明確な構造化
再利用可能性
拡張性の確保
AIエージェントの統合
適切なインターフェースの設計
フィードバックループの構築
継続的な改善メカニズム
SECIモデルにおけるYAML活用の比較
以下では、SECIモデルの各プロセスにおけるYAMLの効果を具体例で示します。
YAMLを活用することで、各プロセスにおいて情報の構造化と共有が効率化され、組織全体の知識創造サイクルが加速することが分かります。特に注目すべき点は、AIエージェントがこの構造化された情報を基に、より適切なサポートを提供できるようになることです。
これらの例を見ると、YAMLの導入によって：
情報の正確性が向上
知識の再利用が容易に
学習効率が改善
組織全体の知識管理が効率化
といった効果が得られることが分かります。
1. 社会化（Socialization）
Before
新人エンジニア: "先輩のコーディングスタイルを真似したいのですが..."
シニアエンジニア: "うーん、私はインデントはスペース4つ使って、関数の間は2行空けて..."After
コーディングスタイルガイド:
作成者: "山田シニアエンジニア"
基本ルール:
インデント:
タイプ: "スペース"
数: 4
関数間隔: 2行
命名規則:
変数: "キャメルケース"
定数: "大文字スネークケース"
レビュー基準:
必須チェック項目:
- コメント記述
- エラーハンドリング
- 変数命名規則2. 表出化（Externalization）
Before
プロジェクトマネージャー: "このプロジェクトの進め方について説明してください"
リードエンジニア: "はい、まず要件定義を2週間で行い、その後..."After
プロジェクト計画:
フェーズ:
要件定義:
期間: "2週間"
成果物:
- 要件定義書
- ユースケース図
レビュー:
タイミング: "週次"
参加者:
- プロジェクトマネージャー
- リードエンジニア
- ステークホルダー
設計:
期間: "3週間"
成果物:
- システム設計書
- データベース設計書
リスク管理:
主要リスク:
- タイプ: "技術的課題"
対策: "早期PoC実施"
- タイプ: "リソース不足"
対策: "外部リソースの確保"3. 連結化（Combination）
Before
マーケティング部門: "顧客アンケートの結果をまとめました"
開発部門: "システムのログ分析結果があります"
経営層: "これらを統合して意思決定に使いたいのですが..."After
統合分析レポート:
顧客フィードバック:
満足度:
スコア: 4.2
改善要望:
- 機能A
- 機能B
システム分析:
パフォーマンス:
応答時間: "1.2秒"
エラー率: "0.1%"
意思決定マトリックス:
優先施策:
- 項目: "機能A開発"
影響度: "高"
コスト: "中"
- 項目: "パフォーマンス改善"
影響度: "中"
コスト: "低"4. 内面化（Internalization）
Before
社員: "新システムの使い方を覚えるのが大変です"
トレーナー: "まずこのボタンを押して、次にここをクリックして..."After
システム操作ガイド:
基本操作:
新規作成:
手順:
1: "「新規」ボタンをクリック"
2: "テンプレート選択"
3: "必須項目入力"
ショートカット: "Ctrl+N"
注意点: "保存前に必ずプレビュー確認"
よくあるエラー:
- エラーコード: "E001"
対処方法: "キャッシュクリア"
- エラーコード: "E002"
対処方法: "ブラウザ再起動"
練習タスク:
初級:
- "サンプルデータ作成"
- "基本検索実行"
中級:
- "データ一括処理"
- "カスタムレポート作成"主な改善効果
1. 社会化での効果
暗黙知の共有がより体系的に
新人の学習効率が向上
ベストプラクティスの伝達が容易に
2. 表出化での効果
複雑な知識の構造化が容易に
曖昧さの排除
レビューと更新が効率的に
3. 連結化での効果
異なる部門の知識を効率的に統合
データ間の関連性が明確に
意思決定の根拠が透明に
4. 内面化での効果
学習プロセスの標準化
段階的な習得が可能
自己学習の効率化
医療プロトコル作成の対話シミュレーション
Before（YAMLなし）
医療専門家: MRI検査の新しいプロトコルを作成したいのですが、手伝ってもらえますか？特に、患者の準備と安全確認について重視したいです。
AIエージェント: はい、お手伝いさせていただきます。どのような要素を含めるべきとお考えですか？
医療専門家: そうですね、患者さんの金属チェックは必須です。あと、検査前の絶食も必要です。造影剤を使う場合は腎機能のチェックも。スキャン時間は通常15-30分くらいですね。
AIエージェント: 分かりました。では以下のような手順を提案します：
患者の金属チェック
6時間の絶食
腎機能検査
15-30分のスキャン時間
これでよろしいでしょうか？
医療専門家: いや、もう少し詳しく必要です。妊娠の確認や、造影剤アレルギーの確認も入れたいです。あと、具体的な確認項目も列挙したいです。
AIエージェント: 申し訳ありません。では追加します：
患者の金属チェック
ペースメーカー
金属インプラント
妊娠確認
6時間の絶食
検査前確認
腎機能検査
造影剤アレルギー確認
15-30分のスキャン時間
これでより具体的になりましたでしょうか？
After（YAMLあり）
医療専門家: MRI検査の新しいプロトコルを作成したいのですが、以下のYAML形式で整理してもらえますか？
プロトコル:
名称: MRI検査
重要度: 高
必須確認項目:
- 安全性チェック
- 患者準備
追加要件:
- スキャン時間の明確化
- 造影剤使用条件AIエージェント: はい、プロトコルを以下のように詳細化しました：
MRI検査プロトコル:
バージョン: 1.0
最終更新: 2024-01-15
事前確認:
安全性チェック:
必須項目:
- 金属製インプラント
- ペースメーカー
- 金属片の有無
- 妊娠の可能性
確認方法: チェックリスト形式
責任者: 放射線技師
患者準備:
検査前制限:
絶食:
時間: 6
単位: 時間
水分摂取:
制限: なし
注意事項: "造影剤使用時は医師の指示に従う"
検査前検査:
腎機能検査:
必要条件: "造影剤使用時のみ"
基準値:
eGFR: ">30 mL/min/1.73m²"
アレルギー確認:
確認項目:
- 造影剤アレルギー歴
- 薬物アレルギー歴
検査実施:
スキャン時間:
標準: 15
最大: 30
単位: 分
緊急時対応:
緊急ボタン: 必須
医師待機: 必須
記録管理:
必須記録:
- 患者基本情報
- 安全性チェックリスト
- 実施時間
- 使用造影剤情報
保存期間: 5年医療専門家: ありがとうございます。これはとても分かりやすいですね。検査中の患者モニタリングについても追加してもらえますか？
AIエージェント: もちろんです。モニタリングセクションを追加します：
MRI検査プロトコル:
# 前述の内容は維持
患者モニタリング:
必須項目:
バイタルサイン:
- 心拍数
- 呼吸数
- SpO2
監視頻度: "5分ごと"
コミュニケーション:
方法:
- インターコム
- 緊急呼び出しボタン
確認頻度: "2-3分ごと"
異常時対応:
中断基準:
- SpO2低下: "<95%"
- 急激な心拍変動: "±20%以上"
- 患者の訴え: "即時対応"
対応手順:
1: スキャン中断
2: 患者状態確認
3: 医師への報告
4: 必要に応じて緊急対応比較分析
情報の構造化
Before: 情報が断片的で、追加・修正が煩雑
After: 階層的に整理され、要素間の関係が明確
詳細度
Before: 重要な詳細が抜け落ちやすい
After: 包括的で系統的な情報管理が可能
メンテナンス性
Before: 更新や変更の追跡が困難
After: バージョン管理や更新が容易
コミュニケーション効率
Before: 質問と回答の繰り返しが必要
After: 一度の対話で必要な情報を網羅的に把握