商談は多くの企業で重要なコミュニケーション手段ですが、その文字起こしデータはしばしば情報量が膨大となり、後からポイントを把握するのが大変です。そこで、ChatGPTの自然言語処理機能を使って、効率的に情報を抽出・要約する手法が注目されています。

たとえば、実際にお客様と交わした対話をそのまま保存すると、どの発言が重要で、どの部分にフォローアップが必要かを判断するのは困難です。しかし、ChatGPTに適切なプロンプトを入力することで、会話の中から「次のアクション」や「懸念事項」といったキーワードを自動的にピックアップし、要約文を生成できます。

具体的な例を挙げると、以下のようなプロンプトをChatGPTに送ることで、商談の中での顧客発言のみを抽出し、導入に関する懸念事項をリストアップさせることができます。

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【プロンプト例】

「以下の商談文字起こしデータから、顧客（Bさん）の発言を抽出し、導入に関する懸念事項を箇条書きで要約してください。

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【データ】

Aさん: こんにちは。〇〇株式会社のAです。本日はお忙しい中…

Bさん: こんにちは。△△株式会社のBです。こちらこそ、お話を伺える機会をいただき…

…」

このように、具体的な指示を含めることで、ChatGPTはより精度の高い要約を実現できます。本記事では、サンプルデータを実際に用いて、どのようにプロンプトを作成すればよいか、またそのプロセス全体を順を追って説明していきます。

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サンプルデータのご紹介と整形のポイント

ここでは、商談文字起こしのサンプルデータを紹介し、その整形方法について詳しく解説します。前提として、データは発言者ごとに明確に区切り、誰がどの発言を行ったかがすぐに把握できる形式に整形しておくことが重要です。

以下は、実際に使用するサンプルデータの一例です。エクセルやテキストエディタでこのような形式に整形しておくと、ChatGPTが各発言の意味や意図を正確に判断しやすくなります。

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【サンプル商談文字起こしデータ】

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Aさん: こんにちは。〇〇株式会社のAです。本日はお忙しい中、お時間をいただき誠にありがとうございます。

Bさん: こんにちは。△△株式会社のBです。こちらこそ、お話を伺える機会をいただき、感謝しております。

Aさん: まずは、弊社の新製品「EcoSmart」についてご説明させていただきます。この製品は、エネルギー効率の向上と運用コストの削減を目指して開発され、最新のセンサー技術とAIによる自動調整機能を搭載しています。

Bさん: それは非常に興味深いですね。具体的にはどのような機能が搭載されているのでしょうか？

Aさん: 「EcoSmart」の主な機能は３点ございます。まず第一に、リアルタイムでのエネルギー消費量の監視機能です。次に、AIを活用した自動調整により、無駄な電力消費を最小限に抑えます。最後に、ユーザーフレンドリーなタッチパネルによる直感的な操作が可能な点が挙げられます。

Bさん: なるほど、現場での即時対応が期待できそうですね。ところで、導入に際してのコストやスケジュールについてもお伺いしたいのですが。

Aさん: はい、基本プランは月額10万円からとなっております。初期導入費用はお客様のご要望に応じたカスタマイズ内容によって変動しますが、通常は契約締結後2〜3週間以内に初期設定とトレーニングセッションを完了する予定です。また、初年度はキャンペーン価格として20%のディスカウントが適用されます。

Bさん: ありがとうございます。非常に明確なご説明で分かりやすいです。さらに、導入後のサポート体制についても教えていただけますか？

Aさん: もちろんです。弊社では、24時間365日のカスタマーサポート体制を敷いております。万一のトラブルにも迅速に対応できるよう、専任のサポートチームが常にスタンバイしています。また、定期的なフォローアップやアップデートのご案内も行っておりますので、安心してご利用いただけます。

Bさん: 素晴らしいですね。実際に導入を検討する際、さらに詳細な資料やデモンストレーションの機会はありますか？

Aさん: はい、次回のミーティングで実際のデモンストレーションを実施することも可能です。また、本日の内容を踏まえた詳細な仕様書やカタログを、後ほどメールにてお送りさせていただきます。

Bさん: 承知しました。本日のご説明でかなり興味が湧いておりますので、社内での検討材料として活用させていただきます。

Aさん: ありがとうございます。何かご不明点や追加のご質問がございましたら、いつでもご連絡ください。本日はお時間をいただき、誠にありがとうございました。

Bさん: こちらこそ、丁寧なご説明をありがとうございました。今後ともどうぞよろしくお願いいたします。

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このような整形済みデータは、後のプロンプト入力時にChatGPTが発言者や会話の流れを正確に把握できるため、要約結果の精度向上に大いに寄与します。特に、改行や発言者の名前の明示など、基本的なフォーマット整形を怠らないことが成功の鍵となります。

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プロンプト設計の基本原則と実際の具体例

ChatGPTに正確な要約を生成させるためには、プロンプト設計が非常に重要です。プロンプトは、求めるアウトプットを導くための指示書のようなもの。ここでは、基本的な原則とともに、実際にサンプルデータを基にした具体的なプロンプト例をご紹介します。

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まず、プロンプト設計の基本原則は以下の通りです。

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具体性と明確性: どの部分の情報を要約するのか、どの観点に注目するのかを具体的に指示します。

対象の明示: 例えば「顧客の発言のみ」「製品説明に関する部分」など、対象を明確にすることで、不要な情報の混入を防ぎます。

出力フォーマットの指定: 箇条書き、段落形式、リスト形式など、どのような形式で結果を出力するかを指定すると、見やすい結果が得られます。

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実際のプロンプト例_1

以下は、サンプルデータからBさん（顧客）の発言を抽出し、導入に関する懸念事項を箇条書きで要約するためのプロンプトです。

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「以下の商談文字起こしデータから、顧客であるBさんの発言のみを抽出し、導入に関する懸念事項を箇条書きで要約してください。

# データ
〜サンプル入力〜

」

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実際の出力例：

このプロンプトにより、ChatGPTはBさんが口にした「コスト」や「スケジュール」に関する発言を重点的に抽出するよう指示されます。

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実際のプロンプト例_2

製品説明に関する部分を要約する場合は、以下のように具体的に指示します。

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「以下の商談文字起こしデータから、Aさんが説明している『EcoSmart』の主要機能について、リアルタイム監視、AI自動調整、タッチパネル操作の各ポイントをそれぞれ100文字以内で要約してください。

# データ
〜サンプル入力〜

」

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実際の出力例：

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このように、プロンプトに対して具体的な指示と文字数制限を設けることで、出力される要約の精度と読みやすさが向上します。

プロンプト設計においては、初めての試みであっても、試行錯誤を繰り返しながら最適な指示文を作成することが大切です。

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実際にプロンプトを作成するステップバイステップガイド

実際にプロンプトを作成し、サンプルデータから要約を生成するまでの流れをステップバイステップで解説します。以下の手順に沿って進めることで、初心者の方でも安心して実践できるはずです。

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ステップ1: 重要キーワードの抽出

まず、商談データの中で特に注目すべきキーワードを洗い出します。サンプルデータの場合、「EcoSmart」、「リアルタイム監視」、「自動調整」、「タッチパネル操作」などが該当します。これらのキーワードをリストアップすることで、どの部分に焦点を当てるかを明確にします。

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ステップ2: プロンプトの構造を設計

次に、どの発言者のどの部分を要約するか、またどのようなフォーマットで出力させるかを考え、プロンプトの基本骨格を作成します。

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具体例：

「以下の商談文字起こしデータから、Aさんが説明している『EcoSmart』の機能について、主要な３つのポイント（リアルタイム監視、自動調整、タッチパネル操作）をそれぞれ簡潔に要約してください。出力は箇条書き形式でお願いします。」

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このように、出力形式を明示することで、後から結果を見た際に整理された情報が得られます。

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ステップ3: 実際のデータを投入して実行

整形済みのサンプルデータをプロンプトと共にChatGPTに投入します。たとえば、実際の操作画面では、以下のような入力欄に上記のプロンプトとサンプルデータを貼り付けます。

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実際のプロンプトとデータ入力例：

「以下の商談文字起こしデータから、Aさんの発言部分に注目し、『EcoSmart』の主要機能（リアルタイム監視、自動調整、タッチパネル操作）を箇条書きで要約してください。

【サンプルデータ】

Aさん: こんにちは。〇〇株式会社のAです。本日はお忙しい中…

Bさん: こんにちは。△△株式会社のBです…

Aさん: まずは、弊社の新製品『EcoSmart』についてご説明させていただきます…

…」

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これにより、ChatGPTは入力データ全体を参照し、指定された形式で要約を出力します。

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ステップ4: 結果の確認と必要に応じた再調整

生成された要約を確認し、もし不足している点や不明瞭な部分があれば、プロンプトを再調整して再度実行します。たとえば、「もう少し詳細な説明が欲しい場合は『各機能の具体的なメリットについても言及してください』と追加指示を加えることが可能です。

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このステップバイステップのガイドを実践することで、初めての方でも確実にプロンプト作成とデータの要約が行えるようになります。

これまで、ChatGPTを用いて商談文字起こしデータを効率的に要約するためのプロンプト作成方法について、サンプルデータを前提とした具体例や実際のプロンプト例を交えて解説してきました。膨大な商談情報の中から必要な情報を抽出し、整理された形で出力することで、社内共有や次のアクションへの迅速な対応が可能になります。ChatGPTの力をフルに使って、是非皆さんの商談管理業務も効率化してみてください。