例えば、議事録を整理するときは「決定事項」「未決事項」「ToDo」に分ける、週報を作るときは「今週行ったこと」「成果」「課題」「来週の予定」の順にまとめる、原稿をレビューするときは文体・表記ゆれ・事実確認・不明点の扱いを確認する―といった仕事の進め方があります。こうした繰り返し使うルールをAIに覚えさせるのがスキルです。
スキルは、AIに大量の知識を追加するためのものではありません。情報を参照させたいのであれば、ファイルを渡す、コネクタで外部情報を参照させるという方法があります。一方、スキルで定義するのは、毎回変わる情報ではなく、繰り返し行う仕事の進め方です。つまり、「何を知っているか」ではなく、「どう処理するか」を決めるのがスキルです。一般的な仕事に例えるなら、スキルは業務マニュアルや作業手順書に近い存在です。
新しく配属されたメンバーに仕事を頼むとき、口頭で毎回説明していると、説明する側にも受け取る側にも負担がかかります。そこで、作業手順、判断基準、出力形式、注意点をまとめたマニュアルを用意します。スキルもそれと同じです。AIに対して、「この種類の仕事が来たら、このルールで処理してほしい」と伝えるための指示書だと考えるとわかりやすいでしょう。
スキルに登録できる情報
スキルに入れられる情報には、次のようなものがあります。
例えば議事録整理用のスキルであれば、「決定事項」「未決事項」「ToDo」に分けて整理することを指定できます。また、担当者や期限が不明なら「未確認」とする、話し言葉は要点だけにまとめる、社内共有しやすい文体に整える、といったルールも登録できます。
原稿レビュー用であれば、文体の統一、表記ゆれの確認、事実確認が必要な箇所の指摘、わかりにくい表現の発見などを行わせることもできます。さらに、推測で補わない、根拠のない断定を避ける、修正案と修正理由を分けて示すといった運用ルールも指定できます。
スキルを利用すると、毎回の依頼は大幅に短くなります。例えば、スキルを使わない場合は次のような細かい指示が必要です。
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