AIを使った「よくある質問（FAQ）」の一覧の作り方を解説（例文付き）
よくある質問は考えるのが難しいです。
よくある質問自体があまりなくて悩んでいる方も多いことでしょう。
新サービスを始める場合は特に、発表するまでは質問は全くないはずですが、世に広まった直後はよくある質問だらけになります。
そこで今回は、架空の「よくある質問」をGPTモデルに作成させる指示（プロンプト）を紹介しますので、ぜひご活用ください。
関連記事：プロンプト集「プロンプトパーク」とは？他のサービスにはないメリットを紹介！
INDEX
ダミーデータを使用してよくある質問を作成
実在する企業やサービスでよくある質問を作成すると、多大なご迷惑をおかけすることになるか、異様に感謝されることになると思うので、架空の企業の架空のよくある質問を作成します。
何も考えたくない時にChatGPTにダミーデータを作成させるプロンプト（例文つき） こちらの記事で作成した架空の企業を使用します。
以下のような企業です（実在しないことは確認済み）。
- 会社名: 株式会社 翔風イノベーションズ
- 業種: 情報技術と人工知能
- 住所: 東京都港区六本木一丁目
- 連絡先: 03-XXXX-XXXX
- 年間売上高: 50億円
- 設立年月日: 2016年4月1日
- 会社概要: 株式会社 翔風イノベーションズは、人工知能と機械学習を利用したビジネスソリューションを提供するIT企業です。最先端の技術を活用して、企業のデータ分析、自動化、およびプロセス改善を支援しています。
- 製品またはサービスの概要: 主な製品には、ビッグデータ分析ツール「CloudSight」、AIによる顧客対応システム「AI Customer Assistant」、自動化されたマーケティング分析プラットフォーム「MarketMind」があります。
こちらのホームページを立ち上げるにあたって「よくある質問」ページを作成するというストーリーでGPTに手伝って頂きます。
プロンプト（会社概要以下をご都合に合わせて変更してご利用ください）
#前提:
あなたはあらゆる業種のホームページを作成し、エンドユーザーのユーザーエクスペリエンスに貢献してきました。
#指示:
以下の会社のホームページのFAQページを作成してください。
#条件:
出力するのは質問だけです。回答は不要です。
会社概要から会社のお客様が疑問に思うようなことを探し、リスト形式で30個出力してください。
徹底的に疑問点を探し出す必要があります。
#会社概要:
会社名: 株式会社 翔風イノベーションズ
業種: 情報技術と人工知能
住所: 東京都港区六本木一丁目
連絡先: 03-XXXX-XXXX
年間売上高: 50億円
設立年月日: 2016年4月1日
会社概要: 株式会社 翔風イノベーションズは、人工知能と機械学習を利用したビジネスソリューションを提供するIT企業です。最先端の技術を活用して、企業のデータ分析、自動化、およびプロセス改善を支援しています。
製品またはサービスの概要: 主な製品には、ビッグデータ分析ツール「CloudSight」、AIによる顧客対応システム「AI Customer Assistant」、自動化されたマーケティング分析プラットフォーム「MarketMind」があります。
プロンプトパーク（GPT-4）
- 株式会社 翔風イノベーションズはどのようなビジネスを行っていますか？
- あなたの会社はどの分野の専門性を持っていますか？
- 設立はいつですか？
- 東京都港区六本木に拠点を構えている理由は何ですか？
- 年間売上高はどのくらいですか？
- CloudSightはどのようなビッグデータを分析することができますか？
- AI Customer Assistantはどのような顧客対応が可能ですか？
- MarketMindを使うことで、どのようなマーケティング分析が行えますか？
- これらのサービスはどの業界に最適ですか？
- あなたの会社の強みは何ですか？
- 人工知能と機械学習の専門知識はどの程度ありますか？
- データ分析サービスを利用するための前提条件はありますか？
- 自動化サービスを導入するために必要な技術仕様は何ですか？
- サービスの導入にあたり、必要な予算感はどれくらいですか？
- 開発したAIはどのようにデータのプライバシーを保護していますか？
- あなたの会社のサービスは国際的な基準に準拠していますか？
- ビジネスソリューションの導入後、サポート体制はどうなっていますか？
- 最新のプロジェクトや成果物について知る方法はありますか？
- 一般的な顧客からのフィードバックはどこで見ることができますか？
- 他社製品と比較して、翔風イノベーションズの製品のメリットは何ですか？
- 企業としての社会的責任はどのように果たしていますか？
- 導入成功事例はどこで参照できますか？
- 無料で試用することは可能ですか？
- 製品やサービスのアップデートは定期的に行われますか？
- 組織のデータセキュリティ強化にどのように寄与しますか？
- カスタマイズ可能なサービスはありますか？
- サービスの利用開始までの平均的な期間はどのくらいですか？
- パートナーシップや協業は検討していますか？
- 求人情報を見ることはできますか？
- 緊急の技術的な問題が発生した場合、サポートはどのように提供されますか？
なかなかいい感じではないでしょうか。
ただ、架空の企業なので本当によくある質問なのかはよくわかりません。
本当によくある質問なのかを選定しながら回答を作っていくといいものができると思います。
商品に絞ったよくある質問
商品に関する質問が多いと思いますので、少々プロンプトを商品内容に寄せていきます。
プロンプト
#前提:
あなたはあらゆる業種のホームページを作成し、エンドユーザーのユーザーエクスペリエンスに貢献してきました。
#指示:
以下の会社の商品のホームページのFAQページを作成してください。
#条件:
出力するのは質問だけです。回答は不要です。
製品概要から会社のお客様が疑問に思うようなことを徹底的に考えて探し出す必要があります。
リスト形式で30個出力してください。
#製品概要:
主な製品には、ビッグデータ分析ツール「CloudSight」、AIによる顧客対応システム「AI Customer Assistant」、自動化されたマーケティング分析プラットフォーム「MarketMind」があります。
プロンプトパーク（GPT-4）
- CloudSightはどのようなビッグデータを扱うことができますか？
- CloudSightの処理能力の限界はどこにありますか？
- CloudSightを利用するためのシステム要件は何ですか？
- AI Customer Assistantとは具体的にどのような機能を提供していますか？
- AI Customer Assistantを利用することでどのようなメリットがありますか？
- AI Customer Assistantはどの程度の対話をこなすことができますか？
- MarketMindはどのようなマーケティング分析を自動化しますか？
- MarketMindを利用するために必要なデータは何ですか？
- 各製品の導入費用はどの程度かかりますか？
- 各製品のサポート体制はどのようになっていますか？
- CloudSightは既存のITインフラにどのように統合できますか？
- CloudSightのセキュリティ対策はどのようになっていますか？
- AI Customer Assistantは多言語に対応していますか？
- AI Customer Assistantの学習プロセスはどのように進みますか？
- MarketMindを使用する際に必要な前提条件はありますか？
- MarketMindはリアルタイム分析が可能ですか？
- 各製品のアップデート頻度はどのくらいですか？
- 各製品のユーザーインターフェースは直感的に使えますか？
- CloudSightはクラウド専用ですか、それともオンプレミスでも利用可能ですか？
- CloudSightの分析結果を他のシステムとどのように連携できますか？
- AI Customer Assistantはカスタマイズ可能ですか？
- AI Customer Assistantは他のCRMシステムとの連携は可能ですか？
- MarketMindで行える分析の精度はどの程度ですか？
- MarketMindの実行速度はどれぐらいですか？
- 各製品に無料のトライアル期間はありますか？
- 各製品のデータバックアップ体制はどのようになっていますか？
- CloudSightのデータインポートの際にサポートされる形式は何ですか？
- AI Customer Assistantの対応可能な顧客数に制限はありますか？
- MarketMindの分析で特に力を入れている分野はどこですか？
- 各製品の導入後の運用に際して、ユーザートレーニングは提供されますか？
3商品一気にいったので混在してますが、商品ごとに分けるか「商品ごとに分類して出力してください」などと付け加えれば整理できそうです。
生成AIのよくある質問を作成
結構楽しくなってきたので、生成AIに関するよくある質問を作成してみようと思います。
#前提:
あなたはあらゆる業種のホームページを作成し、エンドユーザーのユーザーエクスペリエンスに貢献してきました。
#指示:
生成AIのFAQページを作成してください。
#条件:
出力するのは質問だけです。回答は不要です。
生成AIについてお客様が疑問に思うようなことを徹底的に考えて探し出す必要があります。
リスト形式で30個出力してください。
プロンプトパーク（GPT-4）
- 生成AIとは具体的にどのような技術なのですか？
- AIによるコンテンツ生成は合法ですか？
- 生成AIを使用するにはどのような知識が必要ですか？
- AIが生成したコンテンツに著作権はありますか？
- AIの学習データはどのように収集されていますか？
- 個人情報は生成AIによってどのように扱われますか？
- 生成AIは個人の創作活動を置き換えるものですか？
- AIにはどのような言語を生成させることができますか？
- 生成AIの出力結果はどの程度信頼できますか？
- 独自の生成AIを構築するためにはどんなリソースが必要ですか？
- 生成AIが間違った情報を出力した場合、どう対処すれば良いですか？
- 生成AIの利用料金はどのように計算されますか？
- 生成AIは商業目的で使用できますか？
- セキュリティ面で生成AIをどのように安全に利用すれば良いですか？
- AIコンテンツの品質を評価するにはどうしたら良いですか？
- 生成AIにはどんな種類があるのでしょうか？
- ユーザーは生成AIの学習プロセスにどのように関与できますか？
- 生成AIで生成されるコンテンツの多様性はどのように確保されていますか？
- 機械学習モデルのバイアスをどのように管理していますか？
- 生成AIはデータのプライバシーをどのように保護していますか？
- 生成AIの更新頻度はどの程度ですか？
- 生成AIを使って何かを作成する際に法的なリスクはありますか？
- 操作や設定に特別なツールやソフトウェアが必要ですか？
- 生成AIの技術的サポートはどのように提供されていますか？
- AIによるコンテンツ生成はどのくらい時間がかかりますか？
- 生成AIはユーザーのフィードバックをどのように反映させますか？
- コンテンツ生成以外の用途で生成AIを利用することは可能ですか？
- AIが理解できない質問やリクエストはありますか？
- 特定の分野や専門知識が必要なコンテンツを生成AIは作成できますか？
- 生成AIの成長や進化は今後どのように期待されていますか？
これを分類してもらいます。
ちょっと崩れちゃいましたけど以下のような回答になりました。
生成AIの基本知識
1. 生成AIとは具体的にどのような技術なのですか？
16. 生成AIにはどんな種類があるのでしょうか？
22. 生成AIを使って何かを作成する際に法的なリスクはありますか？技術的な要件とサポート
3. AIによるコンテンツ生成は合法ですか？
10. 独自の生成AIを構築するためにはどんなリソースが必要ですか？
17. ユーザーは生成AIの学習プロセスにどのように関与できますか？
23. 操作や設定に特別なツールやソフトウェアが必要ですか？
24. 生成AIの技術的サポートはどのように提供されていますか？法律、著作権、プライバシー
4. AIが生成したコンテンツに著作権はありますか？
5. AIの学習データはどのように収集されていますか？
6. 個人情報は生成AIによってどのように扱われますか？
19. 機械学習モデルのバイアスをどのように管理していますか？
20. 生成AIはデータのプライバシーをどのように保護していますか？使用方法と機能:
7. 生成AIは個人の創作活動を置き換えるものですか？
8. AIにはどのような言語を生成させることができますか？
11. 生成AIが間違った情報を出力した場合、どう対処すれば良いですか？
13. 生成AIは商業目的で使用できますか？
15. AIコンテンツの品質を評価するにはどうしたら良いですか？
18. 生成AIで生成されるコンテンツの多様性はどのように確保されていますか？
25. AIによるコンテンツ生成はどのくらい時間がかかりますか？
26. 生成AIはユーザーのフィードバックをどのように反映させますか？
27. コンテンツ生成以外の用途で生成AIを利用することは可能ですか？
29. 特定の分野や専門知識が必要なコンテンツを生成AIは作成できますか？コストとアップデート
9. 生成AIの出力結果はどの程度信頼できますか？
12. 生成AIの利用料金はどのように計算されますか？
21. 生成AIの更新頻度はどの程度ですか？
30. 生成AIの成長や進化は今後どのように期待されていますか？使用時の制約と課題
14. セキュリティ面で生成AIをどのように安全に利用すれば良いですか？
プロンプトパーク（GPT-4）
28. AIが理解できない質問やリクエストはありますか？
生成AIに生成AIのよくある質問を回答させる
上記から一般的な生成AIとして回答できそうなものをピックアップして回答させます。
メタ回答です。
関連記事：メタ認知プロンプト（MP）でChatGPTの能力を向上させる手法を例文付きで紹介！
- 生成AIとは具体的にどのような技術なのですか？
- 生成AIにはどんな種類があるのでしょうか？
- 独自の生成AIを構築するためにはどんなリソースが必要ですか？
- 機械学習モデルのバイアスをどのように管理していますか？
- 生成AIは個人の創作活動を置き換えるものですか？
- 生成AIが間違った情報を出力した場合、どう対処すれば良いですか？
- 生成AIコンテンツの品質を評価するにはどうしたら良いですか？
- 生成AIの成長や進化は今後どのように期待されていますか？
- 生成AIが理解できない質問やリクエストはありますか？
この9個なら、一般的な生成AIを使用したモデルにある程度共通する答えがあると思われます。
※「AI」の文言を全て「生成AI」に置き換えています。
これに答えて頂きます。
生成AIとは具体的にどのような技術なのですか？
生成AIとは、機械学習技術を使って、新しいコンテンツを生成するシステムやソフトウェアのことです。
関連記事：LLM（大規模言語モデル）とは？活用方法やAIの課題も解説
生成AIにはどんな種類があるのでしょうか？
生成AIにはテキスト、画像、音声、音楽、ビデオなどさまざまな種類があります。
関連記事：ChatGPT、画像・音楽・映像生成AIを使って架空の謎かわいいMV作ってみた
独自の生成AIを構築するためにはどんなリソースが必要ですか？
独自の生成AIを構築するには、大量のデータ、強力なコンピューティング・リソース、適切なアルゴリズムとモデル構造、専門知識が必要です。
機械学習モデルのバイアスをどのように管理していますか？
機械学習モデルのバイアスを管理するためには、多様性のあるデータセットを使い、バイアスのあるデータを避け、定期的にモデルの監査を行い、フィードバックを取り入れて修正します。
生成AIは個人の創作活動を置き換えるものですか？
生成AIは個人の創作活動をサポートするツールとして使われることが多く、完全に置き換えるものではありません。
関連記事：プロンプトパークで画像生成AI向けのプロンプトの作り方をゆるめに解説
生成AIが間違った情報を出力した場合、どう対処すれば良いですか？
生成AIが間違った情報を出力した場合、その情報を検証し、必要に応じて修正したり、その出力を使用しないようにします。
関連記事：プロンプトエンジニアになるために必要な7つのスキル
生成AIコンテンツの品質を評価するにはどうしたら良いですか？
生成AIコンテンツの品質を評価するには、目的に応じた基準を設け、人間のレビューや評価スケールを用いることが一般的です。
関連記事：AGIとは？Google DeepMindの論文「AGI（汎用人工知能）のレベル」を読むために必要な知識について解説
生成AIの成長や進化は今後どのように期待されていますか？
生成AIの成長や進化は計算能力、アルゴリズム、データ処理技術の向上により加速され、より高品質で多様な内容の生成が期待されます。
関連記事：シンギュラリティとは？わかりやすく説明できるようAIと討論してみた
生成AIが理解できない質問やリクエストはありますか？
生成AIは論理的な矛盾や、抽象的で明確な定義やコンテキストが不足している質問、非現実的なリクエストに対しては適切な回答や結果を生み出せない場合があります。
プロンプトパーク（GPT-4）
まとめ
個人的なよくある質問として「FAQとQ＆Aはどう違いますか」というものがあってモヤモヤしてるので聞いてみます。
FAQ（よくある質問）は、よくある質問に対する答えをまとめたものであり、一般的に事前に選定された質問に対しての答えを記載しています。一方、Q&A（質問と回答）は、特定の質問に対してそれに適した回答を直接提供する形式であり、個別の質問に対して特定の回答をします。FAQは一般的な情報を提供する一方で、Q&Aは個別の質問に対して詳細な情報を提供します。
プロンプトパーク（GPT-3.5）
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