良い回答を出させたくて、AIに顧客の背景をまるごと渡したくなる場面があります。けれど精度に効くのは情報量ではなく、タスクに必要な文脈が過不足なく届いているかです。氏名や連絡先をIDに置き換える、参照は必要な項目に絞るといった一手間が、安全と精度を両立させます。
設計の勘所は、渡す前に「この回答にこの情報は本当に要るか」を一度問うことです。要らない属性を落とすほど、漏れたときの影響も小さくなります。よく使うプロンプトを一つ取り上げ、削れる顧客情報がないか見直すところから始めてみてください。
顧客データと権限境界 › 顧客データを扱う時の前提条件
Skunc編集部
良い回答を出させたくて、AIに顧客の背景をまるごと渡したくなる場面があります。けれど精度に効くのは情報量ではなく、タスクに必要な文脈が過不足なく届いているかです。氏名や連絡先をIDに置き換える、参照は必要な項目に絞るといった一手間が、安全と精度を両立させます。
設計の勘所は、渡す前に「この回答にこの情報は本当に要るか」を一度問うことです。要らない属性を落とすほど、漏れたときの影響も小さくなります。よく使うプロンプトを一つ取り上げ、削れる顧客情報がないか見直すところから始めてみてください。