曖昧なキューワード表現によるAI出力の偏り、バッチタスクの効率的な検証手段の欠如、マルチシナリオ要件への適応の難しさ」に悩むユーザーに対して、Byte Jump Volcano Engineが発表したインテリジェントキューワードエンジニアリングプラットフォーム–
PromptPilotは、「可変プロンプトワード生成、フルプロセスデバッグ最適化、エンタープライズレベルバッチ処理」の3つのコア機能により、AIインタラクションの効率基準を再定義しました。コンテンツ制作者が「日本のヒーリングイラストのプロンプトワードを生成する」と入力しても、企業が「顧客の評価を一括で分析・分類する」と要求しても、PromptPilotは、要求の翻訳、デバッグ検証、インテリジェント最適化のクローズドループプロセスを通じて、ファジーな要求を正確な指示に変換することができます。ファジーな要求を正確な指示に変換することで、AIは「かろうじて答える」から「正確な実行」にアップグレードされ、プロンプトワード作成のプロの敷居を完全に突破します。
PromptPilotが従来のプロンプトテンプレートツールと差別化する鍵は、「プロンプトの完全なライフサイクル管理」というポジショニングにある。プロンプトを生成できるだけでなく、標準化されたプロセスを通じて需要から着地までのエンジニアリング管理を実現し、3つのコア機能を通じてAI対話の痛みの問題を解決することができる。AIインタラクションペインポイントを解決する3つのコア機能
従来のプロンプトはほとんどが固定テキストで、さまざまなシナリオに合わせて手動で修正する必要がありましたが、PromptPilotは革新的に可変プレースホルダー設計を導入し、プロンプトを柔軟で設定可能な「テンプレートエンジン」にします：
- 要件翻訳と構造化変換専門的なプロンプト用語の手法を習得しなくても、ユーザーが自然言語の要件を入力すると、プラットフォームが自動的にコア要素を絞り込み、変数を使用して構造化されたプロンプト用語を生成できます。例えば、「ドキュメントから10個以下の要約ポイントを抽出する」と入力すると、システムは
{{DOCUMENT}}変数を持つプロンプトテンプレートを生成し、抽出ルールと出力形式を明確にラベル付けします； - 例えば、顧客評価分析タスクでは、
{{CUSTOMER_CONTENT}}変数がデータセットの評価内容列と一致する必要があることが明確で、ユーザがアップロードしたExcelデータを正確に整列させることができます； - スタイルと詳細の正確な適応：入力のような需要に隠された情報をキャプチャするためのサポートは、”暖かなトーンは、街の早朝の煙のような、日本の癒しのイラストスタイルを提示する”、自動的にユーザーが手動で詳細を追加することなく、スタイルの定義、構成要件を含むプロのチップの単語を生成するために、視覚的な要素のパラメータを一致させることができます。
PromptPilotは、「生成-デバッグ-評価-最適化」の完全な閉ループを構築し、従来の「運に左右される」キューワードの問題を完全に解決します：
- マルチモードデバッグサポート：シングルユースケースとバッチデバッグモードを提供し、シングルユースケースでは、単一のプロンプトワードの効果を迅速に検証することができ、バッチモードでは、スケールテストのためのExcelデータセットのアップロードをサポートしています。例えば、「顧客評価感情分析」というプロンプトワードをデバッグする場合、100の評価を含むデータテーブルをアップロードし、各評価の分析結果を自動的に生成することができます；
- 二次元評価システム：異なるニーズを満たすために、2つのスコアリングモードをサポートしています：
- 採点モード：採点モード：1-5点スケールでカスタマイズされた採点基準（例えば、「感情判断の正確さ」、「分類の完全性」）に基づき、システムは自動的にモデル出力と理想的な回答を比較し、正確さ、想起などの定量的指標を生成します；
- GSB比較モード：GSB比較モード：「better/equivalent/worse」という定性的な判断により、モデルをユーザーの暗黙の嗜好に合わせ、クリエイティブなタスクの有効性を評価するのに適している；
- ビジュアルインタラクティブインターフェース：フライングブックのような操作インターフェースを採用し、オンラインでデータセットを編集し、行や列を追加・削除し、リアルタイムで採点結果を表示し、各データの一致度や偏差点を直感的に提示し、ツールを切り替えることなくデバッグを完了することができます。
企業レベルのシナリオのスケーリングニーズに応えるため、PromptPilotはデータインポートからレポート出力までフルリンクの自動化サポートを提供します：
- マルチモーダルなタスク適応：テキストベースのタスクをサポートするだけでなく、Doubao-Seed-1.6-thinkingモデルのマルチモーダル機能により、宅配便の請求書情報の認識、スーパーマーケットの客数カウント、駐車場の車両分析などの画像タスクにも対応し、展開可能な呼び出しコードを生成します；
- データとキュー・ワードのリンク：データとキューワードのリンク：キューワード変数とデータセット列名の自動マッチングを実現。Excelのカラム名（例：”評価内容”）とキューワード変数（例
：{{CUSTOMER_CONTENT}}）が一致していることを確認するだけで、手動でデータをリンクすることなく、ワンクリックでバッチ分析が開始できます； - 構造化出力と統合：例えば、顧客評価の分析結果をBIツールにシームレスにインポートし、テキストの二次解析なしでビジュアルチャートを生成することができます。
PromptPilotの機能設計は、「効率的な生成、正確なデバッグ、スケーラブルな着地」という3つの目標に忠実に従っており、各モジュールは公式情報や実際のテストケースによって100%の精度で相互検証されています：
- キューワード生成モジュール：
- 要件ガイド付き生成：自然言語入力ボックスを通して要求を受け取り、自動的にタスクの目的、制約、出力形式の3つの要素に分解し、変数を使って初期プロンプトワードを生成する；
- マルチシナリオテンプレートライブラリ: 文書要約、感情分析、創造的な創造やその他のシナリオのための組み込みテンプレート、変数の直接再利用と修正をサポートし、初心者ユーザーの敷居を下げる；
- ローカル/グローバル最適化：プロンプトの特定の部分（出力形式、役割設定など）に対して繰り返し最適化を実行したり、ワンクリックで全次元のアップグレードをトリガーしたりすることができ、最適化されたバージョンと効果の比較説明を生成します；
- デバッグと評価モジュール：
- 単一ユースケースの検証：テストデータと変数値を入力し、モデルの即時出力を素早く表示し、キューワードを修正し、効果を比較する複数のラウンドをサポートします；
- バッチ評価セット管理：Excel形式のデータセットのアップロードをサポートし、自動的に列名を認識し、変数をマッチングし、AIによるテストデータの生成機能を提供する（例えば、ワンクリックで5つの変数データセットを生成する）；
- インテリジェントな採点システム：デフォルトの採点ルールの内蔵、カスタム採点基準のサポート（DIY RULE）、採点結果の一括生成、逸脱理由のラベリング；
- インテリジェントな最適化と出力モジュール：
- データ駆動型最適化：過去の採点データと逸脱事例に基づいて、最適化の方向を自動的に学習し、新しいキューワードバージョンを生成し、最適化前後の効果比較を同期表示します；
- マルチフォーマット・エクスポート：評価レポート、最適化されたキュー、構造化された結果データ（Excel/JSON）のエクスポートをサポートし、企業のデータ分析およびアーカイブのニーズに応えます；
- マルチモーダル拡張：Florence2と他のビジュアルモデルサービスを統合し、画像URL入力をサポートし、ビジュアルタスクのためのキューワードの生成と結果の返送を実現します。
- モデルの選択と設定：
- マルチモデル適応：「同袍-Seed-1.6-thinking」（複雑なテキスト分析に適し、256kのコンテキストと16kの出力長をサポート）、「同袍-Seed-1.6-flash」（高速応答で単純なタスクに適する）などのモデルの選択をサポート；
- パラメータのカスタマイズ：パラメータのカスタマイズ：「思考モード」スイッチ、出力長制限などのパラメータを設定可能で、処理速度と分析深度のバランスをとる；
- タスクと知識ベースの管理：
- タスクのライフサイクル管理：左のメニューバーはタスク管理機能を提供し、過去のタスクの作成、保存、再利用をサポートし、最適化された各バージョンの反復を記録します；
- ナレッジベースの統合：企業のプライベートドキュメントを参考資料としてアップロードでき、キュー生成とデバッグが専用の知識システムに基づいて行われるため、業界への適応性が高まります；
- 権限とコラボレーション：
- チームコラボレーションをサポート：複数ユーザーによるタスクや評価結果の共有をサポートし、チーム内でのキュー・ワードの基準や最適化の方向性の調整を促進します；
- 操作ログの保持：キューの変更、データセットのアップロード、採点操作などのログを自動的に記録し、企業のコンプライアンスやトレーサビリティのニーズに対応します。
PromptPilotは現在、主に企業およびプロフェッショナルユーザー向けのサービスを提供しており、公式情報は以下の通りです：
- アクセスモード：Volcano Engineが提供する独立したサイトのリンクからアクセスし、PCブラウザの操作をサポートし、クライアントをダウンロードする必要はありません；
- サービスモード：企業レベルのカスタマイズサービスを提供し、特定の請求は火山エンジンのビジネスチームに連絡する必要があり、個人ユーザーは基本的な機能を体験することができます；
- 期間限定特典：最初の1ヶ月は「購入費0円」キャンペーンを実施し、新規ユーザーは無料で一括評価、インテリジェント最適化などのコア機能を体験できる；
- テクニカルサポート：ガイドページ、ケースチュートリアル、コードサンプルやデータセットの設定ガイドを含む開発者のドキュメントの使用を提供するために、ユーザーがすぐに開始できるように支援する。
PromptPilotの操作プロセスは、”
プロンプトの完全なライフサイクル “を中心に設計されており、公式ガイドラインと100％互換性があります：
- ログインと入力：ログインと入力：Volcano Engine PromptPilotの独立サイトからログインし、タスク管理ページに入り、「新規タスク作成」をクリックします；
- 要件入力：要件入力：PromptPilot生成モジュールに「タスクタイプ、コア目的、出力要件（フォーマット/スタイル）」などの自然言語要件を入力する。例
- テキスト「顧客レビューの内容を分析し、センチメント傾向（肯定的/否定的）を判断し、否定的なレビューを分類する必要がある（価格/品質/パッケージング）、出力JSON形式」；
- ビジュアル：「スーパーマーケットの監視画像に写っている客の数を数え、結果の数をラベル付きボックスで囲んだ画像を生成する」；
- クリエイティブ：「都会の朝の煙と炎をテーマに、暖色系の色調と細かい要素を含む、日本の癒し系イラストのプロンプトを生成」。
- 自動生成：要件を受け取ると、
{{CUSTOMER_CONTENT}}変数を含むテキストベースのタスクなど、変数を含む構造化されたプロンプト語をシステムが自動的に生成する； - 変数の確認：変数確認：変数生成ルールの説明を見て、変数と後続のデータセットのマッチングロジックを確認し、調整が必要であれば手動で変数名と説明を修正する。
- 単一ユースケースのテスト：デバッグモジュールにテストデータを入力し（例：顧客評価）、ターゲットモデル（例：Doubao-Seed-1.6-thinking）を選択し、モデル出力を見る；
- 反復最適化：出力が期待に添えない場合（例えば、感情判定が間違っている）、「ローカル最適化」機能でプロンプトワードの判定基準を修正するか、ワンクリックで「インテリジェント最適化」を起動し、システムがテスト結果に基づいて指示ロジックを調整する；
- 確認テンプレート：最適化が完了した後、プロンプトワードのテンプレートを保存し、その後のバッチ処理の基礎とする。
- データの準備：Excelデータセットをキュー・ワード変数の要件に従って整理し、列名が変数と一致していることを確認する（例えば、列「評価内容」は
{{CUSTOMER_CONTENT}}に対応する）； - バッチ・インポート: バッチ評価モジュールのデータ・セットをアップロードすると、システムが変数と列名を自動的にマッチングし、オンラインで編集可能な表を生成します；
- 生成と採点：「ワンクリックで回答を生成」をクリックすると、システムは選択されたモデルを呼び出してすべてのデータを処理し、完了後にプリセットされた基準に従って自動的に採点し、採点結果の手動調整をサポートします。
- 最適化のトリガー：一括採点結果に基づいて、「インテリジェント最適化」をクリックすると、システムは逸脱ケースを学習した後、最適化されたバージョンのプロンプト単語を生成する；
- 効果の比較：最適化レポートを表示し、新旧の出題語の正確度、想起度などの指標を比較し、最適化の効果を確認する；
- エクスポート：エクスポート形式（PDF評価レポート、Excel結果データ、最適化されたキューワードテキストなど）を選択し、その後の分析や業務システムへの統合が可能。
PromptPilotは、様々なユーザー層のプロンプトワードエンジニアリングニーズに的確に対応し、公式事例と実際のテスト結果との親和性が高い：
- 要件要件：特定のスタイルに合致したクリエイティブコンテンツを生成し、AI出力が期待に合致していることを確認する；
- PromptPilotのアクション：Generate Shake Shack food short video script prompt words, with a relaxed and lively style, including ingredients preparation, production steps, and interactive dialogue module “というコマンドを受け取った後、
{{FOOD_TYPE}}変数を含むテンプレートを生成し、デバッグを通じてダイアログのスタイルを最適化し、異なる食材のスクリプトを一括生成する。ヒントの言葉 - 結果創作用促音語の生成時間が30分から5分に短縮され、スクリプトスタイルの一貫性が80％向上し、何度も指示を修正する必要がなくなった。
- 要件膨大な顧客評価を一括分析し、製品の問題点や改善の方向性を探る；
- PromptPilot アクション：評価センチメント分析」タスクを作成し、
{{EVALUATION}}変数を含むプロンプトワードを生成し、1000件の評価エクセルデータをアップロードすると、システムが自動的にセンチメント分類と問題ラベルのラベリングを完了し、スコアを含む分析レポートを生成し、BIツールにエクスポートおよびインポートしてビジュアルチャートを生成する。BIツールにエクスポート・インポートし、視覚化チャートを生成する； - 結果顧客フィードバックの処理時間が3日から2時間に短縮され、問題識別の精度が92%に向上し、「梱包の破損」や「物流の遅延」などの中核的なクレームポイントが迅速に特定される。
- 要件統合されたプロンプトと呼び出しコードを迅速に生成するための視覚認識ツールを開発する；
- PromptPilotアクション：「宅配便の請求書情報認識」要件に対して、マルチモーダルなプロンプトワードを生成し、Florence2サービスを呼び出してAPI呼び出しロジックを持つPythonコードを生成し、デバッグを通じて認識フィールド（受取人/電話/請求書番号）の精度を最適化し、最終的に直接デプロイ可能な関数モジュールを出力する。最終的な出力は、直接デプロイ可能な関数モジュールです；
- 結果AI機能の開発サイクルが1週間から1日に短縮され、コードの再利用率が70％向上し、マルチシナリオ適応コストが削減された。
- 要件マルチプラットフォームのユーザー評価を分析し、製品とサービスの最適化を導く；
- PromptPilot のアクション：タオバオと京東のプラットフォームから商品評価データを一括インポートし、プロンプトワードで「価格/品質/サービス」の3次元採点基準を設定し、システムが各次元の採点ランキングを自動生成し、「チョコレートクッキーの不適切な包装」を特定する。 システムが各次元の採点ランキングを自動生成し、「チョコレートクッキーの不適切な包装」や「スナック菓子の賞味期限の短さ」など、頻度の高い問題を特定する；
- 結果商品最適化の判断基準が「主観的判断」から「データによる裏付け」に変わり、再購入率は15％増加、悪い評価率は22％減少した。
