１．プロンプトの設計、テスト、改善
生成AIが適切な回答を生成するように、新しいプロンプトを設計する
生成AIの出力をテストし、プロンプトを改善する
生成AIが予期しないプロンプトに対し、
適切な回答を出力できるように、ガードレール（予防策）を設ける
２．部門間の連携
ＰＥはシステム開発部門の一員としてコンサルティングや品質管理を担う
ＡＩシステムの設計やコーディングを実施する開発者や、
データセットを作成してAIシステムを訓練する部門、
ＡＩ活用に関わる業務部門と連携する
ＰＥは、企業の目標やユーザーのニーズに合わせてプロンプトを改善する
生成ＡＩが用語の使い方を適切に理解できているかどうか、
生成した結果を分かりやすく提示できているかどうか、
以上のような観点から、プロンプトの改善に取り組む
３．入出力の分析やレポートの作成
入力したプロンプトと出力された内容の相関関係を分析し、
ＡＩシステムの動作や性能を評価する
入力したデータの品質が悪ければ、出力されるデータの品質も悪くなる
特定のプロンプトに対する生成AIの出力を分析し、
バイアス（偏見）の兆候があれば関係各所に警告する
出力内容からデータの欠落が明らかになったり、
予測不可能な結果を出力したりする場合もある、
そうした場合、追加の訓練やデータの見直しの必要性を訴える