「現場で活用するためのAIエージェント実践入門」でつまずいたことメモ:7章

Last updated at 2026-01-24Posted at 2025-12-28

はじめに

「現場で活用するためのAIエージェント実践入門」の第7章で私がつまずいたことのメモです。

（このメモのほかの章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / 9章 / 10章 / まとめ）

第7章マーケティングを支援する

この章では、マーケティングを手伝ってくれるAIエージェントを作っていきます。本で掲載されているソースコードはGitHubで公開されています。

7.1 マーケティング業務とは

私は自社の製品企画なども担当したことがあるので、マーケティングと聞くと環境分析から始まってターゲットやポジショニングを考えてマーケティングミックスを検討していくようなイメージが強いのですが、この本では「適切に顧客をインサイドセールスや営業に引き渡すこと」とあるので、企画は範囲に含まない、狭義のマーケティングですね。

脱線してしまいますが、広義のマーケティングについては、シナプス社のページが大変勉強になりました。ご興味ありましたらどうぞ。

7.2 マーケティング業務におけるAIエージェントの活用

CRMやMAツールを入れること自体が目的になってしまうという話は、ホントよくわかります。手段であることはわかっていても運用で手一杯になってしまい、本来の目的に向かう余力がなくなってしまう感じでした。

7.3 ロールプレイングによる意思決定支援エージェント

コードとログだけでは中の動きが少しわかりにくかったので、LangSmithのトレースを見ながら動作を確認しました。LangSmithでトレースするには、.envファイルに第6章と同じLANGSMITH_から始まる3行の設定を追加してからchapter7/notebooks/decision_support_agent_runner.ipynbを動かせばOKです。なお、.envを変更する前に動かしていた場合は、.envの内容を反映させるためにnotebookの環境を再起動しましょう。

「プログラムリスト 7.2」によるペルソナ生成は2段階になっています。
まず、ペルソナの人格の一覧であるRolePlayListを生成させます。シンプルな文字列のリストです。

src/decision_support_agent/models.py

class RolePlayList(BaseModel):
    persona_list: list[str] = Field(
        ..., description="ロールプレイ中に使用する人格のリスト。"
    )

プロンプトはこんな感じです。

SYSTEM

あなたはコンテンツ評価に必要なペルソナを作成するエージェントです。
# 行動
- コンテンツ評価に必要なペルソナを作成する
# 制約
- ユーザーリクエストに基づくペルソナのみ作成

HUMAN

ユーザーリクエスト：生成AIエージェントを活用して業務効率化を目指すビジネスパーソンに興味をもってもらえるようにコンテンツのテーマを改善して
評価対象コンテンツ：['
    #認知フェーズ- 形式：ブログ記事
    コンテンツタイトル：生成AIエージェント活用事例：業務効率化の成功ストーリー  
    コンテンツ概要：LinkedInやTwitterでシェアするためのブログ記事。生成AIエージェントを活用して業務効率化を実現した企業の成功事例を紹介し、ビジネスパーソンに興味を持たせる。
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ウェビナー
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントの可能性を探る：業界リーダーによるディスカッション  
    コンテンツ概要：業界関連のオンラインイベントでのプレゼンテーション。生成AIエージェントの活用方法や業務効率化の具体例を業界リーダーがディスカッションするウェビナー。  
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ポッドキャスト
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントで変わるビジネスの未来  
    コンテンツ概要：マーケティング関連のポッドキャストでのゲスト出演。生成AIエージェントがどのようにビジネスの未来を変えるかについてのインタビューを通じて、リスナーに認知を広げる。  
    ']

私の場合はこんな感じで9つのペルソナの人格（というよりペルソナの要件みたいなものですね）が生成されました。

RolePlayList

{
  "persona_list": [
    "ビジネスパーソン",
    "生成AIエージェントの活用に興味がある",
    "業務効率化を目指している",
    "新しい技術にオープン",
    "LinkedInやTwitterを活用している",
    "業界の最新トレンドに敏感",
    "成功事例に興味がある",
    "オンラインイベントやウェビナーに参加することが多い",
    "ポッドキャストを聴く習慣がある"
  ]
}

つづいて、この個々のペルソナの人格に対し、それぞれ5人ずつ実際のペルソナPersonaを生成します。

src/decision_support_agent/models.py

class Persona(BaseModel):
    role: str = Field(..., description="ロールプレイ中に使用する役割")
    occupation: str = Field(..., description="職業")
    hobbies: str = Field(..., description="興味関心")
    skills: str = Field(..., description="スキルや知識")

最初の人格である「ビジネスパーソン」のプロンプトはこんな感じでした。

SYSTEM

あなたは、プロフィールガイドラインに基づいて独自のペルソナを作成することができます。
    # ペルソナのプロフィールガイドライン
    ## 職業
- ペルソナの職業を設定してください。
    ## 趣味・関心
- ペルソナが関心を持っている趣味や日常的な興味をリスト形式で設定してください。
    ## スキルや知識
- ペルソナが持つ特定のスキルや専門知識をリスト形式で設定してください。

HUMAN

# 作成するペルソナ：ビジネスパーソン

以下はコンテンツ評価に必要な情報です。これらの情報をもとにペルソナを作成してください。
・評価リクエスト：生成AIエージェントを活用して業務効率化を目指すビジネスパーソンに興味をもってもらえるようにコンテンツのテーマを改善して
・評価対象のコンテンツ：['
    #認知フェーズ- 形式：ブログ記事
    コンテンツタイトル：生成AIエージェント活用事例：業務効率化の成功ストーリー  
    コンテンツ概要：LinkedInやTwitterでシェアするためのブログ記事。生成AIエージェントを活用して業務効率化を実現した企業の成功事例を紹介し、ビジネスパーソンに興味を持たせる。
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ウェビナー
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントの可能性を探る：業界リーダーによるディスカッション  
    コンテンツ概要：業界関連のオンラインイベントでのプレゼンテーション。生成AIエージェントの活用方法や業務効率化の具体例を業界リーダーがディスカッションするウェビナー。  
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ポッドキャスト
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントで変わるビジネスの未来  
    コンテンツ概要：マーケティング関連のポッドキャストでのゲスト出演。生成AIエージェントがどのようにビジネスの未来を変えるかについてのインタビューを通じて、リスナーに認知を広げる。  
    ']

そして、生成されたペルソナです。企業戦略コンサルタントさんが生成されました。

Persona

{
  "hobbies": "読書（特にビジネス書）、テクノロジーの最新動向を追う、ネットワーキングイベントへの参加",
  "occupation": "企業戦略コンサルタント",
  "role": "ビジネスパーソン",
  "skills": "生成AIを含む最新テクノロジーの理解、戦略的思考と問題解決、デジタルマーケティング"
}

ペルソナの人格が「ポッドキャストを聴く習慣がある」の場合は、こんな感じのペルソナが生成されました。

Persona

{
  "hobbies": "ポッドキャストを聞く, 読書, ビジネスカンファレンスへの参加",
  "occupation": "マーケティングコンサルタント",
  "role": "ビジネスパーソン",
  "skills": "生成AIの知識, 業務プロセス改善, デジタルマーケティング"
}

こんなペルソナが、9個のペルソナの人格それぞれ5人ずつ、計45人生成されました。

「プログラムリスト 7.3」は、生成したペルソナによる評価です。1人目のペルソナである企業戦略コンサルタントさんの場合、プロンプトはこんな感じになります。

SYSTEM

ペルソナ: 役割：ビジネスパーソン
職業：企業戦略コンサルタント
趣味・関心：読書（特にビジネス書）、テクノロジーの最新動向を追う、ネットワーキングイベントへの参加
スキルや知識：生成AIを含む最新テクノロジーの理解、戦略的思考と問題解決、デジタルマーケティング
# 行動: コンテンツを評価する
# 評価項目: 
    複数のコンテンツの中で、最も魅力的だと感じたものを選んでください。

    ### 1. 魅力
    コンテンツのどの部分が魅力的だと感じましたか？
    - 魅力的だと感じた理由を教えてください。

    ### 2. 訴求力
    このコンテンツは内容にどれだけ興味を持たせましたか？
    - 非常に興味を持った
    - 少し興味を持った
    - 興味を持たなかった

    自由記述:
    - 興味を持たなかった場合、その理由を教えてください。

    ### 3. 理解しやすさ
    コンテンツを見たとき、内容を明確にイメージできましたか？
    - はい
    - 部分的に
    - いいえ

    自由記述:
    - 理解しやすさについて感じたことや改善案があれば教えてください。


    ### 4. 興味喚起
    コンテンツはあなたの興味をどれくらい喚起しましたか？
    - 非常に興味を持った
    - 興味を持った
    - 少し興味を持った
    - 興味を持たなかった

    自由記述:
    - さらに興味を喚起するために改善できる点は何ですか？

    ### 5. 行動喚起
    コンテンツを見た後、次のアクションを取りたくなりましたか？
    - すぐに内容を読みたくなった
    - 詳細を調べたくなった
    - 他の人に勧めたくなった
    - 特に何も行動したくならなかった

    自由記述:
    - 行動を促すためにコンテンツに求める要素は何ですか？
    
# 制約: ペルソナ視点で批判的に評価

HUMAN

以下のコンテンツを評価してください: ['
    #認知フェーズ- 形式：ブログ記事
    コンテンツタイトル：生成AIエージェント活用事例：業務効率化の成功ストーリー  
    コンテンツ概要：LinkedInやTwitterでシェアするためのブログ記事。生成AIエージェントを活用して業務効率化を実現した企業の成功事例を紹介し、ビジネスパーソンに興味を持たせる。
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ウェビナー
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントの可能性を探る：業界リーダーによるディスカッション  
    コンテンツ概要：業界関連のオンラインイベントでのプレゼンテーション。生成AIエージェントの活用方法や業務効率化の具体例を業界リーダーがディスカッションするウェビナー。  
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ポッドキャスト
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントで変わるビジネスの未来  
    コンテンツ概要：マーケティング関連のポッドキャストでのゲスト出演。生成AIエージェントがどのようにビジネスの未来を変えるかについてのインタビューを通じて、リスナーに認知を広げる。  
    ']

そして、こんな感じの評価結果になりました。

Output

### コンテンツ評価

#### 1. 魅力
- **ブログ記事**: 魅力的な部分は、具体的な成功事例を紹介している点です。実際の事例を通じて生成AIエージェントの効果を示すことで、読者に具体的なイメージを持たせることができます。
- **ウェビナー**: 業界リーダーによるディスカッションという形式が魅力的です。専門家の意見を直接聞ける機会は貴重で、信頼性が高まります。
- **ポッドキャスト**: ビジネスの未来を変えるというテーマが魅力的です。生成AIの影響を広範に考察することで、リスナーの興味を引きます。

#### 2. 訴求力
- **ブログ記事**: 少し興味を持った。具体的な事例は興味深いが、他の形式に比べてインタラクティブ性が低い。
- **ウェビナー**: 非常に興味を持った。業界リーダーのディスカッションは、最新の知見を得るための良い機会です。
- **ポッドキャスト**: 興味を持った。インタビュー形式での深掘りが期待できる。

#### 3. 理解しやすさ
- **ブログ記事**: はい。文章での説明は明確で、具体的な事例が理解を助けます。
- **ウェビナー**: 部分的に。ディスカッション形式は情報量が多く、内容が複雑になる可能性があります。
- **ポッドキャスト**: 部分的に。音声のみの情報提供は、視覚的な補助がないため、理解が難しい場合があります。

#### 4. 興味喚起
- **ブログ記事**: 少し興味を持った。具体的な事例は興味を引くが、他の形式に比べて新鮮さに欠ける。
- **ウェビナー**: 非常に興味を持った。業界リーダーの意見を直接聞ける機会は、興味を大いに喚起します。
- **ポッドキャスト**: 興味を持った。生成AIの未来についての議論は興味深い。

#### 5. 行動喚起
- **ブログ記事**: 詳細を調べたくなった。成功事例の詳細を知りたくなります。
- **ウェビナー**: すぐに内容を読みたくなった。他の人に勧めたくなった。業界リーダーの意見は共有する価値があります。
- **ポッドキャスト**: 他の人に勧めたくなった。ビジネスの未来についての議論は、広く共有する価値があります。

### 総合評価
最も魅力的だと感じたのは**ウェビナー**です。業界リーダーによるディスカッションは、信頼性が高く、最新の知見を得るための貴重な機会です。インタラクティブな形式であるため、参加者の興味を強く喚起し、行動を促す力も強いと感じました。

このような評価が45人分集まる形になります。

続いて「プログラムリスト 7.5」で、評価結果を分析してレポートを作成します。プロンプトはこんな感じになります。

SYSTEM

あなたは評価結果を分析し、改善レポートを作成するエージェントです。
	   # 行動: 詳細な改善レポートを作成する
     # 制約
        - ペルソナの視点を重視して評価結果を分析すること
        - このレポートはコンテンツの改善に使用されるため、具体的な改善点を示すこと
     # 評価を実施したペルソナ: ['役割：ビジネスパーソン
職業：企業戦略コンサルタント
趣味・関心：読書（特にビジネス書）、テクノロジーの最新動向を追う、ネットワーキングイベントへの参加
スキルや知識：生成AIを含む最新テクノロジーの理解、戦略的思考と問題解決、デジタルマーケティング',

（中略：ここに43人分のペルソナの情報）

SYSTEM（末尾）

'役割：ビジネスパーソン
職業：マーケティングコンサルタント
趣味・関心：ポッドキャストを聞く, 読書, ビジネスカンファレンスへの参加
スキルや知識：生成AIの知識, 業務プロセス改善, デジタルマーケティング']

HUMAN

評価結果: [{'persona': '役割：ビジネスパーソン
職業：企業戦略コンサルタント
趣味・関心：読書（特にビジネス書）、テクノロジーの最新動向を追う、ネットワーキングイベントへの参加
スキルや知識：生成AIを含む最新テクノロジーの理解、戦略的思考と問題解決、デジタルマーケティング', 'feedback': '### コンテンツ評価

#### 1. 魅力
- **ブログ記事**: 魅力的な部分は、具体的な成功事例を紹介している点です。実際の事例を通じて生成AIエージェントの効果を示すことで、読者に具体的なイメージを持たせることができます。
- **ウェビナー**: 業界リーダーによるディスカッションという形式が魅力的です。専門家の意見を直接聞ける機会は貴重で、信頼性が高まります。
- **ポッドキャスト**: ビジネスの未来を変えるというテーマが魅力的です。生成AIの影響を広範に考察することで、リスナーの興味を引きます。

#### 2. 訴求力
- **ブログ記事**: 少し興味を持った。具体的な事例は興味深いが、他の形式に比べてインタラクティブ性が低い。
- **ウェビナー**: 非常に興味を持った。業界リーダーのディスカッションは、最新の知見を得るための良い機会です。
- **ポッドキャスト**: 興味を持った。インタビュー形式での深掘りが期待できる。

#### 3. 理解しやすさ
- **ブログ記事**: はい。文章での説明は明確で、具体的な事例が理解を助けます。
- **ウェビナー**: 部分的に。ディスカッション形式は情報量が多く、内容が複雑になる可能性があります。
- **ポッドキャスト**: 部分的に。音声のみの情報提供は、視覚的な補助がないため、理解が難しい場合があります。

#### 4. 興味喚起
- **ブログ記事**: 少し興味を持った。具体的な事例は興味を引くが、他の形式に比べて新鮮さに欠ける。
- **ウェビナー**: 非常に興味を持った。業界リーダーの意見を直接聞ける機会は、興味を大いに喚起します。
- **ポッドキャスト**: 興味を持った。生成AIの未来についての議論は興味深い。

#### 5. 行動喚起
- **ブログ記事**: 詳細を調べたくなった。成功事例の詳細を知りたくなります。
- **ウェビナー**: すぐに内容を読みたくなった。他の人に勧めたくなった。業界リーダーの意見は共有する価値があります。
- **ポッドキャスト**: 他の人に勧めたくなった。ビジネスの未来についての議論は、広く共有する価値があります。

### 総合評価
最も魅力的だと感じたのは**ウェビナー**です。業界リーダーによるディスカッションは、信頼性が高く、最新の知見を得るための貴重な機会です。インタラクティブな形式であるため、参加者の興味を強く喚起し、行動を促す力も強いと感じました。'},

（中略：ここに43人分のペルソナの評価結果）

HUMAN（末尾）

{'persona': '役割：ビジネスパーソン
職業：マーケティングコンサルタント
趣味・関心：ポッドキャストを聞く, 読書, ビジネスカンファレンスへの参加
スキルや知識：生成AIの知識, 業務プロセス改善, デジタルマーケティング', 'feedback': '### 1. 魅力
- **ポッドキャスト**が最も魅力的だと感じました。
  - 魅力的だと感じた理由は、ポッドキャストは私の趣味でもあり、通勤中や移動中に手軽に情報を得られるためです。また、インタビュー形式で専門家の意見を聞くことができる点も魅力的です。

### 2. 訴求力
- **ポッドキャスト**: 非常に興味を持った
  - インタビュー形式で専門家の意見を聞くことができるため、生成AIエージェントがどのようにビジネスの未来を変えるかについて深く知ることができそうです。

### 3. 理解しやすさ
- **ポッドキャスト**: はい
  - インタビュー形式であれば、具体的な事例や専門家の意見を通じて、生成AIエージェントの活用方法を明確にイメージできると感じました。

### 4. 興味喚起
- **ポッドキャスト**: 非常に興味を持った
  - ポッドキャストは、リスナーにとって親しみやすく、専門家の意見を聞くことで新たな視点を得られるため、興味を喚起されました。

### 5. 行動喚起
- **ポッドキャスト**: 詳細を調べたくなった
  - ポッドキャストを聞いた後、生成AIエージェントについてさらに詳しく調べたくなりました。行動を促すためには、具体的な事例や成功ストーリーを紹介することが重要です。

全体として、ポッドキャスト形式のコンテンツは、私の興味を引き、行動を促す力が強いと感じました。特に、専門家のインタビューを通じて具体的な事例を知ることができる点が魅力的です。他のコンテンツも興味深いですが、私のライフスタイルに最も合っているのはポッドキャストです。'}]
上記評価結果に基づき、具体的な改善レポートを作成してください。

そして、次のような改善レポートが作成されました。

Output

## 改善レポート: コンテンツの魅力と効果を高めるための提案

### 概要
このレポートは、ビジネスパーソンを対象としたコンテンツの評価結果に基づき、ブログ記事、ウェビナー、ポッドキャストの各形式における具体的な改善点を示します。評価は、生成AIエージェントに関するコンテンツの魅力、訴求力、理解しやすさ、興味喚起、行動喚起の5つの観点から行われました。

### 1. ブログ記事の改善点
- **具体的な成功事例の強化**: 現在のブログ記事は具体的な成功事例を紹介していますが、さらに詳細なデータや手法を追加することで、読者の理解を深め、実践的な価値を高めることができます。
- **インタラクティブ性の向上**: 読者が記事を読み進める中で、クイズやアンケートを挿入することで、インタラクティブな要素を追加し、読者の関与を促進します。
- **ビジュアルコンテンツの追加**: 図表やインフォグラフィックを用いて、情報を視覚的に伝えることで、内容の理解を助け、読者の興味を引き続けることができます。

### 2. ウェビナーの改善点
- **ディスカッションの焦点化**: ウェビナーは情報量が多くなる傾向があるため、事前にトピックを絞り、要点を明確にすることで、視聴者の理解を助けます。
- **質疑応答セッションの充実**: リアルタイムでの質疑応答を充実させることで、参加者の関心を引き続け、インタラクティブな体験を提供します。
- **フォローアップ資料の提供**: ウェビナー終了後に、関連資料や録画を提供することで、参加者が内容を復習し、さらに深く学ぶ機会を提供します。

### 3. ポッドキャストの改善点
- **具体的な事例とデータの強化**: ポッドキャストは音声のみのため、具体的な事例やデータを豊富に取り入れることで、リスナーの理解を助けます。
- **エピソードの要約と関連リンクの提供**: 各エピソードの要約や関連するリソースへのリンクを提供することで、リスナーがさらに情報を深掘りする手助けをします。
- **リスナー参加型の要素追加**: リスナーからの質問を受け付けるセッションを設けることで、双方向のコミュニケーションを促進し、リスナーの関与を高めます。

### 結論
各コンテンツ形式にはそれぞれの強みがありますが、具体的な事例の強化、インタラクティブ性の向上、視覚的・聴覚的補助の追加を通じて、全体的な魅力と効果を高めることが可能です。これにより、ビジネスパーソンの興味を引き続け、行動を促す力を強化することが期待されます。

なんとなくですが、システムプロンプトで、ペルソナ一覧の情報は渡さないでもいいような気がしました。ユーザープロンプトでも同じものを渡しており、ユーザープロンプトではペルソナの情報とその評価結果をペアにしているので、こちらだけあれば十分に思えます。

ただ、繰り返し情報を渡すと精度が上がるという「Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs」という論文が先日話題になっていましたし、精度向上を狙ったものなのかもしれませんね。

最後に「プログラムリスト 7.6」でコンテンツ案を改善します。プロンプトは次のような感じです。

SYSTEM

あなたはコンテンツ改善エージェントです。
    # 行動: 評価レポートに基づいてコンテンツを改善する
    # 制約: 必ず改善後のコンテンツだけ出力すること

HUMAN

コンテンツ: ['
    #認知フェーズ- 形式：ブログ記事
    コンテンツタイトル：生成AIエージェント活用事例：業務効率化の成功ストーリー  
    コンテンツ概要：LinkedInやTwitterでシェアするためのブログ記事。生成AIエージェントを活用して業務効率化を実現した企業の成功事例を紹介し、ビジネスパーソンに興味を持たせる。
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ウェビナー
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントの可能性を探る：業界リーダーによるディスカッション  
    コンテンツ概要：業界関連のオンラインイベントでのプレゼンテーション。生成AIエージェントの活用方法や業務効率化の具体例を業界リーダーがディスカッションするウェビナー。  
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ポッドキャスト
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントで変わるビジネスの未来  
    コンテンツ概要：マーケティング関連のポッドキャストでのゲスト出演。生成AIエージェントがどのようにビジネスの未来を変えるかについてのインタビューを通じて、リスナーに認知を広げる。  
    ']
リクエスト: 生成AIエージェントを活用して業務効率化を目指すビジネスパーソンに興味をもってもらえるようにコンテンツのテーマを改善して
評価レポート: ## 改善レポート: コンテンツの魅力と効果を高めるための提案

### 概要
このレポートは、ビジネスパーソンを対象としたコンテンツの評価結果に基づき、ブログ記事、ウェビナー、ポッドキャストの各形式における具体的な改善点を示します。評価は、生成AIエージェントに関するコンテンツの魅力、訴求力、理解しやすさ、興味喚起、行動喚起の5つの観点から行われました。

### 1. ブログ記事の改善点
- **具体的な成功事例の強化**: 現在のブログ記事は具体的な成功事例を紹介していますが、さらに詳細なデータや手法を追加することで、読者の理解を深め、実践的な価値を高めることができます。
- **インタラクティブ性の向上**: 読者が記事を読み進める中で、クイズやアンケートを挿入することで、インタラクティブな要素を追加し、読者の関与を促進します。
- **ビジュアルコンテンツの追加**: 図表やインフォグラフィックを用いて、情報を視覚的に伝えることで、内容の理解を助け、読者の興味を引き続けることができます。

### 2. ウェビナーの改善点
- **ディスカッションの焦点化**: ウェビナーは情報量が多くなる傾向があるため、事前にトピックを絞り、要点を明確にすることで、視聴者の理解を助けます。
- **質疑応答セッションの充実**: リアルタイムでの質疑応答を充実させることで、参加者の関心を引き続け、インタラクティブな体験を提供します。
- **フォローアップ資料の提供**: ウェビナー終了後に、関連資料や録画を提供することで、参加者が内容を復習し、さらに深く学ぶ機会を提供します。

### 3. ポッドキャストの改善点
- **具体的な事例とデータの強化**: ポッドキャストは音声のみのため、具体的な事例やデータを豊富に取り入れることで、リスナーの理解を助けます。
- **エピソードの要約と関連リンクの提供**: 各エピソードの要約や関連するリソースへのリンクを提供することで、リスナーがさらに情報を深掘りする手助けをします。
- **リスナー参加型の要素追加**: リスナーからの質問を受け付けるセッションを設けることで、双方向のコミュニケーションを促進し、リスナーの関与を高めます。

### 結論
各コンテンツ形式にはそれぞれの強みがありますが、具体的な事例の強化、インタラクティブ性の向上、視覚的・聴覚的補助の追加を通じて、全体的な魅力と効果を高めることが可能です。これにより、ビジネスパーソンの興味を引き続け、行動を促す力を強化することが期待されます。
上記に基づき、改善後のコンテンツを生成してください。

そして、コンテンツの改善案です。

Output

{
  "content": "['
    #認知フェーズ- 形式：ブログ記事
    コンテンツタイトル：生成AIエージェント活用事例：業務効率化の成功ストーリー  
    コンテンツ概要：LinkedInやTwitterでシェアするためのブログ記事。生成AIエージェントを活用して業務効率化を実現した企業の成功事例を紹介し、ビジネスパーソンに興味を持たせる。具体的なデータや手法を詳述し、クイズやアンケートを挿入し、図表やインフォグラフィックを用いて視覚的に情報を伝える。
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ウェビナー
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントの可能性を探る：業界リーダーによるディスカッション  
    コンテンツ概要：業界関連のオンラインイベントでのプレゼンテーション。生成AIエージェントの活用方法や業務効率化の具体例を業界リーダーがディスカッションするウェビナー。トピックを絞り、質疑応答セッションを充実させ、フォローアップ資料を提供する。  
    ', '
    #認知フェーズ- 形式：ポッドキャスト
    コンテンツタイトル：生成AIエージェントで変わるビジネスの未来  
    コンテンツ概要：マーケティング関連のポッドキャストでのゲスト出演。生成AIエージェントがどのようにビジネスの未来を変えるかについてのインタビューを通じて、リスナーに認知を広げる。具体的な事例やデータを豊富に取り入れ、エピソードの要約と関連リンクを提供し、リスナーからの質問を受け付けるセッションを設ける。  
    ']"
}

表にしてみました。

【ブログ記事】	元のコンテンツ案	改善案
コンテンツタイトル	生成AIエージェント活用事例：業務効率化の成功ストーリー	生成AIエージェント活用事例：業務効率化の成功ストーリー
コンテンツ概要	LinkedInやTwitterでシェアするためのブログ記事。生成AIエージェントを活用して業務効率化を実現した企業の成功事例を紹介し、ビジネスパーソンに興味を持たせる。	LinkedInやTwitterでシェアするためのブログ記事。生成AIエージェントを活用して業務効率化を実現した企業の成功事例を紹介し、ビジネスパーソンに興味を持たせる。具体的なデータや手法を詳述し、クイズやアンケートを挿入し、図表やインフォグラフィックを用いて視覚的に情報を伝える。

【ウェビナー】	元のコンテンツ案	改善案
コンテンツタイトル	生成AIエージェントの可能性を探る：業界リーダーによるディスカッション	生成AIエージェントの可能性を探る：業界リーダーによるディスカッション
コンテンツ概要	業界関連のオンラインイベントでのプレゼンテーション。生成AIエージェントの活用方法や業務効率化の具体例を業界リーダーがディスカッションするウェビナー。	業界関連のオンラインイベントでのプレゼンテーション。生成AIエージェントの活用方法や業務効率化の具体例を業界リーダーがディスカッションするウェビナー。トピックを絞り、質疑応答セッションを充実させ、フォローアップ資料を提供する。

【ポッドキャスト】	元のコンテンツ案	改善案
コンテンツタイトル	生成AIエージェントで変わるビジネスの未来	生成AIエージェントで変わるビジネスの未来
コンテンツ概要	マーケティング関連のポッドキャストでのゲスト出演。生成AIエージェントがどのようにビジネスの未来を変えるかについてのインタビューを通じて、リスナーに認知を広げる。	マーケティング関連のポッドキャストでのゲスト出演。生成AIエージェントがどのようにビジネスの未来を変えるかについてのインタビューを通じて、リスナーに認知を広げる。具体的な事例やデータを豊富に取り入れ、エピソードの要約と関連リンクを提供し、リスナーからの質問を受け付けるセッションを設ける。

それぞれのコンテンツを掘り下げてくれました。いい感じ！

7.4 パーソナライズ施策支援エージェント

こちらのエージェントはシンプルな構成で、プランナーエージェントが質問エージェント、推薦エージェント、雑談エージェントの振り分けを実施する形になっています。

以下、実際に動かしてみた結果です。

実行結果

タスク管理エージェントへようこそ！操作を開始してください（終了するには 'exit' と入力してください）。
ユーザー : こんにちは
選択されたエージェント: ChitChatAgent
AIエージェント (雑談) : こんにちは！今日はどんなことをお話ししましょうか？
ユーザー : AIエージェントってなんですか
選択されたエージェント: QuestionAgent
AIエージェント (質問) : AIエージェントについて興味を持っていただきありがとうございます！AIエージェントは、人工知能を活用して特定のタスクを自動化したり、ユーザーのサポートを行ったりするプログラムです。業務効率化に役立つ事例も多くありますが、具体的な活用事例に興味はありますか？例えば、どのように企業がAIエージェントを活用して成功を収めたかについてのブログ記事がありますよ。興味があれば、詳細をお知らせしますね。
ユーザー : 業務の効率化って具体的には
選択されたエージェント: QuestionAgent
AIエージェント (質問) : 業務の効率化について具体的に知りたいということですね！生成AIエージェントを活用した業務効率化の成功事例を紹介するブログ記事があります。企業がどのようにAIエージェントを導入して業務を改善したのか、具体的なストーリーを知りたいですか？それとも、最新の業務効率化のヒントを得られるメールニュースレターに興味がありますか？どちらか気になる方を教えてください！
ユーザー : 事例をざっと把握したい
選択されたエージェント: RecommendationAgent
AIエージェント (レコメンド) : それでは、生成AIエージェントを活用した業務効率化の成功事例を紹介するブログ記事をおすすめします。このブログ記事では、企業がどのようにAIエージェントを導入して業務を改善したのかを具体的に紹介しています。興味を持たれるビジネスパーソンにぴったりの内容です。ぜひご覧ください！

[生成AIエージェント活用事例：業務効率化の成功ストーリー](https://www.example1.com)
ユーザー : exit
対話を終了します。ありがとうございました！

いい感じ！

なお、グラフ構造を図にしてみるとこんな感じになりました。

グラフを図にしてみる

from IPython.display import Image, display

# グラフを作成
app = macrs.create_graph()

# Mermaid形式でPNG描画
display(Image(app.get_graph().draw_mermaid_png()))

よくみるとQuestionAgent、ChitChatAgent、RecommendationAgentのいずれも、次のノードへ進むエッジがありません。また、「プログラムリスト 7.10」の実装を見ても、Commandオブジェクトで次のノードを指定したりはしていません。そのため、プログラムはこのノードを処理したら終了してしまいます。

それなのに会話を継続できている理由は、このグラフの外でループを実装しているからでした。いろいろな実装方法がありますね。

src/macrs/agent.py

        # 初回実行
        result = await app.ainvoke(state)
        # exitフラグがセットされていれば処理を中断
        if result.get("exit"):
            return result
        state.update(result)
        # 対話のループ
        while not state.get("exit"):
            result = await app.ainvoke(state)
            if result.get("exit"):
                state.update(result)  # exitがTrueの場合も状態を更新
                break
            state.update(result)

        # 最終的な状態を返す
        return state

また、今回のコードはawaitが指定されていて、非同期処理になっていることに気づきました。

notebooks/macrs_runner.ipynb

# エージェントモジュールのインポート
from macrs.agent import MACRS

# MACRSのエージェントを実行
macrs = MACRS()
result = await macrs.run_agent()

ただ、今回のグラフ構造では並列実行する部分がなさそうです。そのため、同期処理として実装しても処理速度が大きくは変わらなさそうです。3つのエージェントを並列実行して、その結果も見つつ回答内容を決めるような実装にする場合は差が出てくるかと思います。

7.5 まとめ

これで第Ⅱ部の「AIエージェントを作る」は以上です。次の章からは第Ⅲ部「AIエージェントを現場で使う」が始まります。

（このメモのほかの章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / 9章 / 10章 / まとめ）

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「現場で活用するためのAIエージェント実践入門」でつまずいたことメモ:7章

はじめに

第7章 マーケティングを支援する

7.1 マーケティング業務とは

7.2 マーケティング業務におけるAIエージェントの活用

7.3 ロールプレイングによる意思決定支援エージェント

7.4 パーソナライズ施策支援エージェント

7.5 まとめ

第7章マーケティングを支援する