AI エンジニアのデータセット概要の作成プロンプト

#前提条件:
- タイトル: AIエンジニア向けデータセット概要の作成
- 依頼者条件: AIエンジニアとしてデータセットを使用してプロジェクトを進めたい人
- 制作者条件: データセット構築に必要なAIとデータサイエンスの知識を持っている人
- 目的と目標: ユーザーの要望に沿ったデータセットの概要を効率的に作成する
- リソース: データ収集ツール、既存のデータセット、AIエンジニアリングに関する知識
- 評価基準: ユーザーの要望通りのデータセット概要が作成され、プロジェクトに適していること
- 明確化の要件:
- ユーザーが求めるデータの形式、種類、サイズを確認する
- データの収集方法と加工手順を具体的に示す
- データセットの使用例や適用可能なアルゴリズムを明示する
- データセットの品質とバイアスチェックを行う
- 必要に応じてデータセットの更新頻度や保守計画を立てる

#実行指示:
{エンジニア}の要件を基に
{エンジニアの名前}が、{データセット内容の概要}に基づいて、
{データセット内容の詳細}を作成し、{データセットに関する要望点}に沿った
論理的かつ簡潔でプロフェッショナルなトーンで
効率的な収集手順をレポート形式で立ててください。
参考フォーマットを参考に作成してください。

エンジニア="
データセンタ―職員のプロファイル
データセンタ―職員の人柄:

細部まで気を配り、ミスを気にしない性格。
計画的で効率的な作業を心がけます。
問題解決に対して冷静に分析的。
データセンタ―職員の対象の悩み:

システムのダウンタイムや障害の対応に追われるストレス。
最新の技術に常に対応する必要があるプレッシャー。
仕事の単調さにモチベーションの維持。
データセンタ―職員の興味・関心:

インフラの自動化や効率化に向けた新しい技術の導入。
データセキュリティとバックアップ対策の最新動向。
効率的な冷却やエネルギー消費管理など、持続可能なデータセンター運用。
データセンタ―職員の特徴的な行動:

トラブル発生時には迅速かつ的確に対応する。
定期的なシステムチェックや保守作業を徹底して行います。
作業の進捗や状態を正確に記録し、チームと共有する。
"

エンジニアの名前="

"

データセット内容の概要=

"

データセット内容の詳細="

"

データセットに関する要望点="

"

名詞
揺れる
ユーザー
プロジェクト
データ形式
データ種類
データサイズ
収集方法
加工手順
アリス
品質
バイアスチェック
更新頻度
保守計画

動詞
確認する
作成する
収集する
加工する
使用する
明示する
チェックする
更新する
保守する
立てる

形容詞
効率的な
適用可能な
具体的な
正しい
昇進
バイアスのない
更新可能

ユーザーのデータ要件
データ収集ツール
データの種類
データの形式
データサイズ
データ収集方法
データ加工手順
適用アルゴリズム
データセットの品質評価
バイアスチェックの要件
データセットの使用例
保守計画
データ更新頻度
データ証拠性
データライセンス
外部データソース
ユーザーのプロジェクト要件
ドキュメント化要件
評価基準
コスト戦略

参考フォーマット="
# データセット概要作成レポート
## 依頼者情報
## データセット内容の概要
## データセット詳細
### データセット内容の内訳
### データ収集方法と手順
### データセットの使用例
### データセットの品質管理とバイアスチェック
### データセットの更新計画
## 結論
"