Data Classification / Persona

このページで学ぶこと

• Data Classification Purpose
• Data Sensitivity and Handling
• Policy-based Data Inclusion
• Persona Role
• Persona Task Audience Fit
• Persona vs Instruction

Data Classification

Promptへ入力するDataには、公開可能な情報だけでなく、Credential、個人情報、内部Configuration、顧客情報などSensitivityが異なるDataが含まれ得ます。ClassificationとHandling Policyを確認して、AIへ入力可能な情報か判断します。

SensitivityとHandling

重要なのは特定のLabel名を暗記することではなく、そのDataにどの取り扱い要件があるかを理解することです。同じNetwork Taskでも、入力可能なDataは組織Policyや利用Systemによって変わり得ます。

Policyに基づくData入力

Taskに役立つDataでもPolicy上Generative AIへ送信できない場合があります。必要性と入力許可は別に判断し、許可されていないSecretやSensitive Dataを「精度向上のため」という理由だけで含めません。

Personaの役割

PersonaはAIがどのRoleやPerspectiveで応答するかを指定するPrompt Componentです。たとえば「Network Engineerとして」「初学者を支援するInstructorとして」のように、説明の観点やAudienceへの合わせ方を明確にできます。

Task / Audienceとの適合

障害切り分けを求めるならNetwork Operationsの観点、経営層向けSummaryなら技術詳細を抑えた観点など、TaskとAudienceに合うPersonaを選択します。Personaを付ければ常に良くなるわけではありません。

PersonaとInstruction

Personaは「どのRoleで応答するか」、Instructionは「何をしてほしいか」です。「Network Engineerとして」はPersona、「Interface Errorを分析する」はInstructionです。両者を同一視しません。

重要な注意点

「Senior Network Engineerとして」と指定しても、AIに実際のNetwork権限が付与されるわけではなく、回答の正確性も保証されません。PersonaはPrompt上のRole / Perspectiveです。