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思考を整理して生成AIを使いこなすプロンプト応用研修~意図した出力を得る(1日間)

思考を整理して生成AIを使いこなすプロンプト応用研修~意図した出力を得る(1日間)

曖昧な指示を分解し、生成AIが迷わず答えられるプロンプト設計力を鍛える

研修No.B ANL696-0000-6361

対象者

  • 若手層
  • 中堅層

・生成AI活用を推進する立場にある方
・DX推進担当者

よくあるお悩み・ニーズ

  • 望ましくない回答が出てきても、どこを修正すればよいかわからない
  • 生成AIにどこまで指示すればよいのか、判断軸が曖昧
  • なぜこのプロンプトでうまくいったのか説明できるレベルまで、極めてほしい

研修内容・特徴outline・feature

生成AIへの指示文を単なる文章ではなく「設計」として捉え直し、改善点を見つけられるようになる研修です。RTFと呼ばれる、Role(役割)・Task(タスク)・Format(形式)を利用するプロンプトの構造を整理したうえで、問題がある箇所を特定するために見るべきポイントを理解します。

ワークでは、自分で作成したプロンプトを題材に学んだ内容を実践し、問題点を探り生成AIが迷わない構造に書き換えます。生成AIの特性をふまえた、再現性のあるアウトプットを引き出せるようになることを目指します。

*本研修では、PCおよび生成AIを使用します*
※ChatGPT、Copilot、Geminiなどの対話型生成AIであれば、どちらでも受講できます

研修のゴールgoal

  • ①生成AIに指示を出す際に必要な構成要素を把握する
  • ②思い通りに動かない原因を見抜き、生成AIに任せる範囲と設定すべき条件を考えられる
  • ③複雑な依頼でも、タスクを分けて段階的にプロンプトを入力しながら回答を得られる

研修プログラム例program

内容
手法
  • 1.プロンプト構造設計の前提整理(RTF→RTCF→RTCCF)
講義
  • 2.なぜ構造が必要か
    (1)問題が内在するプロンプト
    (2)なぜ問題が起きるのか
    (3)判断基準と優先順位を明示し、改善する
    【ワーク】作成したプロンプトを見直し、うまくいった理由を考える
講義
ワーク
  • 3.前提条件と解釈の制御
    (1)問題が内在するプロンプト
    (2)なぜ問題が起きるのか
    (3)除外条件を置くことでプロンプトを改善する
    【ワーク】作成したプロンプトで、曖昧な表現を探し修正する
講義
ワーク
  • 4.判断の分離とトレードオフ
    (1)問題が内在するプロンプト
    (2)なぜ問題が起きるのか
    (3)一度に全部実行せず、段階的に進める
    【ワーク】作成したプロンプトで、混在しているタスクを洗い出し修正する
講義
ワーク
  • 5.意思決定と責任分界の設計
    (1)問題が内在するプロンプト
    (2)なぜ問題が起きるのか
    (3)判断の責任を分ける
    【ワーク】作成したプロンプトで、判断を委ねる範囲を見直し修正する
講義
ワーク
  • 6.まとめ
    (1)これまでに扱った問題の整理
    (2)構造化プロンプティングの再定義
講義

10461

全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例~ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

生成AIの活用範囲や成果に差が出る背景としては、「何を自分で決め、どこまでを任せるのか」が整理されず、曖昧なまま指示を出していることが挙げられます。そこで本研修は、細かなテクニックではなく、依頼を構造化するための考え方に焦点を当てました。これまでのプロンプトを客観的に見直しながら問題点を明確にしていくため、自分の業務に合った生成AIの使い方を体得できます。

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