プロンプト技術生成AIの「便利だけど何か違う」感の正体――使いこなしに必要な視点とは
生成AIが急速に普及し、論文要約やコード生成が当たり前になった今、多くのユーザーが感じ始めている「便利だけど何か気になる」という違和感。この記事では、その違和感の正体を分析し、AI活用の次のステージに進むために必要な視点と実践方法を解説します。
2026-03-11 · yamadasuzaku
プロンプト技術
プロンプト技術 に関する記事一覧（13件）
プロンプト技術
プロンプト技術RAGだけでは不十分？AIに「知識のつながり」を持たせる次世代アプローチとは
数千件の文書を扱うRAGシステムを構築した現場から見えてきた課題。AIに文書を読ませるだけでは、人間のような推論はできない。知識のつながりを持たせる新しいアプローチの可能性を探ります。
2026-03-07 · okikusan
プロンプト技術LLMの本質を定義する試み──「統合不可約構成仕様書」が示す新しいアプローチ
LLMを「LLMたらしめる最小構成」として定義する野心的な仕様書のPoCが公開されました。HDS（FMCループ）により既存エビデンスを解析し、LLMの不可約機能と動作限界を単一文書に統合する試みです。この新しいアプローチが持つ可能性と課題を分析します。
2026-02-26 · がっちむち♂
プロンプト技術写真から音楽生成するGeminiの実践ガイド：AIポリシーの境界線と最適化テクニック
Googleの画像生成AI「Gemini」を使い、写真からBGMを生成する実験的な取り組みを分析。政治的コンテンツによるポリシー制限への対応や、理想の楽曲に近づけるためのプロンプト改善プロセスから、マルチモーダルAIの実践的な活用法を学びます。
2026-02-23 · fuyu
プロンプト技術LLMが架空のIDを生成する問題とその対策 - おでかけプラン生成アプリ開発で学んだこと
外部APIのデータをLLMに渡す際、存在しないIDを生成する「ハルシネーション」問題に直面。おでかけプラン生成アプリの開発を通じて発見した、LLMが架空のデータを返す問題とその実践的な解決策を紹介します。
2026-02-22 · らむ
プロンプト技術教育AIアプリ「MochiQ」開発で学んだLLM出力品質管理の実践パターン
AIが生成するコンテンツの品質をどう担保するか。教育AIアプリ「MochiQ」の開発経験を通じて得られた、LLM出力のバリデーション設計、ハルシネーション対策、プロンプトエンジニアリング、コスト最適化のパターンを体系的に解説します。
2026-02-20 · 7788
プロンプト技術業務自動化に必須の「説明可能性」とは？ブラックボックス化を防ぐ3つのポイント
RPA、Power Automate、ChatGPTなど業務自動化ツールが普及する中、「なぜこの結果になるのか説明できない」という課題が現場で顕在化しています。本記事では、業務自動化における説明可能性の重要性と、ブラックボックス化を防ぐための実践的なアプローチを解説します。
2026-02-19 · Yasuhiro_Harada
プロンプト技術AI業務削減の効果を具体指標に落とし込む！職種別KPI設計30選テンプレート
AI活用で業務効率が1.5倍になった時、「何を増やすべきか」を職種別に具体的な指標へ落とし込む方法を解説。量を増やしても品質を維持するためのガード設計と、そのまま社内共有できる30種類のKPIテンプレートを紹介します。
2026-02-18 · Katayama_Studio
プロンプト技術AIは「賢く判断」しない──GPTBot暴走事例から学ぶ、AI設計の新しい思想
AIエージェントによるトラブル事例が増加する中、OpenAIのGPTBotが1日15万回もクロールしてサーバー負荷をかけた事例などから、AIの本質が見えてきました。AIは「賢く判断する」のではなく「指示を忠実に実行する」存在であり、この特性を理解した設計思想が求められています。
2026-02-16 · claudeを極める
プロンプト技術大量資料を扱う際の落とし穴：コンテキストウィンドウを正しく活用する方法
Gemini 1.5 Proなどの大規模コンテキストウィンドウを持つAIモデルでも、50本のPDFを一度にアップロードすると注意機構が分散し、重要な情報を見落としてしまう問題があります。大量の資料を効果的に扱うための戦略を解説します。
2026-02-14 · Co:Creation Lab
プロンプト技術大規模コンテキストウィンドウの落とし穴：200万トークンでも注意が分散する理由と対策
Gemini 1.5 Proの200万トークンなど大規模なコンテキストウィンドウがあっても、50本以上の資料を一度に投入すると注意機構が分散し、重要情報の見落としやハルシネーションが発生します。本記事では、この問題の本質と実践的な対策を解説します。
2026-02-14 · Co:Creation Lab
プロンプト技術AIに判断を丸投げしてはいけない理由──シンプルな検証で見えた「期待と現実」のズレ
AIツールの導入時に「どこまで任せていいか分からない」と感じたことはありませんか？AIは便利ですが、人間が期待するように判断を固定してくれる存在ではありません。シンプルな検証を通じて、AI活用における重要な前提を解説します。
2026-02-14 · よしだ
プロンプト技術AIに判断を丸投げしてはいけない理由──シンプルな検証で見えた「判断の一貫性」の落とし穴
AIツールは便利だが、すべての判断を任せてよいわけではない。AIは人間が期待する形で判断を固定してくれる存在ではないという前提を持つことが重要だ。シンプルな検証を通じて、AIの判断における一貫性の課題を明らかにする。
2026-02-14 · よしだ