プロンプトエンジニアリング
要件を明確にし、境界を決め、出力の形を定める。プロンプトエンジニアリングは誰でも身につくAIとの伝え方であり、エンジニア専用の秘術ではない。
プロンプトエンジニアリングは「どう頼むか」の技術だ。システムプロンプトが役割と境界を、ユーザープロンプトが今回のタスクを担ぎ、コンテキストエンジニアリングが安定性を決める。もはや長いテンプレではなく、要件を正確に分解して伝える表現力だ。短い指示ほど、役割・制約・出力形式を先に固定します。
Tokenizerとは？同じ文でもモデルが変わるとtoken数が違う理由
Tokenizerは、あなたがモデルに送った文が最初に通る部品で、理解を担当するのではなく、分割と番号付けだけを行います。テキストが大規模モデルに入る前に、Tokenizerはそれをtokenに切り分け、語彙表の番号に置き換えます。モデルが実際に読むのは、その番号の列です。ここが分かると、多くの疑問...
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ワークフロープロンプト：繰り返し作業を3段階に分け、AIを安定稼働させる
ワークフロープロンプトが解決するのは、とても具体的な悩みです。毎週繰り返す整理作業を AI に一気に任せると、出力が安定しない——情報が抜け落ちたり、事実でない内容が混ざったり、形式が崩れたりする。3 段階のプロンプトパイプラインに分け、各段階で 1 つの仕事だけをさせれば、品質はすぐにコントロール...
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AIが回答を拒否したら？言い換える前に拒否の種類を見極めよう
AIが回答を拒否したとき、最も効果的な最初の一手は、言い回しを変えてもう一度聞くことではなく、10秒かけて「どの種類の拒否か」を見極めることです。ポリシー系の拒否は基本的に回避できませんが、聞き方に問題がある拒否は質問を書き換えれば解決し、能力の限界による拒否は代替手段を探せばよいのです。種類を見極...
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論文精読プロンプト：まずAIに査読者として粗探しさせ、論点・手法・限界を整理する
論文精読プロンプトが解決するのは、「論文を読み終えたのに論点が思い出せない、手法の穴が見抜けない」という悩みだ。論文本文を貼り付けるだけで、AIがベテラン査読者の視点で論証と手法の弱点を洗い出し、核心となる論点・主要な手法・適用範囲を整理して、最後に速見表を出力する。下のプロンプトはコピー＆ペースト...
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契約レビュープロンプト：契約書をAIに貼り付けてリスクと不足条項を一気に洗い出す
契約レビュープロンプトは、「契約書を条項ごとに読む」という時間のかかる作業をAIに任せる具体的な方法です。契約書の本文を貼り付けるだけで、AIが条項ごとにリスクレベルを付け、あなたに不利な条項、不足している重要条項、曖昧な表現を洗い出してくれます。以下のプロンプトはコピー＆ペーストでそのまま使えます...
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AI の画像認識で文字を読み間違えるなら、まず写真・スクリーンショット・スキャン文書の3種類を見分けよう
AI の画像認識が文字を読み間違えるのは、多くの場合モデルが賢くないからではなく、入力する画像の種類に処理方法が合っていないからです。モデルを変える前に、まず画像を写真・スクリーンショット・スキャン文書の3種類に分け、それぞれに合った方法で処理しましょう。認識精度はすぐに大きく上がります。 ケース1...
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72 
履歴書診断プロンプト：AIをベテラン採用担当者に変え、問題点と改善案を項目ごとに指摘させる
履歴書診断プロンプトが解決するのは、とても具体的な悩みです。履歴書を十数回書き直しても、どこかおかしい気がするのに何が悪いのか言えない。友人に見せても「レイアウトを整えたら」「経験をもっと盛れば」といった曖昧な感想しか返ってこない。このプロンプトは、数万通の履歴書を見てきた採用責任者になりきらせ、実...
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AIの回答が毎回違うのは、記憶力が悪いから？それともランダム性のせい？
AIの回答が毎回違うのは、ほとんどの場合まったく正常なことで、記憶力が悪いわけではありません。本当の理由は大きく2つです。1つは、モデルが文章を生成する際にランダムに単語をサンプリングしているため、同じ質問を2回実行すれば単語の選択経路が変わるのは当然だということ。もう1つは、2回の質問の条件が変わ...
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