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。
RAGとは何か？ファインチューニング・プロンプトエンジニアリングとの違い
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、大規模言語モデルに回答の前に資料を調べさせる技術です。モデルは回答を生成する前に、外部のナレッジベースから質問に関連する内容を検索し、その内容を根拠として回答を書きます。LLMの2つの持病――学習データに期限が...
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Claude Opus 5.5 プロンプトガイド公開：思考は常時オン、移行時は effort の再調整を
Claude Opus 5.5 のプロンプトガイドが 2026 年 9 月 28 日、Anthropic の公式プラットフォームドキュメントに公開された。このガイドはモデルの強さを語らない。扱うのは一点だけだ。Opus 5 から持ち込んだプロンプトやエンジニアリング設定のうち、何を変えるべきか。核心...
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エラーが出たらまず検索するな：この調査プロンプトで根本原因を一発で掴む
エラーの読み解きは、開発作業のなかでも特に時間を食う工程のひとつです。スタックトレースは何十行にも及び、最後の行が語っているのはたいてい表面的な症状だけで、本当の原因はコールチェーンの上流に隠れています。検索エンジンで闇雲に探す前に、下のプロンプトを任意のチャットAIにコピーし、エラーの原文と関係す...
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推敲プロンプト：口語のメモを正式な文章に変換、コピペですぐ使える
推敲プロンプトが解決するのは、とても具体的な悩みです。メモ帳やチャットにさっと書いた砕けた文章は、そのまま送るにはくだけすぎている。かといって自分で書き直すのは時間がかかる。以下のプロンプトなら一発で解決します。下書きを貼り付け、どんな文体にするか・誰が読むかを伝えるだけで、そのまま使える正式な文章...
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AIが提示したURLが開けないときの対処法：でっち上げか、本当に無効かを見極める
AIが提示したURLが開けない場合、その多くはモデルが作り出したものです。純粋なチャット型のAIには実在するURLのデータベースがあるわけではなく、リンクは「それらしく見える形」で生成されているため、ページ自体が最初から存在しないことがあります。少数派として、ページが実際に削除されていたり、ログイン...
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Chain-of-Thoughtとは？AIに先に考えさせてから答えさせる技術
Chain-of-Thought（思考の連鎖、略してCoT）はプロンプト技術の一つで、モデルにいきなり答えを出させるのではなく、先に中間の推論ステップを書き出させ、最後に結論を出させる手法です。数学の問題では、答えの数字を直接出すのではなく、「未知数を置く→方程式を立てる→解く」という過程を先に書き...
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AI画像生成で指がおかしくなるのはモデルの問題？プロンプトの問題？
AI画像生成で指が崩れるのは、多くの場合、拡散モデル自体が手の構造を十分に学習できていないことが原因で、プロンプトで緩和はできても根本的には直せません。モデルは指を描くとき、実際に「本数を数えて」いるわけではなく、ピクセルの統計から本数と位置を推測しているため、推測を外すと指が増えたり減ったりします...
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議事録プロンプト：チャット履歴や文字起こしを貼るだけでアクションアイテムを整理
議事録プロンプトは、「会議が終わっても誰も議事録を書きたがらない」という悩みのために作られました。下のプロンプトを任意の生成AIのチャットにコピーし、5つの変数を埋めて、元の記録（録音の文字起こし、チャット履歴、手書きメモなど）を貼り付けるだけ。AIがそのまま保存できる形の議事録を返します。アクショ...
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