プロンプトエンジニアリングAIの信頼性を高めるには？ハルシネーションやバイアスを防ぐ大規模言語モデル対策を解説
大規模言語モデル（LLM）の便利さと同時に浮上するハルシネーションやバイアス問題を解説。学習データの品質向上やRAG、フィードバックループなど信頼性を高める具体的手法を紹介し、ユーザーが注意すべきポイントや今後の展望に迫ります。
プロンプトエンジニアリング
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プロンプトエンジニアリングAIが学習を激変！演習問題から解説まで自由自在の「AI学習ツール」活用法
大規模言語モデルを活用すれば、演習問題の自動生成や解説、コード学習など多彩な学習サポートが可能に。プロンプト設計のコツや反復的やり取り、Chain of Thoughtの活用など、効率的に知識を身につけるための具体的な方法をわかりやすく解説します。
プロンプトエンジニアリングAIでコーディングを効率化！コード生成からバグ修正までの活用術と注意点を徹底解説
AIを使ったプログラミングが注目を集める今、コード生成・補完やバグ修正のサポートなど大規模言語モデルが可能にする最新の開発手法をわかりやすく紹介。プロンプトエンジニアリングのコツやセキュリティ対策、初心者に役立つステップバイステップ事例も解説します。
プロンプトエンジニアリングAIを活用したメール作成のススメ ～効率的かつ印象的なコミュニケーション
AIを活用して、短時間で印象的なメール文面を作りませんか？本記事では、プロンプト設計のコツからビジネス・プライベートでの活用例、注意点までを詳しく解説。上司やクライアントへの報告、イベント案内、お礼メールなど、多様なシーンで使えるテクニックを紹介します。
プロンプトエンジニアリングAIで文章を自在に生成！マーケティングからクリエイティブまで使えるプロンプト設計のコツ
AIを使った文章生成の基本と応用例を解説。ブログ記事・広告コピー・コード生成など、多彩な活用方法やプロンプト設計のポイント、注意点を網羅します。Chain of ThoughtやFew-Shotなどの手法で精度を上げ、ビジネスや創作の効率を劇的に向上させましょう。
プロンプトエンジニアリングAIでテーブルを自動生成！MarkdownやCSVに対応するプロンプト設計と活用例を解説
大規模言語モデルを使って表形式のデータを自動生成しませんか？本記事ではAIによるテーブル生成の具体的な手順や注意点、実践的なプロンプト例を紹介。ショッピングリストや製品比較、要約の可視化など、多彩な応用事例をわかりやすく解説します。
プロンプトエンジニアリングChain of ThoughtでAIの思考を可視化！途中経過もわかるプロンプト設計の潮流
大規模言語モデルが計算や推論の「途中経過」を出力することで、回答の正確性や理解度を高める手法が「Chain of Thought」です。本記事では、その仕組みやメリット・デメリット、具体的な活用例やベストプラクティスを分かりやすく解説します。
プロンプトエンジニアリング少ない例示でAIを賢く使う！Few-Shot Promptingの基本と活用テクニックを解説
Few-Shot Promptingは、ほんの数例のサンプルをプロンプトに含めるだけで、AIが新しいタスクをこなせる強力な手法。要約、翻訳、QAなど幅広い分野で利用可能です。本記事では、具体的な流れや注意点、活用事例を分かりやすく解説します。
プロンプトエンジニアリングAI対話を支える「ロール」の仕組みとは？
チャットGPTなどの会話型AIで重要な「ロール（役割）」の概念を分かりやすく紹介。SystemやDeveloperロールがユーザーの要求より優先されるのはなぜ？ビジネスや教育、カスタマーサポートなど多彩な事例を交え、よりスムーズなAI対話を実現するためのポイントを解説します。