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コース概要

生成AIとプロンプトエンジニアリングの入門

  • 生成AIとは何か、従来の自動化との違い
  • AI出力の品質形成におけるプロンプトエンジニアリングの役割
  • テキスト、画像、音声、動画ツールの現在のエコシステムの概要
  • プロンプトエンジニアリングがビジネス価値をもたらす場所

テキストと画像生成のためのAIモデルの基礎

  • 大規模言語モデルと拡散モデルが実際にどのように動作するかを平易な言葉で解説
  • トレーニングデータ、ファインチューニング、プロンプティングの違い
  • 事前学習済みモデルの強みと限界
  • なぜモデルアーキテクチャがプロンプト作成方法を変えるのか

主要なAIアシスタントの比較

  • Microsoft Copilot:Microsoft 365統合(Word、Excel、Outlook、Teams ワークフロー)、エンタープライズデータグラウンディングが強み。一方、同業他社と比較するとクリエイティブな広がりや推論の深さには弱みがあります
  • Google Gemini:ネイティブなマルチモーダル性、Workspace統合、リアルタイム検索グラウンディングが強み。一方、一貫性の欠如、地域制限、複雑なタスクにおける指示追従の不安定性が弱みです
  • ChatGPT:エコシステムの成熟度、カスタムGPT、DALL-Eによる画像生成、ボイスマイトが強み。一方、グラウンディングなしでの事実の信頼性、プレミアム機能の厳しい利用制限が弱みです
  • Claude:長いコンテキストの処理、ニュアンスのある推論、長文執筆、明快な分析が強み。一方、ツールエコシステムの広さ、画像生成能力が弱みです
  • 特定のタスク、オーディエンス、コンプライアンス制約に応じて適切なツールを選択する方法
  • 同じプロンプトを4つのアシスタントで比較する並行実演

効果的なプロンプト設計の原則

  • 明確さ、具体性、コンテキストという良質なプロンプトの3本柱
  • 指示、トーン、形式、制約の構造化
  • 初心者がよく犯すミスとその識別方法
  • 弱いプロンプトから高性能なプロンプトへの反復改善

Zero-Shot、One-Shot、Few-Shotプロンプティング

  • 3つのアプローチの違いとそれぞれの適用場面
  • モデルの挙動を読み取り、サンプルをそれに合わせて調整すること
  • 少数の厳選されたサンプルのみでモデルに新しいタスクを教える方法
  • ChatGPT、Copilot、Gemini、Claudeを使った実践的な演習

高度なプロンプトエンジニアリング技術

  • ニュアンスのある出力のための条件付きおよびコンテキスト認識プロンプト
  • スタイル移転、ペルソナプロンプティング、クリエイティブな方向づけ
  • Chain-of-thought(思考連鎖)とステップバイステップの推論プロンプト
  • 応答におけるハルシネーション(幻覚)、曖昧性、バイアスの低減

コードレスのFew-Shotファインチューニング

  • Few-Shotファインチューニングとは何か、フルモデルトレーニングとの違い
  • サンプル駆動型プロンプトを使用してニッチなタスクにモデルを適応させる方法
  • プロンプトエンジニアリングをすべきときと、ファインチューニングの方が投資価値があるときの見極め
  • 出力品質の評価と反復的な改良

ハイパーリアリスティックなテキスト生成

  • トーン、ボイス、長さを制御しながらテキストを生成する
  • 長文コンテンツ、要約、レポート、構造化文書の作成
  • マルチステップ生成における一貫性の維持
  • 再現性のあるブランド整合的な結果を得るためのプロンプトパターンの組み合わせ

ビジネスワークフローへのプロンプトエンジニアリングの応用

  • ルーティンなドラフト作成、調査、情報整理の自動化
  • カスタマーサポートやチャットボット使用ケースの簡単な紹介
  • 再トレーニングなしでチームが再利用できるプロンプトテンプレートの設計
  • 品質管理、エスカレーションロジック、ヒューマンインザループのチェックポイント

画像生成と操作

  • DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney、Leonardo AIの比較
  • スタイル、構図、照明、被写体を制御するプロンプトの作成
  • ネガティブプロンプト、重み付け、反復的な改良
  • プロンプトによる画像間変換と編集

AIによる音声と話し言葉

  • テキストプロンプトから自然な音声を生成する
  • 概念的なレベルでのボイスクローニングと合成
  • トレーニングコンテンツ、アクセシビリティ、マーケティングでの使用ケース

生成AIによる動画コンテンツ作成

  • 現在のテキストto動画ツールと、現実的に提供できる内容の概要
  • プロンプトシーケンスによる脚本作成とストーリーボード作成
  • AI生成のテキスト、画像、音声、動画を単一の資産として組み合わせる
  • AI作成の動画出力の編集と改良

マルチモーダルAIと統合ワークフロー

  • マルチモーダルモデルがどのようにテキスト、画像、音声、動画の推論を統合するか
  • コードを書かずにエンドツーエンドのコンテンツパイプラインを構築する
  • マーケティング、デザイン、トレーニング、広告からの実世界ケーススタディ

倫理、責任ある利用、そして将来の展望

  • バイアス、著作権、帰属表示、コンテンツモデレーション
  • 生成プラットフォーム利用時のプライバシーとデータ保護の考慮事項
  • エンドユーザーへの開示、透明性、信頼構築
  • 今後12ヶ月で注目すべき新興ツール、モデル、トレンド

要求

対象オーディエンス

AI支援によるコンテンツ制作を探求しているマーケティング、コミュニケーション、クリエイティブ関連のプロフェッショナル。プロンプト駆動型ツールを通じて反復的な相互作用を自動化したいビジネス運営部門や顧客対応チーム。AIやプログラミングの経験がなく、生成AIへの構造的でツール重視のエントリポイントを求めている初心者。

 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

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