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コース概要
1日目
生成AIとプロンプトエンジニアリングの概要
- 生成AIとは何か、従来の自動化とどう違うのか
- AIの出力品質を高める上でプロンプトエンジニアリングが果たす役割
- 現在活用されているテキスト、画像、音声、動画ツール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にどのように価値をもたらすか
テキストおよび画像生成のためのAIモデルの基礎
- 大規模言語モデルや拡散モデルが実際にどのように動作しているかを平易な用語で解説
- 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
- なぜモデルのアーキテクチャがプロンプトの書き方を変えるのか
主要なAIアシスタントの比較
- Microsoft Copilot:Microsoft 365、Word、Excel、Outlook、Teamsのワークフローへの統合やエンタープライズデータのグラウンディングに強みがある一方、クリエイティブな範囲や推論の深さにおいて他社製品と比較して弱い側面があります。
- 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に強みがある一方、一貫性、地域別の利用可能性、複雑なタスクにおける指示の遵守において弱点があります。
- 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、音声モードに強みがある一方、グラウンディングなしでの事実の信頼性や、プレミアム機能の利用制限において弱点があります。
- Claude:長文脈の処理、ニュアンスのある推論、長文の作成、明晰な分析に強みがある一方、ツールエコシステムの広さや画像生成において弱点があります。
- 目的のタスク、対象者、コンプライアンス要件に応じて適切なツールの選び方
- 同一のプロンプトを4つのアシスタントすべてで実行する比較演習
効果的なプロンプト設計の原則
- 明確さ、具体性、文脈という3つの柱
- 指示、トーン、フォーマット、制約の構造化
- 初心者が犯しやすい一般的なミスとその見分け方
- 弱いやつれなプロンプトから高性能なプロンプトへの反復的改善
2日目
ゼロショット、ワンショット、ファインショットプロンプティング
- 3つのアプローチの違いと、それぞれが適したケース
- モデルの動作を読み取り、それに応じて例を調整する方法
- 厳選された数件のサンプルのみを使用して、モデルに新しいタスクを教える方法
- ChatGPT、Copilot、Gemini、Claudeでの実践演習
高度なプロンプトエンジニアリング技法
- ニュアンスのある出力を得るための条件付きおよび文脈認識型のプロンプト
- スタイル転送、ペルソナプロンプティング、クリエイティブディレクション
- 思考の連鎖およびステップバイステップの推論プロンプト
- 回答におけるハルシネーション(幻覚)、曖昧さ、バイアスの低減
コードなしでのファインショットファインチューニング
- ファインショット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どう違うか
- 例駆動型プロンプトを使用してモデルを特定のニッチなタスクに適応させる方法
- いつプロンプトエンジニアリングを行い、いつファインチューニングの方が投資効果が高いかの判断基準
- 出力品質の評価と反復的な改善
超リアルなテキスト生成
- 制御されたトーン、声音、長さを備えたテキストの生成
- 長文コンテンツ、要約、レポート、構造化文書の作成
- 複数ステップの生成における一貫性の維持
- 繰り返しの効くブランド統一の成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適用
- 定型文書の作成、リサーチ、情報仕分けの自動化
- カスタマーサポートやチャットボットの利用事例の概要
- 再トレーニング不要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確認ポイント
3日目
画像生成と加工
- 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書き方
- ネガティブプロンプト、重み付け、反復的な洗練
- プロンプトによる画像から画像への変換と編集
AIを活用した音声とスピーチ
- テキストプロンプトから自然な音声の生成
- ボイスクローンと音声合成の概念的な仕組み
- トレーニングコンテンツ、アクセシビリティ、マーケティングにおける利用事例
生成AIを活用した動画コンテンツの制作
- 現在のテキストから動画への変換ツールの概要と、実際に期待できる成果
- プロンプトシークエンスを通じたスクリプティング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1つの資産に統合する方法
- AIによる動画出力の編集と洗練
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テキスト、画像、音声、動画の推論をどのように統一するか
- コード記述なしで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方法
- マーケティング、デザイン、トレーニング、広告分野からの実務ケーススタディ
倫理、責任ある利用、そして次なるステップ
- 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AIプラットフォーム利用時のプライバシーとデータ保護に関する考慮事項
- 最終顧客に対する開示、透明性、信頼構築
- 今後12ヶ月間注目すべき新しいツール、モデル、トレンド
- まとめと次のステップ
要求
対象者
AIを活用したコンテンツ制作を検討するマーケティング、広報、クリエイティブの専門職。プロンプト駆動ツールを通じて定型業務を自動化したいビジネスオペレーション担当および顧客対応チーム。生成AIについて体系的かつツール中心に学びたい、AIやプログラミングの経験がない初心者。
21 時間
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