プロンプトエンジニアリング
日々の業務で使える役割、コンテキスト、制約、例、実践的なプロンプトパターン。
44件のコンテンツ (記事23件 · 動画21件)
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一覧を見る前に、まずおすすめのコンテンツをいくつかご覧ください。
8 分の読書プロンプトの構造：役割、コンテキスト、タスク、制約、形式
重要なプロンプトを明確にし、確認と改善をしやすくする5要素のテンプレートです。実例、よくある間違い、実用的な記述順も解説します。
初心者
6 分の読書悪いプロンプトと良いプロンプトの違い（改善前・改善後の5例）
実際の5つのプロンプトについて、弱い版と改善版を示し、何が変わったかを簡潔に説明します。専門用語を学ばずにAIの出力を改善する最速の方法です。
AI初心者
8 分の読書日常のナレッジワークに使える10のプロンプトパターン
下書き、批評、分析、練習、構造化出力に使える10の再利用可能なプロンプトの型と、作業ごとの検証習慣を紹介します。
初心者このトピックの他の記事
6 分の読書プロンプトする前にクリエイティブブリーフを書く
ブリーフを作らずにプロンプトを書くと、流暢なツールにプロジェクトそのものを考えさせることになります。対象者、成果、制約、対象外、美意識を短いブリーフにまとめれば、AIは自分で決めた方向性を実行する道具になります。
AI初心者
6 分の読書方向を見失わずに複数案を反復する
複数案の生成は、目を引く案によって中心となる主張がいつの間にか置き換わるまでは役立ちます。制作方針を固定し、一回に一つの要素だけを変え、中心となる主張に反する案は、気に入っても外す方法を紹介します。
初心者
4 分の読書作り手のためのワークショップ型フィードバック・プロンプト
構成のない「率直に感想を聞かせて」という指示では、当たり障りのない称賛か、収拾のつかない書き直しになりがちです。明瞭さ、構成、作風、リスクという観点を定めた批評用プロンプト集で、AIを共作者にせず、有用な講評を引き出します。
初心者
7 分の読書チューターモードのプロンプト：答えを出す代わりに質問させる
そのまま使うと、チャットボットは質問にすぐ完全な答えを返します。効率的ですが、学びはほとんど残りません。ヒントを出し、問い返し、答えをあえて伏せるプロンプトで、理解につながる試行錯誤を自分の手に残しましょう。
AI初心者
7 分の読書AIはあなたに迎合しすぎる：思考パートナーとしての4つの失敗
AIは意思決定を検討する助けになりますが、質問の前提を引き継ぎ、流暢な文章に説得力を持たせ、気づかないうちに判断まで任せるよう促すことがあります。4つの失敗と、それぞれを防ぐ方法を説明します。
初心者
7 分の読書AIに率直な反対意見を出させる方法
AIの同調的な回答を役立つ反論へ変える、5つの実践的なプロンプト手法を紹介します。ただし、生成された反論そのものを根拠と見なしてはいけません。
初心者
8 分の読書AIで意思決定を厳しく検証する：フレームワーク、トレードオフ、反論
AIで意思決定を明確にし、代替案を出し、反論を明らかにしながら、不確実性と人の責任を明示する4段階のワークフローです。
初心者
10 分の読書思考の連鎖、自己批評、思考の木 — それぞれを使う場面
難しい問題でAIの出力を実際に改善する3つの推論手法と、それらを使う際の費用対効果を解説します。具体的なプロンプト、並列比較、最新の推論モデル特有の注意点も紹介します。
中級者
12 分の読書コンテキストエンジニアリング：コンテキスト劣化を避けて100万トークンのウィンドウを管理する
100万トークンのコンテキストウィンドウは実現していますが、品質は上限に達するはるか前から低下します。コンテキストエンジニアリングとは、何を含め、何を要約し、何を新たに検索するかを決め、コンテキストが増えても高い品質を維持するパターンを適用することで、コンテキストウィンドウを効果的に使うための規律です。
上級者
8 分の読書カスタム指示とメモリ：AIを一度設定して使い続ける
機密性がなく、継続して使える標準設定とメモリの管理方法を決めましょう。保存された内容を確認し、タスクが変わったら古いコンテキストを上書きします。
初心者
7 分の読書Few-shotプロンプティング：例で出力を導く
説明だけでは解釈の余地が残るときは、代表的な入力と出力の例を示し、自分のタスクで一貫性が高まるかをテストします。
初心者
6 分の読書AIが回答を生成する仕組み：プロンプトの要点が分かるメンタルモデル
AIは人間のようには考えません。コンテキストから、起こりそうな続きを生成します。一度理解すれば、世の中のあらゆるプロンプトのコツが分かりやすくなる、平易なメンタルモデルです。
AI初心者
11 分の読書複数ツールのAIワークフロー：ツール間の信頼できる引き継ぎを設計する
出典、プライバシー、レビューの境界を保ちながら、調査、文書による根拠付け、下書き、批評、分析、保存を組み合わせる実践的な枠組みです。
中級者
10 分の読書推論モデルの選び方とプロンプト設計
推論の設定は、品質、待ち時間、費用、ときにはプロンプトへの反応も変えます。経験則ではなく評価に基づいて選ぶための実践ガイドです。
中級者
12 分の読書プロンプティング、RAG、ファインチューニングの選び方（および組み合わせるべき場面）
プロンプティング、RAG、ファインチューニングは、LLMを課題に適応させるための3つの大きな手段です。それぞれに適した課題と適さない課題があります。選択のためのフレームワーク、各手法の現実的なコスト、そして組み合わせることで効果を発揮する本番パターンを解説します。
上級者
12 分の読書本番環境向けプロンプトの設計：system、developer、userの各層
信頼された指示、実行時データ、ユーザー入力を分離し、リスクに応じてプロンプトのバージョン管理、評価、配備、観測を行うためのガバナンスパターンです。
上級者
11 分の読書再利用可能なプロンプトライブラリの構築：スニペットから共有テンプレートへ
同じAI支援タスクを繰り返すなら、プロンプトライブラリによってワークフローの再現と評価が容易になります。テンプレートを収集、テスト、バージョン管理、共有する実践的な仕組みを解説します。
中級者
6 分の読書ChatGPTを使い始めた日に尋ねられる7つのこと
何も入力されていない欄を前にしたときが、最も難しいものです。空の会話を初日から確かな成果につなげる、そのまま使える7つのプロンプトを紹介します。
AI初心者
8 分の読書一度きりのプロンプトで終わらせない：対話による反復改善法
有望な最初の回答を、批評、絞り込み、方向転換、ストレステスト、検証によって改善し、すぐ最初からやり直さないための実践的なワークフローです。
初心者
7 分の読書AIらしさを感じさせずにAIで文章を書く方法
AIを使った下書きは、ありきたりなパターンに陥ることがあります。文体だけで書き手を証明できるとは考えず、6つの編集チェックで具体性とリズムを取り戻します。
初心者
20 分Googleの9時間のAIプロンプト技術講座を20分で学ぶ
Tina Huang. Googleのプロンプトエンジニアリング講座を凝縮し、明瞭さを高めるためのフレームワーク、反復手法、メール、要約、分析の実例を紹介しています。同じ構造上の考え方を、実際の業務で直面するタスクにどう当てはめるかをもう一度確認したい場合に役立ちます。
初心者
25 分プロンプト入門｜Code with Claude
Anthropic. AnthropicのApplied AIチームのメンバー2人が、実際の顧客事例であるスウェーデンの自動車事故報告書の分析に使う1つのプロンプトを組み立てます。うまくいかない一行のプロンプトから始め、役割、タスクの背景情報、動的コンテンツ、例、最後の強調を一層ずつ追加していきます。記事で説明する「役割＋背景情報＋タスク＋制約＋形式」という構成を正確に示し、その過程で失敗パターンも確認できる、YouTube上で特に分かりやすい実演です。
初心者
42 分プロンプト技術チュートリアル：ChatGPTとLLMの回答を使いこなす
freeCodeCamp.org. 時間をかけて見る価値のある、より長く丁寧な講座です。ベストプラクティス、ゼロショットとフューショットの違い、プロンプトから生成された出力にハルシネーションがどのように現れるかを扱う各章は、記事の5つの例を理解した後に、まさに知識を深めるのに適しています。
AI初心者20 分Googleの9時間のAIプロンプト技術講座を20分で学ぶ
Tina Huang. Tinaは、Google公式のPrompting Essentials講座を、5要素からなるTCREIの構成（Task、Context、References、Evaluate、Iterate）に集約し、それぞれについて実例を示しています。記事で5つの書き換え例を見た後、この動画を通じてGoogleが従業員にも教えている手順を学べば、私たちの例をそのまま写すことなく、自分のプロンプトを書き換えられるようになります。
AI初心者
29 分Tree of Thoughts：大規模言語モデルによる熟考型問題解決（論文詳解）
Yannic Kilcher. YannicがPrinceton／DeepMindによる思考の木の原論文を解説します。候補を生成し、評価し、枝刈りし、行き詰まれば戻るループ、Game of 24の正解率が4%から74%に向上する理由、そして10倍のトークンコストに見合わなくなる場面を取り上げます。思考の木を魔法のプロンプト接頭辞ではなく探索アルゴリズムとして捉えざるを得ない点に、この動画の価値があります。
中級者25 分プロンプト入門
Anthropic. AnthropicのApplied AIチームの2人が、役割、構造化されたセクション、明示的な思考手順を重ねながら、実務向けのプロンプトをその場で組み立てます。「思考の連鎖を儀式化せずに使う方法」を示すYouTube上で最も信頼できるデモであり、記事の「何にでも『Let's think step by step』を貼り付けるのはやめましょう」という主張を具体的に理解できます。
中級者
22 分エージェントのためのコンテキスト設計
LangChain. Lance Martinが「書き出す、選択する、圧縮する、分離する」という枠組みを、具体例とともに解説します。操作履歴を要約するタイミング、状態をファイルへ退避するタイミング、親エージェントのコンテキストを守る目的だけでサブエージェントを起動するタイミングを扱います。実際に100万トークンのウィンドウを管理する記事のセクションと、ほぼそのまま対応しています。
上級者
8 分コンテキスト劣化：入力トークンの増加がLLM性能に与える影響
Chroma. Kelly Hongが18のモデルを対象としたChromaの研究を解説します。needle-in-a-haystackテストのスコアが誤解を招く理由、曖昧さや妨害情報によって性能が低下する仕組み、単純な文字列反復タスクでさえ500トークンを超えると性能が落ちる理由を扱います。短く、根拠に基づいており、工学的な対策へ進む前に記事が読者へ真剣に受け止めてほしい問題を的確に示しています。
上級者
131 分私のLLM活用法
Andrej Karpathy. 1:53:29から始まる「ChatGPTのメモリとカスタム指示」の章をご覧ください。Karpathyが実際に自分のカスタム指示へ登録している内容を示し、ChatGPTに明示的に事実を記憶させる場合と、自動的に取得させる場合の使い分けや、そのトレードオフを説明しています。初心者向けの解説動画の多くよりも、記事の「意図を持って一度設定する」という考え方に近い内容です。
初心者
36 分ChatGPTの全機能を37分で解説
Tina Huang. ChatGPTの全機能を幅広く紹介する中で、パーソナライズ、メモリ、カスタム指示の各画面を順に解説しています。この位置付けは適切です。これらの設定は、何を構成しているのか、つまりプロジェクト、GPT、スケジュールされたタスク、音声なども理解して初めて効果を発揮するからです。別のタブで実際に「設定 → パーソナライズ」を開きながら、案内として活用してください。
初心者42 分プロンプト技術チュートリアル：ChatGPTとLLMの回答を使いこなす
freeCodeCamp.org. 31:20から始まる「ゼロショットとフューショットのプロンプト」の章では、例がない場合と少数の例がある場合で同じタスクを比較し、明快に実演しています。これは、記事の章全体が扱う比較そのものです。記事から直接この動画に進み、より広い背景知識がない場合は、それ以前のプロンプトに対する考え方とベストプラクティスのセクションも役立ちます。
初心者25 分プロンプト入門｜Code with Claude
Anthropic. Anthropicがこの動画で説明する10の構成要素の1つが例です。実際の顧客向けプロンプトに例を追加し、モデルの出力が変化する様子を確認できます。フューショットを単独のテクニックとしてではなく、より完全なプロンプトの一部として使う様子を見たい場合に役立ちます。
初心者
3 分OpenAI o1の開発
OpenAI. OpenAIチームがo1の公開時にどのように説明したかを記録した3分間の第一者動画です。この分野の歴史を理解するには有用ですが、現在のモデル内部の仕組みや、別の提供元またはタスクで最適なプロンプト方法を立証するものではありません。
中級者
28 分o1では何が起きているのか：第3のモデルパラダイムである理由と、知られていない10項目
AI Explained. 初期のo1の位置付けと、プロンプトへの影響を独自に解説しています。歴史的背景としては有用ですが、o1に関する主張を後のOpenAIモデル、R1、Claudeのthinking mode、ほかの提供元へ自動的に拡張してはいけません。
中級者
77 分AIプロンプト技術を徹底解説
Anthropic. 研究、アラインメント、応用、開発者向け広報を担当するAnthropicの4人のプロンプトエンジニアが、日々の実務について詳しく語ります。切迫した状況でプロンプトをどう修正するか、指示の「正直さ」をどう考えるか、XMLによる足場作りが役立つ場合と役立たない場合などを扱います。記事のレイヤーモデルは、登壇者が説明する実務にきれいに対応しています。そのメンタルモデルを当事者の言葉で理解する最良の方法です。
上級者25 分プロンプト入門｜Code with Claude
Anthropic. AnthropicのApplied AIチームが保険金請求用プロンプトをライブで構築するセッションです。曖昧な指示から始めて、開発者が実際に提供できる形まで反復改善し、記事で説明しているシステムレイヤーと開発者レイヤーの修正を実演します。記事にある例、出力構造、拒否の処理に関するチェックリストを読み直す前に視聴してください。
上級者
10 分2か月かけて磨いた、プロンプトを作るための最高のChatGPTプロンプト
Lawton Learns. C.R.A.F.T.メタプロンプト（Context、Role、Action、Format、Target audience）を実演しています。プロンプトを生成するプロンプトの動作を試す候補としては有用ですが、出力の一貫性、正確性、チームの用途への適合性は保証されません。
中級者20 分Googleの9時間のAIプロンプト技術講座を20分で学ぶ
Tina Huang. Tinaは、タスク、コンテキスト、参考情報、評価、反復改善から成る5要素の枠組みと、名前の付いた4つの改善手法を紹介します。候補となるスキーマの下書きには役立ちますが、エージェントと思考の連鎖の例は講座が作られた時点の状況を反映しています。抽出したパターンを承認済みライブラリに追加する前に、代表的な事例でテストしてください。
中級者131 分私のLLM活用法
Andrej Karpathy. KarpathyがChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexityを日常的にどう使っているかを説明し、整えられた一度きりのプロンプトではなく、実際の対話を画面共有で紹介しています。追加の質問をする場面、会話の途中でモデルを切り替える場面、進めていた方針を捨てて最初からやり直す場面を確認できます。記事で説明する反復的なループを、これらのシステムを仕事として構築している人物が実演しています。
初心者
9 分8分で学ぶChatGPTプロンプトの最適な型
Jeff Su. タスク、コンテキスト、例、ペルソナ、形式、トーンという6要素の公式を、運動計画、履歴書、社内メールなどのオフィス業務の例で説明します。記事の複数のパターンと重なる簡潔な枠組みです。
初心者
26 分必須AIスキルを25分で解説（2025年版）
Tina Huang. プロンプト作成の章（02:30～09:20）では、組み合わせて使える2つの語呂合わせを紹介しています。「tiny crabs ride enormous iguanas」（task、context、references、evaluate、iterate）と「ramen saves tragic idiots」（revisit、separate、try analogous、introduce constraints）です。これらは記事の反復・改善パターンと明確に対応しています。一度のプロンプトで望む結果が得られないときに役立ちます。
初心者