10 分ChatGPTで仕事を獲得する:完全ガイド
複数プロンプトを使う手順により、実際の求人票に合わせてカバーレターの書き出しを調整し、履歴書の箇条書きを書き直せるようになります。
Jeff Su. Jeffは、記事の要となる選択肢の広がり、すなわち「創造的」な側のChatGPTとGemini、「正確、リアルタイム、情報源付き」の側のPerplexityとGoogle検索を冒頭で示し、3つ目の選択肢を実演します。中盤にあるオリンピックのメダル数を比較する例は、「これはチャットボットに尋ねる場面、これはGoogleで検索する場面」を示す実演として、私たちが見た中で最も分かりやすいものです。視聴後には、検索手順に3つ目のツールが加わり、3種類の手段を選ぶための実用的なルールが身につきます。
PerplexityとGoogleの画面は変わっても、判断のルールは変わりません。最新の事実や検証には情報源付きの検索を、下書きや推論にはチャットを使い、正確性が重要な場合は一次情報を確認してください。
情報源の必要性、情報の鮮度、誤った場合の代償に応じて、検索、アンサーエンジン、チャットボットを使い分けられるようになります。
基本的なウェブ検索に慣れていること。
最終確認日:2026年5月18日
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Andrew Ng
LLMを実際に使いながら、意図を持ってプロンプトを作成する方法と、生成AIが本当に役立つ場面と落とし穴になる場面を見分ける方法を学べます。誇張のない落ち着いた指導で、「ChatGPTを一度試したことがある」段階から「毎日自信を持って使う」段階へ進むのに最適な橋渡しとなる講座です。
Antje Barth · Shelbee Eigenbrode · Mike Chambers · Chris Fregly
実務家から「LLMを使った開発に本格的に取り組むなら、どの講座を受けるべきか」と聞かれたときの答えが、この講座です。研究論文のように難解ではありませんが、数理的な説明に妥協はありません。AWS寄りのデプロイメントの章も、SageMakerを使う予定がなくても役立ちます。
Google Cloud
Google's own answer to 'what is generative AI, actually' — the non-technical counterpart to Elements of AI, aimed explicitly at sales, HR, marketing, and operations roles rather than engineers. Forty-five minutes to a real mental model of how generative AI differs from classic machine learning, with no code and no jargon.