17 分12-Factor Agents:信頼できるLLMアプリケーションの設計パターン-Dex Horthy、HumanLayer
一時停止、再開、人間への判断依頼を行い、ビジネス上の状態をモデルの推測から分離できるAIワークフローの設計方法を学べます。
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。
実演ではClaudeを使用していますが、どのモデルを使う場合でも、一層ずつ組み立てる方法は記事の「役割、背景情報、タスク、制約、形式」という構成にそのまま対応します。
役割、タスクの背景情報、例、制約、出力形式を一層ずつ追加し、より優れたプロンプトを作成できるようになります。
基本的なプロンプトを問題なく書けること。記事で紹介する5つの要素を事前に確認しておくのが理想的です。
最終確認日:2026年5月18日
同じ学習パスで次のキュレーション済みの補完動画を続けて視聴してください。
17 分一時停止、再開、人間への判断依頼を行い、ビジネス上の状態をモデルの推測から分離できるAIワークフローの設計方法を学べます。
32 分意味、トーン、用語、最終承認に対する人間の責任を失わずに、ローカライゼーションへAIを導入する方法を学べます。
37 分意思決定の前にAIを使って前提に異議を唱え、選択肢を比較し、反対意見を洗い出せるようになります。
このトピックについてさらに詳しく学べる、厳選された外部コースです。
Isa Fulford · Andrew Ng
90分で1年分の勘所を学べます。LLMを呼び出すコードを書き始めた人、またはこれから書こうとしている人にとって、「ChatGPTを試す」段階と「LLMを呼び出す機能をリリースする」段階の差を埋める、オンラインで最も効率的な講座です。
Dr. Jules White
DeepLearning.AIの短期講座を学術面から補完する講座です。同じ分野をより長い時間をかけ、コーディングをしない人向けに教えます。Dr. Whiteは、プロンプト作成を小技ではなく、再利用可能なパターン(Ask for Input、Outline Expansion、Fact Check List、Menu Actions)として解説します。修了後は、当てずっぽうではなく、設計者のようにLLMへのプロンプトを作成できるようになります。
Microsoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.