18 分AWS re:Invent 2025:マルチエージェントAIへのHuman-in-the-Loop制御の実装(CNS428)
問題発生後の非公式な手動レビューではなく、明示的なワークフローチェックポイントとして承認ゲートを実装する方法を確認できます。
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。
実際のプロンプト構築の中で思考手順を使う様子を確認できるため選定しました。これは、何にでも「let's think step by step」を貼り付ける習慣への対策であり、記事の中心的な注意点でもあります。
思考の連鎖を儀式的な手順にすることなく、役割、構造化されたセクション、明示的な思考手順をプロンプトに組み込めます。
基本的なプロンプティングを十分に理解していること。記事の手法分類を念頭に置いて視聴すると理解しやすくなります。
最終確認日:2026年5月18日
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18 分問題発生後の非公式な手動レビューではなく、明示的なワークフローチェックポイントとして承認ゲートを実装する方法を確認できます。
4 分多言語埋め込みがプライベートな社内検索に重要な理由と、ローカル検索によってデータ漏えいリスクを軽減できる場面を理解できます。
17 分生成された変更を小さく、テスト済みで、責任の所在が明確な状態に保つため、レビュー境界を明示したマルチエージェント型コーディングワークフローを構築できます。
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.