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。
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。
OpenAIのメモリとパーソナライズの管理機能は、現在も活発に変更されている製品領域です。従業員にメモリの利用を勧める前に、現在の設定画面、保存済みメモリの動作、学習に関する管理項目、ワークスペースのポリシーを確認してください。
メモリ、指示、プロジェクトのコンテキストを曖昧に混同せず、パーソナライズを意図的に設定できるようになります。
設定を学ぶ間は、テスト用アカウントまたはリスクの低い例を使用してください。
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.