131 分私のLLM活用法
1つのモデルですべてを処理するのではなく、高速、低コスト、深い推論、情報源に基づく回答という各種ツールの特性に応じて、作業を振り分けられるようになります。
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。
個別のテクニックを探すための動画ではありません。注目すべきなのは、追加の質問、モデルの切り替え、最初からのやり直しを行うタイミングです。これはまさに、記事が推奨する反復的な習慣です。分割して視聴しても構いません。
実際の日常的な使用例を基準として、追加の質問をする場面、モデルを切り替える場面、新しい会話を始める場面を判断できるようになります。
ありません。予備知識なしでも視聴できますが、2時間を超える長さだけが実質的なハードルです。
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。
131 分1つのモデルですべてを処理するのではなく、高速、低コスト、深い推論、情報源に基づく回答という各種ツールの特性に応じて、作業を振り分けられるようになります。
42 分例がモデルの動作をどう変えるかを確認し、準備に手間をかけてでもフューショットプロンプティングを使う価値がある場面を判断できるようになります。
36 分メモリ、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。
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。
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。
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。
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.