77 分AIプロンプト技術を徹底解説
プロンプトを単発の文章として扱うのではなく、本番環境のプロンプトエンジニアが現実のプレッシャーの中で指示、例、振る舞いの制約をどう改訂するかを学べます。
上級者プロンプトエンジニアリング
必要なのはPydanticだけ：Jason Liu
AI Engineer. 「Pydanticモデルを定義してLLMに渡し、残りは検証に任せる」という現代的なパターンを確立した講演です。ネストしたオブジェクト、ハルシネーションによるURLを検出するバリデーター、型付きフィールドとしての思考の連鎖など、具体例を紹介しています。記事のバリデーターに関する節を読み直す前に視聴すれば、再試行と拒否のルールがどこから来たのかを理解できます。
AI Expertの注記
スキーマ優先パターンの原点として選定しています。記事にある検証、再試行、拒否のルールの由来を理解し、そのうえで自分のスタックが採用している構造化出力ツールを使って実装してください。
このセクションから得られるもの
スキーマ優先のLLM呼び出しに、型付きオブジェクト、バリデーター、再試行、不正なフィールドやハルシネーションによるフィールドの明示的な処理が必要な理由を学べます。
視聴または事前に知っておくべきもの
PythonとLLM APIの呼び出しに慣れていること。Pydanticの経験があると理解しやすくなりますが、必須ではありません。
最終確認日：2026年5月18日
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Coursera · Emory UniversityGenerative AI in Marketing
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
上級者~14 hours · self-paced (4 modules)
Coursera · IBMGenerative AI for Executives and Business Leaders
IBM AI Academy
生成AI時代の経営戦略という問いに答える講座です。技術知識を必要とせず、生成AIが価値を生む領域、責任あるガバナンスの方法、漠然とした「AIを活用すべき」という考えを具体的で説明可能なユースケースへ変える方法を、経営層向けの3つの短期講座で学びます。約700件のレビューで評価は4.6です。次のAI予算を決める前の受講をおすすめします。
上級者約10時間 · 3講座の専門プログラム