37 分AIを365日間ライフコーチとして使って学んだこと
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。
Jeff Su. タスク、コンテキスト、例、ペルソナ、形式、トーンという6要素の公式を、運動計画、履歴書、社内メールなどのオフィス業務の例で説明します。記事の複数のパターンと重なる簡潔な枠組みです。
簡潔な枠組みが欲しければ記事の前に視聴し、その後、記事を使ってタスク別のパターンと検証習慣に分けてください。
タスク、コンテキスト、例、ペルソナ、形式、トーンを組み合わせ、日常のオフィス業務で機能するプロンプトを作成できるようになります。
ありません。予備知識なしで視聴できます。
最終確認日:2026年8月11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。
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.