非専門家のための人工知能統計学
arigaram
数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。
Beginner
AI
開発に必要なプロンプトの作成方法
リファクタリング、TDD、BDD、Gherkin、Cucumberなど、開発およびドキュメント化に関する核心概念
現在、講義を制作している途中です。講義がすべて完成するまで(随時補強は行いますが)、長くお待たせしてしまうという欠点があります。このような点をご考慮の上、ご購入をご検討ください。
2026年1月23日
専門セクションに含まれるすべての授業目次を公開しました。
専門セクションの目次をすべて公開するにあたり、講義タイトルを「開発者のための(バイブコーディング)プロンプトパターン」から「開発者のためのプロンプトパターン」に変更し、より包括的な内容にしました。
2025年12月10日
専門セクション(セクション14〜セクション55)に含まれる講義内容の公開を開始しました。
2025年11月30日
深層学習コースを構成するセクションの一部を専門セクションとして区分しました。専門セクションには、より専門性の高い授業を追加する予定です。
2025年9月18日
注意事項を詳細紹介ページに追加しました。
2025年8月22日
上級コースを構成するセクションの詳細な授業目次を非公開に変更しました。今後、完成次第、各セクションごとに公開する予定です。
この講義では、GPT、Copilot、ChatGPT、Claude、Cursorなどの多様なAIコーディングツールを最大限に活用するために必要なプロンプトエンジニアリングの手法を取り入れ、プロンプトをより良く作成する方法を探究します。
プロンプトを使いこなす開発者の方が、より速く、より有能である。
今や開発者は、単にコードを書く人ではありません。
AIと協業する開発環境では、「何を、どのように依頼するか」が核心的な能力となりました。
プロンプトパターンをタイプ別に整理し、実践的な例とともに提供します。
プロンプトによって生成されるコードを確認できます。
AIの影響で新人開発者の採用が見送られ、既存の開発者までもが淘汰されているというニュースが頻繁に報じられています。今は、伝統的なプログラマーからプロンプトパターンを駆使するプログラマー、すなわち「プロンプトプログラマー」へと変化すべき時です。
古い開発ツールだけに頼るのではなく、人工知能を積極的に活用して生産性を大幅に向上させてみてください。
プログラミング経験はあるが、AI活用に慣れていない開発者
毎回繰り返されるコード作成、リファクタリング、ドキュメント作成作業に多くの時間を費やしている開発者
DevOps、データ分析、セキュリティなど、新しい領域までプロンプトで拡張したい人 thông qua câu lệnh (prompt) using prompts
基本的なコーディングはできるが、テスト・リファクタリング・ドキュメント作成の習慣が不足している開発者
いち早く実務に適応し、AIツールを通じて「仕事ができる開発者」へと成長したい人
限られたリソースでコード作成 + インフラ管理 + 協業まで、一人または少人数で担当しなければならない方
迅速なプロトタイプ制作と反復実験が必要なスタートアップの開発者
Pandas, NumPy, Matplotlibなどをすでに使っているが、データ処理&可視化の自動化を強化したい人
AIプロンプト → コード自動化 → ワークフロー最適化に関心がある分析家
新しい言語やフレームワークを素早く習得したい学習者
技術論文の要約 → コードの再現プロセスをAIの助けを借りて加速させたい研究者 process with the help of AI
開発チームと協力しながら、プロンプトベースのコードレビュー/品質管理/自動化の流れを理解したい人
企画者・デザイナー・開発者間の連携を効率化したい人
主なトピック: なぜプロンプトが開発者にとって重要なのか、変化する業務構造と基本概念。
扱うレッスン: 重要性、良いプロンプトの定義、作成時の考慮要素、パターンの価値など。 Tầm quan trọng, định nghĩa về prompt tốt, các yếu tố cần cân nhắc khi viết, giá trị của các mẫu (pattern), v.v.
主なトピック: 実際の機能コードをAIにリクエストする際の基本パターン。
扱うレッスン: CRUD、UIコンポーネント、状態管理、イベント処理、非同期、フレームワークベースのプロンプト。
主なテーマ: 既存のコードを改善し、構造化するリクエスト。
扱うレッスン: 可読性の向上、関数の分離、重複の除去、OOPへの転換、不変性、パフォーマンスの改善。
核心テーマ: テスト自動化による品質確保。 Đảm bảo chất lượng thông qua tự động hóa thử nghiệm.
扱うレッスン: ユニット・統合テスト、例外ケース、mock/stub、TDDスタイル、カバレッジ拡張。
主なテーマ: コメント・APIドキュメント・README・変更履歴の自動化。 Tự động hóa chú thích, tài liệu API, README và lịch sử thay đổi.
扱うレッスン: 関数の注釈、docstring、JSDoc/TSDoc、技術ブログ、APIドキュメント、変更履歴の要約。
主なテーマ: 言語・フレームワーク間の変換自動化。
扱うレッスン: JS↔TS, Python 2↔3, Java↔Kotlin, jQuery↔React, REST↔GraphQL, SQL↔NoSQL.
主なテーマ: AIによるコード解説・エラー検知。
扱うレッスン: コード解説、複雑なロジックの解釈、複雑度分析、セキュリティ問題、デバッグログの自動化。
主なテーマ: 一貫したコードスタイルの適用。 Applying consistent code styles.
扱うレッスン: ESLint、PEP8、Prettier、カスタムルール、セミコロン/インデントコンベンション。
主なテーマ: プロジェクトベースのプロンプト活用。 Project-based prompt utilization.
扱うレッスン: プロンプトチェーン、反復改善戦略、コラボレーションの標準化。
主なテーマ: データの前処理・分析・可視化。
扱うレッスン: Pandas/Numpyの前処理、可視化、大規模データの効率的な処理、CSV/JSON/XMLパース、ログ分析の自動化。 Tiền xử lý Pandas/Numpy, trực quan hóa, xử lý dữ liệu quy mô lớn hiệu quả, phân tích cú pháp CSV/JSON/XML, tự động hóa phân tích nhật ký (log).
主なトピック: AIによるインフラコードの自動化。
扱うレッスン: Dockerfile、Kubernetesマニフェスト、CI/CDパイプライン、Terraform/CDK、サーバー設定ファイル。 Dockerfile, Kubernetes manifest, quy trình CI/CD, Terraform/CDK, tệp cấu hình máy chủ.
主なトピック: セキュリティ脆弱性および品質の確保。
扱うレッスン: 脆弱性スキャン、静的解析、APIキー管理、負荷テスト、セキュリティログ自動化。
thought 主なテーマ: 画像・音声・文書の結合活用。
扱う授業: 画像→コード、音声コマンド→コード、Figma→UIコード、文書要約+コード、マルチモーダルワークフロー。
主なトピック: プロンプト自体の管理・自動化。
扱うレッスン: テンプレート化、LangChain、性能ベンチマーキング、Zapier/n8n、ツール型エージェント。
核心テーマ: チーム単位のプロンプト活用戦略。
扱うレッスン: コードレビュー自動化、チーム規約ベースのプロンプト、Jira/Notion連携、履歴管理、多職種間コラボレーション。
主なトピック: 自己学習・研究のためのプロンプト。
扱うレッスン: チュートリアル作成、オープンソース探索、論文要約→コード化、アルゴリズム学習、学習ロードマップ自動化。
主なテーマ: サービス運用段階での活用。
扱うレッスン: 障害分析、ログベースのエラー探索、パフォーマンスモニタリング、バッチスクリプト、緊急パッチコード。
主なテーマ: ユーザーエクスペリエンスの改善。
扱うレッスン: アクセシビリティ標準、多言語 i18n、ユーザーフィードバックの反映、A/Bテストコード、UIアニメーション。
主なトピック: 産業別カスタマイズプロンプト。
扱うレッスン: ゲーム開発、金融データ、医療データ保護、Eコマース、IoT/組み込み。 Phát triển trò chơi, dữ liệu tài chính, bảo vệ dữ liệu y tế, thương mại điện tử, IoT/nhúng.
主なテーマ: 責任あるAI開発。
扱うレッスン: 個人情報の非識別化、データバイアス検証、著作権・ライセンスの検討、安全な入力処理、倫理的なコードレビュー。 Phi nhận dạng thông tin cá nhân, kiểm chứng định kiến dữ liệu, xem xét bản quyền và giấy phép, xử lý đầu vào an toàn, đánh giá mã nguồn theo tiêu chuẩn đạo đức.
コーディングの生産性を2〜3倍に引き上げることができるプロンプト活用能力
反復業務を自動化するプロンプトテンプレート
チームメンバーと共有可能なプロンプト標準化の基盤
実際のプロジェクトですぐに活用できるプロンプトの実践演習体験
「AIと協業する開発者」としての未来の競争力
ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、CopilotなどのAIベースのコーディングツールのうち、いずれか1つを準備してください。
講義資料をPDF形式で添付します。
JavaScript、Python言語を使用して説明するため、これら2つの言語に関する基礎知識があると望ましいです。
リファクタリングに関する基本概念を理解していると、非常に役立ちます。これについては、私が公開している別の講座「クリーンコーディング:料理の例えで簡単に学ぶ良いコードの書き方」も良い参考資料になるでしょう。
学習対象は
誰でしょう?
AIツールを活用して、より速く、より正確に開発したい方
ChatGPTやCopilotを使いこなしたいけれど、何をどう聞けばいいのか分からず困っている方
繰り返される開発作業をプロンプトを使って自動化したい方
実戦ですぐに使えるプロンプト例をまとめておきたい開発者
チームにAIプロンプト活用の文化を導入しようとしている責任者
前提知識、
必要でしょうか?
Python言語
リファクタリング
JavaScript言語
全体
287件 ∙ (44時間 22分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
5件
4.4
5件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 2.0
¥12,221
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