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ChatGPTで学ぶAI方法論

ChatGPTを単なる質問・回答ツールではなく、問題を構造化し、複数の可能性を比較・検証する思考ツールとして活用する方法を扱います。プロンプトの定型を暗記するのではなく、実際の対話を通じてAIとの協働の流れを身につけ、問題の定義から役割分担、比較、検証までの全プロセスを30分以内で実践します。

難易度 入門

受講期間 無制限

prompt engineering
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collaboration
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Business Problem Solving
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GPTs
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Challenge Idea Development
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Challenge Idea Development
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受講後に得られること

  • AIに役割を与え、問題を構造化して質問する方法

  • 複数のAIの回答をA/B方式で比較し、評価基準を設計するプロセス

  • リスク度に応じたAI結果の検証戦略と反論の生成による思考の拡張


質問を変えると、思考が変わります
ChatGPTと一緒に問題を解いてみましょう

比較と検証によってAIの回答を判断します。


答えをコピーするだけで終わらせず、問題を分けて役割を担います。
反論の生成まで行い、自ら判断するAI協働の方法を作ります。

#プロンプトエンジニアリング協働問題解決能力GPTsチャレンジアイデアの発掘


AIとの協働を設計しましょう
質問から検証まで自ら身につけます。

単なる質問にとどまらず、役割付与、問題の構造化、回答の比較を練習します。
評価基準の設計、リスク別の検証、反論の生成を通じて
AIの回答をそのまま信じない判断力を養います。



基本的な質疑応答を繰り返すだけでは終わりません。
問題定義から役割分担、検証まで
実際の業務やチャレンジのアイデア発掘に適用する
AIとの協働フローを自ら完成させます。



最後の総合実習では1つの問題を決め、
人工知能の観点を分担して答えを作った後
A・Bの比較と反論の検討によって結果を磨き上げます。
特定のデプロイ技術よりも重要な判断構造を身につけ
業務に再利用できる実習フローを作ります。và xây dựng quy trình thực hành có thể tái sử dụng trong công việc.and create a practical workflow you can reuse at work.

質問を設計し
人工知能と検証します

Section 1 - 講義紹介

ChatGPTを単なる質疑応答ツールではなく、問題の構造化と思考の拡張を支援する協働ツールとして活用する講座の目的と、全体の学習の流れを紹介します。

セクション 2 - ChatGPTと協働するAI方法論

AIの回答を絶対的な正解として受け取らず、質問の設計と役割の付与を通じて問題を構造化する方法を学びます。また、A/B比較、評価基準の設計、結果の検証、反論の生成と総合演習を通じて、リスクに応じた協働および検証プロセスを身につけます。

質問が変わる

ポイント1. 質問を構造に変える

AIに漠然と尋ねるのではなく、役割と目標を分けて質問を設計します。問題定義から役割分担まで、実際の対話を通じて練習します。

ポイント2. 回答を比較する基準

一度の回答を鵜呑みにせず、2つの回答を並べて比較します。評価基準を自分で設定し、業務により適した結果を選ぶ力を養います。

ポイント3。間違った回答を検証する

AIが自信満々に間違える状況を実際に確認します。リスクの度合いに応じて、根拠の確認と結果の検証手順を変える方法を身につけます。

ポイント4。自分の考えに反論させる

AIに自分のアイデアの弱点や反論を見つけるよう依頼します。最後の総合演習では、問題の定義から比較・検証までの協働フローを完成させます。

답변は得たものの
何を信じればよいのか途方に暮れていませんか?
この講義は、まさにそのような方のために作られました。


✔️ ChatGPTを初めて活用する初心者

  • 質問を変えても似たような答えしか得られなかった方

  • 望む結果を得るための質問の構成を知りたい方

  • ChatGPTを思考を助けるツールとして使いたい方

✔️業務に人工知能を活用しようとする会社員

  • 業務上の問題について、どこから質問すればよいのか途方に暮れている方

  • 人工知能の回答を比較する基準が必要な方

  • 役割分担によって、より良い協働の成果を生み出したい方

✔️回答の信頼性を自分で確認したい学習者

  • AIが自信満々に間違える状況をチェックしたい方

  • リスクに応じた結果の検証方法を身につけたい方

  • 反論を作り、思考の隙間を見つけたい方


質問するだけで終わらせないでください。
問題を分解し、比較しながら検証する
AIとの協働方法を自ら作り上げてみましょう。

受講前の参考事項


実習環境

  • Windows、macOS、Linuxで
    最新のウェブブラウザを使用します。

  • ChatGPTアカウントとインターネットが必要です。
    メモリは8GB以上を推奨します。

事前知識および注意事項

  • プログラミング経験は必要ありません。
    基本的な文書作成ができれば十分です。

  • プロンプトエンジニアリングの暗記よりも
    役割付与と問題の構造化を練習します。

学習教材

  • 講義スライドのPDFを参照します。
    質問設計の例も併せて活用します。

  • A/B比較表と検証チェックリストを用意すると
    回答の評価と反論の生成に役立ちます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ChatGPTを初めて使う、または基本的な質疑応答にのみ活用しているAI初心者

  • 仕事でAIを活用したいけれど、どう始めればいいのか途方に暮れている会社員

  • プロンプトの書き方よりも、AIとの協働における考え方を学びたい学習者

前提知識、
必要でしょうか?

  • ウェブブラウザを使用してインターネット検索ができる基本的なコンピューター活用能力

  • ChatGPTのサイトにアクセスし、テキストを入力して結果を読めるレベル

  • 特定の問題や業務状況におけるAI活用の可能性への関心と好奇心

こんにちは
wonyoungchoiseou4177です。

キャリア認証

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受講生

129

受講レビュー

4.3

講座評価

5

講座

以前在籍していた初期スタートアップで、私は単にコードを書く方法ではなく、技術が一つのサービスとして機能する構造を学びました。

フロントエンドを中心に開発を担当してきましたが、必要に応じてバックエンドやデータフローまで共に設計し、サービスのコアパスに責任を持って取り組んできました。特に、FTP/SFTPおよびWebベースの構造で100万個以上のファッション商品データを安定的に収集・精製・管理するパイプラインを構築し、運用しました。

この経験を通じて、特定の言語やフレームワークよりも重要なのは、システム全体の流れと責任構造を理解する能力であるという確信を持つようになりました。

現在はウェブ環境でAIベースのシステムを設計しており、実装よりも先に構造と制御モデルを定義する作業に集中しています。機能を付け加えるのではなく、状態遷移と検証フローを設計することに近い形です。

非専門家からスタートし、独学でここまで来たからこそ、行き詰まるポイントや現実的な制約をよく理解しています。そのため、講義では技術の誇示よりも「なぜこのように設計するのか」や「どのように判断すべきか」という点に集中しています。

複雑さを増やす代わりに、
核心だけを残す構造。

それが私の目指す開発哲学です。

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