既存の第2版改訂を中断し、完全新版として改めて改編します。第02講と重ならないよう、実際の応用事例を中心にアプローチします。
開発者のためのプロンプトパターン
arigaram
¥41,242
初級 / prompt engineering
4.4
(5)
コーディングのための基本プロンプトパターンと、人工知能を活用するための高度なAPIプロンプトパターンを紹介します。
初級
prompt engineering
LLMを使用して構築できるアプリケーションやWebサービスにはどのようなものがあるか見てみましょう。
受講生 13名
難易度 入門
受講期間 無制限
自然言語生成分野におけるLLM応用サービスの事例
自然言語理解分野におけるLLM応用サービスの事例
その他分野のLLM応用サービス事例
市場に溢れるLLM応用サービスを同じ尺度で比較・解剖する分析講座です。従来のNLP時代の検索・翻訳・チャットボットが、LLM時代の応用サービスへと再編される流れを事例で追跡します。サービスを暗記するのではなく、7軸分析フレームで自ら解剖し、生き残ったものと消えていったものを横断して成功・失敗パターンを抽出。最終的には、自身の頭の中にLLM応用市場地図を描き、更新できるようになります。6つのセクション、51のレッスンで解き明かす、企画者のための分析ツール。
ChatGPT・Claude・Cursor・Harveyを使ってみたものの、"この市場がどのように構成されているか"が見えない方。自身が手掛けるサービス企画の座標を定めるために、LLM応用市場マップが必要な方。
BM・価格・市場参入を決定しなければならないが、比較表が頭の中にないので漠然としている方。コンテンツ企画・新規事業診断段階で、価格はなぜその水準なのか、誰がどのように稼いでいるのかを事例単位で整理したい方。
LLM応用市場の空白市場と激戦地を判別して、投資・進出の意思決定を下さなければならない方。生き残ったサービスのパターンだけでなく、消えていったサービスの失敗の兆候まで併せて確認したい方。
既存の事業にLLMの応用を導入しようとしているが、どのカテゴリーのどのモデルを選べばよいか漠然としている方。市場にすでにある事例から、自身のドメインの座標をまず把握したい方。
セクション2で、7軸分析フレーム・BM分析法・資料収集法・観察法・比較表の5つのツールをまず手に入れます。ツールなしで事例を見るとカタログになり、事例なしでパターンを捉えると抽象論になります。
Humane AI Pin・Rabbit R1・Inflection Pi・Jasperの挫折を別個の授業として分析します。生存者バイアスを打破する最も早い道は、消え去ったものを同じ深さで見つめることです。
韓国の9つの事例を単独セクションで扱いながら、アジア(中国・日本)比較授業を通じてグローバルな座標上の位置を明確にします。自身の韓国での企画が世界のどこに位置するのかが見えてきます。
なぜ事例分析なのか、6セクション51レッスンの地図、事例選定基準。本講義が答えようとする核心的な問いと、市販のLLM企画講義との差別化ポイントをまず整理します。
7軸分析フレーム(価値提案・主要機能・UX・BM・技術スタック・差別化・脆弱性)、BM分析法、資料収集法、リバースエンジニアリング観察法、比較表作成法。講義全体の中で最も重みのあるセクション。
ChatGPT・Claude・Geminiのような汎用LLMから、Perplexity・Copilot・Cursorのような水平型応用まで。すべての人のためのLLMがどのようにカテゴリー分けされ、誰が激戦地を占めているのか。
Harvey(法務)・Hippocratic・Abridge(医療)・Sierra(カスタマーサポート)・Gong(営業)・AlphaSense(金融)など。産業ドメインに深く入り込んだLLM応用がどこまで来ているのか、一産業ずつ。
NAVER HyperCLOVA X・Wrtn・QANDA・Saltlux・Upstageなど韓国の9つの事例。アジア(中国・日本)との比較を通じて、グローバルな座標における韓国LLM市場の立ち位置を明らかにします。
約40の事例を横断して抽出した7つの成功パターン、消えたサービスの失敗の兆候、ハードウェアデバイスの挫折、LLM応用UXパターン、共通アーキテクチャ、空白の市場と今後24ヶ月。
7軸フレーム・BM分析・観察・比較表を、任意のLLMサービスに一貫して適用します。
カテゴリー・激戦区・空白市場を判別するLLM応用市場マップを頭の中に構築することになります。
事例を横断して、成功パターン・失敗の兆候・UXパターン・共通アーキテクチャを自ら抽出します。
講義にない新しいサービスが登場しても、自分自身で自らの市場地図を更新します。
ChatGPT・Claude・GeminiなどのLLMサービスを使った経験があれば十分です。企画・PM・戦略・投資審査の経験があれば吸収が早いです。コードを直接書く能力は求められません — 本講義ではコードは扱いません。姉妹講義の第02講「LLMの基礎とLLMベースのサービス企画の理解」を先に受講されると、より理解が深まります(必須ではありません)。
既存の第2版改訂を中断し、完全新版として改めて改編します。第02講と重ならないよう、実際の応用事例を中心にアプローチします。
講義内容・授業資料・録音音質を改善した第2版を掲示し始めました。
注意事項と変更履歴を詳細紹介ページに追加しました。
学習対象は
誰でしょう?
LLMと連動するサービスを体系的に企画してみたい企画者
LLM応用事業を準備する経営陣
LLM連携プロジェクトを進行する開発者
前提知識、
必要でしょうか?
LLMの概念(このシリーズの第1回で説明)
709
受講生
39
受講レビュー
2
回答
4.6
講座評価
18
講座
ITが趣味であり、職業でもある人間です。
執筆、翻訳、アドバイザリー、開発、講義など、多岐にわたる経歴を持っています。
全体
62件 ∙ (2時間 47分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
1件
5.0
1件の受講レビュー
知識共有者の他の講座を見てみましょう!
同じ分野の他の講座を見てみましょう!
新規会員登録で25%OFF
¥30,932
25%
¥41,242