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(企画者のための)LLM応用サービス事例分析

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

  • arigaram
이론 중심
AI적용사례
NLP
Service Planning
Content Planning
LLM

受講後に得られること

  • 自然言語生成分野LLM応用サービス事例

  • 自然言語理解分野 LLM 応用サービス事例

  • その他分野 LLM 応用サービス事例

🧭注意事項

現在、講義を完成させている最中です。講義がすべて完成するまで(随時補強はしますが)長くお待ちいただく必要があるという欠点があります。この点を考慮してご購入をご決定いただきますようお願いいたします。

📋変更履歴

  • 2025年9月18日

    • 注意事項と変更履歴を詳細紹介ページに追加しました。


第1編「LLMの応用事例研究」で学ぶ内容


1⃣ セクション1_自然言語生成サービスの事例

このセクションでは、自然言語処理分野の中でも生成により関連性の高い、様々なLLM応用サービスの可能な事例を見ていきます。

このセクションは4つのレッスンで構成されています。

  • レッスン1_自動ライティング

  • 授業2_自動シナリオ作成

  • レッスン3_自動マーケティングコンテンツ生成

  • 授業4_LLMベースの自然言語生成サービス企業事例

2⃣ セクション2_自然言語理解サービスの事例

このセクションでは、自然言語処理分野の中でも自然言語を理解すること(単語の意味理解、文脈把握など)とより関連性の高い様々なLLM応用サービスの可能事例を見ていきます。

このクラスは3つの授業で構成されています。

  • レッスン5_チャットボットと仮想アシスタント

  • 授業 6_自動翻訳

  • 授業7_LLMベースの自然言語理解サービス企業事例

3⃣ セクション3_その他の応用サービス事例

このセクションでは、自然言語処理分野の中でも生成や理解のどちらか一方により関連があるとは言い難い、様々なLLM応用サービスの可能な事例を見ていきます。

このクラスは4つの授業で構成されています。

  • 授業8_法律相談

  • 授業9_医学研究

  • 授業 10_教育

  • 授業11_その他のLLMベース応用サービス企業事例

この講義を作った人

  • 現在:IT分野のコンサルティング、講義、執筆、翻訳

  • 過去:様々なIT関連のキャリア


受講前の参考事項


実習環境

  • 理論中心の講義なので、特別な実習環境は必要ありません。

  • しかし、ChatGPTのようなものを使って仮想の企画練習をしてみるといいです。

学習資料

  • 提供する学習資料の形式:PDF形式の講義資料を提供

  • 分量および容量:各授業別学習資料提供

前提知識と注意事項

  • 特別な事前知識は必要ありません。LLMアプリケーションサービスを企画するために必要な背景知識も説明しますので。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LLMと連携するサービスを体系的に企画してみたい企画者

  • LLM応用事業を準備中の経営陣

  • LLM連携プロジェクトを進める開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • LLMについての概念(本シリーズのPart 1で説明)

こんにちは
です。

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IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

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  • 곽광선님의 프로필 이미지
    곽광선

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    • 아리가람
      知識共有者

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