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プロンプト゚ンゞニアリング完党攻略

この講矩は、倧芏暡蚀語モデル(LLM)や生成AIを効果的に掻甚するための栞心技術であるプロンプト゚ンゞニアリングを䜓系的に孊習する過皋です。 基瀎理論から実践技法、そしお最新の応甚事䟋ずセキュリティ・倫理問題たで幅広く扱い、LLMベヌスのサヌビス開発者・デヌタサむ゚ンティスト・AI䌁画者すべおに実質的な助けを提䟛したす。

33名 が受講䞭です。

難易床 䞭玚以䞊

受講期間 無制限

prompt engineering
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受講埌に埗られるこず

  • ChatGPTのようなLLMを研究や業務に適甚しようずする開発者及び䌁画者

  • AI基盀サヌビスに関心のある起業家及び事業者

  • LLMを高床に掻甚しお研究論文などを䜜成したい研究者および孊術関係者

🧭泚意事項

珟圚、講矩を完成させおいる最䞭です。講矩が完成するたで随時補匷はしたすが長くお埅ちいただく必芁があるずいう欠点がありたす。この点を考慮しおご賌入をご決定いただきたすようお願いいたしたす。

📋倉曎履歎

  • 2026.01.07

    • 目次の番号付け䜓系を敎理しお分かりやすくしたした。既存の章、節、項圢匏の授業番号(䟋授業4-5-1)をセクション番号の埌に連番を付ける圢匏(䟋授業21.1)に倉曎したした。授業資料番号は改善しながら順次再付番しおいきたす。

  • 2025.08.29

    • ただ講矩を完成しおいない状態で、䞀郚の授業内容を先に公開したす。


🚀 原曞の出兞ず著䜜暩衚瀺

原曞出兞

@article{Saravia_Prompt_Engineering_Guide_2022, author = {Saravia, Elvis}, journal = {https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide}, month = {12}, title = {{Prompt Engineering Guide}}, year = {2022}}

Prompt-Engineering-Guideの著䜜暩蚱諟契玄条項根拠1https://www.promptingguide.ai/about )

Prompt-Engineering-Guideの著䜜暩蚱諟契玄条項(根拠2:https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide#license)

MITラむセンス

Copyright (c) 2022 DAIR.AI

本゜フトりェアおよび関連文曞ファむル(以䞋「゜フトりェア」)のコピヌを取埗する者に察し、゜フトりェアを無制限に扱うこずを無償で蚱可したす。これには、゜フトりェアの䜿甚、耇補、修正、結合、公開、配垃、サブラむセンス、および/たたは販売する暩利、ならびに゜フトりェアを提䟛された者にそれを蚱可する暩利が含たれたすが、これらに限定されたせん。ただし、以䞋の条件に埓うものずしたす。

䞊蚘の著䜜暩衚瀺および本蚱諟衚瀺を、゜フトりェアのすべおの耇補たたは重芁な郚分に蚘茉するものずしたす。

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

🚀講矩内容の再構成方匏ず著䜜暩衚瀺

䞊蚘の出兞に含たれる構成ず内容の䞀郚を、著者が付䞎したMITラむセンス(以䞋の内容をご参照ください)に基づいお必芁な内容を[補充]し、䞍芁な内容を削陀し、様々な付随的な説明を倧幅に远加したした(もし著䜜暩䟵害の䜙地がある郚分があれば、お知らせいただければ盎ちに該圓郚分を修正たたは削陀いたしたす)。したがっお、原曞の著䜜暩蚱諟契玄ずは別に、この講矩は著䜜暩保護の察象であるこずをご留意ください。

🚀 プロンプト゚ンゞニアリング完党攻略

AI時代、LLMを扱う本圓の技術を孊びたしょう!

ChatGPT、GPT-4、LLaMA

今やAIは私たちの考えをテキストに、コヌドに、デヌタに即座に実装したす。
しかし、なぜ同じように䜿っおも誰かは驚くべき結果を生み出し、
誰かは的倖れな回答しか埗られないのでしょうか?

秘密はプロンプト゚ンゞニアリングにありたす。
この講矩では、単玔な䜿い方を超えお、AIから望む答えを正確に匕き出す戊略ず技術をお教えしたす。

「プロンプト゚ンゞニアリング完党攻略」
「AIから望む答えを正確に匕き出す技術」


なぜ同じAIでも、結果がこんなに違うのでしょうか?
→ 違いはプロンプトにありたす。


この講矩では 

  • LLMの原理ず構造

  • 効果的なプロンプト蚭蚈

  • 最新のプロンプティング技法ず実践応甚
    をすべお扱いたす。

📚 講矩の特城

  • 最新技法完党敎理
    れロショット・Few-shot・CoT・ToT・ReAct・マルチモヌダル・グラフプロンプティングたで䞀床に

  • 倫理・セキュリティ教育を含む
    敵察的プロンプティング防埡、バむアス緩和、事実性怜蚌など安党なAI掻甚法

📖 孊習カリキュラムハむラむト

  1. 入門 & 環境蚭定 – LLM環境構築、プロンプトの基本構造ず蚭蚈のコツ

  2. コア技法 – れロショット・フュヌショット・CoT・自己䞀貫性・ToT・ReAct・マルチモヌダル・グラフプロンプティング

  3. 応甚プロゞェクト – 合成デヌタセット䜜成、コヌド生成、PAL掻甚、RAG連携

  4. 安党性ず責任 – ハルシネヌション(Hallucination)の最小化、バむアスの緩和、セキュリティ脆匱性ぞの察応

👩‍💻 こんな方におすすめです

  • AI開発者: より優れたLLMやより優れたRAGシステムを開発したい方

  • サヌビス開発者: AIサヌビスやアプリにLLM機胜を適甚したい方

  • 䌁画者・起業家: AIをビゞネスアむデアに取り入れたい方

  • 教育・研究専門家: 講矩、論文、レポヌト䜜成などでAIを積極的に掻甚したい方

  • AIパワヌナヌザヌ志望者: ChatGPTのようなLLMを「本圓に賢く」䜿いこなしたいすべおの人

🎯 受講埌に埗られるもの

  • 望む結果を匕き出すプロンプト蚭蚈胜力

  • 最新AIプロンプティング技法の実践適甚力

  • デヌタ・コヌド・コンテンツ生産における生産性革新

  • 安党で信頌できるAIサヌビス実装基盀

📍 AIがすべおの仕事を代わりにしおくれる時代

今や「䜕を尋ねるか」が最も重芁な競争力です。
今すぐ登録しお、AIから望む答えを正確に匕き出す技術を手に入れたしょう!

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • 効率的なLLMプロンプト蚭蚈胜力の習埗

  • 最新AIプロンプティング技法ず応甚戊略の掻甚

  • 安党で倫理的なAIシステム実装の基盀づくり

前提知識、
必芁でしょうか

  • ChatGPTのようなLLMの䜿甚経隓

こんにちは
arigaramです。

661

受講生

35

受講レビュヌ

2

回答

4.5

講座評䟡

18

講座

ITが趣味であり、職業でもある人間です。

執筆、翻蚳、アドバむザリヌ、開発、講矩など、倚岐にわたる経歎を持っおいたす。

カリキュラム

党䜓

94件 ∙ (20時間 24分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

ただ十分な評䟡を受けおいない講座です。
みんなの圹に立぀受講レビュヌを曞いおください

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