技術開発者のためのプロンプトエンジニアリング完全ガイド＜基礎から実践／トラブルシューティングとケーススタディ＞

技術開発者のためのプロンプトエンジニアリング完全ガイド＜基礎から実践／トラブルシューティングとケーススタディ＞

‐ 初心者でもわかるように平易に解説 ‐

講師

東京情報大学 非常勤講師 医学博士 嵜山 陽二郎 氏
【大手外資系製薬企業にて様々の疾患領域における医学情報・統計解析担当を歴任】
【専門/主な業務】医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習

セミナー趣旨

プロンプトエンジニアリングは、生成AI時代を勝ち抜く技術者のための「最強の武器」であり、自然言語を精密なプログラムへと昇華させる技術です。本講座ではプロンプトエンジニアリングを技術者向けにわかりやすく解説します。大規模言語モデル（LLM）の心臓部であるトランスフォーマーを理解し、CoTやRAGといった手法を駆使してLLMの潜在能力を極限まで引き出す設計を学びます。曖昧な指示を排除し、ハルシネーションを検出・改善し、鉄壁のセキュリティでAIを完璧な制御下に置くことが目標です。生成AIは使いこなすための実装、評価、バージョン管理、API統合という実戦のサイクルを回し、コード生成からデータ分析まで、あらゆる開発現場を破壊的に効率化する鍵がプロンプトエンジニアリングです。今こそこれを体系的に学ぶチャンスといえます

本講座ではプロンプトエンジニアリングについて初心者でもわかるように平易に解説します。また、これまで多少生成AIとプロンプトエンジニアリングを試みても、満足のいく回答が得られなかった方におきましても、解決のためのヒントへと導く内容となっております。直ぐに役に立つ実践的な内容も含まれております。この機会に是非本講座を受講し、生成AI時代を効率よく生き抜いて頂けると幸甚です。

◆講習会のねらい◆
プロンプトエンジニアリングでは、生成AIに命令する自然言語について技術的な学習をすることはもちろんですが、その背景となる、トランスフォーマーアーキテクチャーのしくみや、ファインチューニング/RAGといった精度が高く人間が望むべく回答を得るための本質的な知識を習得することを狙いとしております。

セミナー講演内容

【第1部】 プロンプトエンジニアリング基礎
　1. 定義と本質: LLM能力を最大化する技術体系
　2. 重要性: 品質・一貫性の向上・コスト最適化
　3. 歴史と進化: ルールベース・Few-shot・CoT・マルチモーダルへ
　4. 基本概念: 構成要素（指示・文脈・制約等）
　5. 用語解説: トークン・コンテキスト等
　6. プロンプトの基本構造・分類・モード

【第２部】 LLMの仕組み
　1. アーキテクチャ: Transformer・Attention機構の役割
　2. テキスト処理: トークン化（サブワード分割）とベクトル表現
　3. モデルパラメータ: Temperature・Max Tokensの設定
　4. コンテキストウィンドウ: 最大長制約・先頭消失問題
　5. モデル選定: 汎用・コード特化・推論特化・マルチモーダル
　6. 戦略比較: ファインチューニング・強化学習・RAG

【第３部】 プロンプト設計原則
　1. 明確性の原則: 曖昧語の排除、具体的アクションの指定
　2. 具体性・詳細性: 制約の数値化、除外条件の明示
　3. 文脈管理: 目的・受け手・背景のレイヤー構造
　4. 役割設定 (Role Prompting): 専門家役の明示、観点の固定
　5. 構造化テクニック: 5つの必須要素の配置順序
　6. 出力フォーマット制御: JSON/CSV/Markdown、段階的指示

【第４部】 高度なテクニック
　1. 推論強化: Zero-shot/Few-shot、Chain-of-Thought (CoT)
　2. 確実性の向上: Self-Consistency（多数決）
　3. 外部連携: ReAct（推論+行動）、外部APIとツールの活用
　4. ワークフロー設計: マルチエージェント設計
　5. メタ技術: メタプロンプティング
　6. 動的生成: 変数化、テンプレート設計、実行時最適化
　7. マルチモーダル: 画像・音声・テキストの統合プロンプト設計

【第５部】 実践とトラブルシューティング
　1. 資産管理: バージョン管理、命名規則、プロンプトライブラリ化
　2. 評価設計: 回帰テスト、スナップショット
　3. 品質指標 (SQE): 正確性・一貫性・完全性・安全性・有用性
　4. 運用フロー: CI/CD連携、チームレビュー、監視・観測 (KPI)
　5. ハルシネーション対策: 不確実性の表明指示
　6. セキュリティと倫理: ガバナンス、プロンプトインジェクション対策
　7. プライバシー: PII（個人情報）検出とマスキング

【第６部】 ケーススタディと次のステップ
　1. 開発支援: APIハンドラ実装の標準化、コード生成プロンプト
　2. マーケティング: 広告コピー生成、SEOコンテンツ制作、SNS運用
　3. 医療分野: 診断支援、治療計画、カルテ要約、患者教育
　4. 振り返り: 5つの主要フェーズ（理解・設計・応用・実装・運用）
　5. 実務導入: スモールスタート、計測とリトライ設計
　6. 自分用レポジトリ: カテゴリ別管理、メトリクス連携

□質疑応答□