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6W2Hで体系化し直した生成AI(LLM)のプロンプトの書き方：初級者からプロまで！ 覚え易く、高品質、指定し忘れにくく、人に説明し易い

はじめに 本稿は、有効性が高く、かつ広く知られている多様なLLM（Large Language Models）活用のためのプロンプト記述法を、6W2Hのフレームワークに再配置し、体系化し直して解説するものである。 よく知られた5W1Hの拡張として理解しやすい6W2Hに収めることで、少なくとも以下の利点が得られる。 - 汎用性がありながら、覚え易い - 企画書作成用など、用途別にテンプレート化してお…

生成AIによる青空文庫からのあらすじ作成

こちらの記事に触発されました。 前々から書籍と生成AIの親和性は高いと思っていて、色々試行錯誤しています。個人的には以下のような読書支援サイトを運営しており、説明文のembeddingの類似度に基づくレコメンデーションなども実装しています。 青空文庫は本と生成AIを組み合わせて何ができるのかを試行錯誤するにはうってつけです。 青空文庫の基本的な利用条件 青空文庫に収録されている作品は、基本的に自由…

2026年、AIエンジニアを正しく始めるための欧米技術書5選

はじめに 2024年まで「AIエンジニア」と言えば、モデルを学習させる人のことだった。今は違う。LLMのAPIを叩いてRAGを構築し、エージェントをオーケストレーションし、プロンプトを最適化して本番に乗せる。求められるスキルセットがまるごと入れ替わっている。 問題は、この新しいスキルセットを体系的に学べる日本語の本がまだ少ないことだ。断片的なブログ記事やLangChainのチュートリアルだけで進め…

AIエンジニアとして本番環境で戦うための書籍5冊 ― 全体像から実装・運用まで

はじめに 自分がAIエンジニアリングの領域に本格的に足を踏み入れたのは2024年の後半だった。それまではバックエンド寄りの開発をしていたが、社内でLLMを使ったプロダクトを立ち上げることになり、否応なしにこの世界へ引き込まれた。 最初の壁は「何から学べばいいのか分からない」ことだった。論文を読んでも実装に落とせない。チュートリアルを写経しても本番で動かすイメージが湧かない。YouTube動画は断片…

AIエンジニアとして本番システムを作れるようになるための厳選5冊【2026年版】

はじめに 自分は昨年からLLMを組み込んだ社内ツールの開発に関わっている。最初はAPIを叩いてレスポンスを返すだけの簡単な仕組みだったが、本番運用が始まると想定外の問題が次々と出てきた。モデルの出力品質が日によってブレる、レイテンシが許容範囲を超える、コストが月次予算を食い潰す。プロトタイプを動かすのと、プロダクションで安定稼働させるのは全く別の仕事だと痛感した。 こうした壁にぶつかるたび、断片的…

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方