プロンプトエンジニアリング
このコースは、LLM 基礎トレーニングを修了し、プロンプト設計と最適化の体系的な手法を学びたい開発者を対象としています。基礎概念から高度なパターンまで、手動設計から自動化ツールまでを扱い、受講者がプロンプトエンジニアリングのスキル体系を総合的に身につけ、LLM アプリケーションの効果と信頼性を高められるよう支援します。
第1日: プロンプトの基礎とエンジニアリング手法
試行錯誤から体系的設計へ
学習内容 +
1.1 プロンプトの基礎概念
プロンプトとは何か: 定義、原理、主要なメカニズム
プロンプトの一般的な種類と基本構造（Instruction、Input、Output、Constraints）
1.2 プロンプトエンジニアリング入門
なぜプロンプトエンジニアリングが必要なのか: 試行錯誤から体系的設計へ
プロンプトエンジニアリングの中核的な目的と価値
適用シナリオの概要: プロダクト設計、データ処理、対話システム、コード生成など
プロンプトを体系的に設計・最適化する方法
1.3 効率的なプロンプト構築フレームワーク
一般的な要素の分析: Persona、Task、Context、Format
ケーススタディ: 明確で効率的かつ堅牢なプロンプトをゼロから構築する方法
1.4 ツール演習と実践操作
ChatGPT を使ってプロンプトの作成とチューニングの流れを体験する
典型的な失敗事例の分析と改善提案
学習目標 +
- ✓ プロンプトの動作原理と基本構造を深く理解する
- ✓ プロンプトエンジニアリングの体系的な設計手法を習得する
- ✓ 構築フレームワークを用いて効率的なプロンプトを設計できるようになる
- ✓ 実践を通じてプロンプト最適化の経験を蓄積する
第2日: 高度なモデルとエンジニアリング実践
高度な手法と自動最適化
学習内容 +
2.1 プロンプトパターンと高度な手法
高度なプロンプト技法の分析（Google Prompt Engineering Whitepaper 参照）: Chain-of-Thought、Few-shot / Zero-shot Prompting、ReAct（Reasoning + Action）、Tree of Thought など
異なるシナリオにおけるプロンプトパターンの選択と設計戦略
代表的な事例の分解とハンズオン演習
2.2 プロンプトのエンジニアリング管理手法
プロンプトのバージョン管理、パラメータ調整、再利用戦略
マルチモデル適応に向けたプロンプト管理手法
エンジニアリング管理ツールの紹介: LangSmith などの使い方と利点
2.3 自動最適化ツールの実践: DSPy など
DSPy とは何か: プロンプトのオーケストレーションと学習最適化のフレームワーク
自動最適化ツールの役割と限界
実践演習: DSPy を用いてプロンプトの設計・最適化フローを構築する
2.4 総合実践演習
業務シナリオに基づくプロンプトシステムのグループ設計
総合活用: フレームワーク + モデル + ツール
グループ成果の発表とレビュー
2.5 コースまとめと Q&A
コア知識とスキルマップの振り返り
よくある質問への回答と実践的な提案
次の学習ステップと参考資料の案内
学習目標 +
- ✓ さまざまな高度なプロンプト手法とパターンを習得する
- ✓ プロンプトのエンジニアリング管理とバージョン管理手法を学ぶ
- ✓ 自動最適化ツールを理解し、活用して効率を高める
- ✓ 総合演習を通じて学んだ知識を統合する
- ✓ プロンプトエンジニアリングの一貫したスキル体系を確立する