AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す 岡 瑞起(著) - 翔泳社 【利用不可】
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AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す
- 初版年月日
- 2024年7月8日
- 書店発売日
- 2024年7月10日
- 登録日
- 2024年5月20日
- 最終更新日
- 2024年6月6日
紹介
AIとより効果的な対話をするために
人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）が私たちのコミュニケーション、働き方、そして思考に大きな革命をもたらしつつある現在、AIとのコミュニケーションは、単なる技術の領域を越えて、未来を形作るための重要な能力になっています。とくに、ChatGPTのような進化した大規模言語モデルがもたらす可能性を最大限に引き出すためには、プロンプトを理解して適切に操る能力（プロンプトリテラシー）が不可欠です。
本書は、大規模言語モデルの仕組みと「プロンプトエンジニアリング」の基本を理解するところから、AIに適切な質問をし、AIとより効果的な対話をするための「プロンプトパターン」「トリガープロンプト」、さらに進んだ発展的な技術、また最先端の「AIエージェント」にいたるまで、AIとのやりとりを最適化するための知識とノウハウが学べます。
具体的に例を挙げながらわかりやすく解き明かしているので、学生や一般のビジネスマンから読んでいただける内容になっています。本書を読めば、AIと効果的に対話するためのスキルや知識が身につき、すぐに日常生活や業務に活かすことができるはずです。
〈目次〉
第1章 大規模言語モデルの登場
第2章 プロンプトエンジニアリング
第3章 プロンプトパターン
第4章 トリガープロンプトの威力
第5章 発展的な技術
第6章 AIエージェントと社会
〈著者紹介〉
岡瑞起（Mizuki Oka）
研究者。筑波大学システム情報系 准教授/株式会社ConnectSphere代表取締役。2003年、筑波大学第三学群情報学類卒業。2008年、同大学院博士課程修了。博士（工学）。同年より東京大学 知の構造化センター特任研究員。2013年、筑波大学システム情報系 助教を経て現職。専門分野は、人工生命、ウェブサイエンス。著書に『ALIFE | 人工生命より生命的なAIへ』（株式会社ビー・エヌ・エヌ）、『作って動かすALife - 実装を通した人工生命モデル理論入門』（オライリージャパン）などがある。
橋本康弘（Yasuhiro Hashimoto）
研究者。会津大学コンピュータ理工学部上級准教授。1995年、東京大学工学部卒業。2000年、同大学院博士課程修了。博士（工学）。学術振興会特別研究員、東京大学工学系研究科講師、筑波大学システム情報系 助教などを経て現職。専門分野は、人工生命、計算社会科学。訳書に『ネットワーク科学入門』（丸善出版株式会社）、『人工知能チューリング/ブルックス/ヒントン』（株式会社岩波書店）などがある。
目次
第1章 大規模言語モデルの登場
1-1 社会現象となったChatGPT
1-2 AIによって仕事はどう変わるのか
1-3 AIとの共存の必要性
第2章 プロンプトエンジニアリング
2-1 プロンプトとは
2-2 プロンプトを書くときに気をつけるべきこと
2-3 大規模言語モデルを飼いならす
第3章 プロンプトパターン
3-1 ペルソナパターン
3-2 オーディエンス・ペルソナパターン
3-3 質問精緻化パターン
3-4 認識検証パターン
3-5 反転インタラクションパターン
3-6 少数ショットパターン
第4章 トリガープロンプトの威力
4-1 Chain-of-Thoughtパターン
4-2 Chain-of-Verificationパターン
4-3 ステップバックプロンプトパターン
4-4 メタ認知的プロンプトパターン
第5章 発展的な技術
5-1 自己一貫性パターン
5-2 ReActパターン
5-3 RAG（検索拡張生成）
5-4 LLM-as-Agent
第6章 AIエージェントと社会
6-1 AIエージェントの自律性
6-2 AIエージェントの社会性
6-3 新しい情報生態系
上記内容は本書刊行時のものです。
