AIとコミュニケーションする技術 プロンプティング・スキルの基礎と実践 の商品レビュー

森重真純(著者)

2025/07/04

所在：展示架
請求記号：007.13 / Mo63
資料ID：12500379
AIとの対話を自在に操り、望む成果を確実に引き出すプロンプティングの決定版！Z

2025/06/20

最近はAIが進化し、そこまでプロンプトを意識しなくてもよくなってきたが、知っておくことにこしたことはない。

2025/05/16

生成AIの基本的な知識から、プロンプトのコツ、そして実際にどのような場面で活かせられるかを包括的に解説した本。
これまであまり生成AIに触れたことがない人や、使い始めたけど体系的な理解が不十分な人にお勧め。
個人的には、「なるほど、そういうプロンプトもありなのか」という発見があったので満足。

2025/03/23

1. 生成AIの進化と普及
- 技術の進歩: 機械学習と深層学習の技術が進化し、生成AIの実用性が高まった。
- インターネットの普及: 大量のデータが収集可能になり、コンピュータの計算能力が向上したことで、生成AIが急速に進化。
- 重要なモデル: OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiなど、生成AIの基盤となる大規模言語モデル（LLM）が発展。

2. 生成AIの普及の背景
- 新しいフェーズの到来: 2022年にMidjourneyやStable Diffusionなどの画像生成AIがリリースされ、ChatGPTの登場で対話型AIの普及が加速。
- ユーザー数の急増: ChatGPTは発表からわずか2か月で1億人を突破。Instagramのユーザー数増加の2年半と比較しても、その成長は著しい。

3. ChatGPTの成功要因
- 調整された文体: ユーザーが好む文体に調整されている。
- 無料提供: 利用者に対して無料で提供されることが人気を後押し。
- 優れたユーザー体験: ストリーミング機能により、回答が迅速に表示される。

4. 生成AIの種類と特徴
4.1 大規模言語モデル (LLM)
- 概要: 大量のテキストデータを学習し、自然言語処理を行うAIモデル。ChatGPTやGeminiなどが例。
- 利用ケース: 質問回答、文章生成など多様なタスクに対応可能。
- 限界: 学習データに基づくため、新しい情報や未学習の内容に対する回答は制限される。

4.2 小規模言語モデル (SLM)
- 特徴: 特定のタスクに特化したモデルで、効率的に動作する。
- 例: MicrosoftのPhi、GoogleのGemmaなど。
- メリット: コスト削減と処理速度の向上が期待できる。

5. プロンプトデザインとエンジニアリング
- プロンプトの重要性: AIに対して効果的な質問や情報を提供することで、より正確な回答を得ることができる。
- プロンプトの設計技術: 必要な情報を質問させる方法や、具体的な例を提示してAIの判断を助ける技術。

6. 生成AIのビジネス活用
- 競争力の向上: 生成AIを活用することで、業務効率を改善し、企業間の格差が拡大する可能性がある。
- 人材育成: 生成AIを効果的に活用するためには、AIリテラシーを持つ人材の育成が重要。

7. リスクと対策
- 可用性のリスク: 生成AIが利用できなくなるリスクを考慮し、フォールバックモデルの設定が推奨される。
- 法的・規制要件の確認: 特に医療業界においては、法的・規制面の遵守が重要。

8. 未来の展望
- 新しい技術の台頭: 生成AIの進化が続く中、今後も新たなモデルや機能が登場することが予想される。
- 社会への影響: 生成AIが普及することで、ビジネスや日常生活における変化が加速する。

2025/02/06

エンジニアではない人がエンジニアと話すのや、AI関連のニュースを読んだりするのに、ベースになる知識身につけるのに丁度いい。

2025/01/10

生成AIの基本技術やプロンプトエンジニアリングについて、（レビュー投稿時点で）新しめの情報がまとまっているのが良いです。

コレ系の書籍にしては結構文字量は多いので、そのあたりに抵抗がない人向けです。