……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
☆あらゆる開発現場を‘破壊的に効率化’する鍵とは一体何か？
☆基礎やLLMの仕組みに始まり、テクニックやトラブルシューティング等に至るまで、
技術開発者向けに特化した内容でお届けいたします！
講師
東京情報大学
非常勤講師
医学博士
嵜山 陽二郎 氏
講師紹介
■経歴
1993 東京大学医学系研究科博士課程 終了
1993-2014 製薬企業にて統計解析実務および社員教育に従事
2015- 株式会社メドインフォ設立 代表取締役
2025- 東京情報大学 非常勤講師
■専門および得意な分野・研究
・人工知能・AI
・データサイエンス・統計学
・ヘルスケア
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年9月11日(金) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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商品コード：AB260946
配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
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→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■講座のポイント
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。
■受講後、習得できること
・プロンプトエンジニアリングの基礎知識
・生成AIの基礎知識
・プロンプトエンジニアリングの基本的な実践方法
■講演中のキーワード
・プロンプトエンジニアリング
・生成AI
セミナー内容
【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
【第７部】 質疑応答
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