セラピストのためのプロンプトエンジニアリング入門　生成AIの精度を最大限に引き出す技術

はじめに

データ配信サービスご利用方法

1-1 プロンプトエンジニアリングの前に：ざっくり生成AIの基礎知識

1-2 「プロンプトエンジニアリング」とは？

1-3 プロンプトエンジニアリング不要論

1-4 マークダウン記法について

1-5 ハルシネーションについて

1-6 生成AIが人間に及ぼす影響：三つの技能喪失リスク

1-7 個人・組織が知っておくべき倫理的側面

2-1 構造化プロンプト⓪：構造化プロンプト7要素とは？

2-2 構造化プロンプト①：役割・設定

2-3 構造化プロンプト②：依頼内容

2-4 構造化プロンプト③：前提条件

2-5 構造化プロンプト④：出力条件

2-6 構造化プロンプト⑤：評価・改善

2-7 構造化プロンプト⑥：参照知識・例

2-8 構造化プロンプト⑦：実行シナリオ

2-9 マイGPTの作り方

3-1 エクセル数式クリエイター

3-2 基本業務のプリセプター

3-3 EBPヘルパー

3-4 セルフリフレクション

3-5 マイ辞典

3-6 最強の文章校正者

3-7 グラフ・リデザイン

3-8 塗り絵メーカー

3-9 人物プロファイリング

3-10 AI画像リノベーター

4-1 知識生成プロンプティング

4-2 思考の連鎖

4-3 思考の木

4-4 MAGIシステム

4-5 ReACT

おわりに

索引

生成AIはすでに東大首席レベル!?　人間と生成AIの役割

生成AIにも「評価指標」がある？――ベンチマークの一覧表

生成AIは「認知の杖」か？　学習における正と負の効果

「あなたは〇〇の専門家です」が奏功する仕組み

生成AIの適材適所。そのタスク、本当にChatGPTだけで大丈夫？

ChatGPTは日本語が話せるアメリカ人？

創造の順番。本気の文章執筆は人→AIのほうがよいかもしれない。

RAGの威力――AIの書いた文章が作家を上回る読者評価を獲得

AIは「心」をもつのか？――アライメントが拓く共感の形

ICFコーディングも「アプリ化」で身近なものに

ChatGPTの限界とNotebookLM活用のススメ

ただ歳をとっても「賢く」はなれない？

文字数調整の段階で知っておくべきこと　ChatGPTは文字数を正確に数えることができない!?

自己関連付けで効果アップ！　オリジナル塗り絵が脳を活性化する理由

生成AIの「思考のエンジン」を回す一言

MAGIシステムは科学的にも「使える」のか？