未来の予測が困難な時代、企業が生き残るためにDXによるビジネス変革があらゆる分野で進められています。しかし、デジタル技術は難解であり、特に数学やプログラミング言語等を駆使する高度なスキルが要求されるAIはまだまだハードルが高く、一部のデータサイエンティストでないと活用できないと言われていました。
　ところが、昨今のAIサイエンス&テクノロジーの目覚ましい発展によって、“ChatGPT”を始めとする生成AIが登場し、そのハードルが一挙に下がりました。その結果、誰でも自然言語プロンプトさえ入力すれば、AIを思うように活用できる時代になりました。
しかし、この生成AIには大きなリスクがあると言われています。うまく使えば大きな利益をもたらす可能性がありますが、下手な使い方をすれば、期待したような効果が得られないだけでなく、大きな損害を被る恐れもあります。その成否を左右する肝となるのがプロンプトエンジニアリングです。
　本講演では、データと生成AIによる課題解決のしくみから、プロンプトエンジニアリングの基礎となる生成AIモデルのコア技術、ならびにプロンプトエンジニアリング実践のポイントとプロンプト例について学びます。

セミナー講演内容

1. 昨今、DX (デジタル変革) と生成AIが登場した背景
   1. 不確定性の時代、DXが登場した社会的背景とビジネス背景
   2. 情報通信テクノロジーの高度化と民主化で生成AIが登場した
   3. DXの概念と経産省の企業DX、生成AIによるビジネス変革
2. データとAI、生成AIによるビジネス課題解決のしくみ
   1. 深刻な人手不足と生産性の停滞!AIに働いてもらわないと困る
   2. ビッグデータをAIに食わせると、AIは相関関係を学習し推論する
   3. 膨大なテキストデータを生成AIに食わせると、ヒトのように喋る
3. 誰でもビジネスで生成AIを活用するための「プロンプト」とは
   1. CPS (サイバーフィジカルシステム) とデータ駆動型ビジネス変革
   2. CPSにおける学習済み生成AIモデルと大規模言語モデル (LLM)
   3. プロンプトとは、仮想空間のデジタルツインをうまく活用する肝
4. プロンプトエンジニアリングの基礎となる生成AIモデルのコア技術
   1. 同じ自然言語を処理するヒトの脳とAI (人工知能) の違い
   2. 生成AIモデルはニューラルネットワークのディープラーニング
   3. コア技術 (1) :トークン (単語) 間の相関関係の機械学習
   4. コア技術 (2) :アテンション (注意) 機構による文脈理解
   5. コア技術 (3) :クラウド/ローカルLLMの検索拡張生成 (RAG) と蒸留
5. プロンプトエンジニアリング実践において重要な7つのポイント
   1. 「作文や会話、コーディングは得手」、「正確性と倫理性は不得手」
   2. データに潜む「バイアス (偏り、間違い) 」をそのまま学んだ“赤ちゃん”
   3. 「トイ・プロブレム問題」に限定し、仕事を支援してもらう
   4. 「フレーム問題」に関わる重要な判断には活用しないのが無難
   5. 「シンボルグラウンディング問題」を踏まえ、ストレスなく付き合う
   6. 「著作権問題」「機密情報漏洩」「個人情報漏洩」「ハルシネーション」リスク
   7. 明確なテーマや目的の「オープンエンド質問」で得る新たな発想
6. 中小企業〜大企業まで、プロンプトエンジニアリングの実際
   1. プロンプトエンジニアリングへの誤解を解く、正しい理解
   2. LLMサービスの性能 (正確性) と分野・業務・規模に応じた選択
   3. プロンプトを最適化し、LLMから正確かつ有用な情報を得る方法
   4. 化学・エレクトロニクス・医薬品他に特化したプロンプト例
• 質疑応答