LLM Frontline
プロンプト実務
プロンプト設計の基本｜役割・制約・出力形式・例示の4要素で安定させる
業務でLLMの出力を安定させるためのプロンプト設計を解説します。役割・制約・出力形式・例示という4要素の組み立て方、書き直しの手順、テンプレート化して共有するまでの実務をまとめます。
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ルール・リスク管理
生成AIの業務利用を始める前に決めること｜社内ルールの作り方と最初の一歩
生成AIを業務で使い始める前に決めておきたい社内ルールを整理しました。対象範囲・入力してよい情報・確認フロー・責任の所在という4つの論点と、小さく始めて育てる運用の考え方をまとめます。
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ニュース・動向
AIエージェントとは何か｜従来の自動化との違いと任せてよい仕事
生成AIの活用で注目されるAIエージェントを冷静に解説します。チャットボットやRPAとの違い、自律性がもたらす利点とリスク、実務でエージェントに任せてよい仕事と任せるべきでない仕事の線引きをまとめます。
ルール・リスク管理
AI利用時の情報管理｜入力してよいデータの線引きと社内での運用
生成AIに入力してよい情報と入力してはいけない情報の線引きを解説します。情報区分ごとの判断基準、サービスの設定と規約で確認すべき点、線引きを形骸化させない社内運用の工夫をまとめます。
開発・エージェント
コード生成AIとの付き合い方｜レビュー前提で品質を保つ使い方
コード生成AIを業務開発で使うための実務的な指針を解説します。生成コードをレビュー前提で扱う理由、任せてよいタスクの選び方、依頼の粒度とテストの組み合わせ、チームでの運用ルールをまとめます。
ルール・リスク管理
ハルシネーション対策の実務｜検証フローの作り方と運用のコツ
LLMがもっともらしい誤情報を生成するハルシネーションへの実務的な対策を解説します。発生をゼロにできない前提での検証フローの設計、用途別のチェックの深さ、プロンプトと仕組みでの抑制策をまとめます。
業務活用
会議・議事録業務でのAI活用｜文字起こしから要約・共有までの実務手順
議事録作成に生成AIを組み込む実務手順を解説します。録音・文字起こし・要約・確認・共有の各工程での使いどころ、精度を上げるプロンプトの型、録音や情報管理で守るべき注意点をまとめます。
業務活用
LLMのコスト管理｜トークン課金の考え方と削減の定石
LLMのAPI利用で避けて通れないトークン課金の仕組みと、コスト管理の実務を解説します。料金の構造、見積もりの立て方、モデルの使い分けやキャッシュ活用といった削減の定石、監視の仕組みづくりをまとめます。
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ニュース・動向
生成AI・LLMの動向を実務目線で整理します。発表の羅列ではなく、仕事にどう影響するかを冷静に読み解きます。
モデル比較・選び方ChatGPT・Claude・GeminiからローカルLLMまで。特定モデルの優劣断定ではなく、用途と制約から選ぶ考え方を扱います。
プロンプト実務役割・制約・出力形式・例示といったプロンプト設計の基本から、業務で再現性を出すための書き方までを検証します。
開発・エージェントAPI連携・RAG・AIエージェント・コード生成など、LLMを組み込む開発の設計判断と落とし穴を扱います。
業務活用議事録・文書作成・データ整理など、日々の業務に生成AIを組み込む具体的な手順と効果の測り方をまとめます。
ルール・リスク管理社内ルールづくり・情報管理・ハルシネーション対策など、生成AIを安全に使い続けるための実務を扱います。