目次
はじめに
Chapter 1: ChatGPT の世界へようこそ
Section 1: ChatGPT とは
ポイント
- 生成 AI の基本的な概念と社会に与える影響
- ChatGPT の本質的なとらえ方
Item 1: 生成 AI の登場
- 言葉を理解するAIの出現とその多才さ
- AI 前提社会への移行
- ビジネスと日常生活への影響
Item 2: AI の基本用語
- 自然言語処理、AI、機械学習、ディープラーニング、生成 AI、大規模言語モデル、基盤モデル、プロンプト、プロンプトエンジニアリングの解説
- [図 1-1: AI の概念的な包含関係]（AI、機械学習、ディープラーニング、生成AIの関係性）
- ChatGPT の「学習済み」モデルという特徴
Item 3: AI とのつきあい方
- スマイルカーブ理論による人間と AI の役割分担
- [図 1-2: スマイルカーブ理論による人間と AI の役割分担]（役割分担の図解）
- プロンプトエンジニアリングの汎用性
- [図 1-3: テキスト to X とプロンプトエンジニアリングスキルの汎用性]（多様なAIへの応用）
Item 4: ChatGPT の役割
- ChatGPT を「有能な秘書」と例える
- ChatGPT の進化
- 他の AI サービスとの比較におけるベンチマークとしての ChatGPT
- [図 1-4: 迷子にならない AI 活用姿勢: ChatGPT を中心に置くハブアンドスポーク理論]（他のAIとの連携）
- [図 1-5: ChatGPT を基準とする生成 AI サービスの相対評価]（ChatGPTとの比較）
Item 5: ChatGPT がもたらす社会変化
- 新しい職業の出現と既存職業の変化
- 教育、コミュニケーション分野への影響
- フェイクニュース、ディープフェイクなどの課題
- [図 1-6: 就業人口構成への AI の影響]（AIによる職業構造の変化）
Section 2: ChatGPT の基本操作と機能
ポイント
- ChatGPT のモデルの特徴
- ChatGPT の基本的な機能
Item 1: ChatGPT の利用形態
- ブラウザ版、スマホアプリ版、デスクトップアプリ版の特徴と使い分け
- Sub-Item: ブラウザ版 (Chrome, Safari など) (スクショ:1-1.png)
- Sub-Item: スマホアプリ版 (iOS/Android) (スクショ:1-2.png)
- Sub-Item: デスクトップアプリ版 (Mac/Windows) (スクショ:1-3.png)
Item 2: モデルの切り替え
- GPT-4o, o1, o1-mini などのモデルの特徴と使い分け
- [表 1-1: ChatGPT モデル性能比較表]
- (スクショ:1-4.png)
Item 3: テキストチャット
- プロンプト入力と回答出力
- 会話の文脈理解
- ファイルのアップロードと活用 (スクショ:1-5-1.png, 1-5-2.png)
- 過去のチャット履歴の検索
Item 4: 音声認識と音声チャット ― 文字入力を超える新たな可能性
- 音声入力の精度と速度
- 音声入力の活用例 (スクショ:1-6-1.png, 1-6-2.png)
- 高度な音声モードによるリアルタイム会話 (スクショ:1-7-1.png, 1-7-2.png)
- 多言語対話と通訳
Item 5: 検索
- 最新情報へのアクセス
- Google 検索との違い(キーワード、文章での質問)
- 情報源の確認 (スクショ:1-8-1.png, 1-8-2.png, 1-9-1.png, 1-9-2.png)
Item 6: 文章を直接編集: キャンバス
- ブラウザ版特有の機能
- 共同編集のような感覚 (スクショ:1-10.png)
Item 7: 情報の一元管理: プロジェクト
- プロジェクト機能の概要とカスタム指示 (スクショ:1-11.png)
Item 8: 画像と動画の認識
- 画像認識の例：物体認識、文字認識 (スクショ:1-12.png)
- 動画認識の例：リアルタイム状況把握 (スクショ:1-13.png)
- マルチモーダル機能
Item 9: 画像と動画の生成
- DALL-E・3 による画像生成
- Sora による動画生成 (スクショ:1-14.png)
Item 10: GPTs - ChatGPT をカスタマイズするアプリ
- GPTs の概要と GPT ストア
演習用プロンプト: スマホで音声入力してみよう
この章のまとめ
Chapter 2: プロンプトエンジニアリングの基本
Section 1: プロンプトの重要性と設計方針
ポイント
- プロンプトはなぜ重要なのか
- プロンプトの設計方針
- プロンプトに意図を込める
Item 1: プロンプトの重要性: AI を導く言葉の力
- 適切なプロンプトと不適切なプロンプトの違い
- プロンプトのあいまいさとAIの回答の関係
- 言語化の重要性
Item 2: 明確化と具体化
- プロンプト設計の基本方針（明確化と具体化）
- [イラスト 2-1:虫眼鏡]
- 具体的なプロンプトの例
Item 3: 意図を込める
- 意図の重要性とその効果
- 意図を含むプロンプトと含まないプロンプトの比較
Item 4: 分割と手順と壁打ち
- Sub-Item: プロンプトの分割と手順
- 複数作業を含むプロンプトの問題点
- 1 作業 1 プロンプトの原則
- 手順の番号振り
- Sub-Item: 壁打ち
- 対話による情報深化
Section 2: プロンプトの基本要素
ポイント
- 必須要素（対象と指示）
- 任意要素（意図、役割、ターゲット、背景、制約条件、例）
- 形式要素（文体、区切り文字、出力形式）
Item 1: 必須要素
- Sub-Item: 対象: 何を？
- 名詞の選択
- 対象を明確にする方法（名詞の連ねる、連体修飾語、分量・手法）
- [イラスト 2-2: 名詞の包含関係]
- Sub-Item: 指示: どうする?
- 動詞と副詞の組み合わせ
Item 2: 任意要素
- Sub-Item: 意図: 回答の方向性を定める
- Sub-Item: 役割: 誰が回答するか?
- Sub-Item: ターゲット: 誰向けの回答か？
- Sub-Item: 背景: 周辺情報を知らせる
- Sub-Item: 制約条件: 回答にルールを設定する
- Sub-Item: 例: 「お手本」を示す
- ワンショットプロンプト、フューショットプロンプト、ゼロショットプロンプト
Item 3: 形式要素
- Sub-Item: 文体: 印象を決める
- スタイルとトーン
- [表 2-1: スタイルとトーンのサンプル]
- Sub-Item: 区切り文字: 情報を整理し、誤読を防ぐ
- 主な区切り文字(#, :, """, -, *, 1. 2. 3.)
- 項目と内容のセット
- 構造化：見出しと箇条書き
- Sub-Item: 出力形式: 回答をどのような形式で受け取るか
- [表 2-2: 出力形式のカテゴリとサンプル]
演習用プロンプト
- 廃墟ホテルの再生プロジェクト企画
- 「地方農家直送オンラインサービス」の立ち上げ手順 (手順型)
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Chapter 3: プロンプトの高度な活用技法
Section 1: プロンプト要素の組み合わせと最適化
ポイント
- 複数の要素をバランスよく組み合わせて回答精度を上げる
- 相反する条件は回避し、優先順位を決めて取捨選択
- ワークフローやテンプレートを取り入れ、定型業務を効率化
Item 1: 効果的なプロンプト要素の組み合わせ方
- Sub-Item: 組み合わせの基本原理: まずはパズルをそろえる
- Sub-Item: 相性の良い要素の選び方：組み合わせで効果を最大化する
Item 2: 回答を洗練させる表現テクニック
- Sub-Item: 否定的な表現をなるべく使わない
- Sub-Item: キャラになりきってもらう
Item 3: 作業効率が劇的に変わるワークフロー構築
- Sub-Item: 大きな仕事を小分けに: ブレイクダウンしよう!
- Sub-Item: テンプレートが鍵！使い回して時短＆品質維持
Section 2: 回答のばらつきを抑える秘訣
ポイント
- ハルシネーション対策として、根拠と最新情報の確認を徹底する
- 回答がばらつく場合は、文字数や形式を指定して修正する
Item 1: ハルシネーションを封じる、4 つの対策
- 明確かつ具体的な指示、根拠の確認、最新情報の要求、質問の分割
Item 2: 回答がばらつく？不安定さをコントロールする技術
- 文字数、出力形式、文体の指定
Section 3: メタ認知で引き出す AI の本領
ポイント
- 「なぜ？」と問いかけ自己点検を促し、回答改善
- メタ認知で多角的・高精度な回答
- メタプロンプトで AI ファースト思考を実践
Item 1: AI に「なぜそう考えた？」と問いかける
- 認知とメタ認知
Item 2: 質問次第で回答が変わる: メタ認知の活用術
- 思考手順の振り返り、自己評価と根拠確認、別の視点で考えてみる
Item 3: AI ファーストを加速する！メタプロンプトのススメ
演習用プロンプト
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Chapter 4: アイデア・論理・意思決定
Section 1: アイデアの発散と収束
ポイント
- 発散と収束を意識する
- ３つの推論パターン
- クリティカルシンキングでチェック
Item 1: 発散と収束で単純化
- AI の推論の単純化（発散と収束）
- [図:4-1](発散と収束)
- 発散の例：MECE, ロジックツリー (スクショ:4-2.png)
- 収束の例：パレート分析
Item 2: アイデア創出
- ブレインストーミング
- マインドマップ (スクショ:4-3.png)
Section 2: 3 つの推論パターン: 演繹・帰納・仮説検証
Item 1: 演繹: 前提から結論を導く
Item 2: 帰納: 具体例から共通ルールを見つける
Item 3: 仮説検証
Item 4: 反論を促し、AI の弱点を洗い出す
- クリティカルシンキング
Section 3: 意思決定
ポイント
- 選択肢の作り方
- 評価基準の設定
- 評価の実施
Item 1: 意思決定を AI で行うには？
Item 2: 意思決定のステップ
- [図:4-4](意思決定ステップ)
Item 3: 選択肢の作成からスコアの算出まで
- 1. 選択肢の作成
- 2. 評価基準の設定と重み付け
- 3. 評価の実施 (スクショ:4-5.png)
演習用プロンプト
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Chapter 5: 調査と学習
Section 1: 検索と調査
ポイント
- 従来のキーワード検索とAI検索・調査の違い
- 検索の終わり、調査の始まり
- 考察と洞察から行動計画へ
Item 1: AI 検索・調査とは
- Sub-Item: 今後 AI の中心となる検索と調査
- キーワード検索とAI検索の違い
- [図 5-1.png]AI 検索と調査
- Sub-Item: 検索・調査機能の使い方 (スクショ:5-2.png)
Item 2: 調査の方法
- Sub-Item: 定義を調べる
- Sub-Item: キーワード自体が不明な場合でも調べられる
- Sub-Item: 歴史や由来を調べる
- Sub-Item: 類似概念と比べる
- Sub-Item: 詳細を調べるための調査項目の分解
- Sub-Item: 情報を網羅的に集める
Item 3: 出力形式を指定する
- Sub-Item: 一覧表、ランキング形式、比較表 (スクショ:5-3.png)
- Sub-Item: チートシート、チェックリスト、用語集
Item 4: 分析
- Sub-Item: 考察
- Sub-Item: 洞察
- Sub-Item: 意思決定
- Sub-Item: 行動計画 (スクショ:5-4.png)
Section 2: 学習
ポイント
- 要約で理解を深める
- プロジェクトで情報をまとめる
- クイズ形式で楽しく復習する
Item 1: 要約
Item 2: 継続的な学習のための情報の蓄積と活用: プロジェクト機能
- Sub-Item: プロジェクト作成手順 (スクショ:5-5.png, 5-6.png, 5-7.png)
Item 3: 学習内容の理解を深める
演習用プロンプト
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Chapter 6: 文章の作成と編集
Section 1: 文章作成
ポイント
- 定型文と非定型文の使い分け
- テンプレートで楽々定型文作成
- フレームワークを使っての自由な文章づくり
Item 1: 文章の分類と作成・編集
- 定型文と非定型文
Item 2: 定型文の作成
- Sub-Item: 定型文におけるワンショットプロンプトの活用
- 定型文の例 ①: クレーム対応 (スクショ:6-1.png)
- 定型文の例 ②: 見込み客へのアプローチ
- Sub-Item: サンプル収集とテンプレート管理
- サンプル収集 (スクショ:6-2.png)
- プロジェクトでテンプレート管理
- Sub-Item: 文書の改訂
Item 3: 非定型文の作成
- [図 6-1:非定型文作成の５ステップ]
- Sub-Item: 制約条件の設定
- Sub-Item: ターゲットの設定
- Sub-Item: テーマの設定
- 具体例：漫画原作の例
- Sub-Item: アウトラインの作成
- フレームワークを活用したアウトライン作成
- [(chart.pptx)表 6-1: フレームワークの例]
- Sub-Item: 本文の出力: マルチステップ
Section 2: 文章の編集
ポイント
- 編集は段階的に行う
- 校正と校閲による品質向上
- 文章の改訂と評価
Item 1: ChatGPT で編集
- Sub-Item: 編集の手順
- Sub-Item: キャンバスを起動して編集 (スクショ:6-3.png, 6-4.png, 6-5)
- AI による一括編集
Item 2: 文章の評価
- Sub-Item: AI による評価とスコアリング
演習用プロンプト
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Chapter 7: データ分析とアプリ開発
Section 1: 行動につなげるデータ分析
ポイント
- データ分析の手順
- 各手順で使用するプロンプト
- 分析結果を行動につなげる
Item 1: AI を活用し、行動に結びつける
- Sub-Item: データ分析の手順
- [図 7-1.png]データ分析のステップ
- Sub-Item: 本セクションの進め方
Item 2: 意図の設定
Item 3: データ収集
- Sub-Item: Web 検索によるデータ収集
- Sub-Item: ダミーデータの作成 (スクショ:7-1)
- Sub-Item: 基本統計量
Item 4: 可視化 (スクショ:7-2, 7-3)
Item 5: 分析 (スクショ:7-4)
Item 6: 行動計画
- Sub-Item: 考察を元に行動計画を作成
- Sub-Item: 報告書の作成
Section 2: アプリ開発
ポイント
- 未経験でもブラウザアプリ開発
- プロンプトでアプリをカスタマイズ
- キャンバスでのアプリ実行と共有
Item 1: 簡易ブラウザアプリ開発とは？
- Sub-Item: どんなアプリが作れる？
- [表 6-1:ChatGPT で作れる簡易ブラウザアプリの例]
- Sub-Item: フロントエンドのみでのアプリ開発の仕組み
Item 2: ChatGPT でブラウザアプリ開発
- Sub-Item: プロンプトでコードを出力 (スクショ:7-5)
- Sub-Item: HTML ファイルの作成と実行の手順 (スクショ:7-6)
- Sub-Item: アプリの修正とカスタマイズ (スクショ:7-7)
- [表 7-2:アプリの修正・カスタマイズ用プロンプト例]
- Sub-Item: エラー対応とデバッグ方法
Item 3: キャンバス内でのアプリ開発と共有 (スクショ:7-8, 7-9, 7-10, 7-11, 7-12)
演習用プロンプト
この章のまとめ
Chapter 8: 画像・音声・動画を操る
Section 1: 認識技術の活用 - ChatGPT の目と耳と口
ポイント
- マルチモーダル機能で広がるChatGPTの活用
- 画像・音声・動画認識の種類
- 各認識機能の活用シーン
Item 1: マルチモーダル機能が拓く世界
- Sub-Item: 認識機能の種類と活用シーン
- [表 8-1: ChatGPT のマルチモーダル機能と活用シーン]
Section 2: 画像認識 – ChatGPT の目
ポイント
- 画像を認識するためのプロンプト
- 日常生活からビジネスまでの活用シーンとプロンプト設計
- 画像認識結果から解釈や評価を引き出す
Item 1: 画像認識の仕組みと得意分野と苦手分野
- [表 8-2: 画像認識における得意分野と苦手分野]
Item 2: 画像認識プロンプト (スクショ:8-1.png)
Item 3: 日常生活での活用例
- 料理レシピ、翻訳、調査、学習、提案
Item 4: ビジネスでの活用例
- 文字認識、問題発見、キャッチコピー、洞察と批評、クリエイティブ、データ取得、アプリ開発 (スクショ:8-2.png, 8-3-1.png, 8-3-2.png, 8-3-3.png)
Section 3: 音声認識・対話 – ChatGPT の耳と口
ポイント
- 音声認識の基本と仕組み、精度向上のためのヒント
- 日常生活やビジネスシーンでの音声認識活用例とプロンプト
- 高度な音声モード（音声対話）の活用と具体的なプロンプト例
Item 1: 音声認識の基本 (スクショ:8-4.png)
Item 2: 音声対話「高度な音声モード」 - ChatGPT の耳と口 (スクショ:8-5.png)
- Sub-Item: 音声対話に有効なプロンプト
- Sub-Item: 音声対話を試してみよう
Item 3: 音声対話の活用例
- 通訳、英会話、就職面接、契約交渉、壁打ち、哲学者との壁打ち
Section 4: ライブカメラ – ChatGPT の目と耳と口
ポイント
- ライブカメラの仕組み、静止画との違い、できること
- ビジネス、教育、その他日常生活での具体的な活用シーン
- 注意点（倫理的な問題、プライバシー）
Item 1: ライブカメラの仕組みと可能性 (スクショ:8-6.png)
Item 2: ライブカメラ用プロンプト
Item 3: ビジネスでの活用例
Item 4: 日常生活での活用例
Item 5: ライブカメラの注意点
Section 5: 画像生成 AI - DALL-E
ポイント
- DALL-Eのプロンプトの基本
- シーン別画像生成活用例
- 画像生成AI使用時の注意点
Item 1: 画像生成 AI DALL-E の特徴
Item 2: 画像を生成してみよう (スクショ:8-7.webp, 8-8.png)
Item 3: 画像生成プロンプトの構成要素
- Sub-Item: プロンプトの構成要素
- Sub-Item: 画像生成におけるスタイルの重要性
- [表 8-3: 画像スタイルの例]
Item 4: 画像生成メタプロンプト (スクショ:8-9.png, 8-10.webp)
Item 5: 画像から類似画像を生成
Item 6: 画像生成プロンプト上達のヒント
Section 6: 動画生成 AI - Sora
ポイント
- Sora の特徴
- Sora のプロンプト
- 動画生成の注意点
Item 1: Sora の特徴
Item 2: Sora の使い方
- Sub-Item: 初期画面の見方 (スクショ: 8-11.png)
- Sub-Item: 動画管理機能 (スクショ: 8-12.png)
- Sub-Item: 動画生成の基本操作(スクショ: 8-13.png, 8-14.webp)
Item 3: 動画生成プロンプト
- Sub-Item: 動画生成プロンプトの要素
Item 4: 動画生成用メタプロンプト (スクショ:8-17.png)
- Sub-Item: 動画生成用プロンプトの学習方法 (スクショ:8-15.png, 8-16.png)
Item 5: 画像・動画生成 AI 利用時の注意点
演習用プロンプト
この章のまとめ
Chapter 9: AGI とプロンプトエンジニアの展望
Section 1: AI の課題: 進化の光と考慮すべき側面
ポイント
- AIを企業が導入する理由
- AIのリスクと規制
- AGI時代のプロンプトエンジニア
Item 1: 企業が AI 導入を急ぐ理由: 生き残りをかけた、AI 活用競争の時代
Item 2: AI がもたらす潜在的なリスク: パンドラの箱を開ける前に
Item 3: AI との共存: 機械と人間が互いを活かす働き方
Section 2: プロンプトエンジニアの未来
ポイント
- AGIの影響
- プロンプトエンジニアの役割変化
Item 1: AGI がもたらす仕事と生活の変化
- Sub-Item: 仕事への影響
- Sub-Item: 生活への影響
Item 2: プロンプトエンジニアの役割変化
Item 3: おわりに
演習用プロンプト: スマホで AI と対話してみよう
この章のまとめ
おわりに
参考文献一覧（該当する場合）
索引（必要に応じて）
AIをツールとした意思決定の質の向上を支援します
Contents