LLMから最適な出力を引き出すためのプロンプト設計・構造化テクニック
Zero-shotからReActまで、主要なプロンプティングテクニックを体系的に解説。2026年のモデル別最適化ポイントや「効く技・死んだ技」の仕分けも網羅します。
例示を一切使わずにLLMへタスクを指示するZero-shot Promptingの原理、実践例、効果的な使い方と限界を解説します。
入出力の例示をプロンプトに含めてLLMの応答精度を高めるFew-shot Promptingの原理、最適な例示数、実践パターンと限界を解説します。
中間推論ステップを明示させることでLLMの推論精度を劇的に向上させるChain-of-Thought（CoT）Promptingの原理、実践例、効果データを解説します。
「ステップバイステップで考えてください」の一文を添えるだけでLLMの推論精度を劇的に向上させるZero-shot CoTの原理、効果データ、実践パターンを解説します。
複数の推論パスを生成し多数決で最終回答を決定するSelf-Consistencyの原理、実装方法、効果データと実践的な活用パターンを解説します。
LLMに複数の思考パスを探索・評価・バックトラックさせることで、従来のCoTでは解けなかった問題を解決するTree of Thoughtsを実践的に解説します。
LLMに「考える（Reason）」と「行動する（Act）」を交互に行わせるReActフレームワークの仕組み、実装パターン、AIエージェント開発への応用を解説します。
「あなたは〇〇の専門家です」というロール指定の効果と限界を、最新の研究データに基づいて解説。効くタスクと逆効果になるタスクを見極めます。
1つの巨大なプロンプトではなく、複数の小さなプロンプトを連鎖させて複雑なタスクを確実にこなす。Prompt Chainingの設計パターンと実装例を解説します。
プロンプトを人間が書くのではなく、LLM自身に設計・最適化させるMeta Prompting。Stanford & OpenAIの研究に基づくオーケストレーター型アプローチと実践例を解説します。
LLMからJSON・XML・スキーマ準拠の構造化データを確実に取得するためのテクニックとAPI活用法を解説。
LLMの振る舞いを安定的に制御するシステムプロンプトの設計パターンと、Claude・GPT別の最適化手法を解説。
画像・テキストを組み合わせたVision Language Modelへの効果的なプロンプト設計手法を解説。
LLMエージェントが自己の出力を振り返り、言語的フィードバックで改善を繰り返すReflexionフレームワークの仕組みと実装法を解説。
2026年のフロンティアモデルで逆効果になるプロンプト手法と、よくある失敗パターンを体系的に整理。