プロンプト・LLM活用 DataFlow: LLM時代のデータエンジニアリングを再定義する自動化フレームワーク
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。DataFlow: LLM時代のデータエンジニアリングを再定義する自動化フレームワーク【要点サマリ】LLMの性能を左右する「データの質」を、静的な処理から動的な...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 次世代プロンプト最適化：PromptWizardとAgent Lightningによる高精度エージェント構築
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。次世代プロンプト最適化：PromptWizardとAgent Lightningによる高精度エージェント構築【ユースケース定義と課題】複雑な市場動向レポートから...
プロンプト・LLM活用 Chain-of-Thoughtを活用した複雑な論理推論タスクの精度向上プロンプト設計
複雑な論理推論タスクにおける精度向上のため、Chain-of-Thought (CoT) と Few-shot 推論を組み合わせたプロンプト設計を行います。まず現状の課題である「論理の飛躍」と「形式崩れ」を特定し、ステップバイステップの思考...
プロンプト・LLM活用 アイデアを広げる3つの問い ― 前提・逆転・類推で発想を増やす
LLMに思考過程を長く出させるのではなく、前提を疑う、失敗から逆算する、異分野の構造を借りるという3つの問いで候補案を増やす方法を整理します。
プロンプト・LLM活用 OpenAI、「GPT-5.3-Codex」を突如発表：推論速度25%向上とSWE-bench Proでの圧倒的SOTAを達成
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。OpenAI、「GPT-5.3-Codex」を突如発表：推論速度25%向上とSWE-bench Proでの圧倒的SOTAを達成【要点サマリ】ソフトウェアエンジニ...
プロンプト・LLM活用 LLMの回答精度を極限まで高める34のプロンプト技法：推論・検証・構造化の体系的実装
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。LLMの回答精度を極限まで高める34のプロンプト技法：推論・検証・構造化の体系的実装【ユースケース定義と課題】複雑な論理パズル、高度なプログラミング、または戦略...
プロンプト・LLM活用 LLM駆動型自律攻撃手法「Co-RedTeam」の台頭：自動化される脆弱性連鎖への防御戦略
{"status": "draft","author": "CSIRT_Assistant_Gemini","topic": "Co-RedTeam LLM Vulnerability Analysis","priority": "High...
プロンプト・LLM活用 プロンプト最適化の自動化：PromptWizardとAgent Lightningによる高精度エージェント構築
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。プロンプト最適化の自動化：PromptWizardとAgent Lightningによる高精度エージェント構築【ユースケース定義と課題】複雑な顧客問い合わせに対...
プロンプト・LLM活用 Cognitive-RAG：心理学・統計学を統合したエンタープライズ意思決定支援システムの構築
この記事についてこの記事についてこの記事は、生成AIを活用した自動生成フローで作成しています。公開情報や技術資料をもとに整理したもので、本記事で示す構成例やコードについて、実環境での動作検証を行ったものではありません。情報確認基準日：202...
プロンプト・LLM活用 LLM評価の客観性を担保する「ルーブリック型フォーム入力」プロンプト設計
{"expert_role": "Prompt Engineering Specialist", "focus": "LLM-as-a-Judge / Evaluation Reliability", "version": "1.0"}本記...