プロンプト・LLM活用 PromptWizard vs Agent Lightning：タスク特性に応じた最適化手法選定プロンプト
RESEARCH-FIRST:PromptWizard: 離散的プロンプト自動最適化フレームワーク。指示（Instruction）と事例（Examples）の双方を、実行フィードバックとCoT変形を用いて反復的に改善・探索する。Agent ...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 高度な推論を促すプロンプトテクニック：水平思考・逆転の発想・類推思考の明示的実装
LLMを活用したアイデア発想や複雑な課題解決を業務で行うプロンプトエンジニア・新規事業担当者論理的・実践的・プロフェッショナルかつ明瞭思考フレームワーク（水平思考、逆転の発想、類推思考）をステップバイステップでプロンプト化するコピペで動作す...
プロンプト・LLM活用 複雑な論理推論タスクの精度を最大化するChain-of-Thought（CoT）プロンプト設計ガイド
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。複雑な論理推論タスクの精度を最大化するChain-of-Thought（CoT）プロンプト設計ガイド【ユースケース定義と課題】複雑なビジネス条件の判定やロジック...
プロンプト・LLM活用 PromptWizard vs Agent Lightning：プロンプト自動最適化とエージェント訓練によるタスク精度極大化手法
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。PromptWizard vs Agent Lightning：プロンプト自動最適化とエージェント訓練によるタスク精度極大化手法【ユースケース定義と課題】複雑な...
プロンプト・LLM活用 LLM出力精度向上のためのプロンプト設計・評価手法
本回答では、プロンプト技術（Tree of Thoughts、Self-Refine、Graph of Thoughts等）を活用してLLMの出力精度を向上させるプロンプト設計手法を整理・提示します。本記事はGeminiの出力をプロンプト工...
プロンプト・LLM活用 コンテキストエンジニアリング：複雑な業務要件を段階的コンテキストで解きほぐすプロンプト最適化手法
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。コンテキストエンジニアリング：複雑な業務要件を段階的コンテキストで解きほぐすプロンプト最適化手法【ユースケース定義と課題】長大な業務規約から特定の法的リスクを抽...
プロンプト・LLM活用 CoT（思考連鎖）を用いた複雑なソースコードのバグ修正・リファクタリング支援
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。CoT（思考連鎖）を用いた複雑なソースコードのバグ修正・リファクタリング支援【ユースケース定義と課題】ユースケース：レガシーコードや複雑なアルゴリズムにおける、...
プロンプト・LLM活用 Prompt Augmentation Scales up GRPO：多様なプロンプト拡張による大規模RLの報酬モデリング安定化
語り口：技術的な正確性を重視した、極めて客観的かつ学術的なトーン。過度な修飾語を避け、能動態で事実ベースの記述を行う。ターゲット：数理統計、ニューラルネットワークの基礎、そして強化学習（RLHF/PPO/DPO等）に一定の理解がある研究者お...
プロンプト・LLM活用 [Draft] draft-hong-t2trg-ai-agent-coordination-01 : Agentic AI Communications (Agentic Communication Protocol – ACP)
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。 draft-hong-t2trg-ai-agent-coordination-01 : Agentic AI Communications (Agentic ...
プロンプト・LLM活用 LLM-as-a-Judgeの信頼性を極限まで高める「ルーブリック＋フォーム記入型」プロンプト設計
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-as-a-Judgeの信頼性を極限まで高める「ルーブリック＋フォーム記入型」プロンプト設計【ユースケース定義と課題】LLM生成物の品質（正確性や安全性等...