2026年2月18日学科 生成AI基礎①AIの歴史・プロンプトについて

1限目

就職活動に向けての６ステップ

学科 生成AI基礎①
生成AI学習に向けて

2限目
学科 生成AI基礎①
生成AIのはじまりとこれから

3限目
学科 生成AI基礎①
プロンプトについて

4限目
学科 生成AI基礎①
課題制作

5限目
学科 生成AI基礎①
課題制作

■AI（人工知能）の特徴

特化型知能: 特定のタスクや問題解決に特化して設計されている。
・画像認識、音声認識、自然言語処理、ゲームのプレイなど、特定の分野で高い性能を発揮。

学習データ依存:
与えられた学習データに基づいて学習し、その範囲内でしか能力を発揮できない。学習データにない状況や新しい問題には対応できないことが多い。

例: 画像認識AIは、大量の画像データから学習し、画像に写っている物体を認識できますが、文章を理解したり、音楽を作曲したりすることはできない。

■AGI（汎用人工知能）の特徴

汎用的な知能: 人間のように幅広い分野で知的な活動を行うことができる。

学習、推論、問題解決、計画立案、創造など、多様な認知能力を持つ。
未知の状況への適応: 未知の状況や新しい問題に対しても、自ら学習し、適応して解決策を見つけることができる。

人間との類似性: 人間の知能に近づくことを目指しており、人間のような柔軟性、創造性、常識などを備えているとされている。

例: AGIは、文章を理解し、音楽を作曲し、絵を描き、科学的な発見をし、人間と自然な会話をすることができると想定されている。

■生成AIにおける　プロンプトデザインについて

HTMLCSS→算数要素
プロンプト→国語的要素
コミュニケーション能力・スキルが要。

・AIはプロンプトに含まれる情報に基づいて動作するため、適切なプロンプトを与えることで、AIの潜在能力を最大限に引き出すことができる。

・明確性: 曖昧さを排除し、具体的で明確な指示
・具体性: 抽象的な表現ではなく、具体的な情報で
・文脈: 文脈や背景情報を提供
・制約: 出力の形式や内容に制約を設ける
・例示: 具体的な例を示す
・キーワード: 重要なキーワードを含める

■プロンプトデザイン

◇ゼロショットプロンプティング:
　事前に例示を与えずに、直接タスクを指示する方法。

◇フューショットプロンプティング:
　いくつかの例示を与えてから、タスクを指示する方法。
　AIは例示からパ　ターンを学習し、より適切な出力を生成できる。

◇連鎖思考（Chain-of-Thought）プロンプティング:
　段階的に思考を導くようなプロンプトを与えることで、
　複雑な問題解決をAIに促す方法。

◇ロールプレイング:
　AIに特定の役割（例えば、「プロのライターとして」「科学者として」）
を与えて、その役割に基づいた出力を生成させる方法。