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Learn Prompting

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  • ツール紹介:
    無料・オープンソースのプロンプト工学コース。60+モジュール、ライブと認定に対応、コミュニティも活発。多言語対応。
  • 登録日:
    2025-10-21
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ツール情報

Learn Prompting AIとは

Learn Prompting AI は、人工知能と効果的に対話するためのスキルを体系的に学べる、無料かつオープンソースのオンラインコースです。インターネット上でも最大級のプロンプトエンジニアリング教材として、60以上のコンテンツモジュールと多言語(9言語)対応を備え、初学者から実務者まで段階的に習得できます。基礎的なプロンプト設計、思考の連鎖、評価・改善の方法、ツール連携など実践的なトピックを網羅し、学習コミュニティやライブコース、認定試験も提供。学習パスは用途別・レベル別に整理され、実例・演習・テンプレートを通じて、チャットボット設計、テキスト生成、要約、創作支援まで幅広く応用可能です。継続的に更新されるオープンなナレッジベースとして、急速に進化する生成AI領域における信頼できる参照点となります。

Learn Prompting AIの主要機能

  • 無料・オープンソース: 誰でもアクセスでき、透明性の高い学習資産として活用可能。
  • 60+モジュールの体系カリキュラム: 基礎から応用まで段階的に学べる構成。
  • 9言語対応と国際コミュニティ: 多言語翻訳によりグローバルに学習・議論が可能。
  • ライブコース: 講師主導のセッションで最新トピックや実践手順を深掘り。
  • 認定試験: 学習到達度を可視化し、スキルの証明に役立つ。
  • 実践テンプレートとチェックリスト: 現場で再利用しやすいプロンプト設計の型を提供。
  • 応用トピック: 思考の連鎖(CoT)、評価・A/B、ガードレール、ツール統合などをカバー。

Learn Prompting AIが適している人

AIでテキスト生成や要約、チャットボット設計を行う実務者、マーケター、カスタマーサポート、ライター・編集者、プロダクトマネージャー、データアナリスト、エンジニア、教育関係者・学生に適しています。プロンプトエンジニアリングの原則を学び、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)を業務で再現性高く活用したい人に向いています。

Learn Prompting AIの使用手順

  1. 公式サイトにアクセスし、学習の目的やレベルに合う学習パス(トピックやモジュール)を確認する。
  2. 入門モジュールから読み進め、基本的なプロンプト設計と評価の流れを理解する。
  3. 演習やテンプレートを用いて、自身のユースケース(要約、生成、分類など)に合わせて手を動かす。
  4. 必要に応じてライブコースに参加し、最新のベストプラクティスや質疑応答で理解を深める。
  5. 学習コミュニティでフィードバックを得て、プロンプトを反復改善する。
  6. 理解度が高まったら認定試験に挑戦し、学習の成果を証明する。

Learn Prompting AIの業界ケース

マーケティング部門では、広告コピーやLP草案の生成におけるプロンプト設計を標準化し、品質の一貫性を高めています。カスタマーサポートでは、応答テンプレートと評価手順を整備して、迅速でブレの少ない回答作成を実現。プロダクトチームは、要件定義や仕様書の下書きをLLMで支援し、レビューのサイクルを短縮。教育機関では、AIリテラシーとプロンプトの基本原則を授業に取り入れ、学生の実践力を育成する事例が見られます。

Learn Prompting AIの料金モデル

Learn Prompting AIの中核は、無料のオープンソースコースとして提供されています。あわせてAIコース(ライブコースを含む)や認定試験が用意されています。

Learn Prompting AIの優点と欠点

優点:

  • 無料・オープンソースでアクセス性が高い。
  • 60以上のモジュールにより、基礎から応用まで体系的に学べる。
  • 多言語対応とコミュニティで学習継続を支援。
  • テンプレートやチェックリストが実務適用を後押し。
  • 認定試験でスキルの可視化・証明が可能。

欠点:

  • 自己学習が中心のため、継続にはセルフマネジメントが必要。
  • コンテンツ量が多く、目的に合うモジュール選定に時間がかかる場合がある。
  • 生成AIの変化が速く、定期的なアップデートのキャッチアップが求められる。
  • ライブコースは開催タイミングや時差の影響を受けることがある。

Learn Prompting AIの人気の質問

  • 質問1: 初心者でも学べますか?

    はい。入門モジュールから段階的に進む構成で、基礎概念から実務で使えるプロンプト設計まで学べます。

  • 質問2: どのLLMに対応していますか?

    モデル非依存の原則と手順を重視しており、ChatGPTをはじめとする多くの大規模言語モデルに応用できます。

  • 質問3: どれくらいの学習時間が必要ですか?

    目的とレベルによって異なります。モジュール単位で区切られているため、短時間でも段階的に進められます。

  • 質問4: 企業内研修に活用できますか?

    オープンソースの教材として参照しやすく、プロンプト設計の共通基盤づくりに活用するケースがあります。

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プロンプトエンジニアリング
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大規模言語モデル LLMs
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