総仕上げ：AIシステムの設計

🔄 Quick Recall: 7つのレッスンで、システムプロンプト（L2）、推論チェーン（L3）、自己修正（L4）、メタプロンプティング（L5）、問題分解（L6）、評価（L7）を学んだ。最終レッスンですべてを統合し、1つの完全なシステムを設計する。

チャレンジの選択

以下から1つ選ぶ（自分の課題でも同等の複雑さなら可）：

チャレンジA：デューデリジェンス分析システム 事業買収候補の情報を入力し、財務分析、リスク評価、戦略的適合性評価、Go/No-Go推奨を含む包括的デューデリジェンスレポートを生成するシステム。

チャレンジB：研究論文統合システム リサーチクエスチョンと5-10本の論文アブストラクトを入力し、コンセンサス、矛盾、ギャップ、推奨される次の研究を特定する統合レポートを生成するシステム。

チャレンジC：製品ローンチ戦略システム 製品詳細と市場コンテキストを入力し、ポジショニング、メッセージング、チャネル戦略、価格、90日実行計画を含む完全なGo-to-Market戦略を生成するシステム。

フェーズ1：問題分解（レッスン6）

ステップ1：認知操作の特定

この問題を解く必要がある：[選んだチャレンジ]

必要なすべての認知操作を特定して：
- どんな情報を収集する必要があるか？
- どんな分析が必要か？
- どんな評価・判断が必要か？
- どんな創造的生成が必要か？
- どんな統合が必要か？
- どんな批評・検証が不可欠か？

各操作とその依存関係をリストアップ。

ステップ2：チェーンのトポロジ設計

操作と依存関係に基づきアーキテクチャを選択。シーケンシャル、ブランチング、発散→収束、またはハイブリッド。

ステップ3：インターフェース契約の定義

各ハンドオフで出力フォーマット、必須情報、品質閾値を指定。

フェーズ2：システムプロンプト設計（レッスン2）

各ステージに5層のシステムプロンプトを設計する：

第1層——アイデンティティ： このステージにどんな「専門家」ペルソナが必要か？ 第2層——推論フレームワーク： どう考えるべきか？ 第3層——行動ガイドライン： コミュニケーションと判断の原則は？ 第4層——制約： よくある失敗モードを防ぐガードレールは？ 第5層——出力構造： インターフェース契約に沿ったフォーマットは？

フェーズ3：自己修正の統合（レッスン4）

どこに自己修正を追加するか

すべてのステップには不要。以下に追加：

• エラーが連鎖するステップ（チェーンの初期）
• 判断・評価を含むステップ（バイアスが発生しやすい）
• 最終出力を生成するステップ（品質が最も重要）

パターンを選択：

• 生成→検証 — 分析ステップに
• 悪魔の代弁者 — 評価ステップに
• 確信度キャリブレーション — 主張を含むステップに
• マルチパスリファインメント — 最終出力に

フェーズ4：メタプロンプティングによるリファインメント（レッスン5）

テスト前に、メタプロンプティングで設計を改善する。

各システムプロンプトについて：

[ステージ名]のこのシステムプロンプトをレビューして。
プロンプトエンジニアリングの専門家として：
- より具体的にすべき曖昧な指示
- 失敗モードを引き起こしうる欠落した制約
- ノイズを加える冗長な指示
- 推論フレームワークを追加する機会
を特定し、最適化された改訂版を提示。

フェーズ5：評価フレームワーク（レッスン7）

ルーブリックの構築

選んだ問題に適した4-6次元のルーブリックを作成。各次元に5/3/1の明確な記述。

ベンチマークの設計

8-12のテストケースを作成：

• 標準シナリオ 4-5件
• エッジケース 2-3件
• 敵対的入力 1-2件
• 以前問題があったシナリオ 1-2件

フェーズ6：テストと反復

1. 最も代表的なベンチマークケース3件をシステム全体に通す
2. ルーブリックで各出力をスコアリング
3. 最も弱い出力を生むステージを特定
4. 診断：システムプロンプトの問題か？推論チェーンか？自己修正の欠如か？
5. 最も弱いリンクを修正し、再実行

よくある問題と修正

コース全体の振り返り

設計者の6原則

1. 設計の前に分解する。 まず問題の構造を理解する。
2. 1ステップ1認知モード。 分析と評価を混ぜない。
3. 構築の前に検証する。 ステップ間のチェックポイントがエラーの連鎖を防ぐ。
4. 最適化の前に測定する。 直感ではなく評価ルーブリック。
5. 複雑さを問題に合わせる。 単純な問題には単純なシステム。
6. 完璧でなく信頼性を設計する。 一貫して良いは、たまに素晴らしいに勝る。

Key Takeaways

• 推論アーキテクチャは上級プロンプティングではなく、AIのシステム設計
• 完全なワークフロー：分解→設計→修正→評価→反復
• プロのAI設計者はコンテンツ生成よりシステム設計に多くの時間を使う
• 一貫した品質は直感ではなく構造化された評価から生まれる
• このコースのツールキットで**AIユーザーの上位1%**に入る

コース全8レッスンを修了。個別のプロンプトから推論システムの設計へ。このコースのテクニックは実践的AIの最前線。ほとんどの人はAIについて設計的に考えることを学ばない。あなたはそれを学んだ——AIが複雑な仕事に使われるあらゆる分野で、構造的な優位性を手に入れた。