総仕上げ:AIシステムの設計
コースの全テクニックを統合し、複雑な現実世界の問題に対する完全なAI推論アーキテクチャを設計・構築・評価する。
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🔄 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
- 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
- ルーブリックで各出力をスコアリング
- 最も弱い出力を生むステージを特定
- 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?
- 最も弱いリンクを修正し、再実行
よくある問題と修正
| 症状 | 原因の可能性 | 修正 |
|---|---|---|
| 浅い分析 | 推論フレームワーク不足 | システムプロンプトの推論ステップを強化 |
| 不安定な品質 | チェックポイント不足 | ステージ間に検証を追加 |
| ステップ間の情報損失 | インターフェース契約の不備 | 出力に何を含むべきか明確に指定 |
| 過信な結論 | 自己修正なし | 確信度キャリブレーションと悪魔の代弁者を追加 |
| 重要な視点の欠落 | 過少分解 | ステージを2つの集中したステージに分割 |
コース全体の振り返り
| レッスン | 核心テクニック | 適用タイミング |
|---|---|---|
| 2. システムプロンプト | 5層設計 | すべてのAIワークフローに行動基盤が必要 |
| 3. 推論チェーン | シーケンシャル、ブランチング、発散→収束 | マルチステップの問題 |
| 4. 自己修正 | 生成→検証、悪魔の代弁者、キャリブレーション | 重要度の高い複雑な出力 |
| 5. メタプロンプティング | プロンプト解剖、再帰的改善 | 品質が頭打ちの時、プロンプトが失敗した時 |
| 6. 分解 | 垂直スライス、水平レイヤー | 「不可能」な問題の分割 |
| 7. 評価 | ルーブリック、ベンチマーク、リグレッション | 信頼を置くすべてのシステム |
設計者の6原則
- 設計の前に分解する。 まず問題の構造を理解する。
- 1ステップ1認知モード。 分析と評価を混ぜない。
- 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。
- 最適化の前に測定する。 直感ではなく評価ルーブリック。
- 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。
- 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。
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