LLM（大規模言語モデル）などのAIモデルから望ましい出力を得る「プロンプトエンジニアリング」では、専用のツールを活用できる。プロンプトエンジニアリングの概要と、実施するための主要7ツールとは。
AI（人工知能）技術における中心的な存在が、テキストや画像などを自動生成する「生成AI」（ジェネレーティブAI）だ。AI技術ベンダーOpenAIが提供するチャットbot型サービス「ChatGPT」を筆頭に、生成AIツールの活用を模索する動きが広がっている。
生成AIツールを活用する際の課題が、「生成AIツールが見当違いな回答をする」ことだ。この問題を回避するためには「プロンプトエンジニアリング」が欠かせない。これは望ましい回答を生成させるための、プロンプト（情報生成のための質問や指示）設計プロセスのことだ。
本資料は、プロンプトエンジニアリングの概要と、プロンプトエンジニアリングを効率化する主要ツール7個を紹介する。どのように役立つのか、どのように入手するのかなど、幾つかの観点でプロンプトエンジニアリングツールの特徴を整理した。本資料を通じて、生成AIの活用プロジェクトを成功に導くための知識を手に入れよう。
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プロジェクト管理ツールの乱立を解消するため、一本化を検討するケースが増えている。重要な点は“情シス目線”で選定することだ。そこで8つの主要ツールを比較し、多様な業務に対応しつつ、全社最適も実現できるツールの条件を探った。
組織のスリム化を目指し、バックヤード業務を1つの部署に集約したものの、チームごとに業務管理の方法が異なるという、新たな課題を抱えることになったネクスウェイ。これを解決すべく、同社が採用したアプローチとは？
リアルタイム性や生成AI対応などデータベースに対する期待が急速に高まっている。そこで従来のPostgreSQLでは対応が難しかったスピードやスケーラビリティの課題を解消したデータ基盤が注目されている。本資料で詳細を解説する。
生成AIを業務に生かすには、回答の正確性やセキュリティなど、多くの課題を解決する必要がある。そこで注目したいのが、オペレーショナルデータベースと、検索拡張生成（RAG）技術を組み合わせるアプローチだ。
多くの企業でアジャイル開発の手法が取り入れられるようになった一方、欧米企業を中心にアジャイル開発の大規模化が普及している。これに伴い、「テストの工数やコストの増大」「製品全体像の把握の難しさ」といった課題が出てきた。
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