プロンプトエンジニアリング

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プロンプトエンジニアリングとは？｜AI調査で幻覚を減らす書き方

プロンプトエンジニアリングとは、AIへの指示を設計して結果を安定させる仕事です。AnthropicとOpenAIの公式ドキュメントは、技法より先に成功基準と測り方を求めています。調査の仕事で使う合格ライン5項目、幻覚を減らす7つの手法とコピーして使えるプロンプト断片、プロンプトでは直らない症状の切り分け表までまとめました。
2026.08.03 冨田到 冨田到
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ChatGPTとClaudeで答えが違う｜原因は4つ、揃えるのは設定だけ

「答えが違う」には性質が正反対の2つが混ざっています。同じAIに同じ質問をしてブレるのは原理的に消せませんが、ChatGPTとClaudeの差、自分と同僚の差は揃えられます。モデル・メモリ・カスタム指示・入力データの4原因を、執筆時点（2026年8月）の公式ドキュメントを引きながら切り分けます。メモリを消さずに文脈だけを分ける手順つきです。
2026.08.01 冨田到 冨田到
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AIスキルの評価データはもう手元にあります｜自分の判断との差分を3つに分ける

自作したAIスキルの出力が薄いとき、評価用のデータセットを新しく作る必要はありません。過去に自分が下した判断がそのまま正解データになります。判断前に基準は決めきれないという研究を出発点に、自分の判断を見せずに通す5つの手順と、出てきた差分を3つに分ける判定フローを示します。
2026.07.31 冨田到 冨田到
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Claude Opus 5とコンテキストエンジニアリング新ルール｜システムプロンプト80％削減の意味と書き換え辞書

2026年7月24日にリリースされたClaude Opus 5と、Anthropic公式が公開した「Claude 5世代向けコンテキストエンジニアリング新ルール」を、Claude Codeシステムプロンプト80％削減の実例、残す3要素と削る4要素の判断基準、CLAUDE.mdを半分に減らす書き換え辞書7例、Fable 5との使い分けまで一気に整理します。
2026.07.25 2026.07.26 冨田到 冨田到
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5W1Hとは？｜AIプロンプトに効く悪い例と良い例

5W1H（Who・What・When・Where・Why・How）の教科書的解説ではなく、悪い5W1Hの4パターン（曖昧・目的不明・重複・順番違い）と良い5W1Hの3原則（具体性・MECE・意思決定接続）を対比。AIプロンプトに5W1Hを使うときの罠と、反復ループで育てる運用まで解説します。
2026.07.07 2026.07.08 冨田到 冨田到
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