目次

第1章　ChatGPTをはじめよう

• 1-1　そもそも生成AIとは？
• 1-2　文章生成AIの仕組みとは？
• 1-3　ChatGPTとは
  • Column　OpenAI
  • Column　人間と金魚
• 1-4　ChatGPTが世界に与えるインパクト
• 1-5　ChatGPTが苦手なこと
• 1-6　ChatGPTが得意なこと
  • Column　AGIは徐々にやってくる
• 1-7　ChatGPTを実際に使いはじめる
  • Column　ChatGPTのアプリ
  • Column　ChatGPTで利用したデータは学習されるのか？
  • Column　ChatGPTのモデル
• 1-8　ChatGPTでできることを理解しよう
  • Column　ChatGPTのAPIを利用する
• 1-9　まとめ
  • Column　まずは使い倒すことが重要

第2章　はじめてのプロンプト

• 2-1　AIの性能を引き出すプロンプトとは？
• 2-2　Excelを使いこなすプロンプト
  • Column　Excelから表を貼り付ける
  • Column　表計算ソフトの関数をChatGPTに作ってもらうための考え方
• 2-3　ビジネスを加速させるプロンプト
  • Column　その他参考となるビジネスフレームワーク
  • Column　PDFやWordを確認してもらう
  • Column　大量のデータを一度に与えると、ChatGPTはサボる？
• 2-4　知識ゼロからプログラミングのプロンプト
• 2-5　まとめ
  • Column　GPTを作ってみよう
  • Column　ChatGPT以外の文章生成AIサービス
  • Column　プロンプトにおける複数行の入力

第3章　プロンプトエンジニアリングでChatGPTの能力を引き出す

• 3-1　プロンプトエンジニアリングとは
• 3-2　情報を明確にする
• 3-3　構成を明確にする
• 3-4　出力サンプルを提示する
• 3-5　カスタム指示を利用する
  • Column　システムプロンプトが全てのモデルにあるわけではない
• 3-6　質問を返させて詳細を決めていく
• 3-7　思考の進め方を指示する
• 3-8　事実に基づいた回答をさせる
  • Column　Learningに注意
• 3-9　プロンプトエンジニアリング、どれを使うか
• 3-10　プロンプトエンジニアリングでうまくいかないとき
• 3-11　やらなくて良いこと・大きく変わらないこと
• 3-12　作業効率化のための工夫
• 3-13　プロンプトの注意点
  • Column　出力トークンと処理時間
• 3-14　まとめ
  • Column　その他のプロンプトエンジニアリング手法
  • Column　APIのパラメーターを設定する

第4章　企業における生成AIの活用ステップ

• 4-1　ステップ1: 生成AIの浸透
  • Column　生成AIへの取り組みを推進する企業
  • Column　実証実験の成功事例
  • Column　AI-Starter 生成AI環境構築サービス
• 4-2　ステップ2: 社内業務改善
• 4-3　ステップ3: 新サービスの開発
• 4-4　技術トレンド
• 4-5　まとめ
  • Column　データを学習に利用させない

第5章　ChatGPTを使う上での注意点

• 5-1　情報漏洩
  • Column　GPTsの場合
• 5-2　APIの課金額
  • Column　ChatGPTの価格は今後変わりうる
• 5-3　ハルシネーション
  • Column　ハルシネーションの定義
• 5-4　プロンプトインジェクション
  • Column　敵対的プロンプトの脅威