プロンプトエンジニアリングとは？指示設計の技術
生成AIを使っていると「同じAIなのに、聞き方を変えると答えの質が大きく変わる」という場面に出会います。この差を埋めるための技術がプロンプトエンジニアリングです。生成AIパスポート試験で問われる、生成AI活用の基礎概念のひとつです。 プロンプトエンジニアリングとは プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから望ましい出力を得るために、指示文（プロンプト）を体系的に設計・改善する技術のことです。 ポイントは「体系的に」という部分にあります。思いつきで指示を書くのではなく、目的に応じた書き方のパターン（手法）を選び、結果を見ながら改善していくアプローチを指します。代表的な手法として、Ze...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AIエージェントへの「完全自動承認」は、なぜ習熟で約20%から40%超へ倍増したのか？
Anthropicが自社のClaude CodeとAPIのログを分析し、AIエージェントにどこまで自動で任せているかを実測した。完全自動承認は新規ユーザーの約20%から習熟ユーザーの40%超へ倍増する一方、中断率も5%から約9%へ上がる。不可逆な操作は全体の0.8%。承認ポイントの設計に使える一次データを、偏りごと読む。
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中小企業の2割強が1年でサイバー被害、復旧平均5.8日——経営者は何から手を付けるべきか？
IPAが2025年5月に公開した中小企業の情報セキュリティ実態調査（n=4,191）を読み解く。2023年度の1年間で被害を受けた企業は約2割強、復旧に要した期間は平均5.8日・最長360日。不正アクセスの手口の最多は脆弱性48.0%だった。数字の分母と調査の限界まで含めて、経営判断に使える形に整理する。
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DXが「全社に定着した」企業は1,164社中38社。目標3.51と現在1.98の1.53差は何を意味するのか？
IPAがDX推進指標の自己診断結果1,164件を分析した。現在値の平均は1.98、目標値の平均は3.51で差は1.53。レベル4以上に届いた企業は38社・3%にとどまる。任意提出という分母の偏りも含め、中小企業が自社の位置を測るための読み方を整理する。
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