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迅速なエンジニアリングは死んでいます。長いライブコンテキストエンジニアリング!

- プロンプトエンジニアリングは戦略ではなく、AIの文脈を設計することが重要。
- AIは企業の独自の知識に基づいて訓練されるべきであり、一般的なデータでは競争力を持てない。
- マーケティング、営業、顧客体験チームはAIのアーキテクチャを所有し、戦略を再構築する必要がある。
- 成功の指標はスピードではなく、関連性のあるシグナルの強さで測るべき。
- AIは実験からインフラとして扱われるべきで、正しい知識を基にしたモデルが求められる。

この記事でこんな事が
学べそうですね

AI|マーケティング

ポイント要約

迅速なエンジニアリングはもはや戦略ではなく、AIの真の影響を引き出すためにはコンテキストを重視する必要がある。

このトピックで身につけるべきスキル

学習の要点

  • 1
    AIツールをビジネスコンテキストに合わせて調整する方法を学ぶ
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    MicrosoftのAIツールをビジネスに合わせて調整する方法
  • 2
    プロンプト設計のベストプラクティスを実践する
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    プロンプト設計のベストプラクティスを学ぶためのリソース
  • 3
    リスク評価のフレームワークを導入する
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    リスク評価のフレームワークを学ぶためのリソース

重要キーワード・学習リソース

ビジネスアライメント

ビジネスアライメントの理論と実践を学べるリソース

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生成AIの実装

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リスク管理

リスク管理の理論と実践を学べるリソース

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本記事の参照元

迅速なエンジニアリングは死んでいます。長いライブコンテキストエンジニアリング!

出典: MarTech

元記事を読む外部サイト
2025/05/31
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株式会社ツクルン

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Webアドバイジング・クリエイター
池田南美夫
もうすぐ●●歳。ずっーと現役SE。日本にインターネットが上陸してから、ずっーと携わる。 ほんとは超アナログ人間のギター弾き、バンドマン。でも音楽活動とSE、案外似てる。