受講生の皆さんに改めてご覧いただきたい授業の見逃し配信です。
他の受講生の皆さんとタイムラインで語り合いながら観ていただくことで、新しい気付きや学びが生まれるような場を目指します。
気になっていたのに生放送を見逃してしまった方はもちろん、新しくこの授業を知っていただいた方もぜひご受講下さい。
※先生の生放送登壇はございませんのでいただいたご質問にお答えすることはできません。ご了承ください。
この放送は2026年8月19日に放送された
AIの出力を磨く リバースナレッジ
の見逃し配信です。※以下、生放送当時の授業概要です。
AIが出力する「それっぽい成果物」の修正に追われ、やり取りばかり増えて疲弊していませんか。
本授業では、AIの初出成果物と人間の修正差分を分析・活用する「リバースナレッジ」の考え方を用い、AIの出力精度を効率的に引き上げるループエンジニアリングの手順を解説します。
場当たり的な修正を脱し、求める成果物を最小限のやり取りで引き出すプロセスを身につけます。
【この授業で学べること】
- AIの出力精度を引き上げるループエンジニアリングの全体像
- 初出アウトプットと修正後の差分を分析するリバースナレッジの思考法
- チャットAIやAIエージェントに応じたフィードバックの蓄積・改善方法
- メール作成や企画書作成などの実務に応用できる修正プロセスの実践手順
【利用シーン】
- AIを活用したメール作成や企画書作成のシーンで、意図に沿ったアウトプットを最小限のやり取りで作成できる。
- AIへの指示や設定を見直すシーンで、過去の修正差分をもとに適切な要件定義やフィードバックを行える。
- チームでAI活用を推進するシーンで、ツールが変わってもループを回すという考え方を応用できる。
【授業構成】
- ループエンジニアリングの全体像と陥りがちなつまずきポイント
- リバースナレッジの蓄積（ Before / After の差分分析と要件定義）
- ツール別のフィードバック蓄積方法（チャットAI／AIエージェント）
- 実務を題材にした実践ステップ（メール作成・企画書作成など）
【こんな人におすすめ】
- AIからの出力に対し「ここが違う」と場当たり的な修正を何度も繰り返している方
- 情報を渡しているつもりなのに、期待通りの成果物に近づかずやり取りが増えている方
- AIの成果物を提出できるレベルまで引き上げる効率的な手順や改善の型を知りたい方
【対象職位】
次回
