ono3今日はお昼ご飯を食べてからGoogle AI Essentialsのモジュール3をやります！
ビル腹ごしらえって大事だよね。
ono3そういえばAIは普段なに食べてるの？
ビルアルゴリズムとデータ。あと電気と水かな。
冒頭は中身の解説を除きモジュール1のときとほとんど同じですので、モジュール3のレビューから読みたい方はこちらを押すと冒頭をスキップできます。
はじめに
Google AI Essentialsは、AIの知識が全くない方でもAIの勉強ができるという謳い文句の学習コンテンツです。
このブログではAI知識0の私が身をもって「ほんとに知識0で大丈夫か」を検証・レビューしていきます。
また私自身の学習メモを兼ねているため、自分が内容を思い出せるように独自の表現や余計な話も出てきますが、その辺はご容赦ください。
用語解説について
AI：人工知能。Artificial Intelligenceの頭文字をとった略語
コンテンツ：教育などの目的で作成された文章や画像、動画などのメディア
こんな感じでストライプで囲って書いていますが、以前のモジュールに出た単語はスルーしているので、
知識0からAIの学習をしたい！という方は是非モジュール1のレビューから順番に見てもらえたらと思います。
このブログでの表現について
Google AI Essentialsはcourseraの有料コンテンツのため、このブログではコンテンツの中身がなんとなく分かりつつも核心部分には触れない、
いわゆるネタバレ無しのような書き方で進めます。
なのでこの投稿をきっかけにGoogle AI Essentialsに興味を持ったら、ぜひアカウント登録をして受講してみてください。
その際、受講前に行う初期設定はこちらを参考にどうぞ。（この記事の投稿時点では日本リスキリングコンソーシアムが無料で受講できるキャンペーンをしています）
Google AI Essentialsの構成
Google AI Essentialsは、全部で5つのモジュールで構成された学習コンテンツです。
モジュールというのは学習の単位みたいですね。複数のモジュールが集まって、1つのカリキュラムができるという感じだそうです。
このページで紹介するモジュール3はこの5つの大テーマで構成されています。
1．大規模言語モデルとその出力
2．効果的なプロンプト作成の主要原則
3．LLMのプロンプトテクニック
4．レビュー：プロンプトエンジニアリングの技術
では詳しく中身を見てみます。
ono3主要原則・・・気になります！！
モジュール3の中身【約150分】
モジュール3には大きく4つのテーマがあり、それぞれの中身は以下のようになっています。各コンテンツごとにおおよその所要時間が書いてあるのも特徴ですね。
目安ではありますが、4つのテーマを全てこなすと大体2時間半くらいかかるようです。
1．大規模言語モデルとその出力
動画：プロンプトエンジニアリングの技術
動画：大規模言語モデルを理解する
動画：プロンプトエンジニアリングの実験
2．効果的なプロンプト作成の主要原則
動画：明確で具体的なプロンプトを記入する
動画：LLMの能力を仕事に活かす
教材：目的別のプロンプト
動画：反復でAIの出力を向上させる
練習課題：出力を評価し、プロンプトを修正する
教材：↑これの模範解答
3．LLMプロンプトのテクニック
動画：プロンプティングを理解する
教材：プロンプティングを知る
動画：プロンプトを改善するには
教材：プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス
練習課題：AIを業務上の意思決定に活用する
教材：↑これの模範解答
4．プロンプトエンジニアリングの技術
動画：まとめ
採点課題：モジュール3チャレンジ
ono3プロンプロンプロンプロン・・・
ビル今日はきっとプロンプトづくしなんだろうね。
ono3もし開発陣がおすすめする書き方があるなら是非知りたいところ。早速やってみよう！！
M3-1.大規模言語モデルとその出力
というわけで学習開始です！
まずは大テーマの1つ目「大規模言語モデルとその出力」ですね。これはモジュール3の1つめなのでM3-1.としています。
ビルいよいよ大規模言語モデルが出てきましたね。よく聞くLLMってこれのことです。
ono3これがモジュール2に出てきたAIモデルってやつだね。
LLM：大規模言語モデル（Large Language Model）膨大なテキストデータを学習して人間の言語を理解し生成するAIモデルのこと
動画：プロンプトエンジニアリングの技術
最初の動画ではGCPのエンジニア、Yufengさんによってモジュール3の概要、全体像が説明されます。
ざっくり言うと、これから生成AIを学ぶうえでプロンプトを学ぶのはとても重要だよ。という話をされていますね。
ono3たしかロマサガRSはGCPを使ってた気がする。
動画：大規模言語モデルを理解する
続いてはLLMの仕組みの話なんですが、この動画を見た私の理解はこんな感じです。
（なおGeminiに確認して「おおむね合ってる」と回答もらっています）
ono3要するに、予想しまくりマシンってことでしょ？
ビルそう。受けとったプロンプトに対してトレーニングデータを元に推測や予想をしまくって回答するのがLLMなので、
ビルトレーニングデータの質がとても大事だし、たまにハルシネーションが出ちゃうから人間のチェックも超大事。
ono3モジュール2で言ってたやつだね。
私はこの動画を2回どおり見たのですが、ひとまずこんなざっくりとした理解で進めてみることにしました。
動画：プロンプトエンジニアリングの実験
ここでは初めて生成AIに触れる方へのアドバイスとして、とにかく色々やってみようね。ということが説明されています。
会話に隠れた前提をちゃんと書くのも良い方法みたいですね。
ono3これはなんとなく分かる。AIとの対話がうまい人って、リアルなコミュニケーションも上手な気がするんだよね。
ビルというと？
ono3例えばLLMとかプロンプトって、僕らはいま勉強しててよく耳にする単語だから言われたらピンと来るけど、
ono3この辺の単語を含むAIの話を、AIのこと全く知らない80歳のおじいちゃんとかに言っても伝わらないでしょ？
ビルだろうね。
ono3そういうとき、自分が知ってる言葉や情報を相手も知ってる前提で話すのが、コミュニケーションが下手な人。
ono3相手に合わせて話し方を変えたり、前提から丁寧に説明するのがコミュニケーションが上手い人だと思ってて、
ビルうん。確かに会話って特に意識してなくても前提とか予備知識を踏まえて話すこと多いよね。
ono3AIがいくら膨大なテキストデータで学習してるっていっても、知ってるのはそこにあった情報だけで、
ono3例えばうちの犬が歩くときの癖とかは知らないんで、
そういうこちらしか知らない予備知識を教えることがAIを上手く使うコツなのかなと。
ビルおおー。
まだそこまで自信ないですが割とこの考えで合っていそうなので、前提というか予備知識というか、その辺をちゃんと考慮できるとAIをうまく使える気がしています。
M3-1.の感想
ビルこれでモジュール3-1が終わったけど、今までのモジュール1・2と比べてどうかな？
ono3ちょっとずつ考えることが増えてきた感じがする。
ono3今のところ、この教材って「このときはAを使え！」「このときはBだ！」みたい攻略本的なのは無くて、
ono3「考え方を伝えるからやるときは自分で考えてね」っていう感じの教材に思えるから、
ono3もともと考えるのが好きな人は楽しい反面、攻略本的なものを求めてる人には合わない気がしてるね。
ビルなるほどね。まあモジュール5までやったらその辺を含めどんな人に合いそうか。ってレビューをしようか。
M3-2.効果的なプロンプト作成の主要原則
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動画：明確で具体的なプロンプトを記入する
ここではプロンプトを書くにあたっての注意点を教えてくれます。これは良いですね。
ono3コンテキストって何？
ビル言葉や行動の背景や状況のことだね。前提とか予備知識っていう言い方でもいいかも・・・あっ。
ono3合ってた！！！
ブログなんていくらでも修正できてしまうので何も証拠はありませんが笑 1つ上で思ってたことが合ってました！ちょっと嬉しいです。
この動画では、友人にレストランを紹介してもらう場合とAIにレストランを聞く場合の結果の違いについて、とても具体的でイメージしやすく説明されています。
動画：LLMの能力を仕事に活かす
ビルサマライズ（要約）ってサムライに聞こえるよね。
ono3やめて！もうサムライにしか聞こえない・・・。
ここでは仕事でLLMを使うシチュエーションについて触れています。
すでに広く使われているメールや計画、アイデア出しといった「想像」での使用例や、文章の「要約」や「分類」。「抽出」や「翻訳」、あるいは「編集」、
そして「問題解決」もLLMがあればできるよ。という内容なのですが、それぞれの具体的な例についてプロンプトの書き方とAIの回答を合わせて動画で見せてくれます。
ono3「AIって何に使えるの？」っていう人にとても参考になる動画だと思いました。
ビルプロンプトの書き方もちょっとしたコツかもしれないけど、すごく大事だよね。
教材：目的別のプロンプト
続いては教材なのですが・・・私、モジュール3まで来てはじめて気づいた機能がありました。
これです！
ビルなにこれ？
ono3教材についてた（多分）サポートAI。
ビルまじか。
試しに「このトピックを簡単に説明してください」というボタンを押したら、
こんな感じで要約してくれました。
AIの学習用コンテンツの中でAIを見れるとは・・・。
これ、将来的には要点だけ学ぶようになるんですかね？とか思っちゃいました。
ono3ふと思ったんだけど、これ最後にcourseraの紹介もしたいわ。
ビルわかる。今回のは有料だけど、無料の教材もいっぱいあるよね。
ono3脱線しすぎないようにしないと。
動画：反復でAIの出力を向上させる
この動画のテーマは反復。とにかく繰り返しましょうという話でした。
さて、次はいよいよモジュール3初の練習課題です！どんな問題が出るんでしょうか。
練習課題：出力を評価し、プロンプトを修正する
きました！モジュール2の初課題。
まあ練習課題ということで回数制限はなく無制限のようですが、早速やってきます。
ono3なるほど。ここまでに学んだプロンプトの書き方を活かす課題だね。
まあ練習課題なのでざっとやった感じですが、やはりプロンプトの書き方を変えたりして反復すると結果が変わってきますね。
この課題は実際にAIを使うときも活きそうです。
教材：↑これの模範解答
そのあと課題の模範解答を英語のPDFで読んだら、M3-2.は終了です！
M3-2.の感想
ビルサムライがキーワードだね。
ono3違うでしょ！
ここは「反復」がキーワードだね。
ono3まあでも、練習課題がちょっと長めだったこともあってか、なんとなく前よりやれてる実感があるかな。
ビルいいね！モジュール5まで終えたときにどうなってるのか、今から気になっちゃうよ。
M3-3.LLMプロンプトのテクニック
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動画：プロンプティングを理解する
ono3ねえねえ知ってる？AI界隈ではショットって「例」のことを言うんだってさ。
ビルそうなんだね。で、それが何？
ono3いやほら、有料コンテンツなので具体的な中身は紹介しないようにしてるから・・・。
というわけで、ここではショットと言われるプロンプトのテクニックについて説明があります。
ちなみに検索すれば出てくるテクニックですし、なんならこれまでの内容も自分で探せる方なら有料コンテンツを買わなくても同じ回答に行き着くと思うのですが、
この教材がGoogleの教材であることと、修了証がもらえることが特徴だと思うので、見ている人は歯がゆいと思いますが今後もこういうネタバレ無しの書き方で進めます。
ここに価値を感じる方はぜひご自身でも受講してみてください。
教材：プロンプティングを知る
ビルあれ？ここは教材の見出し画像貼らないの？
ono3見出しに思い切りネタバレが書いてあったので、ここは貼らないようにします。
・・・というわけでこの教材では先に出てきたショットに加え、より良い出力をするための3つめのテクニックが紹介されています。
動画：プロンプトを改善するには
この動画ではYufengさんに代わりRachnaさんが登場。
お仕事は、開発者が必要な情報にアクセスできるようにすることだそうです。
ono3モジュール1に登場したAleckさんの時と同じ感想ですが、やはり間接部門が充実してるなって思いますね。
ここではこれまでに出てきたプロンプトテクニックのおさらい、反復の重要さ、教材に出てきた秘密のテクニックに加え、
私たち・・・と言っているのはGoogleの中の人のことでしょうか。私たちが使っているテクニックとして、これまでにない4つ目の方法が紹介されています。
ビルなんか今回（モジュール3）、黄色が多くない？
そうなんです
このブログは自分の勉強メモも兼ねているので、あとで読み返したときに特に見たい場所がひと目で分かるように・・・
太文字は青線と同じくちょっとだけ強調したいところ
ちょっとだけ強調したい
重要なので読み返したい
マイナスとかデメリットの話
という感じでマーカーの色分けをしていたのですが、モジュール1と2に比べて確かに今回は黄色が多いです。
黄色は目に強く入ってくる色なのでちょっと読みづらいかもしれませんが、それだけモジュール3には色々詰まってるんだなと思ってもらえると幸いです。
教材：プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス
続く教材には、このモジュール3に出てきたほとんどのことがまとめられています。
さて、次は練習課題です！
練習課題：AIを業務上の意思決定に活用する
モジュール3の2つ目の課題はアメリカの都市に関連したお題ということもあって、土地勘がない私はちょっと「？？？」となりながら進めることに。
ono3今までの内容を複合的に使うお題だったので、ちょっと時間かかったわ。
ビルということはモジュール4やモジュール5の課題は・・・。
仕組み、抽象的、概念的な話が多かったモジュール1・2に対して、モジュール3はプロンプトエンジニアリングという実際にAIを使ううえで役立つ手段のパートなので、
私はやってて勉強になった感が強いんですが、どちらかと言えばAIの概念や仕組みを知りたい方からしたら億劫なパートかもしれないです。
教材：↑これの模範解答
そのあと課題の模範解答を英語のPDFで読んだら、M3-3.も終了です！
M3-3.の感想
ono3しまった。ちょっと上に全部書いちゃった。
ビルまあ・・・そういうことだね。
ono3勉強してる感あるよ！
さて、モジュール3も残るところ最後のまとめ動画と採点課題の2つになりました！！あとちょっと頑張ります。
M3-4.プロンプトエンジニアリングの技術
↑ここをクリック・タップしてからブックマークすると、次回来た時にこの続きから読めます。
動画：まとめ
モジュール3最後の動画ではYufengさんにちょっとしたヒントをもらえます。
ここまできたら、いよいよ最後は採点課題です！！
採点課題：モジュール3チャレンジ
というわけで採点課題に臨みます！！
もう3回目なのでいきなり結果でいいでしょう！！
ono3というわけで、私の点数はこれだ！！！
やったぜ！
昨日に続き100％でした。ただ、教材に出てきた細かな部分が出題されなかったのはちょっと気になるところ。
あれかな？受講者全員が修了証をもらえるようにちょっと優しくしてる感じ？？
まあ、あと2つ残っているのでその辺は全部やってからまた感想として書こうと思います。
モジュール3の感想
ono3終わったー！
ビルお疲れ様。モジュール3はどうだった？
ono3今日はそんな疲れなかったね。
ビルそうなんだ。何が違ったんだろう？
ono3私はこのAI学習教材に、今回みたいな実技系（プロンプト）を求めてるフシがあったので、
ono3これまでの抽象的な、仕組みとか概念的なことより理解が早かったのかも。実際使うものだし。
ビルなるほどね。さあ、残るはあと2つになったね。
ono3そう！ちなみにモジュール4は「責任あるAIの使用」っていうテーマなので、結構楽しみ。
ビルあれ？プロンプトみたいな実技っぽいものは出なそうなモジュールじゃない？
ono3そうかもしれないけど、多分ハルシネーションの対策とかが出るんじゃないかなと思って。
ビルあー。たしかに。
所要時間など
さてcoursera的には約2時間半くらいでやれると書いてあったこちらのモジュール3、
今回は約4時間半でできました。
モジュール2がcoursera的に2時間ちょっと→ブログ書きながらやったら5時間半という感じだったので、今日はもっと長くなるかと思ってましたが、
昨日はただ体調が悪いのが影響していただけか、今日は昨日より集中してできました笑
これでもう半分終わったわけなんですが、途中でも書いた通りモジュール3がこれまでで1番普段づかいに近い課題が多かったので、
もちろん興味がある方は全モジュールやってみて欲しいんですが、とりわけモジュール3は皆が知っておくと良いかなと思いました。
注意点
今回は特にないんですが、強いて言えばブログに書いてないことが多くてごめんなさいという感じでしょうか・・・。
何度も言いますがこのGoogle AI Essentialsは有料コンテンツなので、このブログはあくまでレビューに留めており、有料の肝にあたりそうな箇所は記録していません。
なので興味をもったらぜひ受講してもらえたらと思うのですが、自分の学習記録ということもあってそこそこ長いこと書いているので、
「ここまで読ませておいてそれはないよ！」と思う方も少なからずいるのかなと思いました。。。いやまあ、冒頭に同じこと書いてるんですけどね。
またモジュール5までやったら全体レビューみたいのも書こうと思っているので、書けなかった部分はそこで詳しく触れようと思います。
おわりに
というわけでモジュール3も無事終了です。長いこと書きましたが、最後まで読んでいただきありがとうございます。
明日以降にはモジュール4・5のレビューもしますので、気になってる方はお待ちください！
ono3ではまた次回！！
ビル今回もお疲れ様でした。
はじめての方へ
こちらは、はじめてこのサイトに来た方に向けたページです。
・レベル感 ※超初心者向けです
・ブログの内容
・どんな人が書いているのか
など「はじめてのAI」を読むにあたり最初に見ておいてもらいたいことが書いてありますので、もしまだ見たことがなければ一度ご覧ください。
