AI [WikiSkill]AIエージェントの自己進化
AIエージェントのプロンプト（スキル）自動最適化における「肥大化」や「知恵の埋没」という課題を、Google発表の「WikiSkill」が解決。スキルと実行ログの間に「Wiki」を介在させ、関心の分離により精度とメンテナンス性を劇的に向上させる革新的なマルチエージェント設計を解説します。
プロンプトエンジニアリング
AI 
TIPS [Fabric]独自パターン作成手順
Fabricで独自のAIパターンを自作・追加する具体的な手順を解説します。ディレクトリ構成からsystem.mdの記述方法、実行コマンド、さらにFew-shotや出力制限を用いたプロンプト精度向上のコツまで、実践的なノウハウが学べます。
AI [AWS]Bedrock RAGのプロンプトテンプレート
Amazon Bedrock RAGのプロンプトテンプレートで使える3つのプレースホルダーの特徴と使い分けを解説。シンプルな回答生成から、メタデータやスコアを活用した高度な出典付き回答の実現方法まで、RAGの品質を高める技術的知見が得られます。
AI [AWS]Bedrock Agentsのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock Agentsのパフォーマンスを最大化するチューニング手法を体系的に解説。プロンプト調整、APIやRAG（知識ベース）の最適化、基盤モデルの選定からトレース機能を用いたデバッグまで、実践的なアプローチを紹介します。
AI [AWS]Bedrock RAGのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock RAGの精度、応答速度、コストを最適化するチューニング手法を解説。チャンキング戦略や検索結果数の調整、プロンプトエンジニアリング、軽量モデルの選定など、各フェーズにおける具体的な改善策が理解できます。
AI AIの回答精度を劇的に上げる「鈴木式プロンプト」とは？
九州大学の鈴木優准教授が提唱する「鈴木式プロンプト」を解説。役割・指示・制約条件を体系化したテンプレートを用いることで、ChatGPTなどの生成AIから初心者でも劇的に高精度な回答を引き出す手法を紹介します。
AI 鈴木式・七里式・深津式の各プロンプトの概要と特徴
生成AIのプロンプトデザインにおける代表的な3手法「鈴木式」「深津式」「七里式」の概要と特徴を比較解説。各手法のメリット・デメリットや、タスクの複雑さに応じた最適な使い分けの基準が理解できます。
AI 生成AIのハルシネーションを回避する！
生成AIのハルシネーションが発生する仕組みを解説し、それを防ぐ具体的なプロンプト設計手法を提案します。事実確認や出典の要求、回答制限などの実践的な指示を組み合わせることで、AIの出力精度を劇的に向上させる技術的知見が得られます。
AI 深津式プロンプト
ChatGPTなどのLLMから高精度な回答を引き出す「深津式プロンプト」を徹底解説。命令・制約・入力・出力を構造化し、AIの可能性空間を狭めることで出力の質を劇的に向上させる具体的なテンプレートや各種テンプレート例を紹介します。