生成AIで研究開発を加速するつまずかないAI活用法

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本セミナーでは、AIを効果的に活用したいソフトウェアエンジニアを対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説いたします。
Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実装テクニックを解説いたします。

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プログラム

生成AIの急速な発展により、ソフトウェア開発や研究開発 (R&D) の進め方は大きく変化している。特にLLM (Large Language Model) やAIエージェントを活用したコーディング支援は、プログラミングの効率化だけでなく、試作、データ解析、AI実装、検証といった研究開発全体の高速化を可能にしている。 　本講座では、生成AIの基本原理から、AIを活用したコーディング手法、プロンプト設計、AIエージェントの利用法、R&Dへの応用までを体系的に解説する。単なるツール紹介ではなく、「どのようにAIへ指示すれば実用的なコード生成につながるのか」「AIと人間がどのように役割分担すべきか」といった実践的観点を重視する。

  1. はじめに
    1. 生成AIによって変化する研究開発環境
    2. ソフトウェア開発とAI活用の最新動向
    3. 大学院教育における生成AI活用事例
  2. 生成AIとLLMの基礎
    1. AI・LLM・VLMの概要
    2. Transformerと大規模言語モデルの仕組み
    3. トークンとコンテキストウインドウ
    4. Reasoningモデルの考え方
  3. プロンプトエンジニアリング
    1. プロンプト設計の基本
    2. Chain of Thought (COT)
    3. Few-shot / In-context learning
    4. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    5. Knowledge-grounded Prompting
  4. 生成AIを用いたコーディング
    1. 自然言語によるコード生成
    2. エラー解析とデバッグ支援
    3. ライブラリ仕様を利用した実装
    4. AIを用いたコード変換
    5. 実装失敗を減らすための設計方法
  5. AIエージェントと開発環境
    1. AIエージェントの概要
    2. MCP (Model Context Protocol)
    3. CLI型AIエージェント
    4. Codex,Claude Code,Gemini CLI等の活用
  6. 研究開発 (R&D) への応用
    1. データ解析への応用
    2. 機械学習実装への応用
    3. コンピュータビジョン研究での活用事例
    4. 実験・評価・検証の効率化
    5. AIと人間の役割分担
  7. 実践事例・デモ
    1. 既存コードを活用した実装事例
    2. AIエージェントによる開発デモ
  8. まとめ
    1. 生成AI活用時代に求められるスキル
    2. 今後の研究開発の展望
    3. AI時代のエンジニアリング戦略

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