AIリテラシー教本

目次

1. この教本の使い方
2. 第1章 生成AIの仕組みと限界

   モデル、製品、ツールを区別する · トークン：モデルが文章を区切る単位 · コンテキストウィンドウ：机の上の作業スペース · 確率的生成：非常に強力な自動補完 · 知識のカットオフ：出国前に読んだ最後の新聞 · 生成と検索：答えを作るときと探すとき · ハルシネーションの原因と種類 · 自信ありげな口調と根拠の強さ · 推論モデルと通常のモデル · 作業の難しさに合ったモデルのグレードを選ぶ · マルチモーダル入力 · 出力をそのまま信じてはいけない状況 · 計算と集計をツールに任せる理由 · 同じ名前のモデルも変わる：バージョンと再現性

3. 第2章 効果的な指示と反復改善

   モデルは有能でも背景を知らない新人 · 完了条件から始める · 具体的な指示の六要素 · 役割と背景：役割が与えるもの、与えないもの · 理由を添え、禁止の代わりにすべきことを伝える · 例の提示：言葉で説明するより見せる · 出力形式：結果の次の行き先に合わせる · 資料を添付して文脈を与える · 参考資料と指示を区別する · 段階に分ける · 情報が足りなければ質問させ、優先順位を付ける · 結果を見て反復改善する · 推論モデルへの指示は変える · プロンプトを資産にする：テンプレートと確認用の事例

4. 第3章 製品形態と機能の選択

   形態を選ぶ五つの問い · チャット：電話相談一回 · 現在の会話、保存した指示、記憶機能、プロジェクト指示 · プロジェクト（知識空間）：チーム共用の引き出し · カスタムアシスタント：マニュアルを知る専任担当者 · コネクタ：自分の入館証で入る · エージェント機能：用事を任せる秘書 · ディープリサーチ：複数の出典を比較する報告書 · 予約タスク：アラームを設定した反復業務 · API：自分で組み立てる部品 · ワークフローとエージェント：決まった道と自由な道 · 社内文書で答えさせるには再学習が必要か

5. 第4章 責任ある利用とデータ

   利用ポリシーに共通する禁止区分 · 高リスク領域：人の実質的な確認と告知 · AIであることを隠さない · データの五つの軸 · 個人向けと企業向けプラン · 管理者による制御 · 機密情報を入力してよいかの判断 · 識別可能性：名前を消すだけでは不十分 · 文書内の隠れた指示：プロンプトインジェクションの基礎 · 出典確認と事実検証 · 著作権と出典表示は別の問い · 偏りと固定観念の確認 · 「学習に使わない」を最後まで読む · 事故発生から最初の30分

6. 第5章 導入価値と組織の視点

   サブスクリプションとトークン課金：定額プランと電気料金 · 料金表で確認する単位 · 単価ではなく総費用 · ユースケース選び：職務全体より業務の一段階 · 効果とリスクで分類する · AIを使わない改善策とも比べる · よい効果指標の四条件 · ベースラインと測定設計 · 指標の種類と落とし穴 · 試験導入の順序と拡大・修正・中止の基準 · 組織の視点：ガバナンスと能力 · 導入しても使われないなら · 一社に縛られない

7. 付録A 用語集
8. 付録B セルフチェックの解答と解説
9. 付録C 試験当日のガイド
10. 付録D 参考文書一覧