『推しのワークショップ AIバベルについて』

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1. 推しの『AIバベル ワークショップについて』 ESM 山口豪士朗/雨宮ゆめ
2. 目次 ・自己紹介 ・AIバベルとは ・ワークショップを経験して(雨宮/山口) ・まとめ
3. 自己紹介 名前:雨宮 ゆめ 入社:１年目（プログラムほぼ未経験） 在住:鯖江市→福井市 推し:ヨルシカ
4. ⾃⼰紹介 ⼭⼝ 豪⼠朗 ⼊社1年⽬（アプリ開発など未経験） 趣味‧好きなこと ガンプラ‧ゲーム‧映画‧アニメ‧漫画‧⼩説 最近のマイブーム 家具‧家電‧プラモ⼯具を⾒に⾏き、 ⾃分の部屋のレイアウトを考えること
5. AIバベルワークショップの推しポイント！ →AIの使用を推奨する場所が少ない中、AIを使いこなす方法を学べた 第1回(4/24) 自分の推しを紹介するサイトを作成 第2回(6/5) AIとコードを読み、自分の言葉で説明 第3回(7/13) AIの仕組みを学び、効果的なプロンプトを組み立てる
6. AI使用経験 0の新入社員でも、 ワークショップを経験し (ある程度)使いこなせるようになった
7. AIの使用経験 ・大学時代は基本使用禁止/AIを学ぶ機会なし ・ ｢brew install --cask ranchermを打つとdockerはどこに入りますか｣
8. 効果的なプロンプトを考える 役割：どんな立場で ５ つ の 観 点 前提：背景と条件 文脈：なんのために使うか 制約：守ってほしい条件 出力形式：どんな形・長さ・構成で
9. 5つの観点からプロンプトを設計 赤字の動物園を救うためAIで架空の動物を考える → 指示できるのは１回だけ 前提に抜けがあったが、 概ね成功 審査で優勝！
10. 個人的推しポイント！ ・出力する対象がユニーク、楽しみながら考えることができた ・今まで「なんとなく」AIに指示していた →なぜそのプロンプトがダメか分るように ・新人研修でAIを使うときラリーが減った
11. 受講前の思い AI依存への不安 学習効果の 高い方法を知らない 思考⼒の低下への懸念
12. AI利⽤6パターン（学習効果 ⾼→低） 学習が維持される 学習が破壊される ① 概念質問型 ④ ハイブリッド型 ② ⽣成→理解型 ⑤ 段階的依存型 ③ 反復デバッグ型 ⑥ 丸投げ型
13. 受講後の⼼境 適切な距離感の維持 ⾃分だけの活⽤法の模索
14. 受講後に考えたAIを正しく使うためのマイルール ⾃分の思考を⽌めない3つのルール ① 頼る前にまず⾃分で考える 。 ② AIの提案を完全には信⽤しない ③ 理解できるまでAIと壁打ちする  「AIに何をどう聞くか」でAIの解答精度や学習効果が決まる
15. まとめ  「AIバベルワークショップ」 を受講してわかったこと
16. ご清聴ありがとうございました！