はじめに
データ配信サービスご利用方法

第1章 プロンプトエンジニアリング概論
1-1 プロンプトエンジニアリングの前に：ざっくり生成AIの基礎知識
1-2 「プロンプトエンジニアリング」とは？
1-3 プロンプトエンジニアリング不要論
1-4 マークダウン記法について
1-5 ハルシネーションについて
1-6 生成AIが人間に及ぼす影響：三つの技能喪失リスク
1-7 個人・組織が知っておくべき倫理的側面

第2章 構造化プロンプト7要素
2-1 構造化プロンプト⓪：構造化プロンプト7要素とは？
2-2 構造化プロンプト①：役割・設定
2-3 構造化プロンプト②：依頼内容
2-4 構造化プロンプト③：前提条件
2-5 構造化プロンプト④：出力条件
2-6 構造化プロンプト⑤：評価・改善
2-7 構造化プロンプト⑥：参照知識・例
2-8 構造化プロンプト⑦：実行シナリオ
2-9 マイGPTの作り方

第3章 リハビリテーション現場における有効活用プロンプト
3-1 エクセル数式クリエイター
3-2 基本業務のプリセプター
3-3 EBPヘルパー
3-4 セルフリフレクション
3-5 マイ辞典
3-6 最強の文章校正者
3-7 グラフ・リデザイン
3-8 塗り絵メーカー
3-9 人物プロファイリング
3-10 AI画像リノベーター

第4章 応用的プロンプトエンジニアリング
4-1 知識生成プロンプティング
4-2 思考の連鎖
4-3 思考の木
4-4 MAGIシステム
4-5 ReACT

おわりに
索引

Column
生成AIはすでに東大首席レベル!?　人間と生成AIの役割
生成AIにも「評価指標」がある？――ベンチマークの一覧表
生成AIは「認知の杖」か？　学習における正と負の効果
「あなたは〇〇の専門家です」が奏功する仕組み
生成AIの適材適所。そのタスク、本当にChatGPTだけで大丈夫？
ChatGPTは日本語が話せるアメリカ人？
創造の順番。本気の文章執筆は人→AIのほうがよいかもしれない。
RAGの威力——AIの書いた文章が作家を上回る読者評価を獲得
AIは「心」をもつのか？――アライメントが拓く共感の形
ICFコーディングも「アプリ化」で身近なものに
ChatGPTの限界とNotebookLM活用のススメ
ただ歳をとっても「賢く」はなれない？
文字数調整の段階で知っておくべきこと　ChatGPTは文字数を正確に数えることができない!?
自己関連付けで効果アップ！　オリジナル塗り絵が脳を活性化する理由
生成AIの「思考のエンジン」を回す一言
MAGIシステムは科学的にも「使える」のか？