コンテキストエンジニアリングープロンプトの壁を越え、LLM精度を最大化する情報設計の実践
LLMアプリ開発において、従来のプロンプトの工夫だけでは複雑なタスク制御に限界があり、精度向上の頭打ちを感じている現場は少なくありません。
また、昨今注目されるコーディングエージェントを活用する際にも、AIにどう情報を渡すかが開発効率を大きく左右します。
本ウェビナーでは、『コンテキストエンジニアリング』著者の蒲生弘郷氏をお迎えし、理想の挙動を叶えるLLM情報設計のポイントから、トレンドに振り回されないための、技術やツールのロジックについて徹底解説いただきます。
アウトプット精度の頭打ちから脱却し、LLMの真価を引き出したいソフトウェアエンジニアの方必聴のウェビナーです。ぜひご覧ください！
こんな方におすすめ
- 複雑なタスクや厳密な出力形式の制御において、従来のプロンプトエンジニアリングの工夫だけでは、LLMの精度向上の頭打ちを感じている
- コーディングエージェントを利用する際、AIにどのような粒度・順序でコンテキストを渡せば意図したコードや挙動を引き出せるのか、設計のセオリーを知りたい
- ロングコンテキストモデルの登場により「MCP不要論」「RAG不要論」などが囁かれる中で、実運用において何を採用しどう設計すべきか迷っている
セミナー内容
| 19:00 ～ 19:05 | オープニング |
| 19:05 ～ 19:50 |
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| 19:50 ～ 19:59 | 質疑応答 |
| 19:59 ～ 20:00 | アンケート/クロージング |
登壇者情報
蒲生 弘郷 氏
外資系IT企業 AI Cloud Solution Architect 兼 Evangelist
@hiro_gamo2014年に大手SIerでキャリアを開始。社会インフラ領域のデータサイエンティスト、ブロックチェーンを活用した異業種間データ流通サービスの立ち上げ等を経て現職。 2022年のChatGPT登場以降、Azure OpenAI Service等を活用したLLMアプリケーション構築支援・アドバイザリーおよび技術情報発信に従事。著書：『LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解く コンテキストエンジニアリング』。共著：『Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門』。
宮前 冠汰
株式会社サーキュレーション
FLEXY1部 FLEXY2チーム マネジャー
大学卒業後、ベンチャー企業の永続的発展に貢献できる存在になりたいという想いから新卒五期生としてサーキュレーションに参画し、リーダーに就任。開発プロジェクトのアサインから、エンジニア組織課題や技術負債の解消などのCTOが抱える技術課題を技術顧問とともにプロジェクト組成し、これまで100近くのプロジェクトを解決に導く。
ウェビナー基本情報
| 日時 | 2026年4月24日（金） 19:00〜20:00 |
| 費用 | 無料 |
| 注意事項 | 配信環境、使用するアプリケーションなどによって配信品質が変化することを予めご了承ください。 |