さつき式オンライン https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html まとめ 10-5 安全な運用ルール 10-4 ガイドラインの策定 10-3 出力チェックリスト 10-2 誤情報リスクと対策 10-1 ハルシネーション事例と対策 生成AI活用『基礎コース』 9-5 実際の企業トラブル例 9-4 セキュリティリスクの整理 9-3 倫理的リスクの整理 9-2 著作権リスクと生成物の権利 9-1 情報漏洩リスクの整理 8-7 一貫性と制約条件の活用 8-6 参照例や文脈情報の活用 8-5 対話で精度を高める 8-4 トーン指定の効果 8-3 フォーマット指定の効果 8-2 具体的な条件設定と具体化 8-1 明確な指示の重要性 7-4 効果的な入力 7-3 良い/不十分なプロンプト比較 7-2 プロンプトのポイント 7-1 プロンプトの基本構造 6-5 強みと制限を整理 6-4 人間の想像力との分担 6-3 動画生成 6-2 音声生成 6-1 画像生成 5-5 人による補足の重要性 5-4 指示を変えた出力の違い 5-3 メール作成に活用する 5-2 翻訳に活用する 5-1 要約に活用する 4-3 利用時の期待値を整理 4-2 ハルシネーション（幻惑） 4-1 生成AIは「万能ではない」 3-4 自社で生成AIをどう適用していくか 3-3 成功事例と失敗事例の比較 3-2 海外の事例 3-1 国内の事例 2-4 長文入力の強み 2-3 文脈保持の仕組み 2-2 Transformer導入前後の精度比較 2-1 Self-Attentionの仕組み ホーム 1-4 自然さの理由 1-3 短文を入力して補完 1-2 次の単語を予測する考え方 1-1 n-gramモデルとLLMの違い お知らせ