生成AI

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection22「コンテキストエンジニアリング概論」を解説。プロンプトエンジニアリングとの違い、LLMに渡す情報の種類、コンテキストの4つの課題（情報量の限界・Lost in the Middle・汚染・混乱）、そして「情報は多いほど良いは誤解」という設計原則を、試験の判断問題に対応できる形で整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection21「ワークフロー設計：変数と条件分岐」を解説。変数で処理を柔軟にする考え方、条件分岐の3種類（ルーティング・If/Else・フィルタリング）の見分け方、分岐の粒度の判断、そして「業務を止めない」エラーハンドリングを、試験の判断問題に対応できる形で整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection20「ワークフロー設計：トリガーとアクション」を解説。開始条件であるトリガーの種類、アクションの3分類（データ処理・生成/判断・実行/連携）、1つのトリガーに複数アクションを連鎖させる設計、トリガー選定の考え方を、試験の判断問題に対応できる形で整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection19「自動化レベルの進化論と実務における最適解」を解説。アドホック・カスタムチャットボット・ワークフロー・自律型エージェントの4レベル、電車と自家用車の比喩、レベルの見分け方、そしてLv.3ワークフロー型が多くの企業の現実解になる理由を整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection18「AIプロジェクトの成功の定義」を解説。成功定義が割れる理由、効果層・定着層・精度層の3層フレームワークと「定義はトップダウン／達成はボトムアップ」の二重構造、ベースライン測定や「使いたくない」理由の4分類を、試験の判断問題に対応できる形で整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection17「AIプロジェクトの進め方」を解説。AIプロジェクト固有の3つの不確実性、PoC（概念実証）と判断ゲートを軸にした全体フロー、実験フェーズの5ステップ（初期相談・業務分析・スコープ設計・MVP開発・効果検証）を、試験の判断問題に対応できる形で整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection16「AIエージェントが読みやすいデータを作る」を解説。人とAIで「読みやすさ」が違う理由、今日からできる7つの習慣、AI Readyデータの4特性（正確性・可視性・追跡可能性・安全性）、既存データをどこまで整形するかの判断を、試験の判断問題に対応できる形で整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection15「AIガバナンスと法務」を解説。AIポリシー（入力許可／禁止データの定義）と利用ガイドライン、著作権・個人情報保護法・責任分界点の3つの法的リスク、そして技術を法的リスクの言葉に翻訳する「法務との橋渡し」を、試験の判断問題に対応できる形で整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection14「RAGの仕組み」を解説。RAGが必要な理由、保存フェーズと検索・生成フェーズの2段階、チャンク分割やセマンティック検索の考え方、そして「検索の精度」と「生成の精度」に切り分けて改善するストラテジストの視点を整理します。

AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection13「データの種類と特性」を解説。構造化・非構造化・半構造化データの定義と具体例、それぞれに最適な処理の担い手（API／LLM／入出力インターフェース）、メタデータの役割を、試験の判断問題に対応できる形で整理します。