UX DAYS TOKYO

UX DAYS TOKYO UX DAYS TOKYOは、UXの世界的カンファレンスの一つです。日本のUX業界の向上 UX DAYS TOKYOは、東京を中心としてUXのカンファレンスです。

今日のUX用語:行為者-観察者バイアス(Actor-Observer Bias)「自分がミスをした時は『運が悪かった』『忙しかった』と言い訳するのに、部下や同僚が同じミスをすると『アイツは能力が低い』『性格が雑だ』と決めつけていませんか?」...
07/09/2026

今日のUX用語:行為者-観察者バイアス(Actor-Observer Bias)

「自分がミスをした時は『運が悪かった』『忙しかった』と言い訳するのに、部下や同僚が同じミスをすると『アイツは能力が低い』『性格が雑だ』と決めつけていませんか?」

もし無意識のうちに自分を正当化し、他人を厳しく裁いてしまっているのなら――。 ぜひ続きを読んでください。

UXデザイナーやプロダクトマネージャーとして、私たちは「客観的な視点」を何よりも大切にしているはずです。しかし、人間の脳には、自分でも気づかないうちに「ダブルスタンダード」を適用してしまう恐ろしい仕組みが組み込まれています。

それが、「行為者-観察者バイアス」です。

多くの人が陥る罠があります。 それは、「自分が見ている景色が、世界のすべてだ」という思い込みです。

自分が遅刻した時: 「電車が遅れた」「急な電話が入った」――あなたは自分の周りの「状況」を見ています。
他人が遅刻した時: 「だらしない」「やる気がない」――あなたは相手の「性格」を見ています。

同じ「遅刻」という事象なのに、原因の置き場所が180度変わってしまう。この「視点のずれ」こそが、チームの信頼関係を壊し、プロダクトの真の課題を見失わせる最大の原因です。

想像してみてください。 もし、他人のミスを見た時に、「アイツの性格のせいだ」と切り捨てるのではなく、「どんな状況がこのミスを引き起こしたのか?」と問い直すことができたら?

真の課題発見: 個人の能力不足で片付けていた問題の裏に、システムの欠陥が見つかるかもしれません。
心理的安全性: 「責められる」恐怖がないチームでは、情報の透明性が劇的に向上します。
プロダクトの進化: ユーザーの「使いにくい」という声を「リテラシー不足」のせいにせず、真のUX改善につなげることができます。

「自分には甘く、他人には厳しい」という脳の癖を自覚すること。 それが、一流のリーダー、そして一流のUXプロフェッショナルへの第一歩です。
あなたの「正義」は、本当に客観的ですか? 人間関係とプロダクトの質を劇的に変える、バイアスの正体はこちらから。

https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/actor-observer-bias/

#プロダクトマネジメント #心理学 #バイアス #行為者観察者バイアス #チームビルディング #リーダーシップ #自己改善

行為者-観察者バイアス(Actor-Observer Bias)とは、同じ行動でも、自分がしたときは状況のせいに、他人がしたときはその人の性格のせいにする、原因の見方の偏りである。行動する人の立場で原因のとらえ方が変わってしま....

今日のUX用語:ループエンジニアリング(Loop Engineering)「AIって、指示した通りのことしかできないし、成長しないしな……」AIの「一度きりの無能さ」に失望し、導入を諦めている方向けのメッセージです。UXデザイナーやプロダク...
04/09/2026

今日のUX用語:ループエンジニアリング(Loop Engineering)

「AIって、指示した通りのことしかできないし、成長しないしな……」

AIの「一度きりの無能さ」に失望し、導入を諦めている方向けのメッセージです。

UXデザイナーやプロダクトマネージャーとして、私たちは「人間のような成長」をAIに求めています。しかし、現実のAIは、指示を受けて一度答えを出したら、そこで終わり。失敗しても反省しない。改善もしない。ただ同じ間違いを繰り返すだけ……そう思っていませんか?

多くの人が陥る罠があります。 それは、「AIは一度の指示で完結する」という思い込みです。

しかし、本当の「成長するAI」は、こう設計されています:
「試す → 出来栄えを確かめる → 直す」

この輪を、AIが自分自身で回し続ける。それが、ループエンジニアリングです。

想像してみてください。 もし、AIが自分の失敗に気づき、自分で修正し、次の試行で改善されたら?

自動改善: 人間が「これ、違う」と指摘する必要がなくなります。AIが自ら「ここがダメだった」と判定し、やり直します。
無限の試行: 人間が確認する時間を待たずに、AIが何度でも試行錯誤を繰り返します。
人間の解放: あなたが「見張り役」から解放され、本当に重要な「判断」と「戦略」に集中できます。

これまで、AIは「指示された奴隷」でした。 しかし、ループエンジニアリングで設計されたAIは、「自ら学び、自ら改善する相棒」へと変わります。

「AIって成長しないよね」という言葉は、単に「ループが設計されていないだけ」なのです。
あなたのプロダクトに「自己改善のループ」を組み込めば、AIは今この瞬間から、人間の期待を超える働きを始めるのです。
AIを「成長する知的パートナー」に変える、ループエンジニアリングの全貌はこちらから。

https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/loop-engineering/

#プロダクトマネジメント #自動改善 #エージェント #プロンプトエンジニアリング

ループエンジニアリング(Loop Engineering)とは、AIエージェント自身に成果物を判定させてやり直させることで、人が一手ごとに指示を出さなくても目標へ到達させる設計手法である。ここでいうループは「試す→出来栄えを...

【9/18開催】「情報」に溺れていませんか? AI時代にこそ問うべき「理解のデザイン」「毎日、膨大な情報に触れているのに、なぜか何も身についていない気がする……」 「生成AIが答えをくれる時代に、人間がデザインすべき『理解』とは何なのか?」...
02/09/2026

【9/18開催】「情報」に溺れていませんか? AI時代にこそ問うべき「理解のデザイン」

「毎日、膨大な情報に触れているのに、なぜか何も身についていない気がする……」 「生成AIが答えをくれる時代に、人間がデザインすべき『理解』とは何なのか?」
もしあなたが、情報の濁流の中で「本質」を見失いそうになっているのなら――。 このメッセージは、あなたのためのものです。

UXデザイナーやプロダクトマネージャーとして、私たちは「情報を整理し、ユーザーに届けること」を仕事にしています。しかし、その「情報」は、本当に相手を動かす「力」を持っているでしょうか?
9月18日(金)、UX DAYS TOKYOが開催する読書会のテーマは、『それは「情報」ではない。』。 TEDの創設者であり、情報建築(IA)の父、リチャード・S. ワーマンによる伝説的な名著です。

多くの人が陥る罠があります。 それは、「情報を集めること」を「理解したこと」だと勘違いすることです。

この読書会は、ただ本を読んで終わりではありません。 「ディスカッション」こそがメインコンテンツです。
参加者全員で問いを立て、自分の言葉で語り、他者の視点とぶつけ合う。この「良質なアウトプット」のプロセスを経て初めて、本の内容はあなたの血肉となり、現場で使える「知恵」へと昇華されます。

ちなみに……この案内を書いている私(SNS担当スタッフ)自身も、今からこの本を読み込みます。一緒に「情報の海」を泳ぎ切り、その先にある「本質」を掴み取りませんか?

【開催概要】
日時: 2026年9月18日(金) 19:00〜 開催
場所: オンライン(どこからでも参加可能)

『それは「情報」ではない。』(リチャード・S. ワーマン著)

「情報の洪水」を「理解の糧」に変えるための、濃密な時間を共に過ごしましょう。

▼ 詳細・お申し込みはこちらから https://uxdt.connpass.com/event/370354/

#プロダクトマネジメント #情報建築 #読書会 #アウトプット #リチャードワーマン #学習コミュニティ

# 【読書会】『それは「情報」ではない。』を読む —— 生成AI・情報過多の時代に問い直す「理解のデザイン」 # # # ■ イベント概要 TEDの創設者であり「情報建築(Information Architecture)」の概念を提唱したリチャード・S・ワ....

今日のUX用語:IaC(Infrastructure as Code)「インフラ? サーバー? 難しそうだし、インフラエンジニアに任せておけばいいや……」もしあなたが、インフラの複雑さを理由に「自分には関係ない領域」と線を引いているのなら―...
01/09/2026

今日のUX用語:IaC(Infrastructure as Code)

「インフラ? サーバー? 難しそうだし、インフラエンジニアに任せておけばいいや……」

もしあなたが、インフラの複雑さを理由に「自分には関係ない領域」と線を引いているのなら――。 このメッセージは、あなたのためのものです。
UXデザイナーやプロダクトマネージャーとして、私たちは「ユーザーに最高の体験を届けること」に集中したい。しかし、その体験を支える土台(インフラ)が不安定であれば、どんなに優れたデザインも、どんなに優れた機能も、一瞬で崩れ去ります。

多くの人が陥る罠があります。 それは、「インフラはブラックボックスであるべきだ」という思い込みです。

しかし、現代の成功しているプロダクトにおいて、インフラは「エンジニアだけが触れる聖域」ではありません。「コード」として誰でも読め、誰でも改善できる「資産」なのです。
それが、IaC(Infrastructure as Code)です。

想像してみてください。 もし、インフラの構成が「コード」で書かれていたら?

再現性: 「あの時、どう設定したっけ?」と悩む必要はありません。コードを実行すれば、いつでも同じ環境が立ち上がります。
低リスク: 失敗しても、一つ前のコードに戻すだけ。手作業のミスで本番環境を壊す恐怖から解放されます。
検証の加速: 「新機能の検証環境が欲しい」という時、数週間待つ必要はありません。コマンド一つで、本番同等の環境が数分で手に入ります。

インフラをコード化するということは、「インフラを、デザインやアプリのコードと同じ土俵に上げる」ということです。

インフラが「ブラックボックス」である限り、UXの改善は常に「インフラの壁」に阻まれます。しかし、IaCでインフラを「見える化」し、「管理可能」にすれば、あなたはエンジニアと共通言語で話し、より速く、より大胆にプロダクトを成長させることができるのです。

「インフラは難しい」という言葉は、もう言い訳になりません。 あなたのプロダクトを、より強固で、より速く進化させるための「IaC」の考え方はこちらから。
↓ https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/infrastructure-as-code/

#プロダクトマネジメント #インフラ #自動化 #開発効率 #エンジニアリング

IaCアイエーシー(Infrastructure as Code)とは、サーバーやネットワークといったインフラの構成を、画面上の手作業ではなくコードとして書き残す手法のことである。コードとして書き残すことで、誰が実行しても同じ環境を.....

今日のUX用語:グラウンディング(Grounding)「生成AIは便利そうだけど、平気で嘘をつくから仕事では使えない……」もし、AIの「もっともらしい嘘(ハルシネーション)」に振り回され、導入をためらっているのなら――。 このメッセージは、...
31/08/2026

今日のUX用語:グラウンディング(Grounding)
「生成AIは便利そうだけど、平気で嘘をつくから仕事では使えない……」

もし、AIの「もっともらしい嘘(ハルシネーション)」に振り回され、導入をためらっているのなら――。 このメッセージは、あなたのためのものです。
UXデザイナーやプロダクトマネージャーとして、私たちは「正確さ」と「信頼」を何よりも重んじます。根拠のない情報を平気で出力するAIに、重要なプロダクトの意思決定を委ねるなど、到底考えられませんよね。

しかし、「AIだから嘘をつくのは仕方ない」と諦めて、指をくわえて見ているだけでいいのでしょうか?

実は、AIが嘘をつくのは、あなたのせいでも、AIが壊れているからでもありません。単に「地に足がついていない(接地していない)」だけなのです。

そこで登場するのが、「グラウンディング」という技術です。

グラウンディングとは、一言で言えば「AIを、信頼できる情報源にしっかりとつなぎ止める技術」です。

グラウンディングを使えば、AIは回答する前に「正しい資料(社内文書、専門データ、最新のWeb情報など)」を検索し、その「事実」に基づいて回答するようになります。

これにより、以下のことが可能になります。

嘘を封じる: 根拠のない回答を排除し、事実に基づいた正確な情報だけを出力させる。
専門家にする: 汎用的なAIを、あなたの業界や社内ルールを熟知した「専属の専門家」に変える。
根拠を提示する: 「なぜその結論に至ったのか?」というソースを明示することで、AIの回答に「説明責任」を持たせる。

もう、AIの嘘に怯える必要はありません。 グラウンディングという「鎖」をAIにつなぐだけで、AIはあなたのビジネスを支える、最も強力で誠実なパートナーへと進化します。
「AIは嘘つきだ」と批判する側から、AIを正しく制御して成果を出す側へ。 あなたのプロダクトを、データに裏打ちされた強固なものにするための「グラウンディング」の全貌は、こちらから。

https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/grounding/

#プロダクトマネジメント #ハルシネーション #グラウンディング #データドリブン #信頼性

グラウンディングとは、ChatGPTなどの生成AIが、事実に基づかない情報(ハルシネーション)を生成してしまうことを防ぐための重要な仕組みである。AIが回答を作る際に、あらかじめ指定された社内文書や、Webサイトの最新....

【本日開催】「読む」という行為の裏側で、あなたの脳に何が起きているのか?「本を読んでいるはずなのに、内容が頭に残っていない……」「デジタルデバイスばかり見ていて、深い思考ができなくなっている気がする……」もしあなたが、そんな「現代特有の焦燥...
28/08/2026

【本日開催】「読む」という行為の裏側で、あなたの脳に何が起きているのか?
「本を読んでいるはずなのに、内容が頭に残っていない……」
「デジタルデバイスばかり見ていて、深い思考ができなくなっている気がする……」

もしあなたが、そんな「現代特有の焦燥感」を感じているのなら――。
このメッセージは、あなたのためのものです。

UXデザイナーやプロダクトマネージャーとして、私たちは日々、膨大な情報を処理しています。しかし、その「処理」は、本当に「思考」につながっているのでしょうか?

今日、UX DAYS TOKYOが開催する読書会のテーマは、まさにその核心を突く**『デジタルで読む脳 X 紙の本で読む脳』**です。

多くの人が陥る罠があります。
それは、「情報を摂取すること」を「学んだこと」だと勘違いすることです。

本をただ眺めるだけでは、脳は変わりません。
私たちの読書会が、なぜ多くのプロフェッショナルに選ばれ続けているのか?
それは、「強制力」と「ディスカッション」という、最強の学習環境を提供しているからです。

強制力: 自分の担当パートを仕上げるという適度なプレッシャーが、忙しいあなたを読書へと駆り立てます。
ディスカッション: 読んだ内容を自分の言葉で語り、他者の視点とぶつけ合う。この「良質なアウトプット」こそが、知識をあなたの血肉に変える唯一の方法です。
「ただ読む」だけの読書は、もう終わりにしませんか?
自分の脳をアップデートし、次代を生き抜く「深い思考力」を、私たちと一緒に手に入れましょう。

【満員御礼】
本日の回は、おかげさまで定員に達しました。ありがとうございます!

「参加したかったのに……」という方、ご安心ください。
来月も同様の熱量で、あなたの成長を加速させる読書会を開催します。
次回のチャンスを逃さないよう、今のうちにUX DAYS TOKYOのconnpassページをフォローしておいてください。

▼ 次回の案内をチェックする
https://uxdt.connpass.com/

#プロダクトマネジメント #読書会 #深い読み #脳科学 #アウトプット #学習習慣 #自己研鑽

# "日本にいながら世界のUXが学べる"UX DAYS TOKYO * 海外のトップデザイナー、及びスピーカーを招聘してカンファレンス&ワークショップを開催しています。現在、オンラインワークショップも随時開催しています! * AI・デジ...

今日のUX用語:Vertical AI(業界特化型人工知能)「AIを導入したい。でも、うちの業界は特殊だし、専門知識がないと使いこなせないのでは……?」もしが、AIの汎用的な凄さに圧倒されつつも、自社の現場でどう使えばいいのか答えが出せず、...
27/08/2026

今日のUX用語:Vertical AI(業界特化型人工知能)

「AIを導入したい。でも、うちの業界は特殊だし、専門知識がないと使いこなせないのでは……?」

もしが、AIの汎用的な凄さに圧倒されつつも、自社の現場でどう使えばいいのか答えが出せず、足踏みしているのなら――。
このメッセージは、あなたのためのものです。

UXデザイナーやプロダクトマネージャーとしては「AIで業務を劇的に変えたい」と願っているはずです。しかし、世の中にあふれるAIツールはどれも「何でもできる」汎用的なものばかり。いざ導入しても、現場の細かいニーズには合わず、結局「使えないツール」として放置されてしまう……そんな経験はありませんか?

多くの人が陥る罠があります。
それは、「AIは万能でなければならない」という幻想です。

しかし、ビジネスで本当に価値を生むのは、何でもできるAIではありません。「特定の業界の、特定の課題を解決するために磨き上げられたAI」、すなわちVertical AI(業界特化型人工知能)なのです。

Vertical AIの凄さは、その「専門性」にあります。
汎用AIが「広く浅い知識」を持つゼネラリストなら、Vertical AIは「その業界のルール、用語、現場の暗黙知」を熟知したスペシャリストです。

「うちは専門知識がないからAIは無理」と諦める必要はありません。むしろ、専門知識がないからこそ、その業界に特化したVertical AIの恩恵を最も受けられるのです。

なぜなら、Vertical AIはすでにその業界の「専門知識」を学習済みだからです。あなたがゼロからAIを構築する必要も、複雑なプロンプトを極める必要もありません。現場の課題を理解しているAIが、あなたの右腕となってくれるのです。

AI導入のハードルは、技術的な難易度ではなく、「自分たちの業界に最適な道具を選べているか」という視点の転換にあります。

「AIは難しそう」という思い込みを捨て、現場の課題を解決する「プロフェッショナルな相棒」を見つけませんか?

あなたのプロダクトと現場を劇的に変える、Vertical AIの可能性についてはこちらから。

↓
https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/vertical-ai/

#プロダクトマネジメント #業務効率化 #専門知識不要

Vertical AI(業界特化型人工知能)とは、特定の業界(たとえば医療、保険、製造、流通など)や業務ドメインに特化して設計・最適化された人工知能である。 一般的な汎用 AI(Horizontal AI/General AI)が幅広い分野を横断的に....

今日のUX用語:CAGR(年平均成長率)「先月の数字が落ちた…もうこのプロダクトは終わりかもしれない」もし、日々のKPIのわずかな変動に一喜一憂し、夜も眠れぬ思いをしているのなら――。 このメッセージは、そんなあなたのためのものです。UXデ...
26/08/2026

今日のUX用語:CAGR(年平均成長率)

「先月の数字が落ちた…もうこのプロダクトは終わりかもしれない」

もし、日々のKPIのわずかな変動に一喜一憂し、夜も眠れぬ思いをしているのなら――。 このメッセージは、そんなあなたのためのものです。

UXデザイナーやプロダクトマネージャーとして、私たちは「ユーザーの反応」という名の荒波に常にさらされています。しかし、その波の高さだけに目を奪われ、潮の流れそのものを見失ってはいませんか?

多くの人が陥る罠があります。 それは、「ノイズ(一時的な変動)」を「トレンド(本質的な成長)」と勘違いすることです。

ある月は急成長し、次の月は停滞する。そんなデコボコしたグラフを前に、「今月はダメだった」「いや、先月は良かった」と感情を揺さぶられていては、本質的なプロダクトの価値を見極めることなど不可能です。
そこで、一流のプロダクトマネージャーが密かに使っているのが、この「CAGR(年平均成長率)」という武器です。

CAGRは、途中の乱高下をすべて無視します。 「結局、この数年間でどれくらいの速さで複利成長したのか?」 その一点のみを、冷徹なまでの正確さで可視化します。

これを使えば、感情的な不安から解放されます。 「今月の落ち込み」は、長期的な成長トレンドの中での誤差なのか、それとも致命的なシグナルなのか。それを冷静に判断するための「唯一の正解」が手に入るのです。

もう、日々の数字の変動に振り回されるのは終わりにしませんか?

本当の成長を見極めるための「大人の指標」、CAGRの使い方はこちらから。 ↓ https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/cagr/

#プロダクトマネジメント #データ分析 #マーケティング

CAGR(Compound Annual Growth Rate)とは、年ごとに上下する成長を1つの年率に置き換えることで、期間の長さも業種も異なる対象を同じ物差しで比べられるようにする指標である。日本語では年平均成長率と呼ぶ。成長率を表す指....

【今日のUX用語:ワークスロップ】生成AIを使えば、それらしいものは驚くほど早く作れます。企画書も作れる。ユーザーインタビューも要約できる。競合分析もできる。ペルソナだって作れる。「これは結構いいかも」そう思ってレビューに出したら、「これは...
25/08/2026

【今日のUX用語:ワークスロップ】

生成AIを使えば、
それらしいものは驚くほど早く作れます。

企画書も作れる。
ユーザーインタビューも要約できる。
競合分析もできる。
ペルソナだって作れる。

「これは結構いいかも」

そう思ってレビューに出したら、

「これはダメ」
「根拠は?」
「なぜ、この結論になったの?」
「ユーザーの何を見て、そう判断したの?」

……答えられない。

生成AIを仕事で使っているなら、
知っておきたい言葉があります。

「ワークスロップ(Workslop)」です。

ワークスロップとは、

一見すると洗練されているけれど、
実質的な価値がないAI生成の成果物のこと。

ここで厄介なのは、
ワークスロップは「雑に見えない」ことです。

文章は整っている。
ロジックもありそう。
資料としても、それっぽい。

だから、そのまま仕事として出したくなる。

でも、

「なぜ、この結論なのか?」
「その根拠はどこにあるのか?」
「実際のユーザーは何と言っているのか?」
「この判断に自分は責任を持てるのか?」

と問われた瞬間、中身の薄さが見えてしまいます。

たとえばUXリサーチ。

大量のインタビューをAIに読み込ませ、
きれいな「ユーザーインサイト」が出てきた。

便利ですよね。

でも、その要約だけを見て
ユーザーを理解したつもりになってしまったら?

そこには、発言したときの迷いや表情、
前後の文脈、矛盾、違和感など、
UXデザイナーが見るべきものが
抜け落ちているかもしれません。

生成AIを使うことが問題なのではありません。

問題は、

「AIが作ったもの」を成果物にしてしまうこと。

AIのアウトプットは「完成品」ではなく、
人間が考えるための「素材」。

AIはアシスタント。
人間がディレクター。

「AIを使って効率化しているはずなのに、
なぜか成果物の評価が上がらない……」

そんな人ほど、一度知っておきたいUX用語です。

「ワークスロップ」とは?👇
https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/workslop/

#プロダクトマネジメント

生成AIや自動化ツールを安易に使うことで、見た目は整っているが中身の伴わない仕事、または人間の思考や検証を経ていない表層的な成果物を指す。work(仕事)」と先ほどの「slop」を組み合わせた造語で、「AIの誤用」や...

【今日のUX用語:Few-shotプロンプティング】生成AIを使っていて、「何度指示しても、微妙に違う……」「このニュアンスをプロンプトでどう説明すればいいんだろう?」「欲しいアウトプットを説明しているうちに、プロンプトが長文になってしまっ...
24/08/2026

【今日のUX用語:Few-shotプロンプティング】

生成AIを使っていて、

「何度指示しても、微妙に違う……」
「このニュアンスをプロンプトでどう説明すればいいんだろう?」
「欲しいアウトプットを説明しているうちに、プロンプトが長文になってしまった」

そんな経験はありませんか?

実は、AIへの指示は「うまく言葉で説明する」だけが正解ではありません。

むしろ、

「こういう入力なら、こう答えてほしい」

という“手本”をいくつか見せる。

これが「Few-shotプロンプティング」です。

たとえばUXリサーチのコメントを整理するとき。

「この発言はこう分類する」
「この発言ならこう要約する」

という例を2〜3個見せてから、新しいデータを渡す。

するとAIは、説明されたルールだけではなく、手本から「型」を読み取って回答してくれます。

これ、人に仕事をお願いするときと似ています。

「いい感じにまとめて」と細かく説明し続けるより、

「前回のこの資料みたいにして」

と完成例を見せた方が、一瞬で伝わることがありますよね。

AIも同じです。

プロンプトがうまく書けないと悩んだら、
「もっと詳しく指示しよう」と考える前に、

「欲しい答えの見本を見せられないか?」

と考えてみてください。

プロンプトを書く力だけでなく、
「良い手本を選ぶ力」も、
生成AI時代のUXデザイナーやPdMに必要なスキルになっていくかもしれません。

Few-shotプロンプティングについて詳しく解説👇
https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/few-shot-prompting/

#プロダクトマネジメント #プロンプト

Few-shotプロンプティング(Few-shot Prompting)とは、解いてほしいタスクの手本をいくつか示すことで、モデルを追加学習させずに望む形の答えを引き出す指示の出し方である。手本をまったく与えずに指示だけで解かせる「ゼ....

住所

豊町6−5−9
Shinagawa-ku, Tokyo
142-0042

営業時間

月曜日 09:00 - 17:00
火曜日 09:00 - 17:00
水曜日 09:00 - 17:00
木曜日 09:00 - 17:00
金曜日 09:00 - 17:00

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