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コース内容

コース概要

生成AIの基本的な仕組みと特徴を詳しく説明します。生成AIは、入力されたプロンプトに対して最適な出力を生成する技術であり、大量のデータを学習して多岐にわたる応用領域に対応できます。
そして、生成AIをテスト設計で活用する方法について具体例を交えて学びます。テスト設計の課題解決には、仕様の明確化、インプットの理解、テスト観点の作成、因子と水準の作成といったタスク分割を行い、生成AIを活用して条件を明確にする方法を学びます。
生成AIの精度を向上させるための鍵となる構造化プロンプトについて学びます。構造化プロンプトは、複雑な情報を整理し、生成AIに対する指示を明確に伝える手法です。プロンプトを階層的に分けることで、AIの理解を助け、生成される回答の質を向上させます。

学習目標

・プロンプトの作成とその構造化手法を理解できる。
・自身のテスト設計業務で活かせるスキルを習得できる。
・ソフトウェアテスト設計のプロンプトをチーム内で共有し活用できる。

対象者

・生成AIを活用してソフトウェアテストの作業効率化を推進したいリーダーの方
・ソフトウェアテスト設計の業務で役立つプロンプトを知りたい方
・特定のメンバに依存する知識やノウハウがあり、知識の属人化にお困りの方

前提知識

・特に必要ありません。

スクール環境

生成AIサービスが使用できない場合、聴講は可能ですが演習には参加できませんのでご注意ください。
詳細は下記「オンライン接続にあたって」の「ハンズオン環境について」をご確認ください。
https://huniv.cdn.shiftinc.jp/assets/doc/online_caution.pdf

＜オンラインクラスにご参加の方へ＞
・「Zoom」を使用いたします。
・テキストおよび演習資料はオンラインストレージ「DirectCloud-BOX」にて配布いたします。
・サブディスプレイの利用を推奨します。
・オンライン参加時の注意事項（下記URL）を事前にご確認ください。
　https://huniv.cdn.shiftinc.jp/assets/doc/online_caution.pdf
・Zoomのシステム要件は下記URLをご参照ください。
　https://support.zoom.us/hc/ja/articles/201362023-System-Requirements-for-PC-Mac-and-Linux

内容

●LLM概要
　・生成AIの基本的な仕組み
　・LLM利用時のセキュリティリスクとその対処法
　・トークンの仕組み
　・コンテクストウインドウ

●テスト設計での活用について
　・テスト設計のタスク分割
　・テスト業務の一般的な課題に対する生成AI活用例

●構造化プロンプトについて
　・プロンプトの階層構造による構造化手法
　・プロンプトの構造化の基本形

●構造化プロンプトの演習問題
　・テスト設計における生成AIの活用例

※内容は変更になる場合もあります。