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プロンプト作成において、構造化(Markdown)は常に正解なのでしょうか? 本動画では、研究開発の現場でAIを使いこなすプロフェッショナルに向けて、Markdownと平文(プレーンテキスト)の使い分けに関する「逆説」と「実践的ガイドライン」を解説します。 なぜ、時にはあえて「崩して書く」方がAIの精度が上がるのか。 効率的なR&D DXを実現するための、プロンプト設計の本質に迫ります。 【本動画のハイライト】 Markdownの二日酔い: 強力な構造化がもたらす「痛み」とは? 平文の逆襲: RAG(検索拡張生成)においてMarkdown記号が「構文ノイズ」になるリスク。 コスト vs メリット: わずか1〜2%のトークン増がもたらす、エンジニアの工数削減効果。 プロンプティングの黄金律: ユースケース別の推奨フォーマット決定版。 プロの妥協案: 平文をベースに制約事項だけを構造化する「ハイブリッド・アプローチ」。 【タイムスタンプ】 0:00 イントロ:プロンプト作成における重要な問い 0:40 Markdownプロンプトが強力な理由 1:17 「シンプルさ」の再評価と戦略的平文 2:00 RAGと構文ノイズ:外部データベース連携時の注意点 3:33 オーバーエンジニアリングの罠とトークンコストの計測 4:33 プロンプティングの黄金律(判断基準マトリックス) 5:02 結論:意図的な選択によるワークフローの加速 #Markdown #プロンプトエンジニアリング #生成AI #rag #研究開発DX #llm #業務効率化 #エンジニア #研究者 #obsidian