AIエンジニアの能力マップ
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AIエンジニアの能力マップ

2026-03-24 0 報告
AI エンジニアの能力マップ: 最初のカテゴリはモデル理解能力です。コアとなる能力は、トランスフォーマー、自己回帰生成、プロンプトメカニズムなどの LLM の動作を理解することです。このレイヤーは、大規模モデルをブラックボックス API として扱うのではなく、真に理解しているかどうかを決定づけます。2 番目のカテゴリは AI アプリケーション能力で、主に RAG とエージェントです。これらは、現在の AI アプリケーションの 2 つのコア技術モデルです。RAG は知識アクセス問題を解決し、エージェントは複雑なタスクの自動化問題を解決します。3 番目のカテゴリはエンジニアリング実装能力です。このカテゴリは基本的に、システムに AI 機能を組み込むことです。これには、API サービス、RAG サービス、エージェント サービス、モデル適応レイヤーなどが含まれます。4 番目のカテゴリは AI プラットフォーム能力です。企業が AI を大規模に使用し始めると、AI ゲートウェイ、プロンプト管理、モデルルーティング、監視、コスト管理などの AI プラットフォームが必要になります。このレイヤーは、AI アーキテクトのコアとなる能力を表しています。
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概要/内容
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モデル理解能力
大言語モデルの基礎
Transformer構造
セルフ·アテンション·メカニズム
自己回帰の生成メカニズム
トークンとコンテキストウィンドウ
KVキャッシュの推論メカニズム
Promptプロジェクト
システムプロンプトの設計
Few-shotヒント
思考の連鎖（Chain-of-Thought）
Promptテンプレートデザイン
Prompt Builderについて
AIの応用能力
RAGシステム設計
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