検索が上手い人は、何が違うと思うか。
最近検索そのものをあまりしなくなりました。検索よりも上手い質問を AI に投げてその参考文献を探すという手順に変わった気がします。あまりにも答えがわかっている問題 (この映画の上映時間は何時かな、というような) 以外検索しないということが多いのではないでしょうか。
そもそもこの業界、変化についてこられることが何よりも大事、Google 以前、Google 以後、SNS の登場、AI の登場、それらをいかにうまく組み合わせて必要な情報をまとめ上げられるか、使う側としてもコツがいる。
最近 AI とトラブルシューティングを進めるときに意識しているのは、定量的なキーワードをちゃんと入れること。時刻、ID、エラー コード、メッセージなどなど。
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検索の未来：AI検索（PerplexityやSearchGPT）がもたらす情報探索の変容
- AIの台頭によって従来の「キーワード検索」から「対話型・要約型検索」へ変化した背景と、ユーザーに求められる新しい検索リテラシーについて解説している。
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Google以前からAI以後まで：情報収集メディアの変遷とサバイバル術
- ネット黎明期、検索エンジン全盛期、SNS時代、そしてAI時代へと至る情報収集スキルの変化を整理し、変化の激しい業界で生き残るための「情報の組み合わせ方」を論じている。
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LLM・AIとの協働トラブルシューティング：エンジニアのための「定量プロンプト」実践ガイド
- エラーログ、タイムスタンプ、ID、再現手順などの定量的なデータをAIに正しく渡すことで、ハルシネーション（嘘）を減らし、的確な解決策を導き出すための具体的なプロンプト技術をまとめている。
以上、100 日を目指し IT エンジニアのお仕事と、AI を雑多に考えてみています。学ぶ・調べる・説明する話を深掘り中
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AI にわざと反対意見を言わせると、何が見えてくる？ #ポエム - Qiita
AI に「この回答の前提は？」と聞くと、何が分かる？ #ポエム - Qiita
AI の答えを短期・長期で考え直すと、結論は変わる？ #ポエム - Qiita
AI に「この案で困る人は？」と聞くと、何が見えてくる？ #ポエム - Qiita
AI の答えが正しくても、採用しないほうがいいことはある？ #ポエム - Qiita
AI 時代になって、勉強はむしろ難しくなったと思う？ #ポエム - Qiita
「分かった」と「分かった気がする」は、どうやって見分ければいい？ #初心者 - Qiita
AI に説明してもらったあと、自分では何を確認すればいい？ #ポエム - Qiita
AI より詳しくなくても、AI の回答を疑うことはできる？ #ポエム - Qiita
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AI との壁打ちで、100 点の答えを目指す必要はある？ #ポエム - Qiita
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「AI と人間、どちらが賢い？」という問いには意味があると思う？ #ポエム - Qiita
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