複数のAIタスクをつなげて“考える流れ”を作る ― チェーンプロンプト完全解説
第7章では、AIを「一度の指示で連続的に考えさせる」ための
“チェーンプロンプト（Chain Prompt）構築技術”を徹底的に学びます。
これまで学んだプロンプトを“点”として使うのではなく、
「入力 → 処理 → 判断 → 出力」といった“線（フロー）”として組み合わせ、
AIに一連のタスクを自動的に実行させる流れを構築します。
ノード（Node）ごとに役割を設定し、情報を受け渡しながら出力を最適化するこの技術は、
企画、教育、業務自動化、マーケティング設計など、あらゆる分野に応用できます。
この章を習得すれば、あなたは「AIの単発利用者」から「AIワークフロー設計者」へと進化します。
この章で得られること
- ✅ 複数のプロンプトを連携させ、工程を自動化できる
- ✅ 企画・構成・文章生成を一連の流れで処理できる
- ✅ チェーン構造の設計図（ノード構成）を理解できる
- ✅ 業務効率を飛躍的に高めるAIワークフローを構築できる
複数のプロンプトを連携させて、企画や制作を自動化できるワークフローを構築します。（動画13本）
[7-1]
基本操作と画面構成
チェーンプロンプト構築の全体像を理解。操作画面とノード接続の基礎を解説。
[7-2]
ノードの設定
各ノードに役割を与える方法。入力・処理・出力の流れを整理します。
[7-3]
入力ノード
AIに渡すデータやパラメータを設定する基本部分を学びます。
[7-4]
実行ノード
実際にAIが処理を行う中心部分。命令の流れを可視化します。
[7-5]
抜き出しノード
出力結果から必要な情報だけを抽出・加工するテクニック。
[7-6]
変数を活用したプロンプト
再利用性を高めるための変数指定と動的データ挿入法。
[7-7]
合体変数の活用方法
複数の変数を組み合わせて柔軟なプロンプトを構築する手法。
[7-8]
分割ノード
出力を複数ルートに分岐させ、同時処理を行う方法を実演。
[7-9]
結合ノード
複数の結果を統合し、最終アウトプットを形成する仕組み。
[7-10]
ループプロンプト
AIが繰り返し改善・修正を行うループ構造を実装します。
[7-11]
インデント分割と多重変数
入れ子構造や多層データの取り扱いを学び、複雑な処理に対応。
[7-12]
出力ノード
全工程の結果を整形し、見やすい最終アウトプットに変換。
[7-13]
その他の機能
高度な設定・エラー制御・パフォーマンス最適化のヒント。