AIシステム、ニューラルネットワークアーキテクチャ、および技術的なワークフローの可視化は、機械学習の論文、プレゼンテーション、ドキュメントにおいて不可欠です。このガイドでは、実際のAI研究プロジェクトから得られた30の定評あるプロンプトを紹介し、出版物向けのプロフェッショナルな図を作成するのに役立てます。
学習内容:
- ニューラルネットワークアーキテクチャの可視化プロンプト
- アルゴリズムのメカニズムとワークフロー図
- データ処理パイプラインのイラスト
- システム統合とデプロイメント図
1. ニューラルネットワークアーキテクチャ図
1.1 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
プロンプト:詳細なCNNアーキテクチャ
I need to generate a detailed schematic diagram of a convolutional neural network
architecture. The generated diagram should clearly show:
- Input layer with image dimensions (e.g., 224×224×3)
- Multiple convolutional layers with filter sizes and feature map dimensions
- Pooling layers (max pooling) with stride annotations
- Fully connected layers with neuron counts
- Output layer with classification probabilities
Use a horizontal left-to-right flow with consistent color coding for each layer type.
1.2 アルゴリズムメカニズム図
プロンプト:ナレッジグラフアルゴリズムのワークフロー
Generate an image: Core visual theme and style.
Theme: algorithm mechanism diagram, technical workflow, abstract knowledge
representation. Show the pipeline from raw data input through entity extraction,
relationship mining, knowledge graph construction, to final reasoning output.
Include intermediate representations and transformation arrows with labels.
2. 技術システムアーキテクチャ
2.1 シミュレーションおよび検証プラットフォーム
プロンプト:デジタルシミュレーションプラットフォームのアーキテクチャ
Please create a technical architecture diagram for a full digital simulation
and verification platform for civil aircraft systems. Include:
- Data acquisition layer (sensors, flight data)
- Simulation engine layer (physics models, aerodynamics)
- Verification and validation modules
- User interface and visualization components
- Integration with external systems (CAD, CFD)
Use a layered architecture style with clear module boundaries.
2.2 制御システム
プロンプト:自律制御システムのアーキテクチャ
Please draw a technical architecture diagram of a multi-source disturbance
automatic takeoff and landing control system. Show:
- Sensor fusion module (IMU, GPS, vision)
- State estimation and prediction
- Control law computation
- Actuator command generation
- Feedback loops with disturbance rejection
Label all signals and processing blocks with technical terminology.
3. データ処理パイプライン
3.1 機械学習ワークフロー
プロンプト:データ分析パイプライン
Data Loading:
Initially, the competition data CSV file is loaded into a DataFrame using pandas.
Create a workflow diagram showing:
1. Data ingestion and validation
2. Feature engineering and preprocessing
3. Model training with cross-validation
4. Hyperparameter optimization
5. Model evaluation and selection
6. Prediction and submission generation
Include data flow arrows and intermediate dataset shapes.
3.2 製造検査システム
プロンプト:AI搭載検査システムのアーキテクチャ
Abstract: Modern manufacturing inspection relies on complex measurements due to
advanced production processes and intricate product designs. Create a system
architecture diagram showing:
- Image acquisition subsystem (cameras, lighting)
- AI inference engine (defect detection models)
- Quality decision module
- Integration with manufacturing execution system (MES)
- Real-time dashboard and alerting
Use industrial automation visual style with equipment icons.
4. 研究フレームワーク図
4.1 AI研究ビジョン
プロンプト:研究タスクの構成
This document outlines the research vision of CRAFT-AI, proposing nine research
tasks organized within four primary research areas. Create a hierarchical diagram
showing:
- Core research pillars (Foundation Models, Reasoning, Alignment, Applications)
- Individual research tasks under each pillar
- Cross-cutting themes and dependencies
- Timeline or phase indicators if applicable
Use academic poster style with clean typography.
5. AIアーキテクチャ図のためのプロンプト作成のヒント
含めるべき主要な要素
| 図のタイプ | 必須コンポーネント |
|---|---|
| ニューラルネットワーク | レイヤータイプ、次元、活性化関数、データフローの方向 |
| システムアーキテクチャ | モジュール、インターフェース、データフロー、外部統合 |
| ワークフロー | ステップ、判断ポイント、データ変換、タイミング |
| アルゴリズム | 入出力、処理段階、数学的演算 |
ベストプラクティス
- レイアウトの方向を指定する:「左から右」、「上から下」、または「レイヤー状」
- 次元を含める:レイヤーサイズ、データの形状、タイミングの注釈
- 技術用語を使用する:論文の用語体系に合わせる
- 一貫したスタイリングを要求する:カラーコーディング、アイコンスタイル、フォントの選択
AIアーキテクチャ図の作成を開始しましょう
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- AIアーキテクチャ図ジェネレーター — AIでニューラルネットワーク・システム構成図を作成
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