プロンプトエンジニアリングは、生成AIパスポートの実務直結度が最も高い分野のひとつです。シラバス上は主に第5章（プロンプト設計・業務活用・出力確認）に該当し、第3章の活用シーンとも重なります。本記事では、シラバス5章を踏まえ、プロンプト設計の基本原則・代表的技法・パラメータ・出力確認・頻出問題パターンを整理します。最新の出題範囲は生成AI活用普及協会（GUGA）公式サイトでご確認ください。
分野の位置づけ
プロンプトエンジニアリングは「生成AIをどう使うか」の実践スキルです。
- 第5章が中心 プロンプト設計、業務活用の実例、出力の確認方法
- 第3章とも関連 RAG・AIエージェントなど、プロンプトと組み合わせて使う活用シーン
- 第4章のリスク管理とセット ハルシネーション対策として、出力確認の重要性が問われる
プロンプト設計の基本
良いプロンプトには共通する設計原則があります。
- 役割の明示 「あなたは〇〇の専門家です」のように、AIの立場を指定する
- タスクの具体化 何をしてほしいか、入力・出力の形式を明確に書く
- 制約条件の設定 文字数・トーン・禁止事項（個人情報の出力禁止など）を指定
- コンテキストの提供 背景情報や参照資料を与え、回答の精度を高める
- 段階的な指示 複雑なタスクは手順に分けて指示する
- システムプロンプト モデル全体の振る舞いを定める上位の指示。ユーザープロンプトとは役割が異なる
代表的な技法
試験で頻出するプロンプト技法と、その使い分けです。
| 技法 | 概要 | 使いどころ |
|---|---|---|
| ゼロショット | 例示なしで指示のみ与える | シンプルなタスク、汎用的な質問 |
| フューショット | 少数の入出力例を示して形式を誘導 | 特定フォーマットの出力、分類タスク |
| チェーン・オブ・ソート（CoT） | 推論過程を段階的に出力させる | 計算・論理問題、複雑な判断 |
| ロールプレイング | 特定の役割・視点で回答させる | 顧客対応文の作成、専門家視点の分析 |
| 自己批判・自己修正 | 一度出力した回答を見直し・改善させる | 品質向上、ハルシネーションの検出 |
パラメータと制御
- 温度（Temperature） 出力のランダム性を制御。低い＝一貫性重視、高い＝創造性重視
- Top-p（核サンプリング） 確率の累積が閾値に達するまでのトークンから選択。出力の多様性を制御
- 最大トークン数 出力の長さの上限。コンテキストウィンドウ内で入力と出力を配分
- 停止シーケンス 特定の文字列で生成を打ち切る設定
業務利用では、正確性が求められる場面ではTemperatureを低く設定する、といった使い分けが問われます。
出力の確認
プロンプト設計だけでなく、出力の検証も試験範囲です。
- ファクトチェック 事実関係を原典・公式情報と照合する。特に数値・日付・固有名詞
- ハルシネーションの検出 もっともらしいが誤った情報が含まれていないか確認
- 個人情報・機密情報のチェック 出力に不要な個人情報や社外秘が含まれていないか
- ヒューマン・イン・ザ・ループ 重要な判断・公開前の文書は人間が最終確認する
- 反復改善 出力を評価し、プロンプトを修正して再実行するサイクル
頻出問題パターン
- 技法の選択 「出力形式を統一したい」→Few-shot、「複雑な推論が必要」→CoT
- Temperatureの設定 正確な要約→低い、ブレインストーミング→高い
- プロンプトの改善 曖昧な指示を具体化する、制約を追加する、例を示す
- RAGとの違い プロンプト設計は指示の工夫、RAGは外部データの参照。併用も可能
- 業務利用の注意 出力確認・個人情報保護・著作権への配慮
章別演習で定着させる
生成AIパスポート 一問一答「第5章」 — プロンプト設計・業務活用の演習
学習の進め方
よくある質問
プロンプトエンジニアリングはどの章に該当する？
主に第5章です。シラバス5章とchapter-05で確認しましょう。
Few-shotとZero-shotの違いは？
Zero-shotは例示なし、Few-shotは少数の入出力例を示して形式を誘導します。フューショットの用語辞典も参照してください。
Temperatureは何を制御する？
出力のランダム性です。低いほど一貫した出力、高いほど多様な出力になります。
この分野の演習はどこでできる？
chapter-05が中心です。当サイトの模擬問題は本番・過去問想定であり、公式の過去問ではありません。