ITパスポート 2026年 問98

AIにおけるプロンプトエンジニアリングの説明はどれか【ITパスポート 解説】

正解の理由

• AI（Artificial Intelligence：人工知能）─ 人間のように判断・学習・推論するコンピュータ技術。
• プロンプト（prompt：AIに入力する指示や質問）─ AIに「こうしてほしい」と伝える文や例。
  プロンプトエンジニアリングは、このプロンプト（指示）の書き方や与える情報を工夫して、求める出力を引き出す技術・方法です。したがって「出力形式の指定」「背景情報の提供」「指示文の構成」を含むウが正しい説明になります。

解法ステップ

1. 問題文のキーワード「プロンプトエンジニアリング」を把握する。
   • 「プロンプト」＝AIに与える指示や質問。
   • 「エンジニアリング」＝設計・工夫する行為。
2. 各選択肢を「プロンプトを工夫すること」に当てはめる。
   • 当てはまるものが正解候補。
3. 残りの選択肢が他の用語（機械学習やニューラルネットワークなど）を説明していないか確認して除外する。
4. 最も用語の意味に合う選択肢を選ぶ（この場合はウ）。

選択肢別の誤答解説

• ア: 「AIが、多数の事象やデータから普遍的なルールや知識を獲得すること」
  → これは「機械学習（Machine Learning：データから学ぶ技術）」や「統計的学習」の説明に近いです。プロンプトの工夫とは別物です。
• イ: 「AIに対する質問や指示などが入力できる状態であることを、画面上に記号や文字列で示すこと」
  → これはコンピュータの「プロンプト（コマンドプロンプトなど、入力を促す表示）」の意味に近い説明です。プロンプトエンジニアリングは表示ではなく、指示文そのものの設計に関する話です。
• ウ: 「意図した回答を得るためにAIに対する質問や指示の内容、情報の提供、出力形式の指定などを工夫すること」
  → 正解。プロンプトの作り方（内容・例・制約・出力指定など）を工夫することを指します。
• エ: 「神経細胞が作るネットワークをコンピュータで模した、AIで用いられる計算モデルのこと」
  → これは「ニューラルネットワーク（neural network）」の説明です。モデル構造の話であり、プロンプト設計とは別です。

よくある誤解

1. プロンプトエンジニアリング＝単なる「言い換え」だと思う
   • 誤解点：単語を変えるだけで十分と思いがち。
   • 正しくは：目的に応じて文の構造、例（few-shot）、制約、出力形式、背景情報を組み合わせて設計する反復作業です。
2. プロンプトで何でもできると考える
   • 誤解点：プロンプトだけでモデルの能力限界を超えられると思う。
   • 正しくは：プロンプトは出力の質を改善する強力な手段ですが、元のモデルや訓練データ、知識の有無に依存します。
3. プログラミングが必要だと思う
   • 誤解点：プロンプト設計は高度なプログラミング知識が必須と誤解されがち。
   • 正しくは：基本は論理的に指示を組み立てる力。自動化やAPI利用には多少の技術があると便利ですが、まずは「明確な指示を書く」練習が大切です。

補足コラム

1. 役割指定（Role）: 「あなたは○○の専門家です」
2. 目的（Task）: 「次の目的を達成してください」
3. 背景情報（Context）: 必要なデータや前提条件を箇条書きで提供
4. 出力形式（Format）: 「箇条書きで3つ」「表形式で」など明確に指定
5. 例（Example）: 望ましい回答の例を1つ示す（few-shot）
6. 制約（Constraints）: 文字数制限や禁止事項など

あなたは会議の書記です。以下は会議の議事録です。目的は「次の会議での決定事項を素早く共有すること」です。
- 背景: プロジェクトAの進捗報告
- 要求: 「重要な決定事項」「担当者」「期限」を表で3列で一覧にしてください。各行は30文字以内にしてください。
会議内容:
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