プロンプトエンジニアリングとは？AIから最高の答えを引き出す技術
プロンプトの4要素無料
AIへの指示の出し方：プロンプト入門
Chain of Thought、Few-shot、ロール指示、構造化出力、制約条件の設計など、生成 AI から狙った成果を引き出すプロンプト技法を体系的に学べるコースです。ChatGPT や Claude を業務で活用したいビジネスパーソンや AI エンジニアを対象としています。全 26 レッスンを修了すると、要件定義から評価まで再現性のあるプロンプトを自分で組めるようになります。
レッスン
26件
所要時間
約2.5時間
ランク
中級
最初のレッスンを読む
5分・無料・登録なしで読めます
動く図解・プロンプトエンジニアリングとは？AIから最高の答えを引き出す技術
動く図解・プロンプトエンジニアリングとは？AIから最高の答えを引き出す技術
目標
AIから最大限の成果を引き出すプロンプト設計技術を身につけられます。
できるようになること
効果的なプロンプトの構造を理解できる
Chain-of-ThoughtやFew-shotなどのテクニックを使える
タスク別の最適なプロンプトパターンを習得できる
プロンプトの改善サイクルを回せる
AIの出力を制御する方法を理解できる
よくある質問
前提知識・必要な環境
必須
- • ChatGPTなど生成AIの基本的な使用経験
推奨
- • プログラミングの基礎
環境
ブラウザ完結（インストール不要）
必要ツール: ブラウザ, LLM API
このコースに入っているもの
触れる図解
20本
理解度クイズ
6問
読み物のレッスン
20本
監修
ゆめさくコード編集部
プログラミング学習をもっと身近に。初心者から実務レベルまで、わかりやすいコンテンツをお届けします。
生田 陸人
ゆめさくエンジニア / 現役ソフトウェアエンジニア。Ruby on Rails・Nuxt.js・Next.js・CakePHPなどの実務の開発をベースに、学習コンテンツを作成しています。
なぜプロンプトが重要なのかを理解し、良いプロンプトの構成要素を説明できるようになる
指示の基本となる型（ペルソナ設定、Few-shotなど）を使い分け、明確な指示を出せるようになる
複雑なタスクに対して、AIに段階的な思考を促すことで、回答の精度を高めることができるようになる
生成された回答の品質を客観的に評価し、継続的にプロンプトを改善していくための手法を身につける
自身の業務に近いシナリオを選び、成果の出るプロンプトをゼロから設計できるようになる
既存の不完全なプロンプトの問題点を特定し、改善策を提案・実行できるようになる
このコースを終えると取れるバッジ
AI活用 第5コース
0 / 26 レッスン
このコースの動く図解
動かしながら、仕組みや変化を目で確かめられます。
プロンプト設計に必要なLLMの動作原理を理解する
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良いプロンプトと悪いプロンプトの違い：具体例で学ぶ改善ポイント
丸投げと分解
Zero-shotプロンプティングとは？例なしでAIに指示を出す基本テクニック
例なしで指示だけを渡すこんな人におすすめ
AIを使った開発をしている人
ChatGPTの回答精度を上げたい人
AIエージェント開発に興味がある人
おすすめしない人
- ×AIを触ったことがない人（先にhello-aiを）
前提が不安な方へ
先にこちらを通しておくと、つまずきにくくなります
次に学ぶなら
このコースを終えたあとに進むと、無理なく続けられます
