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AIへの指示の出し方:プロンプト入門
制約条件と出力フォーマット指定:AIの回答を思い通りにコントロールする

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。約 7 時間 (1 日 30 分 × 14 日) で 26 レッスンを修了でき、修了後は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。

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第1章:プロンプトエンジニアリングの基本原則
0. 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5分
1. プロンプト設計に必要なLLMの動作原理を理解する5分
2. 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5分
3. 第1章まとめクイズ5分
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第2章:基本的なプロンプト設計パターン
0. 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5分
1. Few-shotプロンプティング入門:AIに具体例を与えて精度を上げるコツ5分
2. ペルソナ設定の技術:AIを専門家にするプロンプトの書き方5分
3. 制約条件と出力フォーマット指定:AIの回答を思い通りにコントロールする5分
4. 第2章まとめクイズ5分
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第3章:高度なプロンプト技術
0. Chain of Thoughtとは?プロンプトでAIの推論力を引き出す方法5分
1. ReActとは?AIに推論と行動を組み合わせさせる次世代プロンプト技術5分
2. Self-Consistency:複数の推論パスで回答の信頼性を高める技術5分
3. Tree of Thoughts:AIに複数の思考経路を探索させる高度な手法5分
4. 第3章まとめクイズ5分
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第4章:出力品質の評価と改善サイクル
0. プロンプト評価の指標:回答品質を客観的に測定する方法5分
1. プロンプトのA/Bテスト入門:継続的に回答品質を改善する方法5分
2. ハルシネーション(AIの嘘)の原因と対策5分
3. 第4章まとめクイズ5分
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第5章:実践!ユースケース別プロンプト開発
0. ChatGPTでカスタマーサポート応答を自動化するプロンプト術5分
1. ChatGPTでブログ記事を自動生成するプロンプト術:構成案から本文まで5分
2. ChatGPTによるコードレビューを効率化するプロンプト5分
3. ChatGPTでデータ分析・レポート生成を自動化するプロンプト5分
4. 第5章まとめクイズ5分
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第6章:総仕上げ - プロンプト改善の実践
0. プロンプト改善コンサルティング:問題特定から改善提案までの流れ5分
1. 【最終課題】既存プロンプトの改善レポートを作成する5分
2. 第6章まとめクイズ5分

AIへの指示の出し方:プロンプト入門

01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
02プロンプト設計に必要なLLMの動作原理を理解する
03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
04第1章まとめクイズ
05Zero-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
06Few-shotプロンプティング入門:AIに具体例を与えて精度を上げるコツ
07ペルソナ設定の技術:AIを専門家にするプロンプトの書き方
08制約条件と出力フォーマット指定:AIの回答を思い通りにコントロールする
09第2章まとめクイズ
10Chain of Thoughtとは?プロンプトでAIの推論力を引き出す方法
11ReActとは?AIに推論と行動を組み合わせさせる次世代プロンプト技術
12Self-Consistency:複数の推論パスで回答の信頼性を高める技術
13Tree of Thoughts:AIに複数の思考経路を探索させる高度な手法
14第3章まとめクイズ
15プロンプト評価の指標:回答品質を客観的に測定する方法
16プロンプトのA/Bテスト入門:継続的に回答品質を改善する方法
17ハルシネーション(AIの嘘)の原因と対策
18第4章まとめクイズ
19ChatGPTでカスタマーサポート応答を自動化するプロンプト術
20ChatGPTでブログ記事を自動生成するプロンプト術:構成案から本文まで
21ChatGPTによるコードレビューを効率化するプロンプト
22ChatGPTでデータ分析・レポート生成を自動化するプロンプト
23第5章まとめクイズ
24プロンプト改善コンサルティング:問題特定から改善提案までの流れ
25【最終課題】既存プロンプトの改善レポートを作成する
26第6章まとめクイズ

AIへの指示の出し方:プロンプト入門

制約条件と出力フォーマット指定:AIの回答を思い通りにコントロールする

300 文字と書いたのに、520 文字で返ってくる

文字数の指定は、思ったほど守られません。「300 文字以内」と書いても 500 文字を超えることがありますし、「200 文字程度」なら 350 文字でも AI にとっては程度の範囲です。

AI は文章を書きながら、残りの文字数を数えているわけではありません。数えるのではなく、そろそろ書き終わりそうなあたりで文章を締めています。だから字数の指定は、書いた値そのものではなく「短めか長めか」という方向としてしか効きません。

確実に効かせたいなら、字数ではなく、数えられる単位に置き換えます。

  • 300 文字以内 → 箇条書きで 3 項目、1 項目 1 文
  • 短めに → 見出しを付けず、段落 2 つ
  • 長すぎないように → 表 1 枚、行数は 5 行

項目の数や行の数は、AI が書きながら数えられます。字数と違って、ほぼそのまま守られます。

形の指定は、字数よりも中身を変える

出力の形を決めると、字数の制御より大きな副作用があります。形が決まった時点で、書く内容まで決まるからです。

プレーンテキスト

新型スマートフォン「A-Phone 15」の紹介記事を作ってください。 読み手は、機械が苦手な 50 代以上の方です。 「解像度」「mAh」のような専門用語は使わず、日常の言葉に置き換えてください。 出力は次の形にしてください。 1. キャッチコピー(1 行) 2. 特徴(3 項目の箇条書き、1 項目 1 文) 3. 従来モデルとの比較表(列は 機能 / 従来機 / 新型 の 3 つ)

「3 項目」と決めた時点で、AI は挙げる特徴を 3 つに絞る作業を始めます。「3 列の表」と決めた時点で、比較の軸を探しにいきます。形式の指定は見た目を整えるための指示ではなく、中身の作り方を決める指示です。

どの形で受け取るかは、次にそれをどこへ貼るかで決めてください。資料に貼るなら Markdown、表計算に入れるなら CSV、プログラムで読むなら JSON です。貼り先を決めずに「見やすくして」と頼むと、また解釈が割れます。

「〜しないでください」は効きにくい

禁止の指示は、肯定の指示より弱く効きます。「絵文字を使わないでください」と書いたのに絵文字が出てくるのは、禁止した言葉そのものがプロンプトの中にあり、その語が続きに出やすくなってしまうためです。

禁止したいことは、代わりに何をするかへ書き換えてください。「専門用語を使わないで」ではなく「中学生が知っている言葉だけを使って」。「言い訳を書かないで」ではなく「結論から書き始めて」。

どうしても禁止の形で書きたいときは、置く場所を変えます。禁止事項をプロンプトの冒頭ではなく、いちばん最後、出力が始まる直前に置くと守られやすくなります。長い本文をはさむと、前に書いた条件ほど薄まるからです。

このレッスンに出てくる用語

意味があいまいなまま進んだ語は、ここから読み直せます。

  • 副作用描画以外の処理(API・タイマー等)の総称
  • applicationJSON 本文を送るときの Content-Type
  • プロンプトAIに送る指示文。出力品質を決める入力
生田 陸人
監修生田 陸人
ゆめさくエンジニア / 現役ソフトウェアエンジニア監修者プロフィールを見る →
編集 ゆめさく編集部·公開 2025/12/23·更新 2026/08/26

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分からないところは Tap (AI先生) に質問できます

24 時間いつでも、あなたのレベルに合わせて日本語で答えます。

復習ミニクイズ

AIに「新製品の比較」を依頼し、その結果をそのまま資料作成に活用したい場合、最も効果的な「制約条件」と「出力フォーマット」の組み合わせはどれですか?