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AIへの指示の出し方:プロンプト入門
【最終課題】既存プロンプトの改善レポートを作成する

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

【最終課題】既存プロンプトの改善レポートを作成する

プロンプトを直して、うまくいった。半年後、別の仕事で似たことが起きたときに、そのとき何をどう直したのかを思い出せない。手元に残っているのは完成したプロンプトだけで、そこに至った理由はどこにも書いていない。

最終課題は、これを防ぐためのものです。直した結果ではなく、直した過程を残します。

題材は、いちばん多く使っている依頼から選ぶ

うまくいかなかったプロンプトを探す必要はありません。むしろ、毎週のように使っているのに、毎回どこかを手直ししてから使っているもの。そこがいちばん効きます。

会議の議事録をまとめさせる依頼、定例の報告メール、問い合わせの返信案。回数が多いぶん、直したときの効果も、記録の価値も大きくなります。

避けたほうがよいのは、一度きりの調べもののように、二度と同じ形では使わない依頼です。直しても比べる機会が来ないので、レポートの 6 番が埋まりません。同じ理由で、まだ一度も使っていない架空の題材も向きません。実際に困った回数が多いものほど、書くことが具体的になります。

レポートに立てる 6 つの見出し

書く内容は、次の 6 つに分けて並べてください。中身は自分のプロンプトで埋めます。

  1. どの仕事のプロンプトか — 何のために、どのくらいの頻度で使っているか
  2. 直す前のプロンプト — 手を入れる前の文面をそのまま残す
  3. 何が不満だったか — 3 つまで。一つずつ、一文で書く
  4. どこが原因だったか — 指示、文脈、制約のどれが足りなかったか
  5. 直した後のプロンプト — 変えた箇所が分かるようにする
  6. どう変わったか — 数えた結果と、残っている課題

3 番と 4 番が、このレポートの中心です。ここが「なんとなく物足りない」で止まっていると、残りをどれだけ丁寧に書いても、次に使える記録にはなりません。

「良くなった」を、言い切れる形で書く

6 番を印象で書くと、レポート全体が感想文になります。前後のプロンプトをそれぞれ 10 回動かし、自分で決めた条件を守れた回数を数えて並べてください。

数え方は、自分の用途に合わせて 2 つか 3 つで足ります。議事録なら、決定事項と担当者と期限がそろっていた回数。報告メールなら、指定した文字数に収まった回数。「読みやすくなった」ではなく「10 回中 4 回だった形式の維持が、10 回中 10 回になった」と書けたとき、この記録は他人にも渡せるものになります。

残っている課題も、遠慮せずに書いてください。全部が解決したレポートより、「形式は安定したが、事実の取り違えは減っていない」と書いてあるレポートのほうが、次に読む自分の役に立ちます。

分量は 1 ページで足ります。長く書くことが目的ではなく、半年後の自分が 3 分で読み返せることが目的だからです。プロンプト本体と同じ場所に置き、そのプロンプトを次に直したときは、下に 1 行だけ追記していってください。それだけで、使い捨ての文面が積み上がる記録に変わります。

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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    プロンプト改善コンサルティングと改善レポート作成の理解度を確認するクイズ

  • 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

    プロンプト改善のプロが実践する、問題特定から改善提案までの流れを詳しく解説。具体的なBefore/After例を通じて、ChatGPTなどの生成AIから高品質な回答を引き出すための構造化テクニックとコンサルティング視点を学びます。

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

プロンプト改善のプロセスにおいて、最初のステップである「現状分析と問題の特定」を行う最大の目的は何ですか?