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AIへの指示の出し方:プロンプト入門
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

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

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

「短くまとめて」と頼んで、800 字が返ってきた

長い議事録を渡して「短くまとめてください」と頼んだら、800 字の要約が返ってきた。よくある失敗です。AI が指示を無視したわけではありません。「短く」が何文字なのかを誰も決めていないので、AI が自分で決めただけです。

同じ失敗は、あちこちで起きます。「分かりやすく説明して」と頼んで専門用語だらけの文章が返る。「いくつか案を出して」と頼んで 8 個返ってくる。どれも AI の落ち度ではなく、こちらが決めていないことを AI が代わりに決めているだけです。

悪いプロンプトとは、情報が足りないプロンプトのことではありません。読む人によって解釈が割れる言葉が残っているプロンプトのことです。丁寧に長く書いてあっても、割れる言葉が混ざっていればそこで結果がぶれます。

割れる言葉を、割れない言葉に置き換える

自分のプロンプトを読み返して、次のような言葉を探してください。どれも解釈が割れます。

割れる言葉割れない言い換え
短く / 簡潔に200 文字以内で
いい感じに入社 1 年目の社員が読む前提で
何個か3 つ
分かりやすく専門用語を使わず、中学生が知っている言葉だけで
ちゃんと調べて貼り付けた本文の記述だけを根拠にして

置き換えの型は 1 つだけです。形容詞を、数か基準に変えます。「短く」は数へ、「分かりやすく」は基準へ。どちらにも変えられない言葉が残っていたら、そこが次に外れる場所です。

先ほどの議事録なら、こう書き直します。

プレーンテキスト

以下の議事録を要約してください。 - 読む人は、会議に出ていない他部署の部長 - 決定事項と、まだ決まっていない論点を分けて書く - 決定事項には担当者と期限を必ず入れる - 箇条書き、全体で 10 行以内 【議事録】 (本文)

字数ではなく行数にしてあるのは、そのほうが守られやすいからです。

具体的にしすぎると、逆に外れる

とはいえ、制約は足せば足すほど良くなるわけではありません。条件を 10 個も 15 個も並べると、AI は全部を同時には満たせず、後ろのほうの条件から落としはじめます。「詳しく書いて」と「100 文字以内」のように、自分で気づかないまま矛盾する条件を両方書いてしまうことも起きます。

矛盾は、離れた場所に書くと気づきません。「専門用語を使わないで」と冒頭に書き、「技術的な根拠も添えて」と最後に書く。読み返すと矛盾していますが、書いているときは両方とも正しく見えます。条件は 1 か所にまとめて並べると、この手の食い違いが目で見つかります。

目安として、条件は 5 つ前後までにしてください。そのうえで、5 つのうちどれが絶対に外せない条件かを、自分で分かっている状態にしておきます。守られなかったときに「担当者と期限だけは必ず入れてください」と追加で押せるからです。全部を等しく大事にすると、どこから直せばよいか分からなくなります。

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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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

レッスンで紹介された「良いプロンプトの4大要素」に基づき、AIに業務の依頼をする際、最も回答の精度を高める方法はどれでしょうか?