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AIへの指示の出し方:プロンプト入門
ハルシネーション(AIの嘘)の原因と対策

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

ハルシネーション(AIの嘘)の原因と対策

「2024 年に施行されたデジタル・リラクゼーション法について教えてください」と聞くと、AI は第 1 条の内容から、対象となる企業の規模まで、よどみなく説明してくれます。そんな法律はありません。

AI は事実の一覧を引いているのではなく、次に来る確率の高い言葉をつないで文を作っています。法律の名前が出ていれば、それらしい条文が続くのが自然な流れなので、知らない部分もそのまま埋めてしまいます。

出てきた嘘を後から見抜く話は入門コースで扱いました。ここでは、その手前で止める書き方を 3 つ扱います。

AI がウソをつく仕組み

「知りません」と言う許可を出す

AI は、役に立とうとして無理に答えを作ります。何も言わなければ、答えないという選択肢は最初から無いに等しいのです。そこで、答えなくてよい道をこちらから開けておきます。

プレーンテキスト

不確かな項目は「確認できませんでした」と書いてください。 実在しない法令名や統計を、それらしく作らないでください。

この 2 行を足しただけで、先ほどの質問への返事は「その名称の法律は確認できませんでした」に変わります。逆に「必ず 5 つ挙げてください」のように数を強く指定すると、足りない分を埋めるために作り始めます。数を指定するときは「該当するものが 5 つに満たない場合は、あるだけで構いません」を添えてください。

手元の資料の中だけで答えさせる

いちばん確実なのは、AI の記憶を使わせないことです。社内規程でも製品仕様書でも、根拠になる文章をそのまま貼り付け、その範囲の外へ出ないよう線を引きます。

プレーンテキスト

以下の【資料】だけを根拠に回答してください。 資料に書かれていないことは、推測せず「資料に記載がありません」と答えてください。 【資料】 (ここに規程や仕様書の本文を貼る)

「以下を参考に」と書くだけでは足りません。参考にしつつ、足りないところを自分の記憶で補ってしまうからです。資料の外に出ないこと、出られないときは何と答えるかまで書いて、初めて線になります。

資料が長すぎると、この線もぼやけます。就業規則を全文貼るより、休暇に関する条文だけを抜き出して貼るほうが、答えは正確になります。関係のない箇所を削るのは手抜きではなく、精度を上げる作業です。

根拠を先に書かせる

答えだけを求めると、AI は結論から書き始め、後から理由をつけます。順番を逆にすると、根拠が無い問いでは書き出しの時点で手が止まります。

プレーンテキスト

回答の前に、根拠にした資料の該当箇所をそのまま引用してください。 引用できる箇所が無い場合は、回答せずにその旨だけを書いてください。

引用が「一般にそう言われています」だけになっていたら、根拠が無い合図です。

3 つのうち最も強いのは 2 番目です。渡せる資料があるなら、まずそれを貼ってください。1 番目と 3 番目は、手元に資料が無い調べもののように、AI の記憶に頼らざるを得ないときの保険にあたります。

そして、この 3 つを重ねても嘘がゼロになるわけではありません。固有名詞と数字と日付だけは、送信の前に自分の目で確かめてください。

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

あなたは、実在するかどうかが不明な最新の用語についてAIに質問しようとしています。ハルシネーション(AIの嘘)を最小限に抑えるための指示として、最も適切なものはどれですか?