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AIへの指示の出し方:プロンプト入門
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

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

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

「プロのライターになってください」で、何も変わらなかった

役割を与えると答えが良くなると聞いて、冒頭に「あなたはプロのライターです」と足してみた。ところが出てきた文章は、さっきとほとんど同じだった。この経験をした人はかなり多いはずです。

一方で、同じ役割の指定でも劇的に変わる場面があります。「効果的なダイエット方法を教えて」に対して、何も付けなければ「バランスの良い食事と適度な運動を」という答えが返ります。ここに「あなたは栄養士の資格を持つトレーナーです」と足すと、摂取と消費の収支をどう見るか、という話に変わります。

役割の指定には、効くときと効かないときがあります。境目は、その役割を名乗る人だけが使う言葉があるかどうかです。

役割が効くのは、語彙が入れ替わるから

AI は入力された文章の続きとして、確率の高い語を選びます。冒頭に「あなたはスポーツトレーナーで、栄養士の資格を持っています」と書くと、その先に続きやすい語が変わります。エネルギー収支や除脂肪体重といった語が上位に上がり、「バランスの良い食事と適度な運動」のような一般語が相対的に下がります。

つまり役割の指定は、AI の性格を変えているのではありません。使われる語彙の分布を動かしています。こう捉えると、効く役割と効かない役割の区別が付きます。

「プロのライター」が効きにくいのは、ライターだけが使う専門語というものが、ほとんど無いからです。効く役割は、次のように語彙が絞れるものです。

プレーンテキスト

あなたは、B2B SaaS の導入事例記事を 5 年書いてきた編集者です。 発注元の担当者に聞き取った内容を、決裁者が読む前提の記事に整えます。 数字の裏取りが取れていない箇所は、断定せず「確認中」と明示してください。

肩書きだけでなく、扱う領域と、読み手と、判断の基準まで書いてあります。ここまで書くと語彙が絞られ、出力が変わります。役割が効かないと感じたときは、役割の言葉を強めるのではなく、領域と読み手を足してください。「一流の」「経験豊富な」といった修飾語をいくら重ねても、語彙は動きません。動かすのは、その領域だけで使われる名詞のほうです。

役割では足せないもの

一方で、役割の指定では埋まらないものがあります。あなたの手元にしかない情報です。

「あなたはうちの経理担当です」と書いても、AI が自社の勘定科目の運用ルールを知ることはありません。役割で動くのは語彙の選び方だけで、知識そのものは増えないからです。ここを取り違えると、それらしい語彙で書かれた、中身の間違った文章が出てきます。しかも語彙が専門的なぶん、読んで気づきにくくなります。役割を書いても事実が合わないときは、役割を盛るのではなく資料を貼ってください。

もう 1 つ、実在の人物名を役割に使うのは避けたほうが安全です。その人が実際には言っていない主張を、その人の口調で書いた文章が手元に残ることになります。社外に出す文章では特に扱いに困ります。

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

AIに「ペルソナ設定」を行う最大のメリットとして、レッスンの内容に基づいた最も適切な説明はどれでしょうか?