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AIへの指示の出し方:プロンプト入門
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

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

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

物差しが決まったら、次は案を比べます。ところが多くの人は、直すときに 2 か所いっぺんに書き換えてしまいます。

役割の指定を「プロのライター」から「経験 20 年のベテラン編集者」に変え、ついでに出力形式も箇条書きに変えた。結果は良くなった。ここで手が止まります。効いたのは役割か、形式か。次に別の仕事へ持っていくとき、どちらを持っていけばよいのか分かりません。

1 回の修正で、変える場所は 1 か所

比べたい版を 2 つ作るとき、違いは 1 か所だけにします。役割を変えた版と、形式を変えた版は、別々に試します。面倒に見えますが、これをやらないと、良くなった理由が毎回分からないまま次に進むことになります。

変える対象になりやすいのは、次のようなところです。

  • 役割の書き方を変える
  • 制約を「100 文字以内」から「3 つの箇条書き」に変える
  • 手本を 0 個から 1 個に増やす
  • 手順を踏ませる一文を足す

このうちどれか 1 つだけを動かし、残りは元の版のまま固定します。固定した側が、次の比較の出発点になります。

先ほどの例なら、まず役割だけを差し替えた版を作って比べます。差がほとんど出なければ、役割の書き換えは効いていなかったということです。そのうえで元の版に戻り、今度は形式だけを箇条書きに変えます。2 回に分けたぶん時間はかかりますが、手元に残るのは「効いたのは形式だった」という、次の仕事にも持っていける一文です。

diagram (will load when visible)

1 回の結果で勝ちを決めない

同じプロンプトでも返ってくる文は毎回違います。1 回ずつ比べて勝敗をつけると、実力ではなくその日の当たり外れを採用してしまいます。各版を 10 回動かし、前のレッスンで決めた条件が守れた回数を数えて比べてください。

負けた版も消さずに残します。「役割を長く書いたら、かえって形式が崩れた」という記録は、次に同じ誘惑にかられたときに効きます。

自分が書いた長いほうを、つい勝たせてしまう

もう一つの落とし穴は、自分の目です。時間をかけて書いた長いプロンプトのほうが良いはずだ、という気持ちが採点に混ざります。

防ぎ方は簡単で、出力だけを並べて、どちらの版から出たものかを隠して読みます。付箋を貼る、別のファイルに順番を混ぜて貼る、それだけで十分です。同僚に見てもらえるなら、どちらの版かを伝えずに渡してください。

解説

どちらが良いかを AI 自身に判定させる手もあります。ただし判定基準を渡さずに聞くと、長いほうや丁寧なほうを選びがちです。前のレッスンで決めた条件を、そのまま判定基準として渡してください。

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。

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