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AIへの指示の出し方:プロンプト入門
プロンプト評価の指標:回答品質を客観的に測定する方法

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

プロンプト評価の指標:回答品質を客観的に測定する方法

プロンプトに一行足して、返ってきた文章を読んで、前より良くなった気がする。そう思って採用したのに、翌週に同じプロンプトを使ったら別のところが崩れていた。生成 AI を仕事で使い続けると、必ずこれが起きます。

原因は、良し悪しを読んだ印象だけで決めていることです。印象は記録に残らないので、先週の自分と比べられません。比べられなければ、直したのか壊したのかも分かりません。

印象を、数えられる形に置き換える

難しい指標を持ち込む必要はありません。自分の用途で「これが守られていなければ使い物にならない」という条件を 2 つか 3 つ選び、守れた回数を数えるだけで足ります。

たとえばカスタマーサポートの返信案を作らせているなら、次の 3 つが数えられます。

  • 形式が守れた回数 — 件名と本文がそろったメールの形で返ってきたのは、10 回中何回か
  • 禁止した言葉が混ざった回数 — 使わないと決めた言い回しが、何回まぎれ込んだか
  • 事実の食い違いの箇所数 — 金額、日付、担当者名のうち、手元の資料と合わなかったのは何箇所か

どれも読み手の好みが入りません。誰が数えても同じ数になるので、翌週の自分とも、隣の席の人とも比べられます。逆に「読みやすさ」「自然さ」を点数にしようとすると、その日の気分で 3 点にも 5 点にもなり、記録の意味がなくなります。

10 回動かして、表に 1 行足す

生成 AI は同じプロンプトでも毎回違う文を返します。1 回だけ見て判断すると、たまたま良かった回を実力と勘違いします。10 回動かして、結果を次のような表に足していきます。

版形式が守れた禁止語の混入事実の食い違い
初版6 / 104 回3 箇所
出力形式を明記した版10 / 104 回3 箇所

この 2 行が並んだ時点で、出力形式の指定は効いたが、禁止語と事実の食い違いにはまったく効いていない、と言い切れます。次に手を入れる場所も、表がそのまま指しています。

10 回という数にも意味があります。6 回が 7 回になった程度の差は、直した効果ではなく、その日のゆらぎで出る幅です。10 回中 3 回以上動いたときだけ、効いたと判断してください。数える手間を惜しんで 2 回や 3 回で切り上げると、この判断ができなくなります。

100 点の見本を、先に 5 件書いておく

数えるには、何が正解かを先に決めておく必要があります。実際に届いた問い合わせを 5 件選び、それぞれに「こう返ってきたら合格」という文面を自分の手で書いておきます。

プレーンテキスト

【入力 1】商品が 3 日届かない、という問い合わせ 【合格の条件】 - 件名がある - 現在の配送状況に触れている - いつ届くかの見込みを書いている - 禁止した言い回しが入っていない

この 5 件は、プロンプトを直すたびに毎回通します。今まで通っていた 3 件目が急に落ちたなら、その修正はやりすぎです。5 件は少なく見えますが、崩れは驚くほどここに出ます。

解説

3 つの条件は同時には立ちません。形式を厳しくすると文章が硬くなり、やわらかさを求めると形式が緩みます。どれを優先するかは、用途ごとに先に決めておきます。

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

プロンプトの改善を繰り返す際、「なんとなくイマイチ」という感覚的な評価ではなく、ルーブリック(評価基準表)などを用いた客観的な評価を行うべき主な理由として、最も適切なものはどれですか?