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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

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

返ってきた文章を読んで「何か違う」と思い、プロンプトに一行足す。また違う気がして、今度は別の一行を足す。3 回繰り返したころには、プロンプトは長くなり、最初は出ていたはずの良さも消えています。

違和感のまま手を動かすと、こうなります。直す前に必要なのは、何が足りないのかを言葉にする作業です。

上から順に疑う

期待外れの原因は、たいてい次の 3 つのどこかにあります。しかも順番があり、上から潰したほうが早く済みます。

diagram (will load when visible)

上ほど影響が広いからです。何をさせたいかが曖昧なままトーンだけを直しても、返ってくる文の中身は変わりません。逆に指示を具体にした瞬間、気になっていたトーンの問題まで一緒に消えることがあります。

不満を、一文にしてから直す

診断の前に、いま何が不満なのかを一文で書きます。「短い」「硬い」「ずれている」のどれなのか。これを書けないまま手を入れると、直したのかどうかも判定できません。

たとえば新商品の加湿器について「SNS 投稿用のキャッチコピーを考えてください」と頼んで、当たり障りのない案が並んだとします。不満を一文にすると「誰に向けた言葉なのかが決まっていないので、刺さらない」になります。原因は 2 番目、相手と目的です。そこだけを足します。

プレーンテキスト

# 相手 寝室の乾燥が気になるが、動作音がうるさいのは嫌だという 30 代の共働き夫婦 # 目的 X に投稿し、商品ページへのリンクを踏んでもらう # 伝える中身 - 動作音 15dB - UV-C ライトで 99% 除菌

役割やトーンには手を付けていません。それでも案の質は変わります。1 か所ずつ直す理由は、こうして「効いたのはどこか」を残すためです。

診断は、足すためだけのものではありません。何度も直したプロンプトには、「簡潔に」と「詳しく説明して」のように、後から足した条件どうしがぶつかっている箇所がよくあります。こういうときは、どちらかを消すのが正しい直し方です。長くなったプロンプトを一度上から読み、いま効いていない行を削るだけで戻ることもあります。

直した理由が、次の仕事に持ち越せる

ここで「相手を書いていなかったから刺さらなかった」と言語化できていれば、次に別の商品の依頼が来たときも、同じところから手をつけられます。言い換えだけで乗り切ると、この持ち越しが起きません。

うまくいかないプロンプトを直すのは、下手だからではありません。頭の中にある前提のうち、どれを渡し忘れていたかを探す作業です。渡し忘れは誰にでもあります。

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

関連レッスン

  • 【最終課題】既存プロンプトの改善レポートを作成する

    コースの総仕上げとして、既存のプロンプトを分析し、劇的に精度を高めるための「改善レポート」の作成方法を学びます。具体的なビフォーアフター事例を通じて、プロンプトエンジニアリングの本質的なプロセスを習得しましょう。

  • 第6章まとめクイズ

    プロンプト改善コンサルティングと改善レポート作成の理解度を確認するクイズ

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

ある企業の広報担当者が「新サービスの紹介記事を書いてください」というプロンプトをAIに送りましたが、出力された内容が一般的すぎて、自社サービスの独自の強みが全く反映されていませんでした。この場合、レッスンの内容に基づいた最も効果的な改善アプローチはどれですか?