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AIへの指示の出し方:プロンプト入門
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

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

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

リモートワークで集中できない人に向けた記事を、AI に書かせたとします。返ってきた文章に、間違いは一つもありません。誤字もなく、見出しも整っています。それなのに、途中で読むのをやめてしまう。

薄い、と感じる正体はここです。事実として正しいのに、その人が読む理由が無いのです。

AI が返しているのは、無数の記事の平均値

AI は、学習した膨大な文章から、次に来る確率の高い言葉を選んで並べています。集中力の話題なら、多くの記事で書かれてきたことが並びます。休憩をはさむ、通知を切る、作業場所を分ける。どれも正しく、どれもすでに読んだことがあります。

つまり AI が得意なのは、その話題について世の中で言われていることの真ん中を出すことです。真ん中は外れませんが、真ん中でしかありません。読者があなたの記事を最後まで読む理由は、真ん中からは出てきません。

差し込めるのは、AI が持っていない 3 つ

読む理由になるのは、あなたしか持っていない情報です。書き出す前に、次の 3 つを自分の手元から拾い出してください。

  • 数字の入った実体験 — 「集中できました」ではなく「25 分に区切ったら、午前中に片づく量が 2 件から 4 件に増えた」
  • うまくいかなかったこと — 「通知を切ったら、今度は同僚からの緊急連絡に 3 時間気づかなかった」
  • 選ばなかった選択肢とその理由 — 「有料の集中アプリも試したが、起動を忘れる日が続いてやめた」

このうち 2 つ目が最も効きます。失敗は、実際にやった人にしか書けません。成功談は AI にも書けてしまいます。

書くことが思いつかないときは、その話題で自分が最初につまずいた場所を思い出してください。今では当たり前になっていることほど、これから始める読者には知りたい情報です。慣れてしまって書く価値が無いと感じる部分が、たいてい一番効きます。

記事の最後にまとめて置くと、読まれない

拾い出した 3 つは、記事のどこにでも置けるわけではありません。効くのは、見出しを読んで「本当かな」と思われた直後です。

「25 分で区切ると集中が続きます」という一般論のすぐ後ろに、先ほどの 2 件が 4 件になった話を置く。この並びだと、一般論が急に自分ごとになります。逆に記事の最後にまとめて体験談を置くと、そこまで読まれません。

AI への頼み方も、それに合わせます。見出しごとに分けて書かせ、体験を入れたい見出しでは本文を全部書かせずに、前半の説明だけを書かせてください。

プレーンテキスト

見出し「25 分で区切る時間管理」の前半だけを 300 文字で書いてください。 やり方の説明までで止めて、効果や感想は書かないでください。

全部書かせてから自分の話を差し込もうとすると、文の調子が合わずに結局書き直すことになります。書かせない範囲を先に決めておくほうが、手戻りが減ります。

役割、状況、手元の情報、出力の形という 4 つの並びは、カスタマーサポートの回で見たものをそのまま使います。ブログで変わるのは、3 つ目に入れるのが会社の内部情報ではなく、あなた自身の経験だという点です。

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に高品質なブログ記事の本文を執筆させる際、推奨される「チャンク化(分割)」という手法の説明として、最も適切なものはどれですか?