プロンプトエンジニアリングとは

まず押さえる結論

プロンプトエンジニアリングは、生成AIパスポートの「第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

具体例から判断の境界を固める

生成AIへの入力そのものではなく、望ましい出力を得るために指示の与え方を工夫・設計する取り組みとして捉える

同じ質問でも、指示の書き方次第で生成AIの回答の質は変わります。何をしてほしいかという指示（Instruction）、判断材料になる文脈（Context）、処理対象のデータ（Input Data）、出力形式の指定（Output Indicator）を整理して盛り込んだり、例を示さず指示だけで実行させるZero-Shot、解答例をいくつか示してから指示するFew-Shotのように示し方を選んだりします。こうした、望ましい出力を得るための指示の工夫・設計全体がプロンプトエンジニアリングです。

問題文で見る箇所

「指示の与え方を工夫・設計する」「望ましい出力を得るための取り組み」という語があればプロンプトエンジニアリングを候補にします。工夫の対象となる入力のテキストや文章そのものを指しているだけであれば、プロンプトエンジニアリングではなくプロンプトを候補にします。

隣接概念との境界

プロンプトは生成AIへ渡す入力のテキストや文章そのものです。プロンプトエンジニアリングは、そのプロンプトの与え方（指示・文脈・データ・出力形式の示し方や、Zero-Shot・Few-Shotのような示し方の選択）を工夫・設計する取り組み全体を指します。プロンプトエンジニアリングの中に、個々のプロンプトが含まれるという関係になります。

誤答しやすい選択肢

• ×生成AIへ渡す入力のテキストや文章そのものをプロンプトエンジニアリングと呼ぶ。それはプロンプトの説明であり、プロンプトエンジニアリングはその与え方を工夫・設計する取り組みです。
• ×Zero-Shot・Few-Shotプロンプティングを、プロンプトエンジニアリングとは別の独立した概念として扱う。これらは望ましい出力を得るために指示の示し方を工夫する、プロンプトエンジニアリングの具体的な技法の一つです。
• ×プロンプトエンジニアリングを行えば、生成AIが不得意とする計算や最新情報の回答も常に正確になると断定する。指示の工夫で改善できる範囲と、生成AIが構造的に不得意とする領域は分けて考える必要があります。

4段階の判断手順

1. 01設問が指す対象が入力のテキストそのものか、その工夫・設計の取り組みかを先に分ける。
2. 02指示・文脈・データ・出力形式の示し方を工夫しているという説明があるかを確認する。
3. 03Zero-Shot・Few-Shotのような具体的な技法を、プロンプトエンジニアリングという取り組み全体の一部として位置づける。
4. 04工夫すれば生成AIの不得意な領域まで常に解決できるという断定になっていないか見直す。

到達条件: プロンプトエンジニアリングを指示の与え方を工夫・設計する取り組みとして説明し、プロンプトやZero-Shot・Few-Shotとの関係を言える。

試験での問われ方

誤答しやすいポイント

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