生成AIパスポート 用語解説
Contextとは
プロンプトの構成要素の一つで、生成AIが回答を組み立てる際の判断材料となる前提条件や背景情報を与える部分。実行してほしい処理を伝えるInstructionとは役割が異なり、Contextは判断のための背景を補う位置づけになる。
Contextの意味と見分け方
Context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」に出てくる用語です。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。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。
公式シラバス（PDF）（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
「第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- Zero-ShotとFew-Shotの取り違え。例を示さず指示だけ＝Zero-Shot、例をいくつか示してから指示＝Few-Shot。
- プロンプトエンジニアリングとファインチューニング／プレトレーニングの混同。プロンプトエンジニアリングは指示の与え方の工夫で、ファインチューニングとプレトレーニングはモデル側の学習段階。
- テキスト生成AIの不得意（正確な計算・最新の情報・芸術の批評）を、得意分野（要約・メール作成・箇条書き変換）と取り違える。
関連する確認問題
第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例 / プロンプティングの基礎
プロンプトの構成要素のうち、AIが回答を組み立てる際の判断材料となる前提条件や背景情報を与える部分を何というか。
正解は「Context」である。設問は「AIが回答を組み立てる際の判断材料」「前提条件や背景情報を与える部分」という条件を示しており、これは判断の助けになる背景情報を与えるContextの役割と一致する。「Instruction」はAIに実行してほしいことを伝える指示であり、背景情報ではなく行動そのものを伝える部分である。「Input Data」は処理させたい具体的なデータであり、判断のための前提条件ではなく処理対象そのものである。「Output Indicator」は出力の形式や型を指定する部分であり、前提条件や背景情報とは役割が異なる。
第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例 / プロンプティングの基礎
プロンプトの構成要素のうち、出力の形式や型（箇条書き・表形式など）を指定する部分を何というか。
正解は「Output Indicator」である。設問は「出力の形式や型（箇条書き・表形式など）を指定する部分」という条件を示しており、これはOutput Indicatorの役割と一致する。「Context」は判断材料となる前提条件や背景情報を与える部分であり、出力の形式そのものを指定する部分ではない。「Instruction」はAIに実行してほしいことを伝える指示であり、何をするかを伝える部分であって、どの形式で出すかを指定する部分ではない。「Input Data」は処理させたい具体的なデータであり、出力の形式を指定する部分ではなく処理対象そのものを指す。
第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例 / プロンプティングの基礎
プロンプトの構成要素に関する次の説明のうち、誤っているものはどれか。
誤っているのは「Output Indicator（出力形式の指定）は、要約や分類の対象となる入力データそのものを指す」という説明である。Output Indicatorは、箇条書きや表形式など、出力の形式や型を指定する部分である。一方、Input Dataは、要約する議事録や分類する文章など、処理を実際に行う対象を指す。設問の説明はInput Dataの定義をOutput Indicatorに誤って当てはめている。Instruction・Context・Input Dataの説明はいずれも正しい。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- Contextを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、Contextに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
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執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）