生成AIパスポート 用語解説
Instructionとは
プロンプトの構成要素の一つで、生成AIに実行してほしい内容を伝える指示にあたる部分。プロンプトの与え方そのものを工夫・設計する取り組みであるプロンプトエンジニアリングに対し、Instructionはプロンプトを構成する一要素という位置づけになる。
まず押さえる結論
Instruction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。
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。 一次情報確認日: 2026-06-27。
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
×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。前者は指示の与え方の工夫、後者2つ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 / LMとLLM
生成AIの出力のランダム性・多様性を調整するためのパラメータで、値を大きくすると出力がより多様になるものはどれか。
正解は「Temperature」である。出力のランダム性・多様性を調整するパラメータがTemperatureで、値を大きくすると多様で意外性のある出力に、小さくすると堅実な出力になりやすい。プロンプトはAIへの入力（指示文）そのもの、InstructionとContextはプロンプトの構成要素で、いずれも出力のランダム性を調整するパラメータではない。 Temperatureは次のトークン候補の確率分布の鋭さを調整する生成時の値で、高いほど多様になりやすく、低いほど確率の高い候補へ集中しやすい。ContextとInstructionはプロンプト要素、プロンプトは入力全体であり設定パラメータではない。
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に実行してほしいことを伝える『指示』にあたるものはどれか。
正解は「Instruction」である。AIにやってほしいことを伝える指示がInstruction。Contextは判断の助けになる背景情報、Output Indicatorは出力の形式や型の指定、Temperatureは出力のランダム性を調整するパラメータで、いずれも『指示』そのものではない。 プロンプト要素は質問に対する役割で区別する。Instructionは何をするか、Contextはどの背景で判断するか、Output Indicatorはどの形式で出すかを指定する。Temperatureは生成のランダム性を調整する値であり、処理命令そのものではない。
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。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- Instruction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、Instruction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
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）