生成AIアドバイザー認定試験 第3課題 プロンプトエンジニアリング 予想問題と解説
生成AIアドバイザー認定試験「第3課題 プロンプトエンジニアリング」の予想問題を5問収録しています。各問を解説つきで掲載し、全問は演習画面で解けます。公式シラバスの範囲で作成しています。
この章の要点
第3章 よく利用されるプロンプトテクニック・第1章 プロンプトとは・第2章 良いプロンプトを作るための考え方・方針などを扱う分野です。全5問（基礎2問・標準3問）を収録しています。
- 第3章 よく利用されるプロンプトテクニック
- 第1章 プロンプトとは
- 第2章 良いプロンプトを作るための考え方・方針
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、問題数・難易度・確認点は当サイトが集計・編集。 一次情報確認日: 2026-10-04。
試験概要（公式）確認しておきたいポイント
当サイトの作問時に観察した、取り違えやすい論点です（公式の統計ではありません）。
- Few-shot・Role-playing・Negative/Constraint Prompting・Iterative Refinementの取り違え。例を示すのがFew-shot、役割を指定するのがRole-playing、禁止や制約を示すのがNegative/Constraint Prompting、出力を見て直しながら繰り返すのがIterative Refinementである。
- Chain of ThoughtとContext settingの混同。途中の考え方を順に書かせるのがChain of Thought、依頼の背景や状況を伝えるのがContext settingである。
- プロンプトを、学習データやパラメータと混同すること。プロンプトは利用者が生成AIに与える指示や質問の入力である。目的と条件を具体的に書くのが基本で、出力が不十分なら見直す。
この章の関連用語
この分野の問題で扱う用語です。意味があいまいなものは、用語集で定義を確認できます。
よくある質問
Q第3課題 プロンプトエンジニアリングは何問収録されていますか？
現在5問を収録しています。内訳は基礎2問・標準3問です。
Q第3課題 プロンプトエンジニアリングの頻出論点は何ですか？
第3章 よく利用されるプロンプトテクニック・第1章 プロンプトとは・第2章 良いプロンプトを作るための考え方・方針などが出題対象です（当サイト収録問題に基づく編集部集計）。
Q間違えた問題はどう復習すればいいですか？
誤答した選択肢のどこがずれていたかを解説で確認し、関連用語がある場合は用語集で定義に戻ってから再演習することをおすすめします。
プロンプトの中に、期待する入力と出力の例をいくつか示して、望む形の回答を導く方法はどれか。
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正解は「Few-shot（例を提示する方法）」である。プロンプトに期待する入力と出力の例をいくつか示すと、モデルは例の形式や基準を手がかりに、望む形に近い回答を作りやすくなる。役割を指定するRole-playingは立場を決める技法、否定条件・制約を入れるNegative/Constraint Promptingは禁止事項や条件を示す技法、反復・改善サイクルのIterative Refinementは出力を見てプロンプトを直していく進め方であり、いずれも例を示す方法ではない。問題文の手がかりは入力と出力の例を示す点である。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第3課題 第3章 よく利用されるプロンプトテクニック、2026-10-04確認）
複数の手順を踏んで答えを出す計算問題で、モデルに途中の考え方を順に書かせてから結論を出させる方法はどれか。
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正解は「Chain of Thought（ステップ・思考プロセスを促す方法）」である。結論だけを求めず、途中の考え方を順に書かせてから結論を出させることで、複数の手順を踏む計算問題にも対応しやすくなる。依頼の背景や状況を伝えるContext setting、役割を決めるRole-playing、例を示すFew-shotは、いずれも別の目的で使う技法であり、途中の考え方を順に書かせる方法ではない。問題文にある「途中の考え方を順に書かせる」という手がかりに注目する。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第3課題 第3章 よく利用されるプロンプトテクニック、2026-10-04確認）
生成AIにおける「プロンプト」の説明として、最も適切なものはどれか。
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正解は「生成AIに与える指示や質問などの入力である」である。プロンプトは、利用者が生成AIに向けて入力する指示や質問そのものを指す。同じ生成AIを使っても、プロンプトの書き方が変われば出力も変わるため、利用者の側で工夫できる部分として扱われる。一方、学習に使う文章や画像の集まりは学習データ、内部で調整される数値はパラメータであり、どちらも利用者が入力するものではなくモデルや学習の側にある。料金の区分は契約の話で、入力の意味とは関係しない。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第3課題 第1章 プロンプトとは、2026-10-04確認）
回答を表計算ソフトに貼り付けやすくするため、「項目名と内容の2列の表で、5行以内」とプロンプトに書き添えた。この工夫に最も当てはまるテクニックはどれか。
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正解は「出力の形式・条件を指定する」である。「2列の表で5行以内」という書き添えは、回答の形式（表）と条件（列数と行数）を先に示す工夫であり、利用目的に合った形で出力されやすくなる。役割の指定は回答者の立場を決める指示、Chain of Thoughtは途中の考え方を順に書かせる指示、反復・改善サイクルは出力を見ながらプロンプトを直していく進め方である。今回の書き添えは出力の見た目と量を決めるものなので、どれにも当てはまらず、形式・条件の指定に当たる。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第3課題 第3章 よく利用されるプロンプトテクニック、2026-10-04確認）
良いプロンプトを作る考え方として、最も適切なものはどれか。
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正解は「目的や条件を具体的に書き、何を求めているかが伝わるようにする」である。生成AIは与えられたプロンプトをもとに出力するため、目的や条件が書かれていないと、意図と違う内容を出力しやすい。そのため、何を求めているかが伝わるように具体的に書くことが基本になる。出力が不十分なときも、プロンプトを見直して改善する。短さを優先して推測に任せる、出力を見てから考える、直さないという考え方は、意図を伝えるという目的に合わない。意図が相手に伝わるかどうかが、判断の基準になる。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第3課題 第2章 良いプロンプトを作るための考え方・方針、2026-10-04確認）