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生成AIアドバイザー認定試験 用語解説

Context settingとは

プロンプトに、依頼の背景や状況などの文脈(コンテキスト)を添えて伝える方法。Googleのプロンプト設計ガイドは、モデルに必要な情報がすべて与えられていると仮定せず、問題を解くために必要な指示や情報を含めるよう勧めている。こうした文脈情報によって、モデルは求められている内容の制約と詳細を理解できる。

Context settingの意味と見分け方

効果的な文脈情報には、回答を作るときに参照できる背景情報と、モデルの動作を制御するためのルールや事前に決めた回答が挙がる。同じ質問でも、状況を伝えないときより伝えたときのほうが、的を絞った答えが返る。公式シラバスでは「背景・文脈を提供する(Context setting)」として、よく利用されるプロンプトテクニックに挙がる。

Context settingは、生成AIアドバイザー認定試験の「第3課題 プロンプトエンジニアリング」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。

試験概要(公式)

試験での問われ方

01

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。

02

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。

03

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3課題 プロンプトエンジニアリング」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。

  • 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。

関連する確認問題

第3課題 プロンプトエンジニアリング / 第3章 よく利用されるプロンプトテクニック

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。

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。

第3課題 プロンプトエンジニアリング / 第3章 よく利用されるプロンプトテクニック

社内向けの依頼メールを書かせるとき、読み手の立場、依頼の目的、これまでの経緯をプロンプトに書き添える技法はどれか。

正解は「Context setting(背景・文脈を提供する方法)」である。読み手の立場、目的、経緯といった背景をプロンプトに加えると、モデルは状況に合った内容や言い回しを選びやすくなる。Few-shotは入力と出力の例を示す技法、Chain of Thoughtは途中の考え方を順に書かせる技法、Negative/Constraint Promptingは禁止事項や制約を示す技法であり、背景情報を渡す技法ではない。問題文の手がかりは、立場、目的、経緯という状況の説明を加える点である。

第3課題 プロンプトエンジニアリング / 第3章 よく利用されるプロンプトテクニック

「あなたは経験豊富な人事担当者です」のように、モデルに立場を与えて、回答の視点や口調を整える技法はどれか。

正解は「Role-playing(役割を指定する方法)」である。モデルに人事担当者のような役割を与えると、その立場にふさわしい視点、語彙、口調で回答を組み立てやすくなる。Iterative Refinementは出力を見て直しを重ねる進め方、In-context learningは例を示して形を導く方法、Context settingは状況の説明を渡す方法であり、役割を与えるものではない。問題文の手がかりは、立場を与えて視点や口調を整える点である。 役割を与える技法か、状況を説明する技法かを分けて考えると、Role-playingとContext settingの取り違えを防げる。

同じ章で確認したい用語

到達チェック

  • Context setting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 setting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: AI資格ドリル編集部(運営者情報を見る)