生成AIパスポート 第5章「プロンプトの作成」出題ポイント解説

公開: 2026年7月6日 更新: 2026年7月11日

生成AIパスポート試験の第5章「プロンプトの作成」を体系的に解説します。プロンプトの基本要素、ゼロショット／フューショット、思考の連鎖（Chain of Thought）、出力形式の指定、反復改善、ハルシネーション対策、機密情報入力の注意まで、生成AIから望む結果を引き出すための実践知識をまとめます。

※受験料・試験日程・シラバス・出題内容は改定される場合があります。最新情報は必ずGUGA公式情報でご確認ください。

プロンプトとは

プロンプトは、生成AIに与える指示や質問のことです。生成AIは第2章で学んだとおり入力の文脈に強く依存して出力を作るため、プロンプトの良し悪しが結果の質を大きく左右します。良いプロンプトを設計する技術はプロンプトエンジニアリングと呼ばれます。

プロンプトの基本要素

効果的なプロンプトは、次の要素を意識して組み立てると精度が上がるとされます。

あいまいな指示より、これらを具体的に与えるほど狙いどおりの出力が得られやすくなります。公式シラバスでは、プロンプトの構成を命令（Instruction）・文脈（Context）・入力データ（Input Data）・出力指示子（Output Indicator）の4要素として整理しています。上表の項目はこれを実務的に細分化したものと対応づけて覚えるとよいでしょう。

生成を制御するパラメータ（Temperature・Top-k）

プロンプトの文面だけでなく、生成の「ふるまい」を調整するパラメータも押さえておきたい論点です。代表的なものが次の2つです。

事実重視・定型業務ではTemperatureを低めに、アイデア出しなど発散させたい場面では高めにするなど、目的に応じて使い分けます。試験では用語と「生成のランダム性を制御する」という役割を押さえておきましょう。

ゼロショットとフューショット

• ゼロショット: 例を示さず、指示だけで回答させる方法。手軽だが複雑なタスクでは精度が下がることがある。
• フューショット: プロンプト内に「入力と望ましい出力」の例をいくつか示してから本番のタスクを行わせる方法。出力の形式や粒度を揃えたいときに有効。

思考の連鎖（Chain of Thought）

• Chain of Thought（CoT）: 「順を追って考えてください」のように、途中の考え方を段階的に示させる手法。
• 効果: 計算問題や複数ステップの推論など、複雑なタスクで正確性が向上しやすいとされる。

出力形式の指定と反復改善

• 出力形式の指定: 箇条書き・表・見出し付き・文字数などを明示すると、後工程で使いやすい結果になる。
• 反復改善: 一度で完璧を狙わず、出力を見て「もっと簡潔に」「例を追加して」などと指示を重ねて磨き込む。対話的に改善するのが基本姿勢。

ハルシネーション対策のプロンプト

生成AIは事実と異なる内容を生成することがある（ハルシネーション）ため、プロンプトの工夫で誤りを減らす姿勢が問われます。

• 根拠となる資料を一緒に渡し、「以下の情報の範囲内で答えてください」と制約する。
• 「わからない場合はわからないと答えてください」と明示し、無理な断定を防ぐ。
• 重要な内容は必ず一次情報で裏取りする。出力を鵜呑みにしない。

機密情報・個人情報の入力に関する注意

• 第4章とも関わる重要点として、機密情報・個人情報・社外秘の内容をプロンプトに入力しないのが原則。
• 入力した内容が外部に保存・学習される可能性を考慮し、利用するサービスの取扱い方針や社内ルールを確認する。

この章の要点まとめ

• プロンプトは役割・文脈・指示・制約・出力形式を具体的に組み立てると精度が上がる。
• ゼロショットは例なし、フューショットは例を示す方法。
• Chain of Thoughtは段階的に考えさせて複雑な推論の精度を高める。
• 出力形式を指定し、反復改善で磨き込むのが基本。
• ハルシネーション対策と、機密・個人情報を入力しない注意が欠かせない。