AIにおけるプロンプトエンジニアリングの説明として、適切なものはどれか。

選択肢

• アAIが、多数の事象やデータから普遍的なルールや知識を獲得すること
• イAIに対する質問や指示などが入力できる状態であることを、画面上に記号や文字列で示すこと
• ウ意図した回答を得るためにAIに対する質問や指示の内容、情報の提供、出力形式の指定などを工夫すること
• エ神経細胞が作るネットワークをコンピュータで模した、AIで用いられる計算モデルのこと

正解と解説

正解：ウ 意図した回答を得るためにAIに対する質問や指示の内容、情報の提供、出力形式の指定などを工夫すること

プロンプトエンジニアリングは、生成AIから意図した回答を引き出すために、指示の書き方や前提情報の与え方、出力形式の指定などを工夫する取組みである。同じモデルでも与える指示の質によって結果が大きく変わるため、実務での活用に欠かせない技術となっている。モデル自体を作り替えるのではなく、入力側の工夫である点が特徴である。

選択肢ごとの解説

• アデータから規則性を獲得するのは機械学習の説明である。
• イ入力受付を示す記号はプロンプトそのものの意味で、工夫する行為ではない。
• ウ指示や情報の与え方、出力形式を工夫するという説明で、これが正解。
• エ神経細胞を模した計算モデルはニューラルネットワークである。

同じ分野の他の問題

• ニューラルネットワークの学習に用いられるバックプロパゲーションで行われていることはどれか。2026年度 秋期 問82
• AIを、様々な課題に対して判断できる“強いAI”と、特定の課題だけを判断できる“弱いAI”に分類した場合、“弱いAI”の…2026年度 秋期 問27
• 教師あり学習において、正解となる情報を付与する作業を表す用語として、最も適切なものはどれか。2026年度 秋期 問16
• 動物が写っている大量の画像から犬や猫などの特徴を自動的に抽出して、動物の種類を識別できるようにするAIの技術はどれか。2025年度 秋期 問86
• AIにおいて、広範囲かつ大量のデータで訓練されたものであり、ファインチューニングなどによって文章生成AIのような様々な用…2025年度 秋期 問80