問98
頻出度★★☆
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。
令和8年度 ITパスポート試験 問98
テクノロジ系基礎理論 › 情報に関する理論
この問題の解説と、これまでの解答の記録です。
解説
問 98
不正解ア
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は「機械学習 (マシンラーニング)」の説明であり、プロンプトの工夫とは異なる。
不正解イ
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のは「プロンプト (入力促進記号)」そのものの説明であり、回答を引き出すための工夫を指すプロンプトエンジニアリングとは別概念。
- ウ
正解 プロンプトエンジニアリングとは、生成 AI から意図したとおりの回答を引き出すために、AI へ与える質問や指示 (プロンプト) の内容、与える前提情報、出力形式の指定などを工夫・最適化する技術である。したがって「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」と述べた「ウ」が正しい。
不正解エ
神経細胞が作るネットワークをコンピュータで模した計算モデルは「ニューラルネットワーク」の説明であり、AI のモデル構造の話でプロンプトエンジニアリングではない。
ここがポイント
- プロンプトエンジニアリングは、生成 AI への質問・指示・前提情報・出力形式を工夫し、意図した回答を得やすくする技術である。
- 類似用語との切り分け: 機械学習 (データからルールを獲得)、プロンプト (入力促進の記号表示)、ニューラルネットワーク (神経回路を模した計算モデル) を区別する。
用語