ITパスポート試験過去問 令和8年度（2026年）問98
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
- ア
- イ
- ウ
- エ
正解と解き方・学習ポイント（AI解説）
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIなどから意図した出力を得るために、AIへの質問や指示の書き方、前提情報の与え方、出力形式の指定などを工夫して調整することです。データから学習させることや、ニューラルネットワークのような内部モデルの説明ではありません。
Point
この問題は、プロンプトエンジニアリングの意味を正しく説明できるかを確認するものです。AIへの入力の作り方を調整して、出力を意図に近づける考え方を理解していることがポイントです。
解くために必要な知識
用語の整理
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| プロンプトエンジニアリング | AIから意図した回答を得るために、質問・指示の内容、背景情報の与え方、出力形式などを工夫すること |
| AI（人工知能） | 人の知的作業の一部をコンピュータで実現する技術の総称です |
他の選択肢に出てくる用語
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| 機械学習 | 多数のデータから、ルールやパターンをAIが自動的に獲得する技術 |
| コマンドプロンプト | コンピュータが入力待ち状態であることを示す、画面上の記号や文字列 |
| ニューラルネットワーク | 人間の神経細胞のネットワーク構造を模した、AIで用いられる計算モデル |
問題の解法手順
各選択肢の整理
| 選択肢 | 内容の要点 | 該当する用語 | 正誤 |
|---|---|---|---|
| ア | データからルールや知識を獲得する | 機械学習 | ✕ |
| イ | 入力待ち状態を記号や文字列で示す | コマンドプロンプト | ✕ |
| ウ | AIへの指示内容や出力形式などを工夫する | プロンプトエンジニアリング | ○ |
| エ | 神経細胞のネットワークを模した計算モデル | ニューラルネットワーク | ✕ |
意図した回答を得るために、AIへの質問や指示、情報提供、出力形式の指定を工夫する「ウ」が適切です。
選択肢ごとの解説
- ア：不正解
「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、データから規則性を学ぶ機械学習の説明です。利用者がAIへの質問や指示を工夫するプロンプトエンジニアリングではありません。
- イ：不正解
これはコマンドプロンプトの説明です。コマンドプロンプトは入力待ち状態を示す記号や文字列であり、AIへの質問や指示を工夫するプロンプトエンジニアリングとは別の概念です。
- ウ：正解
意図した回答を得るために、AIへの質問・指示文の内容、追加で与える情報（前提、制約など）、出力形式の指定を工夫して調整することは、プロンプトエンジニアリングの説明として適切です。
- エ：不正解
これはニューラルネットワークの説明です。ニューラルネットワークはAI内部の計算モデルであり、利用者が入力を工夫するプロンプトエンジニアリングとは異なります。
まとめ
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIなどから意図した出力を得るために、AIへの質問や指示の書き方、前提情報の与え方、出力形式の指定などを工夫して調整することです。データから学習させることや、ニューラルネットワークのような内部モデルの説明ではありません。
理解すべき用語
- AI
人の知的作業をコンピュータで実行する技術の総称です。
- プロンプトエンジニアリング
生成AIに対して、目的に合う回答を得るために、指示文（プロンプト）の内容や構成を設計し、結果を見ながら改善する技術です。
テクノロジ系 > 基礎理論 > 基礎理論
「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、データから規則性を学ぶ機械学習の説明です。利用者がAIへの質問や指示を工夫するプロンプトエンジニアリングではありません。
これはコマンドプロンプトの説明です。コマンドプロンプトは入力待ち状態を示す記号や文字列であり、AIへの質問や指示を工夫するプロンプトエンジニアリングとは別の概念です。
意図した回答を得るために、AIへの質問・指示文の内容、追加で与える情報（前提、制約など）、出力形式の指定を工夫して調整することは、プロンプトエンジニアリングの説明として適切です。
これはニューラルネットワークの説明です。ニューラルネットワークはAI内部の計算モデルであり、利用者が入力を工夫するプロンプトエンジニアリングとは異なります。