問題
テクノロジ系
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
解説
正解：ウ
概要
この問題は，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を問うものです。生成AIに関連する用語を正しく理解することがポイントです。
正解の理由
プロンプトエンジニアリングとは，AIから意図した回答や出力を得るために，AIへの質問・指示の内容，具体的な情報の提供，出力形式の指定などを工夫する手法のことです。ウが正解です。
各選択肢の解説
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」または「帰納的学習」の説明です。
イ（×）: 入力できる状態を画面上の記号や文字列で示すことは，コマンドラインインターフェースにおける「プロンプト（入力待ち表示）」の説明です。プロンプトエンジニアリングとは異なります。
ウ（〇）: 意図した回答を得るためにAIへの質問・指示の工夫をする手法がプロンプトエンジニアリングです。
エ（×）: 神経細胞の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」の説明です。
ポイント
プロンプトエンジニアリングは，ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の活用において重要なスキルです。具体的な手法として，Few-shotプロンプティング（例示を与える），Chain-of-Thoughtプロンプティング（思考過程を引き出す）などがあります。