プロンプト・RAG
プロンプトエンジニアリングとは？
読み: ぷろんぷとえんじにありんぐ英語: Prompt Engineering更新日: 2026-06-23
生成AIから目的に合った出力を得るため、指示、文脈、例示、制約を設計する技術です。
試験で問われるポイント
- 出力形式、役割、制約、例示を具体的にする考え方が重要です。
- ハルシネーションや情報漏えいへの対策と一緒に問われます。
- 実務では評価と改善を繰り返します。
具体例
問い合わせ返信を作るとき、対象顧客、トーン、禁止事項、出力形式を指定します。
よくある誤解
- プロンプトだけでセキュリティ対策が完結すると考える。
- 長ければ長いほど必ず良いプロンプトだと考える。
対応試験
生成AIパスポートAWS AI Practitioner
関連する表記: プロンプトエンジニアリング / Prompt Engineering / プロンプト設計
関連問題で復習
生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
「Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）」の説明として、最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner基盤モデルの活用
プロンプトエンジニアリングのリスクとして適切なものを2つ選べ。
生成AIパスポートプロンプト制作・ビジネス活用
プロンプトエンジニアリングにおいて、より正確な出力を得るために重要な要素に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
Cloud Digital LeaderGoogle CloudのAI活用
生成AIのハルシネーション対策として最も適切なものはどれか。
Cloud Digital LeaderGoogle CloudのAI活用
プロンプト設計で重要なこととして最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI
AIの安全ガードレールを回避して、通常は拒否されるコンテンツを生成させようとする試みを何と呼ぶか。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。