科目A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。
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 |
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正解
- ウ
解説
プロンプトエンジニアリングは、生成AIから狙いどおりの出力を得るために、AIへ与える入力文（プロンプト）を設計・最適化する技術や考え方です。生成AIは指示文の書き方で回答の内容や品質が大きく変わります。そこで、入力と出力を分析し、目的に合う応答を引き出せるようにプロンプトを工学的に改善していきます。設計時の基本要素として、①指示を具体かつ明確にすること、②必要な項目・データ形式・対象範囲などを明示すること、③期待する出力例を示すこと、④前提条件・制約条件をはっきりさせること、が挙げられます。代表的な手法には、Zero-shot、Few-Shot、思考の連鎖（CoT）、自己整合性などがあります。
| 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 |
| 機械学習の説明です。 | |
| 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 |
| シグニファイアの説明です。 | |
| 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 |
| 正しい選択肢です。プロンプトエンジニアリングの説明であり、質問・指示・情報提供・出力形式の指定などを工夫して、入力文を最適化して意図した回答を得ます。 | |
| 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 |
| ニューラルネットワークの説明です。 |