プロンプトエンジニアリング基礎: 効果的な指示の書き方

このコースでは、AI ツールが何を求めているかを理解し、高品質な答えを返すための明確で効果的なプロンプトを設計する方法を学びます。最終的には、体系的にプロンプトを構築し、例で AI を導き、AI に推論を示させ、指示をデバッグして改善し、コード生成、文書作成、データ分析などのタスクに合った戦略を選べるようになります。ChatGPT や Claude などのツールを使ったことはあるが、もっと活用したい開発者や知識労働者向けです。

このコースを終えると、次のことができるようになります:

プロンプトとは何か、その構造要素を理解し、曖昧な指示を見抜いて明確に書き直す
few-shot 学習を使って、2〜5個の例で AI を望むパターンに導く
chain-of-thought を適用して、AI に推論の手順を示させ、複雑なタスクの精度を向上させる
プロンプトを体系的にデバッグし反復改善する — 問題を特定し段階的に改善する
コード生成、文書作成、データ分析などのタスクタイプに応じて、適切なプロンプト戦略を選んで適用する

前提知識: 会話型 AI ツール（ChatGPT、Claude など）を使ったことがあり、基本的なテキスト編集とタスクの説明ができる。

実習環境: 少なくとも1つの会話型 AI ツール（ChatGPT、Claude など）へのアクセスが必要です。プログラミング環境は不要です。

コース構成

#	トピック	学ぶこと
01	プロンプトとは何か、なぜ重要なのか	プロンプトとは何か、曖昧な指示と明確な指示の違い、プロンプトが AI 出力の質をどう左右するか
02	プロンプトの基本構造	プロンプトの4つの核となる要素（ロール、タスク、フォーマット、制約）を習得し、曖昧なリクエストを構造化された指示に書き直す
03	Few-Shot 学習: 例でAIを導く	2〜5個の例で AI に望むパターンを示し、zero-shot、one-shot、few-shot を区別し、質の高い例を選ぶ
04	思考の連鎖: AIに推論プロセスを見せる	AI に推論の手順を示させることで複雑なタスクの精度を向上させ、「段階的に考えよう」というテクニックを適用する
05	プロンプトのデバッグと改善	プロンプトの問題を体系的に発見し、原因を診断し、反復改善し、効果的なデバッグルーチンを構築する
06	タスクタイプ別のプロンプト戦略	コード生成、文書作成、データ分析など、タスクタイプに応じた最適なプロンプト戦略を適用する

参考ソースの一覧は sources.md をご覧ください。