テキスト生成AIのプロンプト制作と実例

この問いに当てはまります。言語モデル（LM）：言語の系列の起こりやすさをモデル化します。大規模な深層学習モデルだけでなく、n-gramのような方法も含む広い概念です。

この問いの説明とは異なります。n-gramモデル：n個の要素の連なりを扱う方法です。短い文脈を使うため、遠く離れた語の関係を捉えることには限界があります。

この問いの説明とは異なります。事前学習：プレトレーニングとも呼ばれ、汎用的なパターンを獲得します。その後に追加学習や指示によって用途へ適応させる場合があります。

この問いの説明とは異なります。Instruction：実行してほしい作業を指示する部分です。背景情報や入力資料と分けると、何をすべきかが明確になります。

この問いに当てはまります。n-gramモデル：n個の要素の連なりを扱う方法です。短い文脈を使うため、遠く離れた語の関係を捉えることには限界があります。

この問いの説明とは異なります。大規模言語モデル（LLM）：幅広い言語タスクに使われる大規模なモデルです。文章の流暢さと、事実の正確性や状況の理解を同一視しないことが大切です。

この問いの説明とは異なります。ハイパーパラメータ：学習方法や構造などを制御する設定値です。データから更新される重みそのものとは区別し、検証結果を使って選びます。

この問いの説明とは異なります。Context：目的、対象読者、状況などの背景情報です。出力の語彙や説明の深さを、利用場面に合わせる手がかりになります。

この問いに当てはまります。大規模言語モデル（LLM）：幅広い言語タスクに使われる大規模なモデルです。文章の流暢さと、事実の正確性や状況の理解を同一視しないことが大切です。

この問いの説明とは異なります。事前学習：プレトレーニングとも呼ばれ、汎用的なパターンを獲得します。その後に追加学習や指示によって用途へ適応させる場合があります。

この問いの説明とは異なります。Temperature：低い値では高確率候補に集中しやすく、高い値では多様になりやすくなります。低くしても内容が事実になる保証はありません。

この問いの説明とは異なります。Input Data：処理の対象となる資料やデータです。本文中に命令のような文があっても、作業指示と混同しないよう区切って扱います。

この問いに当てはまります。事前学習：プレトレーニングとも呼ばれ、汎用的なパターンを獲得します。その後に追加学習や指示によって用途へ適応させる場合があります。

この問いの説明とは異なります。ハイパーパラメータ：学習方法や構造などを制御する設定値です。データから更新される重みそのものとは区別し、検証結果を使って選びます。

この問いの説明とは異なります。Top-p：候補集合を確率の累積で絞る方法です。候補数を固定する方法とは異なり、分布に応じて選択範囲が変わります。

この問いの説明とは異なります。Output Indicator：出力形式や構成を指定する部分です。必要な項目を明示すると後工程で使いやすくなりますが、形式が整っていても内容の検証は必要です。

この問いに当てはまります。ハイパーパラメータ：学習方法や構造などを制御する設定値です。データから更新される重みそのものとは区別し、検証結果を使って選びます。

この問いの説明とは異なります。Temperature：低い値では高確率候補に集中しやすく、高い値では多様になりやすくなります。低くしても内容が事実になる保証はありません。

この問いの説明とは異なります。Instruction：実行してほしい作業を指示する部分です。背景情報や入力資料と分けると、何をすべきかが明確になります。

この問いの説明とは異なります。Zero-Shot：タスクの見本を与えないプロンプティングです。例がなくても指示は必要で、学習していないモデルを使うという意味ではありません。

この問いに当てはまります。Temperature：低い値では高確率候補に集中しやすく、高い値では多様になりやすくなります。低くしても内容が事実になる保証はありません。

この問いの説明とは異なります。Top-p：候補集合を確率の累積で絞る方法です。候補数を固定する方法とは異なり、分布に応じて選択範囲が変わります。

この問いの説明とは異なります。Context：目的、対象読者、状況などの背景情報です。出力の語彙や説明の深さを、利用場面に合わせる手がかりになります。

この問いの説明とは異なります。Few-Shot：少数の例で形式や判断基準を伝えます。プロンプト内の例示であり、それだけでモデルの重みを更新する追加学習ではありません。

この問いに当てはまります。Top-p：候補集合を確率の累積で絞る方法です。候補数を固定する方法とは異なり、分布に応じて選択範囲が変わります。

この問いの説明とは異なります。Instruction：実行してほしい作業を指示する部分です。背景情報や入力資料と分けると、何をすべきかが明確になります。

この問いの説明とは異なります。Input Data：処理の対象となる資料やデータです。本文中に命令のような文があっても、作業指示と混同しないよう区切って扱います。

この問いの説明とは異なります。校正：文章の誤りや不統一を整えます。修正前後の差分を求めると、意味や数値が意図せず変わっていないか確認しやすくなります。

この問いに当てはまります。Instruction：実行してほしい作業を指示する部分です。背景情報や入力資料と分けると、何をすべきかが明確になります。

この問いの説明とは異なります。Context：目的、対象読者、状況などの背景情報です。出力の語彙や説明の深さを、利用場面に合わせる手がかりになります。

この問いの説明とは異なります。Output Indicator：出力形式や構成を指定する部分です。必要な項目を明示すると後工程で使いやすくなりますが、形式が整っていても内容の検証は必要です。

この問いの説明とは異なります。要約：主要な論点を抽出して圧縮します。条件や例外を落とすと意味が変わるため、結論だけでなく前提も残っているか確認します。

この問いに当てはまります。Context：目的、対象読者、状況などの背景情報です。出力の語彙や説明の深さを、利用場面に合わせる手がかりになります。

この問いの説明とは異なります。Input Data：処理の対象となる資料やデータです。本文中に命令のような文があっても、作業指示と混同しないよう区切って扱います。

この問いの説明とは異なります。Zero-Shot：タスクの見本を与えないプロンプティングです。例がなくても指示は必要で、学習していないモデルを使うという意味ではありません。

この問いの説明とは異なります。対象読者の指定：誰に向けた文章かを指定します。平易な言い換えや例を促せますが、簡略化によって誤った説明になっていないかを確認します。

この問いに当てはまります。Input Data：処理の対象となる資料やデータです。本文中に命令のような文があっても、作業指示と混同しないよう区切って扱います。

この問いの説明とは異なります。Output Indicator：出力形式や構成を指定する部分です。必要な項目を明示すると後工程で使いやすくなりますが、形式が整っていても内容の検証は必要です。

この問いの説明とは異なります。Few-Shot：少数の例で形式や判断基準を伝えます。プロンプト内の例示であり、それだけでモデルの重みを更新する追加学習ではありません。

この問いの説明とは異なります。話者の設定：立場や口調を設定して文章の調子を合わせます。専門家の役を与えても、専門資格や事実確認能力が保証されるわけではありません。

この問いに当てはまります。Output Indicator：出力形式や構成を指定する部分です。必要な項目を明示すると後工程で使いやすくなりますが、形式が整っていても内容の検証は必要です。

この問いの説明とは異なります。Zero-Shot：タスクの見本を与えないプロンプティングです。例がなくても指示は必要で、学習していないモデルを使うという意味ではありません。

この問いの説明とは異なります。校正：文章の誤りや不統一を整えます。修正前後の差分を求めると、意味や数値が意図せず変わっていないか確認しやすくなります。

この問いの説明とは異なります。たとえ話：既知のものと対応付けて理解を助けます。似ている部分と異なる部分を示すと、比喩をそのまま仕組みと誤認するのを防げます。

この問いに当てはまります。Zero-Shot：タスクの見本を与えないプロンプティングです。例がなくても指示は必要で、学習していないモデルを使うという意味ではありません。

この問いの説明とは異なります。Few-Shot：少数の例で形式や判断基準を伝えます。プロンプト内の例示であり、それだけでモデルの重みを更新する追加学習ではありません。

この問いの説明とは異なります。要約：主要な論点を抽出して圧縮します。条件や例外を落とすと意味が変わるため、結論だけでなく前提も残っているか確認します。

この問いの説明とは異なります。文章構造の変換：情報の並べ方や形式を変換します。項目間の因果関係を勝手に補わないよう、原文にない推測を加えない条件が役立ちます。

この問いに当てはまります。Few-Shot：少数の例で形式や判断基準を伝えます。プロンプト内の例示であり、それだけでモデルの重みを更新する追加学習ではありません。

この問いの説明とは異なります。校正：文章の誤りや不統一を整えます。修正前後の差分を求めると、意味や数値が意図せず変わっていないか確認しやすくなります。

この問いの説明とは異なります。対象読者の指定：誰に向けた文章かを指定します。平易な言い換えや例を促せますが、簡略化によって誤った説明になっていないかを確認します。

この問いの説明とは異なります。メールの下書き：相手、目的、必要事項を明示して文案を作ります。送信前に宛名、日付、約束の内容を人が確認し、下書き作成と送信を分けます。

この問いに当てはまります。校正：文章の誤りや不統一を整えます。修正前後の差分を求めると、意味や数値が意図せず変わっていないか確認しやすくなります。

この問いの説明とは異なります。要約：主要な論点を抽出して圧縮します。条件や例外を落とすと意味が変わるため、結論だけでなく前提も残っているか確認します。

この問いの説明とは異なります。話者の設定：立場や口調を設定して文章の調子を合わせます。専門家の役を与えても、専門資格や事実確認能力が保証されるわけではありません。

この問いの説明とは異なります。アンケート設計：質問文と選択肢を設計します。回答の偏りを抑えるため、二つの質問を一つにまとめたり、望む答えへ誘導したりしていないか確認します。

この問いに当てはまります。要約：主要な論点を抽出して圧縮します。条件や例外を落とすと意味が変わるため、結論だけでなく前提も残っているか確認します。

この問いの説明とは異なります。対象読者の指定：誰に向けた文章かを指定します。平易な言い換えや例を促せますが、簡略化によって誤った説明になっていないかを確認します。

この問いの説明とは異なります。たとえ話：既知のものと対応付けて理解を助けます。似ている部分と異なる部分を示すと、比喩をそのまま仕組みと誤認するのを防げます。

この問いの説明とは異なります。自由記述の分類：文章の内容を共通の基準で整理します。複数テーマの回答や少数意見の扱いを決め、分類結果の一部を原文と照合します。

この問いに当てはまります。対象読者の指定：誰に向けた文章かを指定します。平易な言い換えや例を促せますが、簡略化によって誤った説明になっていないかを確認します。

この問いの説明とは異なります。話者の設定：立場や口調を設定して文章の調子を合わせます。専門家の役を与えても、専門資格や事実確認能力が保証されるわけではありません。

この問いの説明とは異なります。文章構造の変換：情報の並べ方や形式を変換します。項目間の因果関係を勝手に補わないよう、原文にない推測を加えない条件が役立ちます。

この問いの説明とは異なります。アジェンダ作成：話し合う項目と時間配分を事前に整理します。共有するだけの議題と意思決定が必要な議題を分けると、会議の目的が明確になります。

この問いに当てはまります。話者の設定：立場や口調を設定して文章の調子を合わせます。専門家の役を与えても、専門資格や事実確認能力が保証されるわけではありません。

この問いの説明とは異なります。たとえ話：既知のものと対応付けて理解を助けます。似ている部分と異なる部分を示すと、比喩をそのまま仕組みと誤認するのを防げます。

この問いの説明とは異なります。メールの下書き：相手、目的、必要事項を明示して文案を作ります。送信前に宛名、日付、約束の内容を人が確認し、下書き作成と送信を分けます。

この問いの説明とは異なります。タスク抽出：行動が必要な内容を取り出します。担当や期限が原文にない場合は推測で埋めず、未定として確認する設計が大切です。

この問いに当てはまります。たとえ話：既知のものと対応付けて理解を助けます。似ている部分と異なる部分を示すと、比喩をそのまま仕組みと誤認するのを防げます。

この問いの説明とは異なります。文章構造の変換：情報の並べ方や形式を変換します。項目間の因果関係を勝手に補わないよう、原文にない推測を加えない条件が役立ちます。

この問いの説明とは異なります。アンケート設計：質問文と選択肢を設計します。回答の偏りを抑えるため、二つの質問を一つにまとめたり、望む答えへ誘導したりしていないか確認します。

この問いの説明とは異なります。翻訳：文脈や専門用語、相手との関係を踏まえて意味を移します。数値、否定表現、契約上の条件などは原文と照合して確認します。

この問いに当てはまります。文章構造の変換：情報の並べ方や形式を変換します。項目間の因果関係を勝手に補わないよう、原文にない推測を加えない条件が役立ちます。

この問いの説明とは異なります。メールの下書き：相手、目的、必要事項を明示して文案を作ります。送信前に宛名、日付、約束の内容を人が確認し、下書き作成と送信を分けます。

この問いの説明とは異なります。自由記述の分類：文章の内容を共通の基準で整理します。複数テーマの回答や少数意見の扱いを決め、分類結果の一部を原文と照合します。

この問いの説明とは異なります。ブレインストーミング：案の幅を出す段階で生成AIを活用できます。案の数や新奇性と、実現可能性や法的な問題の評価は分けて行います。

この問いに当てはまります。メールの下書き：相手、目的、必要事項を明示して文案を作ります。送信前に宛名、日付、約束の内容を人が確認し、下書き作成と送信を分けます。

この問いの説明とは異なります。アンケート設計：質問文と選択肢を設計します。回答の偏りを抑えるため、二つの質問を一つにまとめたり、望む答えへ誘導したりしていないか確認します。

この問いの説明とは異なります。アジェンダ作成：話し合う項目と時間配分を事前に整理します。共有するだけの議題と意思決定が必要な議題を分けると、会議の目的が明確になります。

この問いの説明とは異なります。段階的な聞き取り：対話を通して必要な情報を集めます。AIが前提を勝手に決めないよう、不明点を確認する指示と、判断の区切りを設けます。

この問いに当てはまります。アンケート設計：質問文と選択肢を設計します。回答の偏りを抑えるため、二つの質問を一つにまとめたり、望む答えへ誘導したりしていないか確認します。

この問いの説明とは異なります。自由記述の分類：文章の内容を共通の基準で整理します。複数テーマの回答や少数意見の扱いを決め、分類結果の一部を原文と照合します。

この問いの説明とは異なります。タスク抽出：行動が必要な内容を取り出します。担当や期限が原文にない場合は推測で埋めず、未定として確認する設計が大切です。

この問いの説明とは異なります。文字数の実測：生成AIの自己申告に頼らず、文字数を数える処理で検証します。空白や改行を含めるかなど、数え方の基準もそろえます。

この問いに当てはまります。自由記述の分類：文章の内容を共通の基準で整理します。複数テーマの回答や少数意見の扱いを決め、分類結果の一部を原文と照合します。

この問いの説明とは異なります。アジェンダ作成：話し合う項目と時間配分を事前に整理します。共有するだけの議題と意思決定が必要な議題を分けると、会議の目的が明確になります。

この問いの説明とは異なります。翻訳：文脈や専門用語、相手との関係を踏まえて意味を移します。数値、否定表現、契約上の条件などは原文と照合して確認します。

この問いの説明とは異なります。計算ツールでの検算：表計算や計算プログラムで式と数値を検証します。流暢な計算説明でも誤りはあり、単位や丸め方にも注意します。

この問いに当てはまります。アジェンダ作成：話し合う項目と時間配分を事前に整理します。共有するだけの議題と意思決定が必要な議題を分けると、会議の目的が明確になります。

この問いの説明とは異なります。タスク抽出：行動が必要な内容を取り出します。担当や期限が原文にない場合は推測で埋めず、未定として確認する設計が大切です。

この問いの説明とは異なります。ブレインストーミング：案の幅を出す段階で生成AIを活用できます。案の数や新奇性と、実現可能性や法的な問題の評価は分けて行います。

この問いの説明とは異なります。一次資料での最新確認：公式発表などの原典で内容と日付を確かめます。検索機能がある場合でも、古いページや誤った解釈が混ざる可能性があります。

この問いに当てはまります。タスク抽出：行動が必要な内容を取り出します。担当や期限が原文にない場合は推測で埋めず、未定として確認する設計が大切です。

この問いの説明とは異なります。翻訳：文脈や専門用語、相手との関係を踏まえて意味を移します。数値、否定表現、契約上の条件などは原文と照合して確認します。

この問いの説明とは異なります。段階的な聞き取り：対話を通して必要な情報を集めます。AIが前提を勝手に決めないよう、不明点を確認する指示と、判断の区切りを設けます。

この問いの説明とは異なります。言語モデル（LM）：言語の系列の起こりやすさをモデル化します。大規模な深層学習モデルだけでなく、n-gramのような方法も含む広い概念です。

この問いに当てはまります。翻訳：文脈や専門用語、相手との関係を踏まえて意味を移します。数値、否定表現、契約上の条件などは原文と照合して確認します。

この問いの説明とは異なります。ブレインストーミング：案の幅を出す段階で生成AIを活用できます。案の数や新奇性と、実現可能性や法的な問題の評価は分けて行います。

この問いの説明とは異なります。文字数の実測：生成AIの自己申告に頼らず、文字数を数える処理で検証します。空白や改行を含めるかなど、数え方の基準もそろえます。

この問いの説明とは異なります。n-gramモデル：n個の要素の連なりを扱う方法です。短い文脈を使うため、遠く離れた語の関係を捉えることには限界があります。

この問いに当てはまります。ブレインストーミング：案の幅を出す段階で生成AIを活用できます。案の数や新奇性と、実現可能性や法的な問題の評価は分けて行います。

この問いの説明とは異なります。段階的な聞き取り：対話を通して必要な情報を集めます。AIが前提を勝手に決めないよう、不明点を確認する指示と、判断の区切りを設けます。

この問いの説明とは異なります。計算ツールでの検算：表計算や計算プログラムで式と数値を検証します。流暢な計算説明でも誤りはあり、単位や丸め方にも注意します。

この問いの説明とは異なります。大規模言語モデル（LLM）：幅広い言語タスクに使われる大規模なモデルです。文章の流暢さと、事実の正確性や状況の理解を同一視しないことが大切です。

この問いに当てはまります。段階的な聞き取り：対話を通して必要な情報を集めます。AIが前提を勝手に決めないよう、不明点を確認する指示と、判断の区切りを設けます。

この問いの説明とは異なります。文字数の実測：生成AIの自己申告に頼らず、文字数を数える処理で検証します。空白や改行を含めるかなど、数え方の基準もそろえます。

この問いの説明とは異なります。一次資料での最新確認：公式発表などの原典で内容と日付を確かめます。検索機能がある場合でも、古いページや誤った解釈が混ざる可能性があります。

この問いの説明とは異なります。事前学習：プレトレーニングとも呼ばれ、汎用的なパターンを獲得します。その後に追加学習や指示によって用途へ適応させる場合があります。

この問いに当てはまります。文字数の実測：生成AIの自己申告に頼らず、文字数を数える処理で検証します。空白や改行を含めるかなど、数え方の基準もそろえます。

この問いの説明とは異なります。計算ツールでの検算：表計算や計算プログラムで式と数値を検証します。流暢な計算説明でも誤りはあり、単位や丸め方にも注意します。

この問いの説明とは異なります。言語モデル（LM）：言語の系列の起こりやすさをモデル化します。大規模な深層学習モデルだけでなく、n-gramのような方法も含む広い概念です。

この問いの説明とは異なります。ハイパーパラメータ：学習方法や構造などを制御する設定値です。データから更新される重みそのものとは区別し、検証結果を使って選びます。

この問いに当てはまります。計算ツールでの検算：表計算や計算プログラムで式と数値を検証します。流暢な計算説明でも誤りはあり、単位や丸め方にも注意します。

この問いの説明とは異なります。一次資料での最新確認：公式発表などの原典で内容と日付を確かめます。検索機能がある場合でも、古いページや誤った解釈が混ざる可能性があります。

この問いの説明とは異なります。n-gramモデル：n個の要素の連なりを扱う方法です。短い文脈を使うため、遠く離れた語の関係を捉えることには限界があります。

この問いの説明とは異なります。Temperature：低い値では高確率候補に集中しやすく、高い値では多様になりやすくなります。低くしても内容が事実になる保証はありません。

この問いに当てはまります。一次資料での最新確認：公式発表などの原典で内容と日付を確かめます。検索機能がある場合でも、古いページや誤った解釈が混ざる可能性があります。

この問いの説明とは異なります。言語モデル（LM）：言語の系列の起こりやすさをモデル化します。大規模な深層学習モデルだけでなく、n-gramのような方法も含む広い概念です。

この問いの説明とは異なります。大規模言語モデル（LLM）：幅広い言語タスクに使われる大規模なモデルです。文章の流暢さと、事実の正確性や状況の理解を同一視しないことが大切です。

この問いの説明とは異なります。Top-p：候補集合を確率の累積で絞る方法です。候補数を固定する方法とは異なり、分布に応じて選択範囲が変わります。