LLM・プロンプト実践

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• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ1初級言語モデル・LM・確率

  言語モデル（LM）の基本的な役割として、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「語やトークンの並びに確率を与え、文脈に続く要素を予測する」が言語モデルの基本である。「文章を画像ファイルへ変換」は画像生成に限定した説明であり、「全レコードを常に同じ順番で返す」は検索処理である。「理解したことを数学的に必ず証明する」は言語モデルが保証する機能ではない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ2初級n-gram・言語モデル・条件付き確率

  n-gram言語モデルの説明として、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「直前の限られた語列を手掛かりに、次の語の確率を近似する」がn-gramの考え方である。「文書全体を必ず無制限に参照」は有限の履歴を使う仮定と異なり、「画像の画素だけ」は言語のn-gramではない。「未知の語列にも必ず確率1」は確率推定やデータ疎性の説明として誤りである。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ3初級ニューラル言語モデル・分散表現・ニューラルネットワーク

  ニューラル言語モデルが、単純なn-gramの数え上げと異なる点として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「語の分散表現とニューラルネットワークを学習し、確率推定に用いる」がニューラル言語モデルの特徴である。「確率を手入力」は学習モデルではなく、「文字数だけ」で語順を扱えない。「常に確率0を固定」は、分散表現によって似た文脈へ一般化する狙いと反対である。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ4初級LLM・大規模言語モデル・スケーリング

  大規模言語モデル（LLM）の説明として、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「大規模なデータと計算資源で学習され、多様な言語課題に利用できるモデル」がLLMの説明として適切である。「足し算だけを実行する固定ルール」や「文章を生成しないデータベース」ではない。「誤情報を一切出さないことが保証」もなく、出力には検証が必要である。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ5初級プレトレーニング・事前学習・転移学習

  LLMのプレトレーニング（事前学習）の説明として、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「大量のテキストで言語の一般的なパターンを学び、後続タスクの土台を作る」がプレトレーニングである。「質問ごとに重みを初期化」や「正解を返した文章だけを学習データから削除」は学習方法の説明ではない。「プロンプトを入力する操作」は推論時の利用であり、事前学習とは別である。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ6初級ハイパーパラメータ・学習率・バッチサイズ

  機械学習におけるハイパーパラメータの例と説明の組合せとして、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「学習率やバッチサイズ」のような学習過程を制御する設定値がハイパーパラメータである。「学習で更新された重み」はモデルパラメータであり、「正解ラベルだけをまとめた名称」でも「誤字を自動修正した結果」でもない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ7初級top-p・nucleus sampling・サンプリング

  テキスト生成におけるtop-pサンプリングの説明として、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「累積確率がしきい値pに達する集合を作り、その中から選ぶ」がtop-pの仕組みである。「辞書順で最初の語」や「上位p文字を削除」は確率的サンプリングではない。「最新情報の日付を指定」は知識の鮮度に関する設定であり、top-pの役割ではない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ8初級プロンプトエンジニアリング・反復改善・指示

  プロンプトエンジニアリングの進め方として、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「目的・文脈・制約・出力形式を設計し、結果を評価しながら改善する」がプロンプトエンジニアリングである。「変更せず繰り返す」や「偶然意図を推測することに任せる」方法では品質を調整しにくい。「重みを恒久的に再学習する」は通常のプロンプト操作とは異なる。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ9初級Zero-Shot・Few-Shot・例示

  Zero-ShotプロンプティングとFew-Shotプロンプティングの違いとして、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「Zero-Shotは例を示さず依頼し、Few-Shotは複数の入出力例」でパターンを示す、という違いが適切である。「画像専用」と「音声専用」という媒体の区別ではない。「必ず正確」という保証はなく、「モデルの再学習」や「モデルを削除」も通常のプロンプティングでは行わない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ10初級Instruction・Context・Input Data

  Instruction、Context、Input Data、Output Indicatorを含むプロンプトの組立てとして、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「Instructionで作業」「Contextで背景」「Input Dataを区切り」「Output Indicatorで回答形式を指定」という役割分担が適切である。「存在しない議事録を推測」させるのは入力不足であり、「無関係な内容」で意図を隠すのも不適切である。「必要な形式は…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ11初級temperature・サンプリング・ランダム性

  テキスト生成の温度パラメータ（temperature）を低く設定した場合の一般的な傾向として、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「出力のランダム性が下がり、より予測しやすい応答になりやすい」が一般的な傾向である。「最新の情報を検索」は検索機能の有無に関係し、「入力できる文字数」はコンテキスト上限に関係する。「事実誤りが必ずゼロ」になる保証もない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ12初級校正・誤字脱字・表記ゆれ

  社内文書の校正を生成AIへ依頼するとき、元の意味を勝手に変えさせない指示として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「誤字脱字と表記ゆれだけ」を対象とし、「変更前・変更後・理由」を示せば、修正箇所と根拠を照合できる。意味を変える案を分けることで校正との混同も防げる。「内容を自由に創作」は校正を超え、「題名だけから全文を推測」は入力不足である。「根拠のない数字を追加」は正確性を損なう。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ13初級情報整理・分類・重複統合

  順不同のメモを生成AIで整理し、事実を追加せず見出し別にまとめたい。最も適切な依頼はどれか。

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  解説: 「メモだけを根拠に重複を統合」「指定した見出しへ分類」「不明点は不明」とする依頼は、根拠と形式を限定できる。「もっともらしい内容で補う」は捏造を招き、「別の会議の結論」は入力を無視している。「毎回異なる形式」では整理結果を利用しにくい。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ14初級要約・対象読者・長さ指定

  長い報告書を生成AIで要約するとき、重要事項の抜けを確認しやすい依頼として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「対象読者、要約の長さ、残すべき論点、原文外の情報を加えないこと」を指定すれば、要約の目的と検証基準が明確になる。「内容を想像」は根拠がなく、「先頭の一文だけ」では重要事項を選別できない。「異なる結論になるよう書き換える」は要約ではない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ15中級箇条書き・文章化・形式変換

  箇条書きと文章を相互変換する際、情報を落とさず変換結果を検査しやすくする指示として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「固有名詞と数値を保持」「対応関係が分かる形」「追加情報は入れない」という制約なら、変換前後を照合しやすい。「半分を無作為に削除」は情報を失い、「元にない主張を加え」ると内容が変わる。「入力を示さず」では忠実な相互変換ができない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ16中級対象変更・話者変更・例え

  専門家向けの説明を小学生向けに変更し、話者を「研究者」から「先生」へ変え、身近な例えも加えるプロンプトとして最も適切なものはどれか。

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  解説: 「対象を小学生、話者を先生と明示」し、「身近な例えを一つ加え、事実関係は保持」する指示が目的に合う。「対象読者を指定せず」では難易度を合わせにくく、「研究者の一人称を残す」と話者変更が不完全になる。「事実関係も自由に変更」は説明の忠実性を損なう。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ17中級会話化・形式変換・役割設定

  説明文を二人の会話形式へ変換するとき、内容の対応を確認しやすい指示として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「登場人物の役割と発言順」を定め、「各論点を会話に一度ずつ含める」と、会話化と内容保持を両立できる。「雑談だけ」では原文を反映せず、「誰の発言かを示さず」では会話を追いにくい。「反対の結論へ誘導」は忠実な形式変換ではない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ18中級アンケート分析・構造化出力・JSON

  顧客アンケートの自由記述を「分類名」と「要約」を持つJSONで出力させたい。プロンプトの改善として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「目的、入力データ、分類ルール、必要なキーと出力形式を明示する」と、アンケート分析の判定基準と検証可能な出力が定まる。「いい感じに処理」は曖昧で、「任意の形式を毎回選ばせる」と後処理しにくい。「アンケート本文を与えず」では根拠のある分類ができない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ19中級数字変換・単位変換・計算

  文章中の「3.5万円」を円単位の数値へ変換する作業を生成AIへ依頼する際、計算間違いを見逃しにくい方法はどれか。

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  解説: 「単位変換の規則と出力形式を指定」し、「計算機やコードでも検算する」のが安全である。「無条件で採用」や「一度だけ行えば誤りは起きない」は生成結果を過信している。「数字をすべて削除」すると、求める数値変換にならない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ20中級メール作成・ビジネスメール・文体

  取引先へ納期変更を依頼するメールを生成AIで下書きする場合、最も適切なプロンプトはどれか。

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  解説: 「相手との関係、変更理由、希望日、謝意、求める返信、文体」を指定し、「事実確認後に送る」のが適切である。「宛先も目的も示さず」では場面に合いにくく、「決まっていない補償条件」は虚偽になり得る。「人の確認なしで自動送信」も誤送信や内容誤りの危険がある。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ21中級アンケート項目・中立表現・一問一論点

  新サービスの満足度アンケート項目を生成AIに作らせる際、誘導的な質問を減らすため最も適切な指示はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 「中立表現、一問一論点、回答尺度、自由記述欄」を条件にし、「人が確認する」と偏りを点検しやすい。「褒める回答だけ」は誘導的で、「価格・品質・速度をすべて混ぜる」と何への評価か曖昧になる。「調査対象を示さず」では回答者に合う設問を設計しにくい。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ22中級コピー作成・広告表現・根拠

  商品の広告コピー案を生成AIで作るとき、誇大な表現や根拠のない主張を避ける依頼として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「確認済みの商品情報」と「禁止表現」を与え、「事実の追加を禁止する」と根拠範囲を限定できる。「必ず優れると断定」や「効能を自由に発明」は裏付けのない表示を招く。「法務・ブランド確認を省略」せず、生成案は人が確認する必要がある。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ23中級書類テンプレート・稟議書・プレースホルダー

  定型の稟議書テンプレートを生成AIに作らせるとき、後で再利用しやすい出力はどれか。

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  解説: 「必要項目を見出し化」し、「差替え箇所をプレースホルダー」で示すとテンプレートとして再利用しやすい。「担当者名と金額を固定」すると汎用性が下がり、「順序を毎回変え、見出しを使わない」と記入しにくい。「存在しない承認手続き」を加えず社内規程と照合する。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ24中級アジェンダ・会議・時間配分

  会議アジェンダを生成AIで作る際、時間超過を防ぎやすい指示として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「総時間」と「各議題の所要時間」、さらに「期待する決定事項」を指定すれば、時間配分と会議の出口が明確になる。「思いつく限り追加」すると超過しやすく、「目的と参加者を伏せ」ると内容を合わせにくい。「終了条件をなくす」と議論を締めにくい。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ25中級タスク抽出・会議メモ・担当者

  会議メモから担当者別のタスクを抽出したい。最も検証しやすいプロンプトはどれか。

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  解説: 「タスク、担当者、期限、根拠となる原文」を対応付け、「記載がない項目は不明」とすれば抽出結果を原文で検証できる。「妥当そうな値を補う」は捏造になり、「メモを渡さず」では抽出できない。「提案をすべて確定タスク」にすると状態を取り違える。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ26中級業務分解・プロンプトチェーン・中間チェック

  「企画の論点を抽出し、その論点を評価してから、最終提案書を書く」という複雑な業務を生成AIで進める方法として、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「業務を段階に分け、前段の出力を次段の入力」にし、「途中で基準チェック」を行う方法が複雑な業務に適する。「中間結果を捨て」ると連携せず、「一語だけ」で目的も示さないと制御しにくい。「最終提案書を先に固定」して論点を後付けすると評価が偏る。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ27中級翻訳・用語集・曖昧性

  社内規程を日本語から英語へ翻訳するとき、意味のずれを減らすプロンプトとして最も適切なものはどれか。

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  解説: 「対象読者、用語集、保持すべき書式」を示し、「曖昧な箇所は推測せず注記」させれば訳語と不確実性を管理できる。「対象文を渡さず」では翻訳できず、「定義語を毎回別の英語」にすると一貫性を失う。「法的効果が変わっても」とするのは規程翻訳に不適切である。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ28中級英単語・英文生成・和訳

  指定された英単語を使って英文を作る練習で、条件を満たしたか確認しやすい依頼として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「使用する英単語、想定場面、習熟度」を条件として示し、「英文・和訳・使用箇所」を分ければ、すべての指定語を適切に使ったか検査しやすい。「指定単語を示さない」「一部省略してよい」では課題条件を満たせず、「長さだけを優先」しても自然で正確な英文にはならない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ29中級海外メール・英文メール・文化的配慮

  文化的背景の異なる海外取引先への英文メールを生成AIで下書きするとき、最も適切な対応はどれか。

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  解説: 「相手との関係、目的、避けたい曖昧表現」を示し、「日付・金額・固有名詞を人が確認」するのが適切である。「固定観念だけで決めつけ」ると不適切な表現を招き、「機密情報をすべて入力」は情報管理上問題がある。「常に正確」とみなさず送信前に確認する。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ30上級ディベート・役割設定・反論

  生成AIに政策案のディベートをさせ、論点を多面的に検討する設計として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「賛成・反対の役割、共通の資料、評価基準」をそろえ、「主張・反論・再反論」を分けると論点を比較できる。「賛成側だけ」に限定すると多面性がなく、「異なる事実資料」では前提がそろわない。「自信の強さ」は主張の妥当性を保証しない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ31上級姓名分離・構造化出力・曖昧性

  「山田 太郎」「Ada Lovelace」のように表記体系が異なる姓名を分離し、後処理へ渡す方法として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「姓・名・原表記・判定確度のスキーマ」と「曖昧な場合は要確認」により、表記差と不確実性を保持できる。「姓が必ず先」とする仮定は文化差に対応せず、「一つの文字列」では分離目的を満たさない。「別人の名前へ置き換える」のはデータ改変である。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ32上級ふりがな・固有名詞・用語集

  人名や専門用語へふりがなを付ける作業で、誤読を減らす手順として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「文脈と確認済み用語集」を与え、「要確認フラグ」と「公式情報との照合」を組み合わせるのが適切である。「一つの読みしかない」は多義的な読みを無視し、「最初の生成結果を確定」すると誤読を見逃す。「一般的な読みを断定」せず不確実性を残す。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ33上級ブレインストーミング・発散・収束

  生成AIをブレインストーミングに使い、似た案ばかりになるのを避けながら評価可能な候補を得る方法として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「異なる観点ごとに案」を広げた後、「実現性などの基準で整理」すれば発散と収束を分けられる。「最初の案を唯一の正解」にすると探索が止まり、「無関係な単語」では目的に沿わない。「事実確認も評価も一切行わない」と実用候補を選べない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ34上級質問しながら進める・要件定義・対話

  要件が曖昧な業務を「質問しながら進める」プロンプトとして、最も適切なものはどれか。

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  解説: 「不足を質問」し、「回答を要約して合意を確認」してから進めれば、曖昧さを段階的に減らせる。「不足情報を推測」すると意図から外れ、「回答を無視」して同じ質問を繰り返しても前進しない。「回答前に作業を確定」するのも質問の意味を失わせる。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ35上級正確な文字数・トークン・プログラム検証

  生成AIに「本文を全角200文字ちょうど」で作らせる必要がある。正確な文字数を保証する方法として最も適切なものはどれか。

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  解説: 「文字の数え方を定義」し、「プログラムで計数」「再調整して再検証」すれば機械的に保証できる。「自己申告だけ」では数え間違いを検出できず、「トークン数と日本語の文字数は常に同じ」でもない。「温度パラメータだけを高く」しても正確な文字数の保証にはならない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ36上級不得意分野・計算・最新情報

  生成AIが不得意になりやすい「厳密な計算」「最新情報の確認」「芸術作品の批評」を含む業務で、最も適切な使い分けはどれか。

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  解説: 「計算は計算機で検算」「最新情報は現在の一次情報で確認」「芸術批評は観点を明示して人が最終判断」という役割分担が適切である。「一度の生成だけで確定」や「自信ありなら採用」は誤りを見逃す。「温度パラメータを0」にしても、計算能力、知識の鮮度、評価の主観性は解消しない。