分野 I｜AI利活用 重点分野
プロンプトとRAG
シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、ランダム性の制御、RAG、プロンプトエンジニアリング、システムプロンプトを、文・組合せ・表から選ぶ形です。
シラバス案 Ver.0.1（2026年8月31日公表）の『2-10-3 生成AI利活用／生成AIの活用領域及び活用目的』
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よく出る形
- 問われるとしたら：ランダム性の制御の説明を、4つの文から選ぶ形
- 問われるとしたら：指示の出し方のうち、適切な物だけの組合せを選ぶ形
- 問われるとしたら：依頼の表を見て、RAG が向く物を選ぶ形
- 問われるとしたら：RAG やランダム性の説明のうち、不適切な物を選ぶ形
覚えること
- ランダム性の制御：出力のばらつき具合を、温度などの設定で調整すること
- 設定値と出力：値を高くすると出力が多様になり、低くすると毎回似た答えになる
- 設定の使い分け：定型の回答は低め、案を多く出させたい時は高め
- RAG（検索拡張生成）：質問に関係する資料を検索し、AI に渡して回答させる方法
- RAG の利点：AI を学習し直さず、最新の資料や社内の資料を回答に使える
- RAG への期待：ハルシネーション（もっともらしい誤り）の抑制と、根拠の示しやすさ
- RAG の限界：誤りがなくなるわけではない。独創性が要る業務には向かない場合もある
- プロンプトエンジニアリング：目的・条件・出力の形式などを書き、指示を工夫すること
- 指示の工夫の例：望む答えの例を添える、役割や読み手を伝える
- プロンプトの工夫と学習：指示を工夫しても、その場で AI のモデルが学習し直されるわけではない
- システムプロンプト：AI の役割や守る決まりを、利用者の質問の前にあらかじめ与える指示
- システムプロンプトの使いどころ：全ての質問に共通して守らせたい口調や禁止事項
ひっかけ
- RAG は、AI を学習し直す方法ではない。資料を検索して渡す方法
- ランダム性の値を高くしても、答えが正確になるわけではない。ばらつきが増える
- システムプロンプトは、利用者が質問のたびに入力する指示ではない
想定問題
4問（科目A（四肢択一））。選ぶと、その場で正解と解説が開きます。
生成AIの出力のランダム性を調整する設定（温度など）の説明として、最も適切なものはどれか。
正解：ウ 値を高くするほど、出力のばらつきが増え、多様な答えが返りやすい。
ポイント
ランダム性の制御で、設定値の高低と出力のばらつきの向きを問う問題です。
考え方と解き方
ランダム性の制御は、出力のばらつき具合を調整する設定です。値の上げ下げと、ばらつきの増減の向きを逆に覚えやすいので、値が高いほどばらつく、とそろえて覚えます。
- ア は、値を変えれば出力のばらつきが変わるので、いつも同じにはなりません。
- イ は、値を高くするとばらつきが増えるので、向きが逆です。エ は、値を低くするとばらつきが減るので、これも向きが逆です。
- ウ は、値を高くするほどばらつきが増え、多様な答えが返りやすいので、合っています。
- したがって、最も適切なのは ウ です。
ほかの選択肢
- ア 設定値を変えると出力のばらつき具合が変わるので、いつも一字一句同じになるとは限りません。
- イ 値を高くするとばらつきは増えます。減って毎回似た答えになるのは、値を低くした時です。
- エ 値を低くするとばらつきは減ります。ばらつきが増えて多様な答えが返りやすいのは、値を高くした時です。
覚えておくこと
- ランダム性の制御：出力のばらつき具合を、温度などの設定で調整すること
- 設定値と出力：値を高くすると出力が多様になり、低くすると毎回似た答えになる
（テーマ・覚えること）
生成AIへの指示の出し方として、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
- a 依頼の目的と条件、出力の形式（箇条書き3点など）を書いて伝える。
- b 指示に目的や条件は書かず、「いい感じに」とだけ伝えて、結果を待つ。
- c 役割や守る決まりは、利用者の質問より前に、AI へ与えておく。
正解：イ a、c
ポイント
プロンプトエンジニアリングとシステムプロンプトについて、a〜c それぞれが適切かを判定して選ぶ問題です。
考え方と解き方
生成AIは、指示に書かれた内容をもとに出力を作ります。条件が書かれていないと、望む出力から外れやすくなります。a〜c で、指示に必要な内容が書かれているか、決まりを与える場所が合っているかを見ます。
- a は、目的・条件・出力の形式を書いて指示を工夫しているので、適切です。
- b は、条件を書かず「いい感じに」だけでは、望む出力に近づきにくく、不適切です。
- c は、役割や守る決まりを質問の前にあらかじめ与えるので、システムプロンプトの使い方で、適切です。
- したがって、適切なのは a、c で、イ です。
ほかの選択肢
- ア a は適切ですが、b は条件を書かない指示で不適切です。適切な c も入っていません。
- ウ b は不適切です。適切な a、c が入っていません。
- エ a と c が適切なので、適切なものがないわけではありません。
覚えておくこと
- プロンプトエンジニアリング：目的・条件・出力の形式などを書き、指示を工夫すること
- システムプロンプトの使いどころ：全ての質問に共通して守らせたい口調や禁止事項
（テーマ・覚えること）
RAG による知識連携が向いている問い合わせとして、最も適切なものはどれか。
| 問い合わせ | 内容 | 答えの元になる情報 |
|---|---|---|
| 問い合わせ1 | 出張旅費の精算の手順を知りたい | 毎月改定される旅費規程。AI は学習していない |
| 問い合わせ2 | 貼り付けた文章の誤字を直してほしい | 直す文章が、問い合わせの中に入っている |
| 問い合わせ3 | 敬語の一般的な使い分けを知りたい | 一般的な知識で足りる |
| 問い合わせ4 | 社内イベントの名前の案がほしい | 特定の資料は要らない。多様な案が欲しい |
正解：ア 問い合わせ1
ポイント
表1 の問い合わせの内容と、答えの元になる情報を読み、RAG が向く問い合わせを選ぶ問題です。
考え方と解き方
RAG は、AI が学習していない資料を、質問に合わせて検索して渡す方法です。話題ではなく、答えの元になる情報が AI の外にあるかどうかを見ます。
- 問い合わせ2 は直す文章が問い合わせの中に入っており、検索して渡す資料はありません。問い合わせ3 は一般的な知識で足り、問い合わせ4 は特定の資料が要りません。
- 問い合わせ1 は、答えの元が毎月改定される旅費規程にあり、AI は学習していません。質問に関係する箇所を検索して渡す RAG が向いています。
- したがって、最も適切なのは ア です。
ほかの選択肢
- イ 問い合わせ2 は、直す文章が問い合わせの中にあり、検索して渡す資料は要りません。
- ウ 問い合わせ3 は、一般的な知識で足りるので、資料を検索して渡す必要はありません。
- エ 問い合わせ4 は、特定の資料が要らず、多様な案が欲しい問い合わせです。RAG の限界の面でも向きません。
覚えておくこと
- RAG（検索拡張生成）：質問に関係する資料を検索し、AI に渡して回答させる方法
- RAG の利点：AI を学習し直さず、最新の資料や社内の資料を回答に使える
（テーマ・覚えること）
生成AIの出力を調整するしくみについての記述として、最も不適切なものはどれか。
正解：エ RAG を使えば、AI が事実と異なる内容を答えることは、なくなる。
ポイント
RAG、ランダム性、プロンプトについて、できることとできないことを区別して、不適切な記述を選ぶ問題です。
考え方と解き方
RAG は、ハルシネーションの抑制が期待される方法ですが、期待と保証は別です。「なくなる」のような言い切りには、例外がないかを疑います。
- ア は、定型の回答でばらつきを抑えたいので、ランダム性を低めにする使い方で、適切です。
- イ は、根拠にした資料を示せれば人が確かめやすくなる点で、適切です。ウ は、プロンプトの工夫は指示の工夫であり、その場でモデルが学習し直されるわけではないので、適切です。
- エ は、RAG で期待されるのは誤りの抑制で、誤りがなくなるわけではないので、不適切です。
- したがって、最も不適切なのは エ です。正しくは、RAG を使っても誤りは残りうるので、人が内容を確かめます。
ほかの選択肢
- ア 定型の回答では、ばらつきを抑えるためにランダム性を低めにするので、適切です。
- イ RAG は根拠の示しやすさが期待されており、人が内容を確かめる助けになるので、適切です。
- ウ プロンプトを工夫しても、その場で AI のモデルが学習し直されるわけではないので、適切です。
覚えておくこと
- RAG の限界：誤りがなくなるわけではない。独創性が要る業務には向かない場合もある
- 設定の使い分け：定型の回答は低め、案を多く出させたい時は高め
- プロンプトの工夫と学習：指示を工夫しても、その場で AI のモデルが学習し直されるわけではない
（テーマ・覚えること）
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