分野 B｜ビジネス
生成AIの活用（プロンプトエンジニアリング・マルチモーダル）
今の制度の過去問（3回分）では、プロンプトエンジニアリングの説明を選ぶ形が1問出ています。
シラバス案 Ver.0.1（2026年8月31日公表）の『2-10-3 生成AIの活用領域及び活用目的』
最終更新
よく出る形
- プロンプトエンジニアリングの説明を選ぶ（3回分で1問）
- 問われるとしたら：事例で、期待した回答を得るためのプロンプトの工夫を選ぶ形
- 問われるとしたら：生成 AI の活用例を選ぶ形
- 問われるとしたら：事例から、マルチモーダル AI の用語を選ぶ形
- 問われるとしたら：プロンプトの要素や RAG の活用の a〜c の組合せの形
覚えること
- 生成 AI の活用例：文章の添削や要約、アイディアの提案、情報収集、静止画・動画・音声の生成
- プロンプト：生成 AI に入力する、質問や指示の文
- プロンプトエンジニアリング：意図した回答を得るため、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
- プロンプトの要素：命令（作業）、文脈（話題・目的・例）、入力（対象）、出力（長さ・形式）
- マルチモーダル AI：テキスト、画像、音声など、複数の形式のデータを扱える AI
- ランダム性：同じ指示でも出力が毎回変わる性質。その度合いを調整できるサービスがある
- RAG による知識連携：社内の文書などを検索して回答のもとにさせる。根拠の透明性向上が期待される
- 複数の生成 AI を用いた検証：ある生成 AI の回答を、別の生成 AI にも確かめさせる使い方
- 使うときの注意：回答に誤りが含まれることがあり、内容の確認は利用者が行う
- 参考：今のシラバス（Ver.6.5）では、プロンプトエンジニアリングは AI 技術の用語例
- 参考：今のシラバス（Ver.6.5）では、マルチモーダル AI とランダム性は AI の活用領域の用語例
- 参考：新しいシラバス案（Ver.0.1）では、これらは生成 AI 利活用（2-10-3）にまとまる
ひっかけ
- プロンプトエンジニアリングは、モデルの学習し直しではなく、入力の工夫
- RAG を使っても、生成 AI の回答に誤りが含まれる可能性は残る
想定問題
4問（四肢択一）。選ぶと、その場で正解と解説が開きます。
B さんの対応として、最も適切なものはどれか。
A 社の広報担当の B さんは、生成 AI に「このお知らせを短くして」とだけ入力したが、期待した回答は得られなかった。B さんは、社外向けの案内にそのまま使える回答を得たいと考えている。
正解：ア 要約する対象の文章、読み手、字数、箇条書きなどの形式を、具体的に指示へ書き加える。
ポイント
意図した回答を得るために、指示の内容を工夫する場面を選ぶ事例の問題です。
考え方と解き方
同じ指示を繰り返せば、いつか近い回答が出ると考えがちです。しかし、足りない情報は、入力を変えない限り補われません。
- B さんの指示には、要約の対象、読み手、字数、形式が書かれていません。
- 指示の内容、情報の提供、出力形式の指定などを具体的に書いて、意図した回答を得やすくする工夫が、プロンプトエンジニアリングです。
- したがって、最も適切なのは ア です。
ほかの選択肢
- イ 一言の指示のまま判断に任せると、足りない情報が補われず、期待した回答は得にくくなります。
- ウ 関係のない情報を増やしても、必要な情報（対象、読み手、形式）の不足は補えません。
- エ 同じ指示を繰り返すと出力は変わることがありますが、足りない情報（対象、読み手、形式）は補われないので、意図した回答を得るための工夫になりません。
覚えておくこと
- プロンプトエンジニアリング：意図した回答を得るため、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
- プロンプトの要素：命令（作業）、文脈（話題・目的・例）、入力（対象）、出力（長さ・形式）
（テーマ・覚えること）
適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
A 社は、業務に生成 AI を活用することを検討している。担当者が整理した内容は、a〜c のとおりである。
- a 生成 AI を使って、広告に使う静止画や、説明動画に付けるナレーションの音声の案を作れる。
- b RAG による知識連携では、回答のもとにした文書を示させて、出力の根拠の透明性を高めることが期待される。
- c プロンプトには、命令、文脈、入力、出力の要素があり、全ての要素が必ず必要とは限らない。
正解：イ a、b、c
ポイント
静止画・音声の生成、RAG による知識連携、プロンプトの要素を、活用の面から a〜c で判定する問題です。
考え方と解き方
RAG で根拠を示させても、回答の誤りが全くなくなるわけではないため、b を言いすぎと疑いがちです。b は、根拠の透明性の向上が期待されるという範囲の記述です。
- a は適切です。静止画・動画・音声の生成は、生成 AI の活用例です。
- b は適切です。RAG の活用により、出力の根拠の透明性の向上などが期待されています。回答のもとにした社内の文書を示させれば、利用者は元の文書で確かめられます。
- c は適切です。プロンプトの4つの要素は、必ずしも全てが必要ではなく、具体的に指示して適切に組み合わせることが大切です。
- したがって、適切なのは a、b、c の全てで、イ です。
ほかの選択肢
- ア c も適切なので、a、b だけでは足りません。
- ウ a も適切なので、b、c だけでは足りません。
- エ a、b も適切なので、c だけでは足りません。
覚えておくこと
- 生成 AI の活用例：文章の添削や要約、アイディアの提案、情報収集、静止画・動画・音声の生成
- RAG による知識連携：社内の文書などを検索して回答のもとにさせる。根拠の透明性向上が期待される
- プロンプトの要素：命令（作業）、文脈（話題・目的・例）、入力（対象）、出力（長さ・形式）
（テーマ・覚えること）
生成 AI の活用例として、最も適切なものはどれか。
正解：エ 会議の内容を書き起こした文章から、要点をまとめた議事録の案を作る。
ポイント
生成 AI の活用例に当たるものを、新しい文章などを作る使い方かどうかで選ぶ問題です。
考え方と解き方
音や映像、音声を聞き取って知らせたり表示したりする使い方は、どれも読み取る側の働きです。新しい文章を作る場面かどうかで見分けます。
- 生成 AI は、自然言語の指示に従い、学習したデータをもとに新しいコンテンツを作る AI で、文章の添削や要約、議事録の作成などに使われます。
- 書き起こした文章から要点をまとめた議事録の案を作るのは、その活用例です。
- したがって、最も適切なのは エ です。
ほかの選択肢
- ア 機械の音から異常を見つけて知らせるのは、音を見分ける使い方で、新しいコンテンツを作るものではありません。
- イ 映像に写った人を数えて表示するのは、映像を見分ける使い方で、新しい文章などを作るものではありません。
- ウ 聞き取った内容に応じて決まった項目を表示するのは、音声を認識する使い方で、新しい文章を作るものではありません。
覚えておくこと
- 生成 AI の活用例：文章の添削や要約、アイディアの提案、情報収集、静止画・動画・音声の生成
（テーマ・覚えること）
B さんが使った AI を、扱うデータの形式に着目して表した用語として、最も適切なものはどれか。
A 社の B さんは、現場で撮影した設備の写真と、状態を話した音声メモをまとめて AI に渡し、点検報告書の文章案を作らせた。
正解：イ マルチモーダル AI
ポイント
複数の形式のデータを扱える AI を、用語から選ぶ問題です。
考え方と解き方
写真、音声、文章のように、形式がちがうデータを一緒に扱う点に着目します。用途の広さや説明のしやすさを表す用語と、取りちがえやすい所です。
- マルチモーダル AI は、テキスト、画像、音声など、複数の形式のデータを扱える AI です。
- B さんは、写真と音声メモを渡して文章案を得ているので、複数の形式のデータを扱う AI に当たります。
- したがって、最も適切なのは イ です。
ほかの選択肢
- ア 特化型 AI は、特定の用途に絞った AI で、データの形式に着目した用語ではありません。
- ウ 汎用 AI は、幅広い課題に対応する AI を指す用語で、データの形式に着目したものではありません。
- エ 説明可能な AI は、判断の理由を人が理解できるようにした AI で、データの形式とは別の観点です。
覚えておくこと
- マルチモーダル AI：テキスト、画像、音声など、複数の形式のデータを扱える AI
（テーマ・覚えること）
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