プロンプト設計

このコースは、スタアカの「生成AIパート」の3つ目のコースです。対象は、LLM の API を使って、問い合わせの振り分け、書類からの情報の取り出し、返信の下書きといった仕事を、アプリや業務の仕組みに組み込みたい方です。チャットでの上手な頼み方ではなく、同じプロンプトが毎日何千回も、予想できない入力に対して動く場面を前提に、安定して動き、テストでき、安全なプロンプトの作り方を学びます。

家電の通販サイトに届く問い合わせを振り分けるアプリを題材に、次のことができるようになります。

• 役割・タスク・背景・制約・出力形式の部品で指示を組み立て、区切りと例を使って、Python のテンプレートから毎回同じ形のプロンプトを作る
• Structured Outputs で答えの形を設計し、中身をプログラムで確かめ、だめなときはやり直して人の確認に回す
• 推論モデルの考える量を比べて決め、複雑な仕事を小さなステップに分けてつなぐ
• テストセットと合格の基準を作り、2つのプロンプトを数字で比べる。LLM に採点させるときの注意を知る
• プロンプトインジェクションの仕組みを知り、権限の最小化・出力のチェック・人の承認を組み合わせて被害を小さくする
• 画像生成のプロンプトを部品に分けて組み立て、権利と商用利用の注意をおさえる

前提として、「LLMのしくみとAPI入門」で、OpenAI の API を Python から呼び出せるようになっていることを想定しています。チャットでの頼み方の基本は「生成AIの仕事での使い方」の「頼み方の基本」で扱っているので、まだの方は先に見ておくとスムーズです。評価のレッスンでは pandas で表を集計するので、不安な方は「データ加工集計可視化」もあわせてどうぞ。

2つ目（指示の組み立て方）・5つ目（評価）・6つ目（プロンプトインジェクション）のレッスンの Python のコードは、ブラウザの中でそのまま動かせます。API を使うレッスンでは、OpenAI の API の利用料金がかかります。

このコースのあとは、「AIコーディング入門」でAIにコードを書かせて確かめる方法を、「PythonでAIチャットボットを作る」と「RAG」で、ここで学んだプロンプトを使ったアプリづくりを学べます。「AIエージェント入門」「MCP」「LLMアプリの評価と運用」のコースも準備しています。