スキルアップカレッジ プロンプトエンジニアリング実践
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コース概要
「プロンプトエンジニアリングは、もう要らない」「reasoning モデルが出てきて、プロンプトの工夫はいらなくなる」——SNS や AI 関連の記事で、こうした言説をよく見かけます。一方、実務で LLM を業務に組み込んでいる現場では、まったく逆の声が聞こえます。「モデルが賢くなったからこそ、プロンプトの設計と評価の重要性が増している」と。本コースは、2026 年 6 月時点の最新モデル（Claude Opus 4.7・GPT-5.5・Gemini 3.1 Pro）を前提に、プロンプトエンジニアリングを「指示の作文」ではなく「評価とイテレーションを伴う設計」として体系的に学びます。基本の 5 要素から、Self-Consistency・Tree of Thoughts・Reflexion といった高度推論パターン、Function Calling・ReAct・MCP を使ったエージェント設計、評価セットによる継続的改善まで、8 レッスンで一巡できる構成です。
学習の流れ
レッスン 1 でプロンプトエンジニアリングの全体像と、2026 年 6 月時点の主要モデル・reasoning モデルの位置づけを押さえます。レッスン 2〜4 は「基本の設計」で、5 要素のフレームワーク、Few-shot と Chain-of-Thought、出力制御を順に積み上げます。レッスン 5 は「評価とイテレーション」の中核で、本コースの中心メッセージとなる運用設計を扱います。レッスン 6 〜7 は「高度な技法」で、Self-Consistency・Tree of Thoughts・Reflexion などの推論パターンと、Function Calling・ReAct・MCP によるエージェント設計を学びます。最後のレッスン 8 で、RAG・プロンプトインジェクション対策・バージョン管理を含む業務応用と、修了後の学習方向を案内します。前半（レッスン 1）は「考え方の土台」、中盤（レッスン 2〜5）は「基本と評価」、後半（レッスン 6〜7）は「高度な技法」、終盤（レッスン 8）は「業務応用と継続」という四段構えです。
このコースで学べること
- ✓ プロンプトエンジニアリングを「指示の作文」ではなく「評価とイテレーションを伴う設計」として捉えられる
- ✓ プロンプトの 5 要素（役割・指示・文脈・例・出力形式）を使い分けて、目的に合った骨格を組める
- ✓ Zero-shot / Few-shot / Chain-of-Thought を使い分け、reasoning モデル時代の使いどころを判断できる
- ✓ JSON Schema や XML タグで構造化出力を制御し、検証とリトライを設計できる
- ✓ プロンプト評価セットを設計し、定量・定性の両面で A/B 比較ができる
- ✓ Self-Consistency・Tree of Thoughts・Reflexion・Self-Refine など高度な推論パターンを使い分けられる
- ✓ Function Calling・ReAct・MCP を理解し、AI エージェントの「自律性のレベル」を選べる
- ✓ RAG・プロンプトインジェクション対策・バージョン管理を含む、業務応用の安全運用設計ができる
対象者
社内で生成 AI の利活用を任されているマーケ・PM・人事・営業・カスタマーサポート・コンサル・企画担当者。LLM API を使った社内 AI 機能を担当する非エンジニア、生成 AI を業務に組み込みたい中小企業の経営者・幹部、AI 機能を持つ SaaS の PM など。エンジニアでも、プロンプト評価・運用の体系を知りたい方に役立つ
レッスン一覧
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1
プロンプトエンジニアリングとは何か——「指示」から「設計」へ
プロンプトエンジニアリングの定義と生成 AI 入門との接続、LLM 動作の最低限の理解（次トークン予測・文脈窓・温度）、2026 年 6 月時点の主要モデル（Claude Opus 4.7・GPT-5.5・Gemini 3.1 Pro）と reasoning モデルの位置づけ、本コースの守備範囲を学ぶ
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2
プロンプトの基本骨格——役割・指示・文脈・例・出力形式
システムプロンプトとユーザープロンプトの区別、5 要素のフレームワーク（役割・指示・文脈・例・出力形式）、persona 設定の効用と過信のリスク、指示の明示化と禁止事項の併用、プロンプトを「依頼書」として書く発想を学ぶ
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3
Few-shot と Chain-of-Thought——古典技法の使いどころ
Zero-shot / Few-shot / One-shot の使い分け、Brown et al. 2020 の few-shot 学習、例の選び方（多様性・難度配分・ネガティブ例）、Chain-of-Thought（Wei et al. 2022）の原理、reasoning モデル時代における使いどころの変化を学ぶ
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4
出力制御——構造化、JSON Schema、Markdown／XML
構造化出力の必要性、JSON Schema 指定、Constrained Generation、XML タグでの構造化（Anthropic 推奨パターン）、Markdown テンプレート、出力検証とリトライ設計、長い出力での失敗パターンを学ぶ
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5
イテレーション設計——プロンプトの評価と改善サイクル
プロンプト評価セット（test set）の作り方、量的指標（精度・再現率・合意率・コスト・レイテンシ）と質的レビュー、A/B 比較とプロンプトの履歴管理、エラー分析と原因の分類、LLM-as-a-Judge の限界と使い方を学ぶ
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6
高度な推論パターン——Self-Consistency／Tree of Thoughts／Reflexion
Self-Consistency（Wang et al. 2022）、Tree of Thoughts（Yao et al. 2023）、Reflexion（Shinn et al. 2023）、Self-Refine（Madaan et al. 2023）、メタプロンプティングとプロンプト連鎖、reasoning モデル登場による技法の使い分けの変化を学ぶ
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7
ツール使用と AI エージェント——Function Calling・ReAct・MCP
Function Calling / Tool Use の仕組み、ReAct（Yao et al. 2022）パターン、エージェントの 5 つの構成要素、Model Context Protocol（MCP、Anthropic 2024 年 11 月）、主流エージェント・フレームワーク、「自律性のレベル」と運用上の境界を学ぶ
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8
業務応用と安全性——RAG・プロンプトインジェクション・バージョン管理・修了後
RAG（検索拡張生成）とプロンプト設計の接続、プロンプトインジェクションとジェイルブレイク、Constitutional AI、プロンプトのバージョン管理、プロンプト運用の CI/CD、コース修了後の学習方向を学ぶ
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総復習テスト
全レッスンの内容を振り返るテスト
このコースの用語集（59語）
- A/B 比較（えーびーひかく）
- 2 つ（または複数）のプロンプト案を、同じ評価セットで実行し、量的指標や失敗事例の差分を比較する運用。本コースのイテレーションサイクルの中核動作のひとつ。
- イテレーションサイクル（いてれーしょんさいくる）
- 「設計→評価→分析→改善」を継続的に回す運用。週に 1〜2 時間でも続けることで長期的にプロンプト品質が大きく磨かれる。本コースの中心概念。
- XML タグ構造化
- プロンプトの入出力構造を XML タグで明示する手法。Anthropic 公式が Claude シリーズに対して推奨。長文・入れ子・指示と入力データの分離に向く。
- LLM-as-a-Judge
- 評価用のプロンプトを別に作り、別の LLM（または同じ LLM）に「この出力は正しいか」「どちらの出力が良いか」を判定させる手法。位置バイアス・長さバイアスなどの限界があり、人手評価との一致率を測ってから運用する。
- エージェント（えーじぇんと）
- 観察・思考・行動・記憶・道具の 5 要素を循環させて、複数段階のタスクを実行する LLM ベースのシステム。ReAct パターンが現代のエージェント実装の基礎。
- AI エージェント・フレームワーク（えーあい えーじぇんと ふれーむわーく）
- LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex、Anthropic Agent SDK など、エージェント構築を支援するソフトウェア群。本コースは特定推奨せず、組織の技術スタック・要件で選ぶ。MCP 互換が移行時の安全策。