AI活用開発演習 / 約20分
生成AIの基本と正しい使い方
なぜこれを学ぶか
ChatGPT・GitHub Copilot・Claude などの生成AIは、エンジニアの「強力な補助ツール」です。しかし「なんとなく聞く」と「質の低い回答」が返ってきます。プロンプトの設計次第で、出力の品質は劇的に変わります。このレッスンではプロンプトの基本構造と「効くプロンプト」の作り方を学びます。
生成AIとは何か: 大量のテキストを学習した言語モデルが、「次に来る可能性が高い言葉」を確率的に生成するシステムです。「理解して答える」のではなく「もっともらしい文章を生成する」ため、間違いも自信満々に出力します。
プロンプトの4要素: ①役割（Role）「あなたはTypeScriptのエキスパートです」→ 出力のトーンと専門性を定める。②コンテキスト（Context）「このコードはNode.js 18で動く在庫管理システムです」→ 背景を渡す。③指示（Instruction）「以下のバグを修正してください」→ 何をしてほしいか明確に。④制約（Constraint）「コメントは日本語で。既存の関数シグネチャは変えないこと」→ 出力の形式・制限を指定。
「曖昧なプロンプト」vs「明確なプロンプト」の違い: ❌ 「このコードを直して」 は情報が何もない。✅ 「Node.js 18で動くTypeScriptコードです。inputがnullのときにTypeErrorが出ます。nullチェックを追加して修正してください。戻り値の型は変えないでください。」 は4要素が揃っている。
反復改善（Iteration）: 最初のプロンプトで完璧な答えが出ることはまれです。「もっと簡潔にして」「〇〇の部分は正しいが、△△の部分が違う。修正して」のように、会話の中で精度を上げていくのがコツです。AIは「直前の文脈を覚えている」ので、同じ会話内でフォローアップするのが効率的です。
プロンプト設計の自己採点ポイント: 役割は指定したか？ 言語・バージョン等の環境情報を渡したか？ 「何をしてほしいか」が1文で言えるか？ 出力の形式（コードのみ・説明つき・日本語で等）を指定したか？
重要ポイント
- プロンプト4要素: 役割・コンテキスト・指示・制約を揃える
- 曖昧な指示は曖昧な出力になる。「何を」「どんな条件で」を明確に
- 1回で完璧を目指さない。反復改善で精度を上げる
- AIは「確率的に生成」する。正しそうでも検証が必要
理解度チェック
選ぶと即座に解説が表示されます。
以下のプロンプト「このAPIのエラーを直して」に最も欠けている要素はどれ？
ヒントを見る
AIは「このAPI」が何の言語で書かれているか、どんなエラーが出ているかを知りません。
コードレビュー演習
以下は「生成AIに投げたプロンプト例」です。プロンプト設計の4要素（役割・コンテキスト・指示・制約）の観点から評価してください。
/* === あなたが評価するプロンプト === */
「TypeScriptのエキスパートとして回答してください（役割）。
以下は受注管理システムのNode.js 18 + TypeScriptコードです（コンテキスト）。
order.statusが'pending'のとき、処理が中断せずに次に進んでしまいます。
statusが'pending'のとき早期リターンするよう修正してください（指示）。
既存の関数シグネチャは変えず、修正箇所にコメントをつけ、日本語で説明を1段落添えてください（制約）。」
/* === 実際に返ってきたAIの出力（疑似）=== */
function processOrder(order: Order): void {
// 追加: pendingの注文は処理しない
if (order.status === 'pending') {
console.log('注文は保留中です。処理をスキップします。')
return
}
// 既存の処理
chargePayment(order)
updateInventory(order)
sendConfirmationEmail(order)
}
// 修正説明: statusが'pending'の場合、処理の先頭で早期リターンするよう変更しました。
// これにより、保留中の注文に対して決済・在庫更新・メール送信が実行されることを防ぎます。このプロンプトとAI出力の組み合わせを評価するとき、最も正確な評価はどれ？
ヒントを見る
4要素が揃っているか、そしてAIの出力が指示通りか確認してみましょう。
スキルセルフチェック
このレッスンの内容をどの程度理解できましたか？