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CHAPTER 01 · BASICS

生成AI基礎：質問と回答の基本

目的から質問を組み立て、Markdownを使った構造化プロンプトと回答の確認方法を学びます。

約60分基本を身につける

1章 生成AI基礎：質問と回答の基本

0章では、AIを安全に試すための考え方を学びました。この章では、目的に合う回答を得るための質問の組み立て方と、AIとのやり取りを改善する方法を学びます。

この章の対象者

  • 0章を終え、文章生成AIをもう少し使いこなしたい方
  • AIに質問しても、回答が長すぎる・意図と違うと感じる方
  • AIの回答を安全に下書きとして使いたい方

この章でできるようになること

  1. 目的・相手・条件・出力形式を項目に分けた、構造化プロンプトを作れる。
  2. 見出し・箇条書き・コードブロックなど、構造化プロンプトに必要なMarkdownの基本記法を使える。
  3. AIの回答に追加の条件を伝え、改善できる。
  4. 回答を事実・目的・表現の観点で確認できる。
  5. 個人情報・機密情報を含めない練習用の依頼を作れる。

1-1. 良い質問は「目的」から始まる

生成AIに頼むとき、完璧な言い回しを最初から考える必要はありません。まず「何を達成したいか」を決め、AIに役割と条件を順番に伝えます。

伝える要素確認すること例
目的何のために使うか地域イベントへの参加者を増やしたい
依頼AIに何をしてほしいか案内文の下書きを作る
相手誰に向けるか小学生のいる家庭
条件長さ、言葉、含める内容200字以内、親しみやすく
出力形式どの形で受け取るか見出し＋本文、箇条書き
確認方法不明点や根拠をどう扱うか不明な条件は先に質問する

構造化プロンプトとは

構造化プロンプトとは、依頼を一続きの文章だけで書かず、目的、入力資料、制約、出力形式、確認事項などを見出しやラベルで分けて示す書き方です。本講座では、このように依頼の要素を区別して示す形式を「構造化プロンプト」と呼びます。

Googleの公式ガイドでも、直接的で構造化された指示、タスクと制約の明示、XML風のタグやMarkdown見出しによる区切りを推奨しています。【E4】

混同しないこと
構造化プロンプトは「AIへの依頼の整理方法」です。JSONなど、AIの回答を決まったデータ形式にする「構造化出力」とは別の概念です。初学者は、まず日本語の見出しやラベルで十分です。

構造化プロンプトの基本形

【目的】何のために使うか
【依頼】AIに何をしてほしいか
【相手】誰に向けるか
【入力資料】AIが使ってよい情報・素材
【条件・避けること】長さ、言葉、含めること、しないこと
【出力形式】見出し、箇条書き、表など
【確認してほしいこと】不明点、根拠、最終確認の方法

すべての項目を毎回埋める必要はありません。短い依頼なら「目的・依頼・条件・出力形式」だけで始め、必要に応じて入力資料や確認事項を足します。この型は、AIが何を優先すべきかを理解する助けになります。ただし、詳細に書いても出力の正確性は保証されません。重要な内容は、回答後に必ず確認します。【E1】

Markdownで構造を見える形にする

Markdownは、見出しや箇条書きなどを記号で表す、構造化された文書のためのプレーンテキスト形式です。【E5】 構造化プロンプトでは、すべての記法を覚える必要はありません。次の4つだけで、依頼の区切りが分かりやすくなります。

目的最小のMarkdown記法プロンプトでの使い方
大きな区切り# 依頼名、## 目的依頼、目的、入力資料、条件、出力形式を分ける
条件を並べる- 条件長さ、禁止事項、必ず含めることを列挙する
手順を並べる1. 手順作業の順番や確認手順を示す
入力資料を囲む```text ～ ```引用文、原文、コードなどを他の指示と区別する
# 地域イベント案内の下書き

## 目的
参加者を増やすための案内文を作る。

## 条件
- 小学生のいる家庭向け
- 200字以内
- 事実にない日時・場所は加えない

## 出力形式
見出し1つと本文。持ち物は箇条書きにする。

## 確認
不明な点があれば、作成前に質問する。

Markdownは、AIに必ず従わせる魔法の記号ではありません。また、サービスごとに対応するMarkdownの範囲は異なります。見出しと箇条書きで十分に伝わらない場合は、日本語のラベルに戻しても構いません。表の記法などは表示環境によって差があるため、重要な依頼では箇条書きも併用します。

図表案：AIとのやり取り

図表案（Mermaid記法）
flowchart LR
  A[目的を決める] --> B[条件を添えて依頼する]
  B --> C[下書きを受け取る]
  C --> D[目的・事実・表現を確認する]
  D --> E{改善が必要か}
  E -- はい --> F[追加条件を伝える]
  F --> C
  E -- いいえ --> G[自分で仕上げて使う]

1-2. 一度の質問で終わらせない

AIとの対話は、完成品を一度に受け取る作業ではありません。最初の回答を読み、「どこが合っているか」「何が足りないか」を伝えることで、下書きを改善します。

回答の状態追加する依頼の例
長すぎる「120字以内に短くしてください」
難しすぎる「専門用語を使わず、中学生にも分かる言葉にしてください」
相手に合わない「保護者向けの丁寧な文体にしてください」
内容が不足している「参加方法と持ち物を加えてください」
事実確認が必要「確認が必要な点を箇条書きにしてください」
選びにくい「3案を表にし、それぞれの長所と注意点を示してください」

例：曖昧な依頼を具体化する

改善前：地域イベントの案内を書いてください。

改善後：
地域の清掃活動に参加する人を増やしたいです。
小学生のいる家庭向けに、親しみやすい案内文を作ってください。
200字以内で、日時は「［日時］」、場所は「［場所］」としてください。
参加者が確認すべきことを最後に箇条書きで付けてください。

改善後の依頼でも、日時・場所・参加条件などの事実は利用者が補います。AIに実在の情報を勝手に埋めさせないことが大切です。

1-3. 回答を確認する3つの観点

自然で読みやすい文章でも、事実・目的・安全性が合っているとは限りません。生成AIは、もっともらしい誤情報や不適切な引用を生成することがあります。【E1】

観点確認する質問対応
事実日付、名称、数字、出典は正しいか公式資料を開いて確認する
目的依頼した相手・長さ・雰囲気に合うか条件を追加して作り直す
表現誤解や失礼、偏見を含まないか自分の言葉で修正する
安全性個人情報・機密情報・著作物を含まないか削除し、利用ルールを確認する

「出典を示してください」と頼むことは役立ちますが、表示された出典自体が正しいとは限りません。出典の発行元、公開日、本文との対応を確認します。【E1】

1-4. 安全な依頼の作り方

練習や日常利用では、実名、連絡先、顧客情報、社内資料、認証情報を入力しません。生成AIサービスを業務で使う前には、所属組織の利用ルールと、サービスのデータ処理条件を確認します。【E2】【E3】

安全な題材への置き換え

避ける入力練習用の置き換え
実在の顧客メール架空の「株式会社サンプル」への一般的な案内
会議の録音・議事録架空の会議メモを使った要約練習
成績・健康情報匿名化した架空データ、または公開統計
未公開の企画書公開済みのテーマを使った構成案作成

1-5. ミニ演習：案内文を改善する

次の条件で、AIに案内文の下書きを依頼してみましょう。

目的：地域の読書会への参加者を増やす
相手：読書が好きな地域住民
条件：150字以内、初めての人も参加しやすい雰囲気
出力形式：見出しと本文、持ち物を箇条書き
確認：日時・場所など不明な情報は［　］で残す

振り返り

  • 依頼文に目的・相手・条件・出力形式が入っているか。
  • AIが勝手に作った事実が混ざっていないか。
  • 自分が参加したくなる表現になっているか。
  • 次にどの条件を追加すると改善できるか。

まとめ

  • 構造化プロンプトでは、「目的・依頼・相手・入力資料・条件・出力形式・確認方法」を必要に応じて分け、Markdownの見出し・箇条書きでも表せる。
  • 最初の回答は下書きであり、追加の対話で改善する。
  • 自然な文章でも、事実・出典・表現・安全性を確認する。
  • 個人情報・機密情報を使わず、組織のルールを確認して利用する。

次の講座

次は 2章「日常・業務で安全にAIを活用する」 で、暮らしや業務の作業をAIに任せる範囲と、人が確認する範囲を整理します。

出典・エビデンス

本文の対象根拠資料確認した内容
構造化プロンプトの基本【E4】目的・制約・出力形式を明確にし、見出し・タグ等で指示と文脈を区別する考え方
Markdownの基本構造【E5】見出し、リスト、コードブロックを含むプレーンテキストの構造化文書形式
誤情報・不適切な引用の可能性、確認の必要性【E1】生成AIにおけるconfabulation等のリスクと、信頼性の評価・管理の必要性
組織での安全な利用【E2】AI利用者がリスクを認識し、適切な対策を講じる考え方
個人情報の入力とサービス利用【E3】生成AIサービス利用時の個人情報保護上の留意と利用規約確認の必要性
  • 【E1】 NIST, *Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile*（NIST AI 600-1、2024年7月26日）

https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1

  • 【E2】 経済産業省ほか, *AI事業者ガイドライン（第1.2版）*（2026年3月31日）

https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/

  • 【E3】 個人情報保護委員会, *生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について*

https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/

  • 【E4】 Google, *Prompt design strategies*（Gemini API。利用前に最新版を確認）

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies

  • 【E5】 CommonMark, *CommonMark Spec 0.31.2*（2024年1月28日）

https://spec.commonmark.org/0.31.2/ 参照日：2026年7月14日。サービスの規約・仕様は変わり得るため、利用前に公式の最新情報を確認してください。

図表案として記載されているMermaid記法は、内容を確認できるコード形式で掲載しています。