解説

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから意図した回答を得るために、AIに与える質問や指示の内容、情報の提供の仕方、出力形式の指定などを工夫することです。指示（プロンプト）の与え方を工夫することでAIの出力の質を高める取組みであり、ウがこの説明に当たります。同じAIでも、指示の具体性や前提情報、出力形式の指定の仕方によって回答の質が大きく変わるため、その工夫が重要になります。正解はウです。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

多数の事象やデータから普遍的なルールや知識を獲得するのは、機械学習（特に帰納的な学習）の説明で、プロンプトの工夫を指すものではありません。

選択肢 イ

質問や指示を入力できる状態を画面上に記号や文字列で示すのは、プロンプト（入力位置を示す記号）の説明で、その工夫を指すプロンプトエンジニアリングとは異なります。

選択肢 エ

神経細胞のネットワークを模した計算モデルは、ニューラルネットワークの説明で、プロンプトエンジニアリングとは異なります。

解くときのポイント

プロンプトエンジニアリング＝『AIへの指示（プロンプト）の出し方を工夫して良い回答を引き出す』ことです。生成AIを使いこなす技術として押さえましょう。