審査案内
- 問題数
- 30
- 審査時間
- 45分
- 合格ライン
- 70点
- 推奨経験
- 白帯（AIリテラシー）レベルの基礎力、生成AIの実務利用3か月以上
すべての問題は五肢択一で、OMR解答用紙にマークします。複数選択・正誤判定は枠内の組み合わせを選ぶ形式、並べ替え・組み合わせは配列を選ぶ形式で出題します。配点は判断問題（L3）が3点、それ以外は2点で、素点を100点満点に換算して1〜9の等級で判定します。
出題領域
1. 指示文の設計25%
2. 例と構造化20%
3. コンテキストエンジニアリング25%
4. 推論と多段階タスク15%
5. 評価と改善15%
配分は昇級審査の基準です。稽古・模擬審査の領域構成は異なる場合があります。
何を検証するか
- 作業の目標・制約・成功基準を明示した指示文を設計する
- 例、構造化タグ、出力形式で結果の一貫性を高める
- 長い文書・会話・ツールの結果をコンテキスト予算の範囲内で配置する
- 評価基準とテストセットでプロンプトの変更を検証する
- 失敗パターン（指示の抜け、形式の崩れ、過度な一般化）を診断して直す
対象受験者
- AIの成果物の品質に責任を持つ企画担当・マーケター・研究者
- 社内のプロンプトテンプレートを管理する担当者
- API開発に入る前の段階の実務者
モデルの学習とインフラ構築は扱いません。
領域の詳細
領域1. 指示文の設計
- 知識：役割・目標・制約・成功基準、肯定形の指示、理由の説明、システム・開発者・ユーザーメッセージの役割
- 技能：曖昧な要求を検証可能な指示に変える、矛盾する指示を整理する
領域2. 例と構造化
- 知識：few-shot例の多様性、構造化タグ（XMLなど）、出力スキーマ、プリフィル・形式の固定
- 技能：例による偏りを減らす、機械が読める出力形式を指定する
領域3. コンテキストエンジニアリング
- 知識：コンテキストウィンドウの予算、長い文書の配置順、先に引用を出させる、会話の要約と圧縮、検索拡張の仕組み
- 技能：必要な情報だけを選んで入れる、長い文書から根拠を引用させる
領域4. 推論と多段階タスク
- 知識：推論モデルと推論の強度、タスク分解、プロンプトチェーン、セルフレビュー
- 技能：多段階タスクを段階ごとのプロンプトに分ける、推論の強度をコスト・レイテンシと釣り合わせる
領域5. 評価と改善
- 知識：評価基準（ルーブリック）、テストセット、回帰、LLM評価者の限界
- 技能：変更前後を同じセットで比較する、失敗事例を分類して次の修正を決める
公式ドキュメント
Anthropic
黄帯教本 · プロンプト・コンテキストエンジニア
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