AIにおけるプロンプトエンジニアリングの説明として，適切なものはどれか。
- アAIが，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こと
- イAIに対する質問や指示などが入力できる状態であることを，画面上に記号や文字列で示すこと
- ウ意図した回答を得るためにAIに対する質問や指示の内容，情報の提供，出力形式の指定などを工夫すること
- エ神経細胞が作るネットワークをコンピュータで模した，AIで用いられる計算モデルのこと
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正解
ウ 意図した回答を得るためにAIに対する質問や指示の内容，情報の提供，出力形式の指定などを工夫すること
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引き出すために、質問や指示の文言、与える情報、出力形式の指定などを工夫する技術・手法のことであり、選択肢ウがこれに該当する。普遍的なルールを獲得する処理は機械学習、入力可能状態を示す記号はカーソル、神経細胞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あり、いずれもプロンプトエンジニアリングとは異なる。