AIで練習問題を作るプロンプト｜難易度・解答・解説まで指定できるテンプレート
AIで学習用の練習問題を作るときは、単に「中学生向けの問題を10問作って」と頼むだけでは不十分です。学習目標、出題範囲、難易度の基準、問題形式、解答の扱いまで指定すると、復習に使いやすい問題セットになります。
この記事は、授業や研修の教材を準備する人、自習問題を作りたい人、資格試験の復習を効率化したい人向けです。汎用的な対話型AIで使えるテンプレートを、調整方法や失敗例とともに紹介します。
この記事で分かることは次のとおりです。
- コピペして使える練習問題作成プロンプト
- 入力時に変更する項目と、固定したい条件
- 難易度や解説が安定しない原因
- 選択式、記述式、反復練習への応用方法
- 出題後に人が確認すべきポイント
練習問題の質は「何を覚えたか」より「何ができれば正解か」で決まる
最初に決めるべきなのは問題数ではなく、学習後にできるようになってほしい行動です。
たとえば「英語の現在完了を理解する」という指示には、複数の解釈があります。空欄に適切な語を入れられればよいのか、日本語から英文を作るのか、経験・継続・完了の用法を見分けるのかで、必要な問題は変わります。
そこで、学習目標は次のように具体化します。
- 用語の意味を説明できる
- 似た概念を区別できる
- 公式を選んで計算できる
- 誤りのある文章を修正できる
- 学んだ規則を初見の例に適用できる
この「できること」が評価基準になります。AIも、何を問えばよいか判断しやすくなります。
ここがポイント: 「テーマ＋難易度」だけで頼まず、「正答するために使わせたい知識や手順」まで指定します。
コピペ用：練習問題をまとめて作るプロンプト
次のテンプレートでは、問題と解答を分離し、各問の狙いまで確認できます。 {} 内を自分の用途に合わせて変更してください。
あなたは、学習者の理解確認に使う練習問題を設計する教材作成者です。
以下の条件に従って問題セットを作成してください。
# 学習条件
- 科目・テーマ: {科目と具体的な単元}
- 対象者: {学年、経験年数、前提知識}
- 学習目標: {問題を解いた後にできるようになってほしいこと}
- 出題範囲: {含める内容}
- 範囲外: {まだ扱わない内容}
- 問題数: {問題数}
- 問題形式: {選択式、穴埋め、記述式、計算問題など}
- 難易度構成: {基礎○問、標準○問、応用○問}
- 使用言語: {日本語など}
# 作問ルール
1. 1問につき、主に1つの知識または技能を確認する。
2. 問題文だけで解答条件が分かるようにする。
3. 前提知識だけでは解けない問題や、出題範囲外の問題を含めない。
4. 選択式では、正解が複数に解釈されない選択肢を作る。
5. 計算問題では、解答に必要な条件と単位を明記する。
6. 同じ知識を言い換えただけの問題を繰り返さない。
7. 問題文に正解を推測できる不自然な手掛かりを入れない。
# 出力形式
次の順番で出力してください。
## 問題
- 問題番号
- 難易度（基礎・標準・応用）
- 問題文
- 選択肢（必要な場合のみ）
## 解答・解説
- 問題番号
- 正答
- 解き方または正答の根拠
- よくある誤答と、その誤りの理由
- この問題で確認する学習目標
## 作問チェック
最後に、次の項目を自己点検してください。
- 出題範囲外の知識が必要な問題はないか
- 複数の正答が成立する問題はないか
- 問題文と解答に矛盾がないか
- 難易度の配分が指定どおりか
問題があれば修正してから最終結果を出してください。
このテンプレートの中心は「作問ルール」と「作問チェック」です。問題の生成だけで終わらせず、曖昧さや範囲逸脱を見直す工程まで指示しています。
ただし、自己点検を指定しても正確性が保証されるわけではありません。授業、試験、社内認定など評価に使う場合は、担当者が問題と正答を確認してください。OpenAIも、教育上の評価判断をモデルだけに任せず、人が最終判断する運用を案内しています。
入力時に変える項目と固定する条件
毎回変更する情報と、品質を守るルールを分けると再利用しやすくなります。
毎回変更する項目
次の項目は、単元や学習者に合わせて入力します。
{科目と具体的な単元}：例「中学数学・一次方程式」{対象者}：例「中学1年生。正負の数と文字式は学習済み」{学習目標}：例「文章から数量関係を読み取り、一次方程式を立てて解ける」{含める内容}：例「移項、かっこのある式、小数係数」{まだ扱わない内容}：例「連立方程式、不等式」{問題数}：例「12問」{問題形式}：例「計算8問、文章題4問」{難易度構成}：例「基礎4問、標準6問、応用2問」
対象者には、学年だけでなく「何を学習済みか」を書きます。同じ中学生でも、既習範囲が違えば適切な問題は変わるためです。
固定しておきたい条件
次のルールは、単元が変わっても残しておくと便利です。
- 1問で確認する中心技能を絞る
- 問題と解答を別のセクションに分ける
- 正答の根拠を付ける
- よくある誤答の理由を説明する
- 範囲外の知識を使わせない
- 曖昧な問題を自己点検させる
特に、問題と解答の分離は重要です。学習者に配るときは「問題」だけを切り出し、採点や復習では「解答・解説」を使えます。
NG例と改善例：なぜ簡単すぎる問題ばかりになるのか
失敗の主因は、「難易度」という言葉をAI任せにしていることです。
NG例
高校生向けに世界史の練習問題を10問作ってください。
難しめにしてください。
この指示では、次の条件が決まっていません。
- どの時代や地域から出題するか
- 高校生がどこまで学習済みか
- 「難しめ」が知識量、資料読解、因果関係の説明のどれを指すか
- 選択式か記述式か
- 解説をどこまで付けるか
その結果、細かな固有名詞を問うだけの問題や、範囲がばらばらな問題が混ざりやすくなります。
改善例
高校世界史の「産業革命」を復習する練習問題を8問作成してください。
対象は、イギリスで産業革命が始まった背景を授業で学んだ高校生です。
学習目標:
- 技術革新、資本、労働力、市場の関係を説明できる
- 産業革命が都市生活と労働環境に与えた変化を資料から読み取れる
問題構成:
- 基礎2問: 主要語句と出来事の対応を確認する
- 標準4問: 複数の要因の関係を説明させる
- 応用2問: 100〜150字の資料を提示し、読み取れる変化を記述させる
各問に、模範解答、採点の要点、誤答しやすい点を付けてください。
出題範囲は18世紀後半から19世紀前半のイギリスを中心とし、第二次産業革命は扱わないでください。
改善点は、「難しめ」を学習者にさせる行動へ置き換えたことです。暗記、関係説明、資料読解では、必要な思考が異なります。
出力を安定させる3つのコツ
安定化には、形式、制約、確認手順を別々に指定します。
Googleの公式ガイドでも、明確で具体的な指示、制約、回答形式の指定、例示がプロンプト設計の基本として挙げられています。テンプレートは完成品ではなく、実際の出力を見ながら調整する出発点です。
1. 難易度を問題の特徴で定義する
「簡単」「難しい」だけではなく、各段階で必要な操作を決めます。
難易度は次の基準で判定してください。
- 基礎: 1つの知識や公式をそのまま適用すれば解ける
- 標準: 2つ以上の知識を組み合わせる、または手順を選ぶ必要がある
- 応用: 初見の条件を整理し、根拠を説明して解答する必要がある
これなら、単に数字を大きくしただけの計算問題を「応用」と判定するずれを減らせます。
2. 出力形式を具体的に指定する
配布用なら問題と解答を分離し、システムへ取り込むならJSONなどの項目構造を指定します。
各問題を次の項目で出力してください。
- id
- difficulty
- question
- choices
- correct_answer
- explanation
- learning_objective
形式指定は見た目を整えるだけではありません。「学習目標」の欄を必須にすれば、各問が何を確認しているのかを後から点検できます。
3. 一度に完成させず、設計と作問を分ける
問題数が多い場合は、2段階に分けます。
- AIに出題設計だけを作らせる
- 人が範囲と配分を確認する
- 確認済みの設計から問題を生成させる
- 正答、表現、重複を人が点検する
最初の指示例は次のとおりです。
まだ問題文は作らず、{単元}の練習問題の設計表だけを作ってください。
各行に「学習目標」「確認する知識・技能」「問題形式」「難易度」「想定する誤答」を示してください。
全{問題数}問で学習目標の重複と抜けがないように配分してください。
設計表を確認した後、「この設計に従って問題と解説を作成してください」と続けます。大量の問題を一度に頼むより、範囲の偏りを早い段階で見つけやすい方法です。
用途別の応用プロンプト
基本テンプレートは、学習場面に合わせて評価方法を変えると応用できます。
間違えた問題だけを作り直す
以下は学習者が間違えた問題と解答です。
{間違えた問題、正答、学習者の解答}
誤答の原因を、次のいずれかに分類してください。
- 知識不足
- 用語の混同
- 条件の読み落とし
- 手順の選択ミス
- 計算または記述のミス
分類後、同じ問題の数値や固有名詞だけを変えるのではなく、同じ知識・技能を別の角度から確認する類題を3問作ってください。
問題、解答、短い解説を分けて出力してください。
この使い方では、同じ問題を反復するのではなく、誤答の原因に対応した類題を作らせます。ただし、AIによる原因分類は推定です。学習者本人の考え方を確認してから採用してください。
一問一答ではなく記述力を鍛える
{テーマ}について、理由や根拠を説明する記述式問題を{問題数}問作成してください。
対象者は{対象者}です。
各問について次を出力してください。
- 問題文
- 解答に必ず含めたい要素を3点以内
- 模範解答
- 部分点を与えられる要素
- 一見正しそうだが不十分な解答例と、不足している点
単なる用語の暗記では正答できない問題にしてください。
採点基準まで出力させることで、模範解答との表現の違いだけで誤答扱いするのを避けやすくなります。
学習者自身がヒントを使って進める
{単元}の練習問題を1問ずつ出してください。
私が解答するまでは正解を表示しないでください。
不正解の場合も、すぐに答えを示さず、次の順で対応してください。
1回目: 問題文の注目すべき条件を示す
2回目: 解き方の方針を示す
3回目: 最初の一手を示す
それでも解けない場合だけ、解答と解説を示してください。
各問の終了後、私が間違えた理由を短く確認してから次の問題へ進んでください。
この形式では、答えを見る前に考える機会を残せます。対話型AIで自習するときに使いやすい指定です。
生成した問題を使う前のチェックリスト
AIの出力は教材の候補であり、そのまま正解集になるとは限りません。 最後に、人が次の項目を確認します。
- 問題文だけで条件を一意に読み取れるか
- 正答や計算過程に誤りがないか
- 複数の選択肢が正解になっていないか
- 学習者が未習の用語や手法を要求していないか
- 指定した学習目標を実際に確認できるか
- 問題同士が表面的な言い換えになっていないか
- ヒントや設問の語尾から正解を推測できないか
- 解説が「正解はAです」だけで終わっていないか
- 引用文、統計、法令、歴史的事実などの出典を確認したか
- 個人情報や公開できない教材を入力していないか
最も見落としやすいのは、正答の誤りだけではありません。問題は正しくても、狙った学習目標を測れていないことがあります。まず3問程度を生成し、学習者に求めたい行動と一致するか確認してから問題数を増やすのが実用的です。
次に調整すべきなのはプロンプトの長さではなく、学習目標と実際の設問のずれです。ずれがあれば、「難しくして」と追加するのではなく、正答に必要な知識、判断、説明の深さを具体的に書き直してください。