今注目のプロンプトエンジニアとは？仕事内容や必要なスキルを徹底解説

近年、生成AIの発展に伴い、AIを活用した新しい職種への関心が高まっています。中でも注目を集めているのが「プロンプトエンジニア」です。

しかし、「具体的にどのような仕事内容なのか」「必要とされるスキルは何なのか」など、まだよくわからないという方も多いのではないでしょうか。

本記事では、プロンプトエンジニアについての理解を深め、キャリアの選択肢の1つとして検討できるよう、詳しく解説していきます。

AIが急速に進化する現代社会で、この新しい職種が果たす役割と可能性について、共に探っていきましょう。

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プロンプトエンジニアとはプロンプトを扱う技術者のこと

プロンプトエンジニアとは、AIに対して最適な指示文を開発・改良する技術者（エンジニア）です。

近年におけるAI技術の発展に伴い誕生した新しい職種であり、とくにChatGPTなど生成AIの普及により注目が集まっています。

生成AIでは、「プロンプト」と呼ばれる指示文を入力することで、AIから望む結果を得られますが、その内容や質によって、得られる回答は大きく異なります。そのため、AIの性能を最大限に引き出すためには、効果的なプロンプトの設計が不可欠です。

具体的には「命令・指示」「背景・文脈」「入力」「出力」という4つの要素を踏まえて適切なプロンプトを作成し、生成AIからの出力を人間の意図に沿った形で高めていくことが求められます。

現在、プロンプトエンジニアはAIエンジニアの一部として位置づけられることが多いですが、今後、AIのニーズがさらに高まるにつれ、独立した職種としての重要性が増していくでしょう。

プロンプトエンジニアの仕事内容

プロンプトエンジニアは、AIを活用して目的を達成するために、重要な役割を担っています。

AIから最適な出力を得るためには、高品質なプロンプトの設計・開発が不可欠です。継続的なプロンプトの整備・最適化や、AIモデルの分析も欠かせません。

本章では、プロンプトエンジニアの主な仕事内容を3つに分けて詳しく解説します。

プロンプトの設計・開発

プロンプトエンジニアの主要な業務は、AIを活用し、特定の目標を実現するための効果的な指示文を考案し構築することです。コンテンツの生成やタスクの実行を目的とし、最適なプロンプトを設計・開発します。

そのためには、AIが理解しやすい形のプロンプトを設計・開発し、的確な指示（命令）を出すことが重要です。そうすることで、AIはより精度の高い回答を生成できるでしょう。

プロンプトエンジニアには、「AIが理解しやすい形に変換する力」と共に「顧客のニーズを正確に読み取る力」も求められます。

最適なプロンプトを設計することで顧客の業務効率化に大きく貢献できるため、プロンプトエンジニアの役割は非常に重要です。

プロンプトの整備・最適化

プロンプトエンジニアの仕事は、最適なプロンプトを設計・開発することだけではありません。

開発したプロンプトを使いAIが生成した内容を「確認」「検証」「評価」、その結果をもとにプロンプトの「整備」「改善」「最適化」をすることも、重要な役割です。

プロンプトは最適化すればするほどより精度の高い回答が得られるため、一度開発して終わりではなく、継続的な改善・改良が求められます。

AIから得られた回答を分析し、より精度の高い回答を得られるように、プロンプトを調整していく必要があるのです。

場合によっては、顧客（ユーザー）にヒアリングをおこない、そのフィードバックを参考にプロンプトの最適化を図ることも重要です。そのため、プロンプトエンジニアにはコミュニケーション力も求められます。

AIモデルの分析

AIサービスやAIツールには、「AIモデル」と呼ばれる、生成AIの頭脳にあたる部分が組み込まれています。

たとえば、OpenAIが開発したテキスト生成AIである「ChatGPT」には、同社が開発した自然言語処理モデルの「GPTシリーズ」が組み込まれています。

プロンプトエンジニアは、このAIモデルの分析をおこなうことで、プロンプトの精度を向上させることが可能です。さまざまなプロンプトを試しAIモデルの傾向やパターンを把握することで、より精度の高いプロンプトを設計・開発できるようになります。

一般的に、AIモデルの分析はAIエンジニアが担当する業務範囲ですが、プロンプトエンジニアが担当する可能性もあります。プロンプトエンジニアとAIエンジニアが別々に存在する場合は、両者が協力してAIモデルの分析とプロンプトの最適化をおこなうことが理想的です。

プロンプトエンジニアが注目されている背景

近年、生成AIの普及とDX（デジタルトランスフォーメーション）の加速により、プロンプトエンジニアへの注目が集まっています。

AIを効果的に活用するためには、適切なプロンプトの設計が不可欠であり、専門的なスキルを持つプロンプトエンジニアの需要が高まっているためです。

プロンプトエンジニアが注目されている背景を、詳しく見ていきましょう。

生成AIの普及による需要の高まり

近年、ChatGPTなどの生成AIツール・サービスが急速に普及し、多くの企業や個人がAIを活用しています。

以下は、総務省が発表した「世界のAI市場規模（売上高）の推移及び予測」です。
AI市場は現在（2024年）から6年後の2030年には、約6倍にもなると予想されています。

生成AIを上手に使いこなすためには、AIに適切な指示を与える「プロンプト」と呼ばれる命令文が重要です。しかし、現状、プロンプトを設計・開発できる人材は不足しています。

そこで注目されているのが、プロンプトエンジニアです。

プロンプトエンジニアは、生成AIに対して効果的なプロンプトを作成することで、AIが効率的に作業をおこない、より正確で望ましい結果を出力できるようにサポートできます。

適切なプロンプトを設計することで、企業はAIを活用した業務の自動化や効率化を進められるため、コスト削減や生産性向上の実現に期待できるでしょう。

DX化対応の需要の高まり

IT人材不足の背景もあり、AIを活用したDX化が進む中、チャットボットや文書生成ツールの導入が増えています。しかし、AIを単に導入するだけでは、十分な効果を得られません。

質の高い結果を得るためには、目的に合ったプロンプト（指示）の設計が重要であり、プロンプトエンジニアの専門知識が不可欠です。

プロンプトエンジニアは、AIの特性を理解し、業務内容に合わせて最適なプロンプトを設計できます。

業務への深い理解とAIの特性を活かしたプロンプト設計によって企業のDX化を効果的に推進できることが、プロンプトエンジニアが注目される理由です。

プロンプトエンジニアの年収はエンジニア全体の中でも高い

プロンプトエンジニアの年収は、エンジニア全体の中でも高い水準にあると考えられます。

日本では正確なデータが少ないものの、求人サイトIndeedなどの案件から推測すると、月収にして50万〜60万円、年収600万〜700万円程度と予想できるでしょう。これは、dodaで掲示されているITエンジニア全体の平均年収約452万円を大きく上回ります。

一方、データが豊富な米国を見てみると、Forbesの記事によればプロンプトエンジニアの望める年収は30万ドル（約4680万円／$＝¥156の場合）以上とされ、ZipRecruiterでは平均年収が62,977ドル（約982万円／$＝¥156の場合）と報告されています。

これらの数字は、プロンプトエンジニアの高い市場価値を示唆しており、日米ともにエンジニア全体の中でも高い年収が期待できる職種であるといえるでしょう。

プロンプトエンジニアの年収は平均以上！年収を上げる方法や将来性を徹底解説

参考：AIプロンプトエンジニア｜indeed
参考：ITエンジニアの平均年収はいくら？給料アップを目指す方法や転職事例も解説｜dod
参考：AI Prompt Engineers Earn $300k Salaries: Here’s How To Learn The Skill For Free｜Forbes
参考：Prompt Engineering Salary｜ZipRecruiter

プロンプトエンジニアとして必要なスキル

プロンプトエンジニアは、AIを活用して革新的なソリューションを生み出すプロフェッショナルです。その役割を果たすためには、多岐にわたる専門知識とスキルが求められます。

AIに関する技術的な理解はもちろん、顧客のニーズを正確に把握し、創造性を発揮してアイデアを言語化する能力も不可欠です。

本章では、プロンプトエンジニアとして必要な7つのスキルについて、詳しく解説していきます。

AIに関する知識

プロンプトエンジニアは、AIに最適な指示を出してタスクを実行してもらう仕事であり、そのためにはAIに関する基本知識が不可欠です。

AIは大量のデータから学習し、パターンを見つけ出すことで、質問に回答します。この学習プロセスを理解することで、より適切な回答を導き出せるようなプロンプトを開発できるでしょう。

また、AIモデルにはさまざまな種類があり、得意分野と苦手分野が異なります。そのため、各モデルの特性を把握し、タスクに応じて最適なモデルを選択する必要があるのです。

とくにChatGPTのようなモデルを扱う場合は、自然言語処理の仕組みや深層学習、強化学習といったアルゴリズムへの理解が求められます。AIの仕組みとモデルの特性を深く理解することが、プロンプトエンジニアとしてのスキル向上につながるでしょう。

自然言語処理に関する知識

自然言語処理（NLP）とは、人間が日常的に使う言葉を、コンピュータで処理・分析する技術です。私たちが普段書いたり話したりしている自然言語を、コンピュータが理解し、適切に応答できるようにするのが、NLPの役割です。

AIが質問に回答したり、文章を生成したりする際にも、NLPが重要な役割を果たしています。そのため、プロンプトエンジニアにとって、NLPの知識は欠かせません。NLPの仕組みを理解することで、AIにより適切な指示を与えられるようになります。

つまり、コンピュータが自然言語をどのように処理・理解しているのかを知ることで、AIが理解しやすく、よりよい結果を導き出せるようなプロンプトを作成できるようになるのです。

また、自然言語処理に用いるプログラミング言語や、ライブラリ・フレームワークは複数あるため、それらに関する知識や、扱うスキルも求められるでしょう。

特定の業界や事業に関する知識

プロンプトエンジニアとして、特定の業界や事業に関する知識（ドメイン知識）は非常に重要なスキルです。

AIを活用して顧客のニーズに最適なソリューションを提供するためには、まず顧客の業界や事業に特化した知見を深く理解する必要があります。

ドメイン知識があってこそ、顧客のニーズを正確に把握でき、AIを使ったプロンプトの開発や最適化が可能となるからです。

さらに、AIの回答を評価・改善する際にも、業界や事業の文脈を理解していなければ、的確な判断ができません。

つまりプロンプトエンジニアは、技術的な専門性に加えて、顧客のドメインに特化した知識を持ち、それらを融合させることで、AIを最大限に活用した最適解を導き出せるのです。

プログラミング力

プロンプトエンジニアの主な業務はプロンプトの作成ですが、プログラミングスキルも重要な要素です。

なぜなら、自然言語での指示よりもコードによる指示のほうが適切に処理される場合があるためです。

とくにPythonは、AIフレームワークの利用や自然言語処理の実装、データ分析などで広く活用されています。JavaやC++なども使われることも少なくありません。

AIはコード生成やエラー発見も可能なため、プログラミングの知識さえあれば、AIと対話しながらプログラムの開発・テストをできることがメリットです。

また、プロンプトを改善するためには、データ分析スキルも必要ですが、プログラミングの知識があれば効率的に最適化できるでしょう。

言語化力

プロンプトエンジニアには、顧客のアイデアをAIが理解しやすい形に言語化する力が重要です。柔軟な思考力と優れた文章力・日本語力を駆使して、顧客の抽象的なニーズを的確に理解し、AIが処理しやすいプロンプトに落とし込む必要があります。

チーム内の議論においても、自身の考えを明確に表現する力が求められるでしょう。

これらの言語化スキルにより、顧客のニーズに合ったプロンプトを作成し、AIを最大限に活用することが可能となるのです。

創造力

AIを活用した革新的なソリューションを生み出すためには、既存の概念にとらわれない発想の転換と、新たなアイデアが必要不可欠です。

常に柔軟な思考を持ち、時には全く異なる視点から問題にアプローチする創造性が求められます。

さらに、多様な価値観や情報を取り入れることで、より独創的なアイデアは生まれます。そのためには、他者とのコミュニケーションを通じて知識を共有し、協力しながらプロンプトを開発・改善していく姿勢も重要です。

英語力

多くのAIモデルは英語を中心に学習しているため、英語でプロンプトを作成することで、AIが参照する情報量が増え、より最適な結果を得られる可能性が高まります。

日本語特化型のAIモデルも存在しますが、英語力があれば、グローバルな市場で活躍の幅が広がり、プロンプトエンジニアとしての価値も高まるでしょう。

ただし、英語力はマストスキルではないので、まずは日本語でのプロンプト開発に専念することも可能です。

プロンプトエンジニアになるために取っておくとよい資格

プロンプトエンジニアを目指す上で、関連する資格を取得しておくことは大変有効です。

資格取得によって、必要な知識やスキルを体系的に学べるだけでなく、就職や転職の際にアピールポイントにもなります。

プロンプトエンジニアとして活躍するためにとくにおすすめの資格3つを見ていきましょう。

Python3エンジニア認定試験

Python3エンジニア認定試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する、国内唯一のPythonに関する資格です。Pythonエンジニアとしての力が問われます。

試験名	試験概要
Python 3 エンジニア認定基礎試験	Pythonの基礎的な知識を問う試験。Pythonの文法や機能、アルゴリズムなどが出題される。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験	データ分析に特化した試験。データの前処理、可視化、機械学習などが出題され、より実践的な力が求められる。
Python 3 エンジニア認定実践試験	Pythonを使った実践的なスキルを問う試験。ウェブアプリケーション開発やデータベース操作などが出題され、高度な応用力が求められる。

合格基準は、各試験とも100点満点中70点以上です。
受験料は、基礎試験とデータ分析試験が一般11,000円（学割5,500円）、実践試験が13,200円（学割6,600円）となっています。※2024年6月現在の税込表記

参考：Python試験・資格｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
参考：Pythonエンジニア認定試験 | オデッセイ コミュニケーションズ

AI実装検定

AI実装検定は、AI実装検定実行委員会が運営する、AI技術者としてビジネスで活躍するための資格です。

AI実装検定では、ディープラーニングの実装知識とスキルが問われ、合格者には「ディープラーニング実装師」の称号が与えられます。検定のレベルは、以下3つに分かれています。

レベル	概要
B級	AI初心者が最初の目標として挑戦できる試験。AIの基本概念を7つの側面から問い、ディープラーニングと機械学習の基礎的な理解度を認定。
A級	ディープラーニングの実装に必要な数学とプログラミングの基礎知識を有し、独学で理論的な学習を進められるレベルであることを認定。
S級	AIの実装力に加え、画像処理や自然言語処理などの応用的な実装スキルを認定。現在のAI分野での最難関資格。

これらのレベルは、日本ディープラーニング協会主催のAI難関資格であるG検定やE検定の実装レベルを意識して設定されています。

合格基準は、各級とも100点満点中70点以上です。

受験料は、B級が一般9,900円（学割5,500円）、A級が一般14,850円（学割8,250円）、S級が33,000円となっています。※2024年6月現在の税込表記

参考：AI実装検定

G検定

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する、AIをビジネスで活用する際に必要な基礎知識（AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー）を問う資格試験です。

この検定に合格すると、「DX推奨パスポート」が発行され、合格者コミュニティ「CDLE」にもアクセスできます。

G検定は、同協会が主催するE資格と比較すると、よりジェネラリストを目指す人向けの内容といえるでしょう。

E資格がエンジニア向けの専門的な内容であるのに対し、G検定はAIやディープラーニングの概要や活用事例など、ビジネスパーソンが知っておくべき基礎知識を幅広く問う試験となっています。

合格基準は公開されていません。受験料は一般13,200円円（学割5,500円）です。試験時間は120分で、多肢選択式の問題が200問程度出題されます。

※2024年6月現在の税込表記

参考：G検定とは｜一般社団法人日本ディープラーニング協会

プロンプトエンジニアのキャリアパス

プロンプトエンジニアは、AIシステムとの対話を通じて、その能力を引き出すことに長けています。将来的には、この経験を活かして、AIエンジニアやデータサイエンティストへのキャリアパスを歩むことも可能です。

プロンプトエンジニアのキャリアパスについて、詳しく見ていきましょう。

AIエンジニア｜AIの知識を活かす

プロンプトエンジニアとして培ったAIの知識を活かし、AIを使ったシステム開発へと仕事の幅を広げることで、AIエンジニアへのキャリアパスを歩むことも可能です。

AIエンジニアは、AIの活用に留まらず、AIを組み込んだシステムの設計・開発・運用までを手がける役割のある仕事です。具体的には、AIを活用したデータ収集や分析、機械学習モデルの開発、AIシステムの実装などを担当します。

プロンプトエンジニアからAIエンジニアへの転身は、AIの仕組みや特性についての深い理解を基盤に、システム開発のスキルを身につけることで実現可能です。

この転身により、プロンプトエンジニアは、AIを直接活用する立場から、AIを活用するシステムの開発者へと役割を拡大できます。

データサイエンティスト｜データ分析力や統計の知識を活かす

プロンプトエンジニアは、AIシステムから最良の結果を引き出すために、常にプロンプトの改善を求められます。この過程では、データ分析力や統計の知識が必要不可欠です。

プロンプトエンジニアとして培ったデータ分析力や統計の知識を活かし、データサイエンティストへのキャリアパスを歩めます。

データサイエンティストは、大量のデータから有意義な情報を抽出し、高精度なデータ分析モデルを構築することで、ビジネス戦略の策定に貢献する役割です。具体的には、「データの収集」「処理」「分析」「可視化」などをし、その結果をもとに戦略的な意思決定を支援します。

プロンプトエンジニアからデータサイエンティストへの転身は、データ分析力や統計の知識を基盤に、ビジネス領域の理解を深めることで実現可能です。

AIシステムの対話を通じたデータ分析から、データに基づく意思決定の支援をおこなう役割へと移行できます。

参考：データサイエンティストの年収から必要なスキル・働き方について解説！｜Relance

プロンプトエンジニアの将来性は明るい

AIの急速な発展に伴い、プロンプトエンジニアの需要は今後ますます高まると予想されます。なぜなら、さまざまな業界でAIの活用が進む中、AIに適切な指示を出し、効果的にタスクを遂行させられる人材が求められているからです。

また、AIの性能向上に伴い、プロンプトエンジニアの職域も拡大すると考えられます。単純作業の自動化だけでなく、創造性が求められる分野でもAIの活用が進むでしょう。AIの可能性がますます広がるこれからの時代において、プロンプトエンジニアはなくてはならない存在になると考えられます。

一方で、長期的には未知数な部分もあります。IT業界のトレンドは変わりやすいこと、プロンプト自体がAIで生成できるようになる可能性があること、などが理由です。

プロンプトエンジニア専業での需要がどこまで続くかは不透明ですが、AIを活用するスキル自体に価値があることには違いはありません。これからプロンプトエンジニアを目指す人にとっては、挑戦する価値のある職種といえるでしょう。

まとめ

プロンプトエンジニアは、AIシステムとの対話を通じて、その能力を最大限に引き出すことに長けた専門家です。その仕事内容は、プロンプトの設計・開発、整備・最適化、AIモデルの分析など多岐にわたります。

プロンプトエンジニアになるためには、AIや自然言語処理に関する知識、特定の業界や事業に関する知識、プログラミング力、言語化力、創造力、英語力などが必要です。

今後、AIの活用がさらに進むにつれ、プロンプトエンジニアの需要は増え続けると予想されます。現在、生成AIの普及やDX化対応の需要の高まりを背景に、大きな注目を集めており、エンジニア全体の中でも高い年収が期待できる職種です。その将来性は非常に明るいといえるのではないでしょうか。