ChatGPTのようなAIツールが出てきたことで、プロンプトエンジニアという職種が注目されているらしい......プロンプトエンジニアの仕事内容や年収は、実際のところどうなんだろう......という方に向けて、この記事ではプロンプトエンジニアについて、現在の情報を詰め込み、分かりやすくまとめました！AIツールによって仕事を奪われるなら、AIツールを操る側のプロンプトエンジニアになろう！と考える人も少なくないようです。しかし、AIツールを操るプロンプトエンジニアは、専門的なスキルやセンスが求められます。この記事を読んで、プロンプトエンジニアに興味を持った方は、案件マッチングサイトで実際に案件を探してみるのもオススメです。まずは、プロンプトエンジニアの基本的な定義から説明します。プロンプトエンジニアの基本的な定義プロンプトエンジニアとは、AIや機械学習モデルに指示や問いを与える際の「プロンプト」と呼ばれる文を設計・最適化する専門家です。近年のChatGPTや他のAIツールの進化に伴い、正確で効果的なレスポンスを得るためのプロンプト設計が重要となっています。AIツールに要望を入力した際に、必ずしも求めていた出力が得られるとは限りません。プロンプトエンジニアは、AIの出力を理解し、ユーザーのニーズに合わせた返答を引き出す能力を持ち合わせています。プロンプトエンジニアの仕事は、AI技術の普及に伴ってニーズが高まっており、技術の進歩とともにその役割も進化しています。プロンプトエンジニアの特徴とはプロンプトエンジニアの特徴は、AIモデルとのインタラクションを行うことです。もう少し噛み砕いて説明すると、プロンプトエンジニアはプロンプトをただ設計するだけでなく「設計したプロンプトが有効かどうか検証する」点が重要なのです。プロンプトを設計したのち、AIモデルにプロンプトを入力して反応を得ます。さらに、その結果を利用してプロンプトを改良し、エラーが発生しないか、改善の余地がないか、一連のやりとりを繰り返します。AIモデルから得られた出力を解析したり、モデルのパラメータを微調整したり、トレーニングデータを追加・修正することでモデルの性能を向上させます。そのため、実験的思考やコミュニケーションのセンスが重要です。常のエンジニアとプロンプトエンジニアの違い通常のエンジニアとプロンプトエンジニアの一番の違いは、業務の目的にあります。通常のエンジニアは、ソフトウェアの開発やシステムの構築・運用を通じて、特定のビジネスや技術的な課題を解決することを目的とします。プロンプトエンジニアは、AIモデルからの最適な出力を引き出すことを目的とします。そのため、専門領域や技術スキルにも違いがあります。通常のエンジニアは、ソフトウェアやシステムの幅広い技術が専門のため、プログラミング、データベース操作、システム設計など、具体的な技術スキルが中心です。プロンプトエンジニアは、AIや機械学習モデルとの対話が専門のため、AIの動作原理や言語モデルの特性を理解している必要があります。通常のエンジニアのような技術スキルよりも、コミュニケーション能力が求められます。プロンプトエンジニアの種類「プロンプトエンジニア」という職種の概念は比較的新しいため、明確なサブカテゴリや種類が業界全体で統一されているわけではありません。しかし、大きな言語モデルやAI技術の進化に伴い、プロンプトエンジニアの役割も多様化しつつあります。基本的なプロンプトデザイナーー主に基本的なプロンプトの作成や最適化に従事する。応用的なプロンプトエンジニアー特定の産業や領域に特化したプロンプトの設計や最適化に取り組む。インタラクティブエンジニアー複数のプロンプトや、ユーザーのフィードバックを基にしたインタラクティブな対話のデザインや最適化を行う。評価・分析エンジニアーモデルの応答を評価し、プロンプトの品質を確保するための評価基準や手法を開発・適用する。教育・トレーニングエンジニアー他のエンジニアやユーザー向けに、プロンプトの最適化や効果的な利用方法に関するトレーニングや教育を提供する。今後、プロンプトエンジニアの需要が高まり、プロンプトエンジニアの中でも専門性が高まると、より種類も明確になるでしょう。プロンプトエンジニアの日常と実際の業務では、実際にプロンプトエンジニアが日々、どのような業務を行っているかをご紹介します。業務の実際の流れとタスク①要件の収集・定義クライアントや利用者から、AIツールを活用する上での要望を収集する。AIモデルを利用して実現したいタスクや出力のクオリティを明確にする。②初期プロンプトの作成要件に基づき、初めてのプロンプトを設計・生成する。ここでは、基本的なプロンプトの形式や内容を決定する。③テスト&評価初期プロンプトをAIモデルに入力し、その出力を評価する。期待していた出力と実際の出力とのギャップを確認する。④プロンプトの反復・最適化テストの結果を基に、プロンプトを調整・改善する。このプロセスは、複数回繰り返されることが多い。⑤ユーザーフィードバックの収集完成したプロンプトを実際にクライアントに利用してもらい、フィードバックを収集する。AIの出力が実際の利用シーンでどれだけ役立っているか、または問題点は何かを把握する。⑥フィードバックに基づく改善収集したフィードバックを元に、プロンプトの調整やモデルの改善を行う。⑦ドキュメンテーション作成したプロンプトや最適化の過程、考慮点などを文書化する。他のエンジニアや利用者に、情報を共有するためのドキュメントを整備する。⑧教育・トレーニング必要に応じて、他のエンジニアやエンドユーザーに対して、プロンプトの使い方や最適化の手法についてのトレーニングを提供する。この業務の実際の流れとタスクは、あくまで基本的なものであり、プロンプトエンジニアに求められることは多様化しています。その人のスキルや社内の体制によっても異なるでしょう。チームとの連携や協業の仕方プロンプトエンジニアは、その専門性と役割の性質上、多くの場合、他のチームや専門家との連携や協業を行います。例えば、モデルの動作原理や特性に関する深い理解を持つデータサイエンティストや研究者との連携は不可欠です。プロンプトの出力に影響するモデルの内部動作やバージョンの違いなどの詳細情報を共有し合います。また、プロンプトの設計や最適化が完了したら、それを実際のアプリケーションやシステムに組み込むための連携が必要です。ソフトウェアエンジニアは、プロンプトエンジニアからの指示や提供されるプロンプトの情報を元に、システムに実装します。プロダクトマネージャーやビジネスチームとの連携も重要です。AIモデルとのインタラクションの品質や方向性をビジネス目的と合わせるための連携が必要です。ビジネス要件やユーザーニーズを正確に理解し、それを基にプロンプトの設計や最適化を進めます。その他、デザイナーやUI/UXチームとの協業、品質保証(QA)チームとの連携、エンドユーザーやクライアントとのフィードバックループも発生します。プロンプトエンジニアのやりがいと苦悩プロンプトエンジニアとしての一番のやりがいは、最先端のAI技術と直接関わることができ、その発展の一翼を担うことができる点でしょう。良いプロンプトを設計することで、AIの出力の質やユーザーエクスペリエンスが大きく向上するため、直接的な成果を実感することもできます。さらには、チームとの連携やクライアント対応まで、多岐にわたる業務に従事することができます。進化し続けるAI技術の中で働くことで、常に新しい知識やスキルを獲得することも魅力的な環境です。当然のことながら、苦悩もあるのがプロンプトエンジニアです。AIの能力に対する過度な期待や誤解からくるプレッシャーを感じることがあります。まだまだ新しい領域なので、ユーザーやクライアントの要求に完全に応えることが難しい場合もあります。AIやプロンプトに関する知識がないステークホルダーとのコミュニケーションは難しく、技術的な内容を分かりやすく伝える能力も求められるでしょう。また、プロンプトの最適化は試行錯誤が多く、完璧な結果を得るための微調整が繰り返し必要になることがあります。新しいAIモデルや技術が登場するたびに、未知の問題や課題に直面することがあり、それに対応するための新しいアプローチや方法を見つけ出す必要があります。プロンプトエンジニアとしての仕事は、非常にやりがいがある一方で、多くの挑戦や苦悩も伴います。しかし、その中で得られる経験や知識は、技術者としての成長に非常に役立つといえるでしょう。プロンプトエンジニアに必要なスキルセットプロンプトエンジニアは、その特徴や通常のエンジニアとの違いから分かるように、AIや機械学習モデルとの対話やコミュニケーションのセンスが求められる職種です。ここでは、より具体的なスキルセットについて解説します。プロンプト作成のテクニカルスキル自然言語処理 （NLP）：テキストデータの前処理や解析の技術、トークン化、ステミング、レンマタイゼーションなどの基本的なNLPのテクニックに精通していることが求められます。理解力と調整能力：プロンプトを設計する上で、クライアントの要望を理解する能力は重要です。AIモデルの出力を解析し、望ましい結果に近づけるためのプロンプトの調整能力も必要です。統計学と実験設計：プロンプトの効果を正確に評価するための統計的手法や、実験設計の知識が必要です。プログラミングスキル：Pythonやその他のプログラミング言語でのコーディング能力もあるとよいでしょう。特に、PythonのNLPライブラリ（例：NLTK, SpaCy）やデータ処理ライブラリ（例：pandas）の利用経験が役に立ちます。APIの利用：AIモデルを操作するためのAPIの利用経験もプロンプトエンジニアに必要なスキルです。リクエストの送信やレスポンスの解析などが可能になります。デバッグスキル：モデルの出力に問題がある場合や、予期しない結果が出た場合のトラブルシューティングのスキルです。モデルの理解：使用しているAIモデルのアーキテクチャや動作原理についての基本的な理解。これにより、モデルの振る舞いや制限を正確に把握することができます。バージョン管理：Gitなどのバージョン管理ツールの利用経験があると重宝されます。プロンプトのバージョン管理や共同作業の際に重要なスキルです。継続的インテグレーション (CI) / 継続的デリバリー (CD)：作成したプロンプトを本番環境にデプロイする際の流れやツールに関する知識です。これらのテクニカルスキルは、プロンプトエンジニアの仕事を効率的に進め、高品質なプロンプトを作成するために役立ちます。ただし、これらのスキルはすべてのプロンプトエンジニアが完璧に持っている必要はありません。プロジェクトや状況に応じて、必要なスキルセットは異なることがあります。ソフトスキルとコミュニケーション能力プロンプトエンジニアには、ソフトスキルも欠かせません。予期しない出力や振る舞いを見たときに、その原因を追求し、適切な解決策を提案できる能力は必須です。また、AIやテクノロジーの進化に対応し、新しい方法やツールを迅速に学び取る柔軟性も必要でしょう。その他、試行錯誤を繰り返しながら最適なプロンプトを見つける過程において、継続的に取り組む持続力。他のエンジニアや関連部署と協力してプロジェクトを進めるための協調性。複数の部署やチームとの連携を円滑に進めるための調整能力。これらのソフトスキルやコミュニケーション能力は、プロンプトエンジニアとしての業務を効率的に進め、他の部署やチームとの連携をスムーズに行うために非常に重要です。未来を見据えた情報収集スキルプロンプトエンジニアや、広義での技術者にとって未来を見据えた情報収集スキルは非常に重要です。新しい技術や方法論は日々進化しており、迅速かつ効果的に情報を得る能力は、専門家としての競争力を維持する上で欠かせません。以下は、未来を見据えた情報収集スキルを磨くための方法やポイントです。まずは、ブログ、ポッドキャスト、学会誌、オンラインコース、セミナーなど、様々な情報源から情報を収集することで、幅広い知識を得られます。TwitterやLinkedInなどのプラットフォームで専門家や業界の先導者をフォローすることで、最新の動向や議論をキャッチできます。情報収集には、キュレーションツールを利用することも有効です。FeedlyやPocketのようなキュレーションツールを使い、関心のあるトピックやキーワードに基づく情報を収集しましょう。GitHub、Stack Overflow、Redditのようなプラットフォームでは、最新の技術や課題についての議論が活発に行われています。オンラインコミュニティに参加することで、先進的な情報や知識を得ることができるでしょう。また、情報を収集する際、その情報が正確で信頼性があるかどうかを常に疑問に思いながら、批判的思考を持ってアプローチすることが重要です。交流の中で疑問や批判をぶつけ、同僚やコミュニティからのフィードバックも得ましょう。より深い理解を得ることができます。情報収集は、ただ集めるだけではなく、その情報を実際の作業やプロジェクトにどのように適用するかを考えるプロセスも含まれます。継続的な学びと実践を通じて、未来を見据えた情報収集スキルを磨き上げていきましょう。プロンプトエンジニアのキャリアパスまだ、プロンプトエンジニアとしてのキャリアが長い人自体が少ないですが、次のようなキャリアパスがあります。教育スキルの習得初級職経験の積み重ね上級職NLPや機械学習分野内でのさまざまな役職上級職以降、NLPや機械学習分野内でのさまざまな役職には、研究の道や専門分野を極めたり、リーダーシップを発揮したりするものがあります。教育〜スキルの習得〜初級職まずは、コンピュータサイエンス、プログラミング言語、機械学習の基礎を学びます。そして、プロンプトエンジニアの初級職として、データの収集と前処理を行ったり、モデルのトレーニングと評価、チューニング作業も行います。Pythonのようなプログラミング言語を使用して、モデルのコードを開発し、デバッグする役割も担当します。その中で、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、研究者などの専門家と協力してプロジェクトを進めるチームワークも身につけることができます。経験の積み重ね〜上級職プロンプトエンジニアの初級職の先は、さまざまなNLPプロジェクトで経験を積み、モデルアーキテクチャ、トレーニングパイプライン、データ前処理技術について理解を深めていきます。経験を積むと、プロンプトエンジニアの上級職として、上級NLPエンジニア、研究科学者、プロンプトデザイナーなどの役職に進むことができます。ここでは、チームの指導やプロジェクトの戦略立案も行います。大学や研究機関でのポジションが多いですが、企業の研究部門でも活躍することができるでしょう。プロンプトデザイナーは、AIモデルに対する効果的なプロンプトの設計に特化するため、NLPの知識と創造力が求められる役職です。NLPや機械学習分野内でのさまざまな役職上級職の先には、さまざまな役職がありますが、例としてNLP関連の具体的な分野を紹介します。感情分析 (Sentiment Analysis)対話システム (Dialogue Systems)テキスト生成 (Text Generation)多言語NLP (Multilingual NLP)テキスト分類とトピックモデリング機械翻訳 (Machine Translation)これらはNLP分野の一部ですが、専門化の選択肢はさまざまです。自身の興味やスキルに合わせて専門分野を選び、プロンプトエンジニアとしてのキャリアを築いていきましょう。プロンプトエンジニアを目指すための学習方法「プロンプトエンジニアってすごい！」と、プロンプトエンジニアを目指したい方に向けて、学習方法をご紹介します。独学で勉強する独学でプロンプトエンジニアを目指すことは、可能です。そもそもプロンプトエンジニアになるために必要な条件や資格は存在しないため、実務がこなせる知識やスキルさえ身につければ問題ありません。インターネットには、AIや機械学習などに関する多くの教材、チュートリアル、オンラインコースなどがあります。それらを使用してプロンプトエンジニアに必要な知識やスキルを習得するとよいでしょう。ただ理論を学ぶだけでなく、実際にプロンプトの設計から一連の業務を経験することも欠かせません。しかし、独学の場合、自己管理が重要です。定期的に学習の目標を設定し、進捗をチェックしてモチベーションを維持することが必要でしょう。オンラインのフォーラムや地域の技術者のミートアップに参加すれば、他のエンジニアや学習者とのネットワーキングの機会を得ることができ、モチベーションも向上します。これは新しい情報や技術を学ぶための良い方法でもあり、また疑問や問題に対する助けを求める場としても有効でしょう。資格やコースでの学びのアプローチプロンプトエンジニアに必須の資格はありませんが、技術資格やデータサイエンスや機械学習のコースを受講することは、非常に勉強になるでしょう。AIモデルの基本原理を学ぶことができるコースが、Coursera, Udacity, edXなどのオンラインプラットフォームで提供されています。また、AIモデルとのインタラクションやプロンプトの実験を行うためのワークショップや、セミナーが開催されていることもあります。実際のプロジェクトで学ぶいくらプロンプトエンジニアに必要な知識や技術があっても、実際の現場では、課題や障壁に直面することもあります。これは、実際のプロジェクトで実践的なスキルと経験を積む他に学習方法はありません。クライアントや利用者の要望があって、プロンプトを設計し、テストや最適化、フィードバックを通じての学びを繰り返します。その中でコミュニケーションセンスが磨かれたり、調整力や柔軟性も身に付くでしょう。チームのメンバーや他の専門家と連携しながら働くことで、他者の視点や方法を学ぶことができます。プロンプトエンジニアの案件・求人はある？プロンプトエンジニアという職種の需要が高まっているとのことですが、実際の案件や求人をみたことがありますか？アメリカの機関「Anthropic」では、年収約4,500万円でプロンプトエンジニアの採用があり、市場価値の高まっている職種です。最後にプロンプトエンジニアの案件や求人情報について解説します。プロンプトエンジニアは一般的な求人サイトでは、まだ案件が少ないです。プロンプトエンテクノロジー関連の求人情報を扱っているサイト（例: Stack Overflow Jobs, AngelList, Indeed など）で「プロンプトエンジニア」や「AIエンジニア」、「機械学習エンジニア」といったキーワードで検索すると探しやすいでしょう。企業から採用ニーズがあっても、一般の求人として顕在化していないことも多いです。技術関連のリクルーティングイベントやキャリアフェアに参加し、直接採用担当者や企業の人々と繋がることもおすすめです。また、AIや機械学習関連の業界団体やコミュニティに参加し、そこでのネットワーキングや情報交換を通じて求人情報を得ることもできます。地道な方法としては、AIや技術関連の企業やスタートアップ企業の公式ウェブサイトのキャリアページを定期的に確認し、新しい求人情報を見つけることも一つの方法です。その他、LinkedInのようなキャリアSNSで自分のプロフィールを充実させ、適切なキーワードやスキルを掲載することでリクルーターからのオファーを受ける可能性があります。リファラル・専門的なリクルーティングエージェンシー・ヘッドハンターを利用して、適切な求人情報を紹介してもらうのもよいでしょう。プロンプトエンジニアとしての仕事を探す際には、技術的なスキルや経験を明確にアピールするだけでなく、自分のキャリアビジョンや将来の目標もしっかりと伝えることで、適切なポジションや企業を見つけることができるでしょう。まとめプロンプトエンジニアは、AIや機械学習モデルに指示や問いを与える際の「プロンプト」と呼ばれる文を設計・最適化する専門家です。通常のエンジニアと異なり、AIの動作原理や言語モデルの特性を理解している必要があります。2025年度のAI市場規模は、現在の2倍近い1,200億円になる予測も出ています。職種として明確な定義がないだけに、今後の需要とともにさまざまな可能性を秘めている魅力的な職業でしょう。必要なスキルや経験を積んでプロンプトエンジニアを目指したい方は学習と並行して、案件や求人へとアンテナを張っておくことをおすすめします。案件紹介サービスに関しては、帰化の記事も参考にしてみてください。▼関連記事：フリーランス向けマッチングサービスのおすすめ8選〜利用者の声もご紹介〜