【今知っておきたい！】プロンプトエンジニアの仕事内容・将来性を徹底解説！

1. はじめに

ChatGPTやStable Diffusionといった生成AIサービスが、私たちの日常で徐々に活用されてきています。

それと同時に、「プロンプトエンジニア」という職業に注目が集まっているのをご存知でしょうか？

生成AIは、入力する指示（プロンプト）によって出力結果が大きく左右されます。

そこで、AIの潜在能力を最大限に引き出すプロンプトを作成する専門家、

いわばAIに的確な指示を与える「職業」が、プロンプトエンジニアなのです。

この記事では、

プロンプトエンジニアの仕事内容、求められるスキル、そして将来性

について、深く掘り下げていきます。

生成AI時代を生き抜くためのヒントとして、ぜひ最後までお付き合いください。

2. プロンプトエンジニアとは？

プロンプトエンジニアは、生成AIの普及とともに生まれた、比較的新しい職業です。

プロンプトエンジニアは、生成AIとユーザー、

そしてビジネスの成功を繋ぐ、重要な役割を担っています。

ただAIに指示を出すだけでなく、高度なスキルと専門知識を駆使し、

AIから最適な結果を引き出すための緻密な作業を行う、いわば「AIを使いこなす職人」と言えます。

3. プロンプトエンジニアが注目される理由とは？

プロンプトエンジニアへの注目は、

ChatGPTなどを代表とする大規模言語モデル（LLM）の急速な普及と密接に関係しています。

これらのツールが一般に広く利用されるようになったことで、

「AIの能力を最大限に引き出すプロンプトエンジニアの重要性」が、改めて認識されているのです。

主に2つの理由で注目されています。

3.1 生成AI市場の急成長

生成AI市場は急激に成長しており、今後、ビジネスの様々な場面で活用されることが期待されています。

例えば、マーケティングにおいては、

効果的なプロンプトによって魅力的な広告コピーを生成し、消費者の購買意欲を高めることが可能になります。

そのため、プロンプトエンジニアの需要が高まっています。

3.2 プロンプトエンジニアの深刻な人材不足

生成AI市場の拡大に伴い、プロンプトエンジニアの需要は急増していますが、

現状では、その需要に供給が追いついていません。

「専門的な知識とスキルを持つ人材」が不足しているため、

多くの企業が人材確保に苦労しているのが現状です。

4. プロンプトエンジニアの仕事内容とは？

プロンプトエンジニアは、生成AIから最大の効果を引き出すための「専門家」です。

そのため、仕事内容は多岐に渡ります。

4.1 具体的な業務内容

①適切なプロンプトの作成:

AIが正確に理解し、期待通りの結果を出力するためのプロンプトを設計します。

例えば、「20代女性向けのオーガニックコスメのキャッチコピーを、10文字以内で、

購買意欲を高める言葉遣いを用いて作成してください」のように、具体的で明確な指示が求められます。

②AI性能の向上への貢献:

プロンプトの設計・改良を通じて、AIの性能向上にも貢献します。

AIの出力結果を分析し、そのフィードバックを基に、

より効果的なプロンプトを作成することで、AIモデル自体を進化させることに繋がるのです。

③新たなAIモデルの研究開発への関与:

高度なスキルを持つプロンプトエンジニアは、

「最先端のAIモデルの研究開発」に携わることもあります。

5. 必要なスキルとは？

プロンプトエンジニアには、幅広いスキルが求められます。
ここでは、主に必要とされているスキルを3つのカテゴリーに分けてご紹介します。

※それぞれの業務内容によって変わります。

5.1 自然言語処理（NLP）の知識：基礎から応用レベルまで

NLPの基本概念を理解することは、プロンプトエンジニアリングの土台となります。
例えば、形態素解析によって単語を適切に分割し、

構文解析によって文章構造を把握することで、AIがテキストを正しく解釈できるようなプロンプトを作成できます。

意味解析を理解することで、AIに意図を正確に伝え、より効果的な出力を引き出すことが可能になります。

さらに、BERTやGPTといった具体的なNLPモデルの特性や限界についても理解を深める必要があります。
例えば、あるモデルは短いテキストの生成に優れている一方、

別のモデルは長文の生成や翻訳に特化しているなど、

それぞれのモデルの強みと弱みを把握することで、タスクに最適なモデルを選択し、効果的なプロンプトを設計できます。

5.2 AIモデルに関する知識：各種モデルの特徴と理解度

ChatGPT, Gemini, Claude, Llamaなどの大規模言語モデル（LLM）は、それぞれ異なる特性を持っています。
例えば、あるLLMはクリエイティブな文章生成に優れ、別のLLMは事実ベースの正確な情報提供に特化しているといった具合です。
これらの違いを理解することで、目的に最適なモデルを選択し、プロンプトを調整できます。

また、LLM以外にも、画像生成AI（Stable Diffusion, Midjourney, DALL-Eなど）、音声認識AI、翻訳AIなど、様々なAIモデルが存在します。
それぞれのモデルの機能、強み、弱みを理解し、適切に使い分けることで、プロンプトエンジニアリングの可能性は大きく広がります。

例えば、画像生成AIで生成された画像を元にLLMでストーリーを作成するなど、

複数のAIモデルを組み合わせることで、より複雑でタスクをこなすことができます。

5.3 その他のスキル：問題解決能力、コミュニケーション能力など

プロンプトエンジニアリングは、試行錯誤を繰り返しながらAIの出力結果を最適化していく作業です。
そのため、問題解決能力は非常に重要です。

AIが期待通りの結果を出力しない場合、原因を分析し、プロンプトを修正していく必要があります。

この過程で、論理的思考力や分析力も必要とされます。

また、プロンプトエンジニアは、

クライアントや開発チームとコミュニケーションを取りながら仕事を進める必要もあるため、

コミュニケーション能力も重要です。
クライアントのニーズを正確に理解し、それを開発チームに伝える必要があります。
さらに、AIが出力した結果をクライアントに分かりやすく説明することも求められます。

そして、創造性もプロンプトエンジニアにとって重要なスキルです。
AIの可能性を最大限に引き出すためには、独創的なアイデアや発想力が必要です。
新しいプロンプトのアイデアを思いついたり、AIを活用した新しいサービスを考案したりする際にも必要になります。

6. キャリアパスと将来性：キャリア展望と年収

プロンプトエンジニアは、生成AI技術の発展とともに、

「将来性が高い職業」として注目されています。

6.1 キャリア展望

生成AIの活用が拡大していくにつれ、プロンプトエンジニアの需要はますます高まると予想されます。

「専門性を高める」ことで、リーダーシップを発揮するポジションに就くことも可能です。

また、フリーランスとして独立するという選択肢もあります。

6.2 年収

プロンプトエンジニアの年収は、経験、スキル、企業規模によって大きく異なりますが、

「600万円から1000万円を超える場合もある」と見込まれています。

※求人内容によって変わります。

「常に最新の技術動向を把握し、スキルアップを継続すること」が重要です。

7. まとめ

今回は昨今注目を集めている「プロンプトエンジニア」の

仕事内容、求められるスキル、そして将来性について解説しました。

プロンプトエンジニアは、生成AIの普及に伴い、今後ますます重要性を増していく職業です。

この記事を通して「プロンプトエンジニア」「生成AI関連の仕事」に少しでも興味を持つきっかけになれば幸いです。