ChatGPTなどの生成AIが普及している近年、プロンプトエンジニアという新たな職種が注目されています。

プロンプトエンジニアという言葉を聞いたことはあっても、具体的な仕事内容や必要なスキルなどについてはあまり知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の仕事内容や必要なスキル、将来性についてわかりやすく解説します。
本記事を読めば、プロンプトエンジニアという職種について理解を深めることができます。

すでに生成AIを利用している方はもちろん、生成AIの活用に興味があるという方にも役立つ内容となっていますのでぜひ最後までご覧ください。

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プロンプトエンジニアとは

プロンプトエンジニアとは

プロンプトエンジニアとは、文字通りプロンプトを作成するエンジニアを指します。

さまざまな技術や専門知識を駆使して、他の人には生み出せないプロンプトを作成してAIを理想通りに動かし、アウトプットのクオリティを向上させるのが仕事です。

プロンプトエンジニアという職種が登場したのは、ごく最近のことです。
OpenAI社が開発したチャットボットであるChatGPTが登場したことが、プロンプトエンジニアが注目されるようになったきっかけのひとつです。

ChatGPTは従来のチャットボットにくらべて遥かに性能が高いことが特徴です。対話を重ねることによって、徐々に対話の精度を高めることができます。

しかしながら、ChatGPTもまだ完全というわけではありません。人間側が工夫して質問を投げかけないと、求めている答えが返ってこないというケースも多くあります。プロンプトエンジニアは、AI生成のクオリティを担保するために最適な指示を出すプロフェッショナルとして注目されているのです。

ChatGPTを始めとするチャットボットは、単純に人間と対話を行うだけでなく、さまざまな場面で活用することができます。例えば、ChatGPTは以下のような場合に活用されることがあります。

  • 検索エンジンの代わりとして使う
  • 小説や漫画のプロットを作成する
  • メール作成や資料作成などの定型業務を行わせる
  • 新しい企画のアイデアを考える際にヒントを出してもらう

これらの用途以外にもさまざまな活用方法が考えられるでしょう。
また、ChatGPTはビジネスシーンにおいても活用することができ、業務効率化や生産性アップに貢献してくれる可能性もあります。

プロンプトとは

プロンプトとは

プロンプトとは一般的に、コマンドプロンプトやターミナルなどの画面に表示される、コマンド入力待ちを示すマークを指します。ただし、AI関連でプロンプトという言葉を使用する場合は、別の意味で使われていることが多いです。

AI業界におけるプロンプトという言葉は一般的に、AIに対する指示文のことを指します。AIにプロンプトを読み込ませることで、何らかの動作を行わせることが可能です。たとえばAIに「メールの本文を作成して」というプロンプトを送ることによって、AIにメール文を作成させることができます。

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の仕事内容

プロンプトエンジニアの主な仕事内容は以下の通りです。

  • プロンプトの設計
  • AIモデルの分析
  • プロンプトの改善

それぞれの仕事内容について、詳しく見ていきましょう。

プロンプトの設計

プロンプトエンジニアは、AIモデルに与えるプロンプトを緻密に設計します。

より精度の高い出力を得るためには、AIモデルに対して明確かつ詳細なプロンプトを伝える必要があります。

与えるプロンプトが少し違うだけでも、生成される回答が大きく異なる場合もあります。

例えば、テキスト生成モデルに対して「映画のあらすじを作成してください」というプロンプトを与える場合、映画のタイトルや主要キャラクターを示し、期待される出力形式(要約、詳細説明など)を明確に指定することでさらに精度の高い出力が得られます。

これはほんの一例ですが、実務においては解決したい課題やその背景に応じて、さらに詳細なプロンプト設計が求められるでしょう。

プロンプトエンジニアリングの具体的な手法やコツについてはこちらの記事で紹介していますので、興味のある方はぜひチェックしてみてください。

ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングのコツとは?代表的な例を紹介します

AIモデルの分析

プロンプトエンジニアは、与えられたプロンプトに基づいてAIモデルがどのように応答するかを詳細に分析します。

この分析作業には、モデルの生成結果や応答の品質を定量的および定性的に評価することが含まれます。

たとえば画像生成モデルに対して分析を行う場合は、特定のプロンプトを与えて生成された画像の品質や内容の適切さなどを評価します。

また、異なるプロンプトを使用してモデルをテストすることによって、それぞれのプロンプトが生成結果に対してどのような影響を及ぼすかを検証します。

このような分析を繰り返し行うことによって、モデルの強みや問題点を把握して改善の方向性を見出していきます。

プロンプトの改善

生成結果のクオリティを向上させるために、プロンプトの改善を行うのもプロンプトエンジニアの役割です。

プロンプトの内容や構造を慎重に検討し、モデルがより適切な応答を生成できるように調整します。

過去に実行したプロンプトやユーザーからのフィードバックを分析しながら、改善点を特定します。

プロンプトは一度設計したら完成ではなく、定期的な評価を通じて長期的な視点で精度の高いものへ改良していく必要があるのです。

プロンプトエンジニアに求められるスキル

プロンプトエンジニアに求められるスキル

プロンプトエンジニアに必要なスキルは次の4つです。

  • AIや自然言語処理に関するスキル
  • プログラミングスキル
  • ドメイン知識
  • 英語力

プロンプトエンジニアとして活躍するためには、おもにこれらのスキルを掛け合わせて活用することが求められます。

より細かいスキルが求められる場合もありますが、プロンプトエンジニアに求められるスキルとしてひとまずこの4つを理解しておくといいでしょう。

AIや自然言語処理(NLP)に関するスキル

プロンプトエンジニアには、AIや自然言語処理に関するスキルが求められます。

AIがどのように文章を理解しているのか仕組みを理解しておくことで、より的確な指示(プロンプト)を与えることができます。

また、プロンプトエンジニアは単純にプロンプトを作成するだけでなく、社内におけるAIの活用方法の提案など、AIの専門家としての役割を期待されることも多いです。

そのため、AIに関する最新知識は常にキャッチアップしておくことが望ましいでしょう。

プログラミングスキル

プロンプトエンジニアは、プログラミングスキルが求められることもあります。

ChatGPTにプログラムのソースコードを書かせる場合、プロンプトエンジニアがその修正も行わなくてはいけない可能性があるためです。

また、AIへの命令にプログラミングのコードを用いたほうが適切な場合などもあります。

プログラミングのスキルを持っているプロンプトエンジニアであればAIの能力をより効果的に引き出すことができるため、欠かせない能力と言えるでしょう。

プログラミング言語の中でも、AI分野で多く使われている言語であるPythonを優先的に取得することをおすすめします。

すでにPythonの経験のあるエンジニアの方は、プロンプトエンジニアとしてのキャリアを検討してみるのもいいでしょう。

ドメイン知識

プロンプトエンジニアには、ドメイン知識も求められます。

ドメイン知識とは特定の業界や職種に関する専門的な知識のことであり、課題解決においてより効果的なプロンプトを設計するために不可欠となります。

例えば医療分野においてAIを活用する場合、医療用語や治療プロトコルなどに精通していることが求められるでしょう。

特定の業界のニーズや課題に理解を深めることによって、プロンプトの改善やAIモデルの適用範囲の拡大などにも大いに役立ちます。

プロンプトエンジニアは常に最新技術トレンドや業界の動向に注意を払いながら、ドメイン知識を継続的に学習・更新していく必要があるのです。

英語力

英語力のあるプロンプトエンジニアは、より市場価値の高い人材として重宝されるでしょう。

AIへ与えるプロンプトは、日本語よりも英語で書いた方が精度の高い解答を得られる可能性があります。

英語で執筆された情報の方が日本語の情報よりも多いため、AIは多くの情報を参考にしやすいのです。

また、英語は単語ごとに区切られているため、AIが読解しやすいというメリットもあります。

高い英語スキルを持ち合わせているエンジニアの数はまだそれほど多くないため、市場価値の高いプロンプトエンジニアを目指すのであれば、英語力も合わせて伸ばしていくといいでしょう。

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のキャリアパス

プロンプトエンジニアに転職後、どのようなキャリアを描いていけば良いのか分からないという方も多いでしょう。

あくまで一例ですが、プロンプトエンジニアとして実績を積んだ後は、以下のような職種にキャリアアップする道があります。

  • データサイエンティスト
  • AIエンジニア

これら2つの仕事内容や必要なスキルについて詳しく解説していきましょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、主にビッグデータの分析を行い、企業にとって有益な結論を導き出す仕事です。

プロンプトエンジニアとして働くことで培ったAI知識やプログラミング知識などは、データサイエンティストの仕事でも活かすことができます。

そのため、キャリアアップ先の候補として挙げられるでしょう。

データサイエンティストは、企業の事業課題の解決方法に関する仮説を立て、その仮説が正しいかを検証するためにデータ分析を行います。

たとえば、「ECサイトの商品の売上が伸びない」という課題がある場合、ECサイトのユーザーの行動履歴などを分析してサイトのどこに問題があるかを突き止めていくということもあります。

データサイエンティストには統計学などの専門性の高い数学知識が求められるため、キャリアアップの選択肢としては少しハードルが高いと感じるかもしれません。

将来データサイエンティストになることを見据えるのであれば、早い段階から統計学などの専門的なスキルを身につけておくことが望ましいでしょう。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIが搭載されたシステムやアプリを開発する仕事です。

AIが搭載されたシステムとはたとえば、レコメンド機能があるECサイトや画像認識機能がある防犯カメラシステム、といったものがものが挙げられるでしょう。

AIエンジニアもやはり、プロンプトエンジニアとして培ったAI知識を活かせる仕事であり、キャリアアップの選択肢として考えられるでしょう。

ただし、AIエンジニアはシステムやアプリを実際に開発する仕事であるため、より高度なプログラミング知識が求められます。

AI開発において現在もっとも使われているプログラミング言語はPythonなので、Pythonを優先的に勉強すると良いでしょう。

Pythonには機械学習ライブラリが豊富にあり、各ライブラリの使い方を覚えることでAI開発がしやすくなります。

プロンプトエンジニアの需要

プロンプトエンジニアの需要

プロンプトエンジニアの求人は、現状ではそこまで多くはありません。というのも、まだまだこれからの仕事であるためです。

また、AI活用以前にそもそも日本ではIT化が遅れているのもあって、ChatGPTまで手が伸びる企業は多くないと思われます。

ただ、一部のベンチャーやスタートアップ企業などでは、プロンプトエンジニアを募集していることがあります。

そのため、プロンプトエンジニアに今すぐ転職したい方はベンチャー企業などに目を向けてみるのが良いでしょう。

プロンプトエンジニアの将来性

プロンプトエンジニアの将来性

プロンプトエンジニアの求人数は現在それほど多くありませんが、今後さらに増えていく可能性が十分にあります。

ChatGPTの有用性が一般企業にも広まれば、自社でもプロンプトエンジニアを採用したいと考える企業が出てくると予想されるためです。

また、日本では少子高齢化が進んでおり、今後の人材不足に悩む企業が出てくるのも、プロンプトエンジニアの将来性が高い理由と言えます。

人材不足を補うためには、AIによる業務の自動化が必要になることが考えられるため、プロンプトエンジニアを採用してChatGPTを自社で有効活用できるようにして業務効率化を図りたいという企業は多く出てくるでしょう。

ただし、プロンプトエンジニアという仕事が今後どのような形になっていくかを予想するのは難しいです。たとえば、誰でも簡単にプロンプトが作成できるようにAIが進化したり、プロンプトすらAIで作成できるようになったりしたら、状況が大きく変わるかもしれません。

そのため、プロンプトエンジニアを目指す方は、プロンプトエンジニアという職種だけで食べていくと考えるよりも、AI関連の幅広いスキルを身につけてフルスタックに活躍していく方向を目指す方が、安定したキャリアアップを実現できるでしょう。

まとめ

プロンプトエンジニアまとめ

本記事ではプロンプトエンジニアについて解説しました。プロンプトエンジニアに必要なスキルや仕事内容、将来性などがお分かりいただけたかと思います。

今後はAIを業務で活用することの重要性が高まることが予想されており、プロンプトエンジニアの需要が高まる可能性も高いです。

プロンプトエンジニアの仕事に興味を持っている方は、今のうちに英語力やプログラミング力などを磨いておくと、将来転職できる可能性を高めることができるでしょう。

ただしAI分野は変化が非常に激しく、将来プロンプトエンジニアという仕事がどういった形になっているかを予想するのは難しいです。

プロンプトエンジニアの仕事内容や求められるスキルが5年後、10年後、大きく変わっている可能性もあります。

そのためプロンプトエンジニアを目指す方は、AI業界の最新動向に常に目を向けておくことが大切です。

最新動向を知っておけば、次に需要が高まると思われる技術分野も知ることができ、先回りしてスキルを習得することができます。

エンジニアとしての市場価値を下げないためには、こういった工夫が必要になるのです。

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