プロンプトエンジニアとは、音声認識技術や生成AIなどを活用し、AIチャットの開発や性能向上を目指す職業です。
近年、AIが発展しているため、さまざまなAIを使った業種が誕生しており、プロンプトエンジニアもその一つといえるでしょう。
この記事では、プロンプトエンジニアとは、どのような仕事内容なのかを解説します。また、気になる年収や求められる資格も紹介するのでご参考ください。
プロンプトエンジニアとは？
プロンプトエンジニアとは、音声認識技術や生成AIなどを活用し、AIチャットの開発や性能向上を目指す職業です。
AIに対して、生成されるコンテンツの品質を高め、課題に対して最適化するためにシステムを開発していきます。
例えば、音声認識や自然言語処理技術を用いて、音声入力をテキストに変換し、その内容をもとに適切な回答を設計・開発するといった業務です。
生成AIの知名度が上がっている現在、注目の職業といえるでしょう。
プロンプトとはAIに対する命令や指示のこと
そもそも、プロンプトとはどういう意味なのでしょうか。
「プロンプト」とは、ユーザーに対してコンピューターやシステムからの入力を促すメッセージや指示のことを指します。
自動音声システムによる電話で「要件はなんですか？」との呼びかけに対して、メッセージや指示を送るといった例が挙げられるでしょう。
プロンプトエンジニアの仕事とは？
プロンプトエンジニアの仕事は、大規模言語モデル（LLM）を使ってAIチャットの開発やクライアントの課題解決をします。
具体的には、音声入力をテキストに変換して適切な回答が可能なシステムの設計や、テキストで質問した内容に対して適切な文章が返ってくるようにプロンプトする業務が挙げられます。
例えば、当メディアを運営するエスタイルであれば、以下のような業務があります。
- 大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、性能向上
- 大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
- 顧客ニーズに合わせた効果的なプロンプト設定・最適化
- ビジネスニーズに基づいたPoCの計画・実行・評価
- LLMモデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
- データクレンジング（加工）
- クラウドを活用した環境構築
プロンプトエンジニアが注目されている理由とは？
プロンプトエンジニアの職業は、近年注目度が上がっています。
その理由は、生成AIの活用が企業で増えており、効率化に繋がっているからです。
AIによる文章の生成でチャットツールや記事の作成をしたり、画像の生成で参考画像や動画作成をしたりと、生成AIによってクリエイティブが作業のハードルが低くなるメリットがあります。
よって、社内のデジタル化や人材不足を解消できるため、AIツールの導入のきっかけになるプロンプトエンジニアの需要が高まっているのです。
プロンプトエンジニアの年収は？
プロンプトエンジニアの年収は、一般的には300万円から1000万円程度とされています。
初年度や未経験者の場合は低めの数字からスタートすることが多いですが、経験を積み重ねるとともにスキルや実績をつけて上流の仕事に就くと高年収も期待できるでしょう。
エスタイルのプロンプトエンジニアは、年収350万円〜600万円です。未経験採用をしているため、未経験からプロンプトエンジニアになりたい方はぜひご参考ください。
プロンプトエンジニアに求められるスキル内容
ここからは、プロンプトエンジニアに求められるスキル内容を解説します。
これからプロンプトエンジニアを目指す方は、以下のスキル内容を身に付けておくと転職に有利に働くでしょう。
①自然言語処理のスキル
自然言語処理とは、人が使用する自然言語を分析して、データとして活用するために用いる技術のことです。
テキストデータから情報を抽出して分析したり、 自然言語を別の言語に自動的に翻訳したりと、ユーザーとコンピューターの対話を実現するための技術が求められます。
プロンプトの開発や改善のためには、欠かせないスキルのため、身に付けておくとよいでしょう。
②プログラミングスキル
最適なプロンプトを実現するためには、Pythonなどのプログラミングスキルが必要です。
自然言語で命令を与える方法もありますが、プログラミングのコードで命令を与える方が適切に処理される場合もあるため、プログラミングスキルも求められます。
例えば、主要なプログラミング言語（Python、Java、JavaScriptなど）の習得がよいでしょう。また、効率的なプロンプトエンジンの実装や最適化のために、アルゴリズムとデータ構造に関する理解を深めるのもおすすめです。
未経験でも、プログラミングスキルを身に付けることで、プロンプトエンジニアとして活躍できる可能性が高まります。
③言語化スキル
プロンプトエンジニアは、クライアントの課題に対して解決策やAIの導入のアイデアを提案する機会が多くあります。
よって、プロンプトエンジニアには、アイデアを言語化する力も求められます。
自分が持っているアイデアを相手に分かりやすく伝えて、クライアントに正しく解釈させるためにも、アイデアの言語化は必要不可欠です。
他のチームや非技術者と円滑にコミュニケーションを図るためにも、技術的な内容を的確かつわかりやすく文書化したり、複雑な技術用語や概念を一般の人が理解しやすい言葉で説明したりと言語化スキルを意識しましょう。
④ドメイン知識
ドメイン知識とは、プロジェクトや業界に関連する専門的な知識のことです。
例えば、特定の業界（医療、金融、製造など）やテーマ（人工知能、自然言語処理、ロボティクスなど）などの仕組み、課題、トレンドなどに精通していることが求められます。
このドメイン知識を持つことで、ユーザーに適した形にカスタマイズできたり、ドメイン特有の問題やニーズに基づいたプロンプトの改善や新しい機能の提案ができたりとクライアントに貢献できるでしょう。
プロンプトエンジニアは技術スキルだけでなく、特定の分野に関する深い理解も身に付けておくのが大切です。
⑤英語力
プロンプトエンジニアは、英語力も身に付けておくとよいでしょう。
技術文書や研究論文、技術情報などは英文で記載されていることが多く、それを元に開発や改善を行うために必要です。
英語で書かれた技術文書や論文だけではなく、 英語での会議やプレゼンテーション、オンラインセミナーに参加する機会もあります。
グローバルな環境での活躍や最新の技術情報をキャッチアップするためにも、今後より英語力が求められるでしょう。
プロンプトエンジニアは未経験や文系でもなれる？
プロンプトエンジニアは、未経験や文系出身でもなれるでしょう。
プロンプトエンジニアの需要が高まっていることから、未経験採用をしている企業が増えているため、未経験採用の枠を狙って応募するのがおすすめです。
しかし、完全に未採用であれば不採用になる可能性もあります。自然言語処理能力やプログラミングスキルを独学で身に付けてプロンプトエンジニアへの意欲をアピールすることが大切です。
未経験からのプロンプトエンジニアは、経験や学歴よりも、熱意や努力、自己学習能力が重要視される職種ですので、意欲を持って取り組みましょう。
プロンプトエンジニアが向いている人
プロンプトエンジニアが向いている人は、AI技術に関心を持って、積極的に最新技術をキャッチアップできるタイプです。
AIの技術は日々発展しており、プロンプトエンジニアになったあとも学習を繰り返さなくてはいけません。
プロンプトエンジニアになったから安心ではなく、学習を絶やさずできるタイプが向いていると言えるでしょう。
プロンプトエンジニアになるには資格は必要？
プロンプトエンジニアになるには、特定の資格が必須というわけではありません。そのため、資格がないからといって不採用になる心配はないのでご安心ください。
ただし、未経験からプロンプトエンジニアになるには、事前に知識を身に付けておくのが大切です。
自然言語処理や機械学習、プログラミングなどの技術スキルや知識を習得しておくと、今後プロンプトエンジニアになったあともスムーズに実務に就くことができます。
よって、以下のような資格を取得するのがおすすめです。
- 統計検定
- 基本情報技術者試験
- 応用情報技術者試験
- OSS-DB技術者認定試験
- データスペシャリスト試験
- G検定
- E資格
- オラクルマスター
- Python 3 エンジニア認定データ分析試験
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は期待できると言ってよいでしょう。
顧客とのコミュニケーションを強化したい企業や、AIを活用した新しいサービスを展開したい企業からの需要が高まっており、プロンプトエンジニアが活躍するシーンが増えています。
また、IoTやスマートデバイスの普及により、家電や自動車などの製品にもAIによる対話機能が求められており、このような領域でもプロンプトエンジニアの活躍が期待されています。
今後、ますますAIが社会に浸透していく中で、プロンプトエンジニアのスキルや知識を求める企業も多く、プロンプトエンジニアは将来性がある職業といえるでしょう。
プロンプトエンジニアのキャリアパスとは？
プロンプトエンジニアは、他のAI関連の職業に就くことも可能です。
別の職業に就きたいと考えた場合でも、プロンプトエンジニアとして活躍すると転身が有利になります。
ここからは、プロンプトエンジニアのキャリアパスについてご紹介します。
AIエンジニア
AIエンジニアは、AIを活用したシステムやアプリケーションの開発や運用をする業務です。
プロンプトエンジニアの自然言語処理や機械学習の知識、プログラミングスキルは、AIエンジニアとしての基礎となります。
プロンプトエンジニアのスキルや経験を活かして、より高度なAIシステムの開発に挑戦し、幅広い分野での活躍も可能です。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、大量のデータを収集・分析し、ビジネス上の問題を解決する業務です。
データの前処理や可視化、モデルの構築など必要なスキルを活かせるため、データサイエンティストとしても活躍できるでしょう。
また、プロンプトエンジニアは、クライアントワークが多く、営業力やプレゼンテーション能力も培われていることから、同じくクライアントワークが多いデータサイエンティストの職に有利に働きます。
データアナリスト
データアナリストは、企業内や外部から収集したデータを分析し、ビジネス上の意思決定を支援する職業です。
データアナリストに必要なデータの分析や可視化や統計学は、プロンプトエンジニアでも求められているため、転身後も業務へのスキルが身につきやすいでしょう。
また、プロンプトエンジニアのように、ビジネスにおけるデータの理解や課題解決のための提案力も重要視されるため、引き続きドメイン知識や言語化スキルを身に付けておくのがおすすめです。
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