ChatGPTやClaude、Geminiなど、生成AIが急速に普及する今、新しい職業が次々と誕生しています。その中でも特に注目を集めているのが「プロンプトエンジニア」です。
プロンプトエンジニアは、AIから高品質な回答やコンテンツを引き出すスペシャリストです。プログラミング知識は必須ではなく、文系出身者や未経験者でも挑戦できる、これからのAI時代に欠かせない職種として期待されています。
本記事では、プロンプトエンジニアの具体的な仕事内容から、必要なスキル、なるための具体的なステップまで徹底解説します。あなたのキャリアに新たな可能性を開く、プロンプトエンジニアについて一緒に見ていきましょう。
📖この記事のポイント
- プロンプトエンジニアの主な仕事は3つ: プロンプトの設計、AIモデルの分析、プロンプトの最適化・改善。企業が求める成果物をAIから引き出すため、指示文のテンプレート作成や継続的な改善を行う。
- 必要なスキルは多岐にわたる: 自然言語処理（NLP）の基礎知識、プログラミングの基礎スキル、幅広いAIツールの知識に加え、語彙力・言語化力・表現力・創造性といった非認知能力も重要。
- プロンプトエンジニアになるための4つのステップ: ①AIツール、NLP、プログラミング、プロンプトスキルの基礎知識習得、②資格取得（G検定、Python3エンジニア認定基礎試験など）、③ポートフォリオ作成、④求人・副業案件への応募という順序。
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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、AIから精度の高い答えやコンテンツを引き出すスペシャリストです。プロンプトとは、AIへの指示文のこと。高品質なプロンプトをつくることで、企業の求める回答を生成します。
AWSのサイトでは、「プロンプトエンジニアリング」は以下のように定義されています。
プロンプトエンジニアリングとは、生成人工知能 (生成 AI) ソリューションをガイドして、目的の出力を生成させるプロセスをいいます。生成 AI は人間を模倣しようとしますが、質および関連性の高い出力を生成するには詳細な指示が必要です。プロンプトエンジニアリングでは、AI がユーザーとより有意義にやり取りできるようガイドする、最も適切な形式、語句、記号を選択します。プロンプトエンジニアは、アプリケーションの生成 AI が想定どおりに機能するよう、創造性と試行錯誤を駆使して多数の入力テキストを作成します。
AWS：プロンプトエンジニアリングとは何ですか?
簡単にいうと、AIに「何をどう伝えれば望む答えが返ってくるか」を考え抜き、最適な言葉や表現を選ぶ仕事です。
プロンプトエンジニアになるには、特別なプログラミング知識は必須ではありません。未経験からでも挑戦でき、文系出身者や異業種からの転職者も活躍できる新しいキャリアの選択肢として注目されています。
プロンプトエンジニアの具体的な仕事内容
プロンプトエンジニアになるには、まず主要な業務内容を理解することが重要です。プロンプトエンジニアの主要な業務は、主に3つに分けられます。それぞれ具体的に見ていきましょう。
プロンプトの設計
プロンプトエンジニアのメイン業務は、AIに与える指示文のテンプレートを作成することです。企業や利用者が求める成果物を生成できるよう、AIが正確に理解できる形式で指示を設計します。
例えば、ECサイトで商品説明文を自動生成したい場合を考えてみましょう。単に「商品説明を書いて」と指示するだけでは、AIは何をどう書けばいいか判断できません。そこでプロンプトエンジニアは、次のような構造化されたテンプレートを作成します。
あなたはマーケティングの専門家です。
以下の情報から、ターゲット顧客に響く魅力的な商品紹介文を作成してください。
・文字数：300字程度
・トーン：親しみやすく、専門的すぎない表現
・必須要素：商品名、主な特徴3点、想定される使用シーン
商品名：[ ]
特徴：[ ]
ターゲット：[ ]このようなフォーマットを用意することで、誰でも一定品質の文章を効率的に生成できるようになります。プロンプトエンジニアになるには、このような設計スキルを身につけることが第一歩です。
AIモデルの分析
使用するAIツールの癖や特性を見極めることも、プロンプトエンジニアの重要な仕事です。同じ質問でも、ChatGPT、Claude、Geminiなど、モデルによって回答の傾向は大きく異なります。
実際の業務では、様々なパターンの指示を投げかけながら、「どんな質問に強いか」「どのような表現で指示すると精度が上がるか」といった傾向を分析していきます。こうした検証を通じて、業務目的に最適なAIツールを選定したり、そのモデルに合わせた最良の指示方法を見つけ出したりします。
プロンプトの最適化・改善
一度プロンプトを作成して終わりではありません。実際に使ってみると「もう少し砕けた表現にしたい」「想定と違う回答が返ってくる」といった課題が見つかります。
プロンプトエンジニアは、利用者からのフィードバックを受けて、継続的に指示文を改善していきます。
また、AIツール自体が頻繁にアップデートされるため、新バージョンに合わせてプロンプトを調整する作業も発生します。このPDCAサイクルを回し続けることで、AIの出力品質を高めていくのです。
プロンプトエンジニアになるために必要な能力やスキル
プロンプトエンジニアになるには、どのような能力・知識が必要なのでしょうか。ここでは、プロンプトエンジニアとして活躍するために身につけるべきスキルをご紹介します。
AIに関する知識はもちろん、ITに関連するさまざまなリテラシーが求められます。プロンプトエンジニアになるには、以下のような能力を段階的に習得していくことが重要です。
自然言語処理（NLP）の基礎知識
プロンプトエンジニアにもっとも必要なスキルといえるのが、自然言語処理の基礎知識です。
自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言葉を理解し、意味を読み取る技術です。生成AIが質問に答えたり文章を作成したりできるのは、この技術によって私たちの言葉を解釈しているためです。
AIは人間のように「なんとなく」文章を理解しているわけではありません。実は、私たちが入力した文章を細かく分解し、数値データに変換してから処理しています。自然言語処理の仕組みを理解していないと、「なぜこの指示ではうまくいかないのか」が見えてこないのです。
以下、自然言語処理についての例を具体的に見ていきましょう。
【例1：トークン化の理解】
私たちが「プロンプトエンジニアになりたい」と入力すると、AIは以下のように文章を分解します：
「プロンプト」「エンジニア」「に」「なり」「たい」
この分解された単位を「トークン」と呼びます。AIは文章を一度トークンに分解してから意味を理解するため、長すぎるプロンプトを入力すると処理しきれなくなることがあります。これを知っていれば、「プロンプトは簡潔にまとめる」という原則の理由が理解できます。
【例2：言語モデル（LM）の仕組み】
言語モデルは、「次にどんな言葉が来るか」を予測する仕組みです。
「今日の天気は__」という文章があった場合、言語モデルは過去に学習した膨大なデータから：
- 「晴れ」（確率：40%）
- 「曇り」（確率：30%）
- 「雨」（確率：20%）
- 「良い」（確率：10%）
といった確率で次の言葉を予測し、最も自然な単語を選んで出力します。
ChatGPTなどの生成AIは、この予測を何千回も繰り返すことで、長い文章や複雑な回答を生成しているのです。つまり、AIは「意味を理解している」のではなく、「統計的に最も自然な言葉の並び」を作り出しているといえます。
この仕組みを知っていると、「なぜAIは時々不自然な回答をするのか」「どうすればより正確な回答を引き出せるのか」が理解できるようになります。
プログラミングの基礎スキル
プログラミングの基礎スキルを学ぶことで、プロンプトエンジニアの仕事の幅は大きく広がります。
すべての生成AIはプログラミングによって動いているため、「なぜAIがこの指示でこう動くのか」の仕組みを理解することが重要です。主な活用場面は以下のようになります。
- コード生成プロンプトの作成
- API連携の理解
- 生成されたコードの品質チェック
プロンプトエンジニアになるには、プロフェッショナルレベルのプログラミングスキルは必須ではありません。求められるのは「読める・理解できる」レベルです。
プロンプトエンジニアが扱う主要な言語は以下の通りです。
| 言語 | 重要度 | 主な使用場面 | なぜ必要か | 学ぶべき内容 |
|---|---|---|---|---|
| Python | ★★★ | AI・機械学習 データ処理 自動化 | AIツールのAPI連携、データ分析、スクリプト作成に最も使われる | 基本構文、ライブラリ（pandas、numpy）、API呼び出し |
| JavaScript | ★★☆ | Web上のAI機能 チャットボット開発 | ブラウザ上で動くAIアプリケーションの構築に必要 | 基本構文、API呼び出し、非同期処理 |
| SQL | ★★☆ | データベース操作 データ抽出 | AIに学習させるデータの取得・整理に使用 | 基本的なクエリ（SELECT、WHERE、JOIN） |
| JSON | ★★★ | API通信 データ交換 | AIとのデータ送受信の標準形式 | 構造の読み方、基本的な書き方 |
またプロンプトエンジニアにはツールだけではなく、自然言語処理に関連するライブラリやフレームワークの知識も求められます。AI関連の知識を深めるほど、生産性の向上や開発コストの削減、高度な自然言語処理タスクの実行が可能になるでしょう。
幅広い領域におけるAIツールの知識
プロンプトエンジニアになるには、多様なAIツールへの理解が欠かせません。
AIツールは種類やモデルごとに特性が異なり、適材適所での選択が求められます。企業が求める成果物を生み出すためには、各ツールの強みを理解し、組み合わせるプロセスが重要です。
| カテゴリ | 代表的なツール | 得意分野 | プロンプトエンジニアの実務での活用例 |
|---|---|---|---|
| テキスト生成 | ChatGPT Claude Gemini | 文章作成 要約 翻訳 | ・各モデルの文章スタイルの違いを理解し、用途別に使い分け ・ChatGPTは汎用的、Claudeは長文処理に強い、などの特性を活かしたプロンプト設計 |
| 画像生成 | Midjourney Stable Diffusion DALL-E | イラスト 写真 デザイン | ・画像の表現スタイルに応じてツールを選択 ・Midjourneyは芸術的、DALL-Eは写実的、といった特徴を理解したプロンプト作成 |
| コード生成 | GitHub Copilot Cursor Replit AI | プログラミング デバッグ コードレビュー | ・開発環境に応じたツール選定 ・各ツールのコード生成パターンを理解し、最適な指示方法を提案 |
| 音声生成 | ElevenLabs Voicevox | 音声合成 ナレーション | ・自然な音声を生成するためのプロンプト設計 ・感情表現やイントネーションの指定方法を理解 |
| 動画生成 | Runway Gen-2 Pika Labs | 動画編集 映像生成 | ・動画コンテンツの要件に応じたツール選択 ・シーンごとの適切なプロンプト設定 |
語彙力・言語化力・表現力
プロンプトエンジニアには、語彙力・言語化力・表現力などの非認知能力も必要です。AIの種類やモデルに合わせ、的確な言葉や文章構造を入力することで、より高品質の生成物を引き出せます。
たとえば「リンゴを書いて」と入力するよりも、「秋の陽光を浴びて艶めく、熟しきった真紅のリンゴを描写してください。表面はわずかに光を反射し、果皮には自然な斑点が浮かび、摘みたての生命感と甘やかな香気を感じさせるように」と表現したほうが、よりニーズに合った画像を出力してくれます。
プロンプトエンジニアは、仕事と並行しながら自身の感性を磨き、語彙力を増やしていく習慣が大切なのです。
創造性・発想力
創造性や発想力も、プロンプトエンジニアになるには欠かせない能力です。目的に沿った成果物をAIから引き出すためには、シンプルなプロンプトだけでは不十分な場面があります。独自性のある視点や、意外な角度からのアプローチが、AIの潜在能力を最大限に引き出すきっかけになります。
【具体例：視点を変えたアプローチ】
シンプルなプロンプト：「新しいカフェのキャッチコピーを考えて」
創造的なプロンプト：「あなたは詩人です。このカフェを「時間が止まる場所」として表現してください。五感に訴えかける言葉を使い、20文字以内で印象的なキャッチコピーを3つ提案してください。」
自分ならではのニュアンスを込めた指示文を生み出せるプロンプトエンジニアは、数値では測れない価値を持つ存在といえます。
プロンプトエンジニアになるには、技術的なスキルだけでなく、この創造性・発想力を日々磨いていくことが重要です。
プロンプトエンジニアになるには？手順を解説
ここでは、プロンプトエンジニアになるためのルートをご紹介します。
キャリアのルートに正解はないため、自身の経歴やライフスタイルに合わせた学習方法の選択が重要です。「プロンプトエンジニアになるには何から始めればいい？」と考えている人は、ぜひ参考にしてくださいね。
STEP1：必要な基礎知識を習得
プロンプトエンジニアになるには、まず基礎知識をしっかりと身につけることが重要です。主に以下の4つの分野の基礎知識を習得しましょう。
- AIツールの基本操作
- 自然言語処理（NLP）の知識
- プログラミングスキル
- プロンプトスキル
以下ではおすすめの学習方法について解説します。
【AIツールの基本操作を学ぶおすすめの方法】
プロンプトエンジニアとして最初に身につけるべきは、主要な生成AIツールの使い方です。ChatGPT、Claude、Geminiといった代表的なAIツールを実際に使いながら、それぞれの特徴や得意分野を理解していきます。
YouTube
YouTubeは、AIツールの基本操作を学ぶのに最適なプラットフォームです。実際の画面操作を見ながら学べるため、初心者でも迷わず操作方法を理解できます。
「ChatGPT 使い方 初心者」「Claude 基本操作」などで検索し、動画を2〜3本見てみましょう。そして動画を見たら、必ずその日のうちに実際に操作してみることが大切です。動画を見ただけで満足せず、「同じことを自分でもやってみる」という姿勢が上達への近道です。
公式サイト
各AIサービスの公式サイトには、使い方ガイドやベストプラクティスが掲載されています。これらは最も正確で信頼できる情報源です。
公式情報なので、内容の正確性が保証されています。また、最新のアップデート情報や新機能の説明がいち早く掲載されるため、常に最新の知識を得られます。広告や余計な情報がなく、必要な情報だけを効率的に学べるのも利点です。
↓ChatGPT公式ドキュメント
【自然言語処理の基礎を学ぶおすすめの方法】
AIがどのように人間の言葉を理解しているのか、その仕組みを学ぶことは、プロンプトエンジニアになるには欠かせません。これを理解していないと、「なぜこのプロンプトではうまくいかないのか」が見えてこないからです。
本・書籍
自然言語処理の基礎を学ぶには、まず1冊の入門書をじっくり読むことが最も効果的です。書籍は情報が体系的に整理されており、順を追って理解を深められるのが大きな強みです。
おすすめの本は以下のようなものです。
動画講座・オンライン学習プラットフォーム
動画講座やオンライン学習プラットフォームでは、自然言語処理を体系的かつ視覚的に学べます。特にUdemyやCourseraなどのプラットフォームには、質の高い講座が揃っています。
例えば、Udemy（ユーデミー）は以下のような講座を提供しています。
【プログラミングの基礎を学ぶおすすめの方法】
プロンプトエンジニアになるには、高度なプログラミングスキルは必須ではありません。しかし、基本的な読み書きができると、仕事の幅が大きく広がります。
オンライン学習プラットフォーム
プログラミング初心者には、ブラウザ上でコードを書きながら学べるプラットフォームが最適です。環境構築が不要で、ゲーム感覚で進められるため、挫折しにくいのが特徴です。
例えば、Progateのようにゲーム感覚でプログラミングを学ぶことができるサイトがあります。
本・書籍
書籍は、体系的かつ網羅的にプログラミングを学べる方法です。通勤時間や外出先など、PCがない環境でも学習できるのが利点です。
以下のような本を読んで基礎知識を習得するのがおすすめです。
【プロンプトエンジニアリングのスキルを学ぶおすすめの方法】
効果的なプロンプトの書き方を学ぶことは、プロンプトエンジニアになるための核心部分です。良いプロンプトと悪いプロンプトでは、AIからの回答の質が驚くほど変わります。
ブログ・サイト記事
ブログやサイト記事では、実務者が実際に試した効果的なプロンプトや、最新のテクニックを学べます。書籍や講座よりも情報が新しく、すぐに実践できる内容が多いのが特徴です。
実際に筆者が参考になると思ったおすすめのサイトは以下のようなものです。
オンライン講座
動画講座では、プロンプトの書き方を実際の画面操作とともに学べます。視覚的に理解したい人や、実例を多く見たい人に向いています。
例えば、アイデミーでは以下のような講座が提供されています。
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実践を通じて学ぶ
プロンプトエンジニアリングは、実際にAIを使いながら学ぶのが最も効果的です。理論だけでなく、毎日プロンプトを書いて試すことで、「生きたスキル」が身につきます。
実際に使いながら、「この指示だとうまくいった」「この言い回しだと誤解された」という経験を積むことが、非常に効率的な学習方法となります。
STEP2：資格取得（必須ではないがあると便利）
ここでは、プロンプトエンジニアになるために取得が推奨される資格をご紹介します。
プロンプトエンジニアは無資格でも仕事を始められますが、企業やメーカーに属する場合は、資格の所持が大きな自己アピールになります。AI・ITに関連する資格を取得し、自身のキャリアの幅をさらに広げていきましょう。
| 資格名 | 難しさ | 取得期間 | こんな人におすすめ |
|---|---|---|---|
| G検定 （ジェネラリスト検定） | ★★☆☆☆ | 1〜2ヶ月 | ・AI初心者 ・体系的にAI知識を学びたい ・就職・転職でアピールしたい |
| Python3エンジニア認定基礎試験 | ★★☆☆☆ | 1〜2ヶ月 | ・プログラミング未経験 ・Pythonスキルを証明したい ・コード生成プロンプトを扱いたい |
| AI実装検定 | ★★☆☆☆ | 1〜2ヶ月 | ・AI実装の基礎を学びたい ・ディープラーニングに興味がある ・比較的取得しやすい資格が欲しい |
| E資格 （エンジニア資格） | ★★★★☆ | 3〜6ヶ月 | ・AIエンジニアも視野に入れている ・深い技術知識が欲しい ・さらなるキャリアアップを目指す |
| 基本情報技術者試験 | ★★★★☆ | 2〜3ヶ月 | ・IT全般の知識を証明したい ・国家資格が欲しい ・IT業界全般で働きたい |
STEP3：ポートフォリオ作成
プロンプトエンジニアになるには、実際に「何ができるか」を示すことが重要です。ポートフォリオは、あなたのスキルと実績を視覚的に伝えるためのものです。
ポートフォリオには、自己紹介やプロフィール、これまで作成したプロンプト作品を3〜10個程度掲載しましょう。各作品には、解決したい課題、実際に使用したプロンプトの全文、AIが生成した成果物、工夫した点、そして数字で示せる効果を含めます。
作成にはNotionやnote、Googleサイトなどの無料ツールを活用しましょう。
STEP4：求人・副業案件に応募
ここでは正社員として企業に就職する方法と、フリーランス・副業として案件を獲得する方法をご紹介します。自分のキャリアプランに合わせて、最適な道を選びましょう。
就職（正社員・契約社員）を目指す場合
| サイト名 | おすすめ度 | 特徴 | 主な求人 | こんな人におすすめ |
|---|---|---|---|---|
| Green | ★★★★★ | ・IT/Web業界特化 ・スタートアップ〜大手まで幅広い ・企業の雰囲気が写真で見られる ・カジュアル面談が多い | ・プロンプトエンジニア ・AIコンサルタント ・生成AI導入支援 ・ChatGPT活用エンジニア | ・IT業界で働きたい ・スタートアップやベンチャーに興味がある ・企業の雰囲気を重視したい ・まずは話を聞いてみたい |
| doda | ★★★★☆ | ・国内最大級の求人数 ・大手企業の求人が豊富 ・転職エージェントのサポートあり ・未経験可の求人も多い | ・AI活用推進担当 ・ITコンサルタント ・システムエンジニア ・AIプロダクトマネージャー | ・大手企業で働きたい ・転職活動のサポートが欲しい ・幅広い選択肢から選びたい ・未経験から挑戦したい |
| レバテック | ★★★★☆ | ・IT/Web業界特化 ・エンジニア向け ・技術力重視の求人 ・年収アップ率高い | ・プロンプトエンジニア ・AIエンジニア ・機械学習エンジニア | ・技術力を活かしたい ・高年収を目指したい ・エンジニアとして専門性を高めたい |
| Wantedly | ★★★☆☆ | ・ベンチャー・スタートアップ中心 ・カジュアル面談が主流 ・企業のビジョンや雰囲気重視 ・副業OKも多い | ・AIプロダクト開発 ・生成AI活用 ・プロンプト設計 | ・ベンチャーで働きたい ・企業の理念に共感したい ・カジュアルに話したい |
「プロンプトエンジニア」という職種名で募集している企業はまだ多くないため、関連する職種名でも探してみましょう。AIコンサルタント、AI活用推進担当、生成AI導入支援、ChatGPT活用エンジニア、LLMエンジニアといった職種でも、実質的にプロンプトエンジニアの仕事をしている場合があります。キーワード検索で「生成AI」「ChatGPT」「LLM」「プロンプト」などを入力して探すと効果的です。
副業・フリーランスで案件を獲得する場合
| サイト名 | おすすめ度 | 特徴 | 費用 | こんな人におすすめ |
|---|---|---|---|---|
| クラウドワークス | ★★★★★ | ・国内最大級の案件数 ・初心者向け案件が豊富 ・AI活用案件が増加中 ・実績が評価に直結 | 無料 （手数料5〜20%） | ・副業から始めたい ・まずは小さな案件で実績を作りたい ・在宅で働きたい ・様々な業界を経験したい |
| ランサーズ | ★★★★☆ | ・クラウドワークスと並ぶ大手 ・継続案件が多い ・認定ランサー制度あり ・企業案件の割合が高い | 無料 （手数料5〜20%） | ・継続的な案件が欲しい ・企業との長期契約を目指したい ・より高単価の案件を狙いたい ・認定制度で実力を証明したい |
| ココナラ | ★★★☆☆ | ・スキルを商品として出品 ・価格設定が自由 ・個人向け案件が多い ・受注待ちスタイル | 無料 （手数料22%） | ・自分で価格を決めたい ・商品として販売したい ・営業が苦手 ・個人向けサービスを提供したい |
クラウドソーシングで最初の案件を獲得するには、単価よりも実績を優先することが重要です。最初の数件は多少単価が低くても、高評価を獲得することを目指しましょう。
また、可能であれば単発案件よりも継続案件を狙いましょう。月額契約や定期的な業務委託契約は、安定した収入につながります。
プロンプトエンジニアの将来性は？
「今からプロンプトエンジニアを目指しても遅くないだろうか」「AIの進化で、すぐに必要なくなるのでは」と不安に思う方もいるかもしれません。しかしプロンプトエンジニアの将来性は極めて高く、今から始めても決して遅くありません。
現在、多くの企業がプロンプトエンジニアを求めている一方で、AI人材は不足しており、供給が追いついていません。
プロンプトエンジニアになるには、まさに最適なタイミングです。需要は急拡大しているのに人材が圧倒的に不足している今こそ、未経験からでも参入しやすい時期といえます。
プロンプトエンジニアになった後のキャリアパス
プロンプトエンジニアになるには、まずこの職種で経験を積むことが重要ですが、その先のキャリアの可能性も知っておきましょう。プロンプトエンジニアとして培ったAI・IT関連のスキルは、さらに専門性の高い職種へのステップアップにも活かせます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、膨大なデータを分析し、企業の経営判断を支える専門職です。統計学やプログラミングの知識を駆使して、データから意味のある洞察を引き出し、意思決定者に具体的な提案を行います。
プロンプトエンジニアとして身につけたAIの理解やデータ処理の感覚は、データサイエンティストへの転身に大きく役立ちます。さらに、市場動向や消費者行動の分析など、ビジネス全体を見渡す視野も求められるため、幅広い知識を学び続ける姿勢が重要です。
AIエンジニア
AIエンジニアは、人工知能そのものを設計・開発する技術者です。機械学習モデルの構築、ディープラーニングの実装、AIシステムの最適化など、高度な技術スキルを駆使してAIを作り上げます。
プロンプトエンジニアとして「AIをどう使うか」を極めた後、「AIをどう作るか」へと関心が広がる人も少なくありません。プロンプトエンジニアの経験は、AIの挙動や特性を深く理解する基盤となり、AIエンジニアとしてのキャリアに大きなアドバンテージをもたらします。プログラミングスキルや数学の知識をさらに深めることで、この道も開けてくるでしょう。
FAQ
- Qプロンプトエンジニアの年収はどのくらいですか？
- A
プロンプトエンジニアの年収は、経験やスキルレベルによって大きく異なります。
未経験・初心者レベル: 年収300万円〜450万円程度。副業やフリーランスの場合、月5万円〜15万円からスタートすることが多いです。
経験者レベル(1〜3年): 年収450万円〜650万円程度。企業でプロンプト設計の実績を積んだ段階です。
上級者レベル(3年以上): 年収650万円〜900万円以上。大手企業やAIスタートアップでは、1,000万円を超えるケースもあります。
- Q未経験からプロンプトエンジニアになるのは難しいですか？
- A
他のIT職種と比較すると、プロンプトエンジニアは未経験から比較的チャレンジしやすい職種です。ただし、「未経験OK」の求人は主に以下のような条件が多いです:
- IT業界での何らかの経験がある
- 基礎的なプログラミング知識がある
- ポートフォリオで実力を示せる
完全未経験の場合は、まず3〜6ヶ月程度の学習期間を設け、ポートフォリオを作成してから応募するのが現実的です。
- QプロンプトエンジニアとAIエンジニアの違いは何ですか？
- A
両者は「AIを扱う」という点では共通していますが、役割と求められるスキルが大きく異なります。
項目 プロンプトエンジニア AIエンジニア 主な仕事 AIに最適な指示を出す AI自体を開発・構築する 必要スキル 言語化力、AIツールの知識 高度なプログラミング、数学、統計学 扱う対象 既存のAIモデル AIモデルの設計・開発 学習難易度 比較的低い 高い 未経験からの難易度 チャレンジしやすい ハードルが高い プロンプトエンジニアは「AIの使い手」、AIエンジニアは「AIの作り手」、というイメージです。
- Q独学でプロンプトエンジニアになれますか？
- A
独学でも十分に目指せます。実際、現役のプロンプトエンジニアの多くが独学でスキルを習得しています。YouTubeやUdemy、書籍、公式ドキュメントなど無料の学習リソースが豊富にあります。毎日AIツールを触る習慣をつけ、学んだことをアウトプットし続けることで、十分な知識とスキルを身につけられます。
- Qプロンプトエンジニアの仕事はAIに奪われませんか？
- A
少なくとも今後5〜10年は需要が続くと考えられます。AIは完璧ではなく、曖昧な指示を正確に理解できません。ビジネス要件は複雑で、企業ごとに求める成果物は異なるため、人間の判断が不可欠です。むしろAIが進化するほど、AIを最大限活用できる人材の価値は高まるでしょう。
まとめ
プロンプトエンジニアは、AIから高品質な回答やコンテンツを引き出すスペシャリストです。技術の進化とともに需要が急拡大している今、未経験からでも挑戦できる新しいキャリアの選択肢として注目されています。
本記事の要点をまとめると、以下の通りです。
- プロンプトエンジニアの主な仕事は3つ: プロンプトの設計、AIモデルの分析、プロンプトの最適化・改善です。企業が求める成果物をAIから引き出すため、指示文のテンプレート作成や継続的な改善を行います。
- 必要なスキルは多岐にわたる: 自然言語処理（NLP）の基礎知識、プログラミングの基礎スキル、幅広いAIツールの知識に加え、語彙力・言語化力・表現力・創造性といった非認知能力も重要です。特別なプログラミング知識は必須ではなく、文系出身者も活躍できます。
- プロンプトエンジニアになるための4つのステップ: ①AIツール、NLP、プログラミング、プロンプトスキルの基礎知識習得、②資格取得（G検定、Python3エンジニア認定基礎試験など）、③ポートフォリオ作成、④求人・副業案件への応募という順序で進めます。独学でも十分に目指せ、副業から始めることも可能です。
プロンプトエンジニアになるには、今が絶好のタイミングです。まずは無料のAIツールを触り始めることから、新しいキャリアへの第一歩を踏み出してみましょう。
