AI技術の進化により、プロンプトエンジニアという新たなキャリアが注目されています。しかし、まだ情報が少なく、『将来性があり、需要が高まる生成AIの領域で専門職になったり、その一翼を担ったりしたい』と考えても、未経験から挑戦する際には不安があるでしょう。

しかし、最新の調査では、プロンプトエンジニアの需要が急速に高まっており、高い給与と将来性を得られる可能性も十分にあります。

この記事では、プロンプトエンジニアの求人情報やスキル要件、市場の現状について詳しく解説します。ぜひ、プロンプトエンジニアとしての道を探求し、まずは副業として、生成AIのエンジニアを目指すことを検討してみてください。

求人募集が増えている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システムに対して自然言語で問いかけたり、指示したりするためのプロンプトを作成する専門家です。需要の高まりを受けて、一定の技術を保有していれば副業やフリーランスとしても始めやすい特徴があります。

ただし、生成AIのような成長産業であっても、技術がないまま無職となり、フリーランスとして独立すると安定しない生活に陥ってしまう可能性があります。そのため、まずは生成AIの業務委託からスキルや知識を築き上げていくのがおすすめです。

海外の約4,500万円の年収を謳う記事が報じられ話題に

2023年3月29日には、「$335,000 Pay for ‘AI Whisperer’ Jobs Appears in Red-Hot Market」というタイトルの記事が掲載され、注目を集めました。記事では、プロンプトエンジニアの需要が非常に高まっており、その結果、年収が約4,500万円にもなると報じられています。

参考：AI ChatGPT Chatbot Related Prompt Engineer Jobs Pay Up to $335,000 - Bloomberg

また、「Red-Hot Market（熱い市場）」と表現され、需要の高まりを象徴したものと考えられます。そのため、今後もAI技術の進歩に伴い、プロンプトエンジニアの需要は一層拡大していく見込みです。

しかし、『本当に需要は高まり続けて、将来性を確保できるのか』という不安を抱えている人もいるはずです。そこでここからは、情報処理推進機構（IPA）や総務省、経済産業省の調査をもとに、AI人材の需要と供給のギャップやその背景から見ていきましょう。

求人を出しても来ない？高まる需要とAI人材の不足

昨今、GPT等のAI技術が普及することにより、AI人材の需要も急速に高まりを見せています。IPAの調査によると、2020年には4.4万人だったAI人材の需要は、その5年後には8.8万人、2030年には12.4万人に達すると予測されています。

一方、AI人材の供給は、2020年には2.6万人、2030年には5.3万人と、需要を大きく下回る見込みです。加えて、総務省のDX白書2023によると、AI人材の不足を感じている企業は49.7％であり、そのうちAIへの理解が不足していると感じている企業は45.5％でした。

つまり、AI技術の内容や活用方法について十分な知識や教育がなされていないことが、AI人材の不足の一因となっています。

また、経済産業省の調査では、日本の企業の平均AI導入率は3%未満であり、検討企業も約15％にとどまっていました。そのため、AI技術を導入するためのコストやリスク、組織的な課題などがハードルとなっていることも示していると考えられます。

このように、IPAや総務省、経済産業省の調査からも、AI人材の需要と供給のギャップやその背景が明らかになっています。そのため、例に漏れずプロンプトエンジニアの需要も高くなると見込まれるでしょう。

参考：

• 中小企業のＡＩ活用促進について（METI/経済産業省）

• 01honpen.pdf (soumu.go.jp)

• DX白書2023 (ipa.go.jp)

プロンプトエンジニアの需要と将来性

先述したように、プロンプトエンジニアは、高い需要が見込まれる職種です。その理由は以下の通りです。

• 役割が重要になる

• 多様な分野で活躍できる

役割が重要になる

まず、AIの発展に伴って、プロンプトエンジニアの役割が重要になると考えられます。なぜなら、AIは、様々な分野で活用されていますが、その多くはプロンプトに依存しているからです。

プロンプトエンジニアは、AIに対して出力や振る舞いを決めるプロンプトを適切に与えることで、目的に応じた最適な結果に近づけることができます。

また、AIの最新の状況や特徴を把握し、効率的かつ効果的なプロンプトを作成したり、改善したりすることも可能です。

多様な分野で活躍できる

また、プロンプトエンジニアは、多様な分野で活躍できる高いポテンシャルも持ち合わせています。AIの応用範囲が広いことから、業種を問わずに求人を探せるためです。

例えば、教育や医療、ビジネスや芸術など、様々な領域に合わせたプロンプトを作成し、AIのパフォーマンスや品質を向上できます。

また、異なる分野の知識や経験を活かして、オリジナルや革新的なプロンプトを作成することも可能です。

このように、プロンプトエンジニアは、AIの発展に伴って需要が高まり、多様な分野で活躍できる職種です。将来的にも、AIの進化に対応してスキルや知識を更新し続けることで、価値ある存在となるでしょう。

プロンプトエンジニアになるには？

プロンプトエンジニアになるには、以下に挙げた3つの方法があります。

• 予備知識やエンジニア経験があるなら業務委託からはじめる

• 予備知識がない場合は独学で学ぶ

• 独学で学ぶ自信がない場合はスクールに通う

予備知識やエンジニア経験があるなら業務委託からはじめる

プロンプトエンジニアになるためには、AIの基本原理や仕組み、プログラミング言語やフレームワークなどの技術的な知識が必要です。

もし、予備知識やエンジニアとしての経験がある場合は、業務委託としてプロジェクトに参加することで、実践的なスキルを身につけることができます。

業務委託では、自分の得意分野や興味のあるテーマを選ぶことができるため、モチベーションを保ちやすいです。また、様々なクライアントやチームと協力することで、コミュニケーション能力や問題解決能力も向上します。

テックコネクトでは、エンジニア出身のエージェントが対応し、でミスマッチを防ぎます。フルリモート/フルフレックス中心、最高単価は120万円/月、登録は30秒で完了。最新技術を含む案件が多数あり、キャリアアップも目指せます。

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予備知識がない場合は独学で学ぶ

もし、予備知識がない場合は、書籍や公開されている記事である程度までは学べます。インターネット上には、AIの基礎から応用までを解説した資料が豊富にあります。

しかし、AIは学術という側面が強く、予備知識がないと読み込みにくいことも多いです。また、英語の論文が多く、英語力がなければ最新の知見を得にくいこともあります。

加えて、即戦力が求められることで、「百聞は一見に如かず」というケースもあり、経験がなければ就職も難しいこともあります。そのため、可能な限り情報を集めて、実際にプログラムを書いて動かして学ぶことが大切です。

独学で学ぶ自信がない場合はスクールに通う

独学で学ぶ自信がない場合は、スクールに通うことも一つの選択肢です。スクールでは、AIの歴史や、AIの得意なこと・苦手なことなどの基礎知識を得られます。

また、活用事例を教えてもらえたり、プログラミングの実践を行えたりするのも利点です。

スクールに通うことで、講師やメンターから指導を受け、自分のレベルや目標に合わせたカリキュラムを学ぶと良いでしょう。運営会社によっては、就職支援やキャリア相談なども受けられます。

では、ここからはどのようなスキルや知識が必要なのか、次項で具体的に解説します。

プロンプトエンジニアに必要なスキル・知識

プロンプトエンジニアに必要なスキル・知識は、以下が挙げられます。

AIについての知識

プロンプトエンジニアは、AIシステムがどのように自然言語を理解し、生成し、応答するかを把握する必要があります。そのためには、自然言語処理（NLP）についての基礎的な知識が必要です。

NLPとは、人間の言語をコンピューターで処理する技術のことで、様々な応用分野があります。例えば、検索エンジン、チャットボット、機械翻訳、音声認識などです。

また、AIシステムが対象とする医療、法律、教育などのドメイン（分野）についても、十分な知識を持っている必要があります。

このように、AIについての知識を保有していると、適切な問いかけや指示を行えるでしょう。

プログラミング知識

次に、AIシステムと対話するためのプロンプトを作成する際に、プログラミング言語や自然言語処理に用いるライブラリ/フレームワークを扱うスキルが必要です。

Python, Java, C++などの言語に加えて、TensorFlow, Py Torch, spaCyなどのライブラリ/フレームワークが挙げられるでしょう。

それぞれを適切に扱える技術があることで、テキストデータの前処理、単語の埋め込み、トークン化、モデルのトレーニングなどを行うことができます。AIシステムの能力や制限を把握し、効果的なプロンプトを作成するためにも、プログラミング知識は必須です。

言語化力

最後に、AIシステムと対話するためのプロンプトを作成する際に、言語化力が必要です。言語化力とは、思考や感情を言葉に表現する能力のことで、創造力や英語力が含まれます。

創造力があれば、新しいアイデアや解決策を生み出し、AIシステムに対して様々な角度から問いかけたり、指示したりできます。また、英語で書かれたAIシステムのドキュメントやリソースを理解できれば最新技術を取り入れやすくなるでしょう。

なお、英語力に関してはOpen AIが独自に調査した結果を見ても必要性が明らかです。GPT-3.5を英語で使う70.1%より、GPT-4を日本語で使う方が79.9%と優れています。さらに、英語でGPT-4を利用できれば85.5%と高くなります。

引用：GPT-4 (openai.com)より数値を利用して独自にグラフ化

つまり、日本語よりも精度が高い『英語のプロンプト』を作成できることも強みとなると言えます。もちろん、この項目で触れたスキルや知識の範囲は、あくまでも一般例にとどまります。

そのため、より具体的にイメージするために、次項から仕事内容を確認しましょう。

求人にも書かれるプロンプトエンジニアが担う仕事内容

ここからは、プロンプトエンジニアが担う仕事内容について、以下に分けて詳しく解説します。

• プロンプトの設計・作成

• AIモデルの分析と精度向上

• プロンプトの見直し・改善

プロンプトの設計・作成

プロンプトエンジニアの主な仕事は、AIモデルに対して自然言語で問いかけるためのプロンプトを設計・作成することです。具体的には、AIモデルに何を求めるか、どのような形式で応答するか、どのような情報や知識を利用するかなどを指示します。

プロンプトの設計・作成に必要なスキル・技術は、以下の通りです。

例えば、文章生成や要約などのタスクでは、入力文や出力文の長さや形式、文体やトーンなどを指定する必要があります。また、質問応答や対話などのタスクでは、質問文や応答文の内容や意図、関連性や一貫性などの指定が求められるでしょう。

このように、AIモデルの種類や目的に応じて、最適なプロンプトを考え出し、実装するのが大きな役割です。

AIモデルの分析と精度向上

また、プロンプトエンジニアは、大量のテキストデータから学習した知識や言語能力を適切に引き出すため、AIモデルの分析と精度向上も担います。そのまま使えば、誤った知識や偏見を持っている場合がありますし、文法的に正しくない文や意味不明な文を生成する場合もあるからです。

そのため、AIモデルの応答を評価し、その品質や信頼性を測定します。加えて、AIモデルの誤りや欠点を特定し、それらを修正するための方法を考えます。

分析と精度向上に必要なスキル・技術は、以下が挙げられます。

具体的には、AIモデルに追加的な知識や情報を与えることや、フィードバックや指導を行うことなどが挙げられるでしょう。

プロンプトの見直し・改善

その他に、プロンプトの見直し・改善も行います。時間の経過やナレッジの蓄積に総じて、AIモデルも常に進化しており、新しい知識や能力を獲得しているためです。また、モデルに対する要求も変化し、より高度な応答や機能が求められています。

そのため、AIモデルの分析と精度向上と同様のスキル・技術が必要となるでしょう。

例えば、LLM（Large Language Model,いわゆるモデル）の分析では、どのような知識や能力を持っているか、入力文に対してどのような応答を生成するか、どう書かれたプロンプトが最適かなどを調査します。

その後、プロンプトの効果や性能を検証するためにテストを実施し、改善点や問題点を特定するという流れです。

加えて、AIモデルの応答や評価などのデータを基にプロンプトを改善することもあります。効果や性能を客観的に測定し、以下の作業を行います。

• 文法や表現を修正する

• 内容や形式を変更する

• 追加的な指示や情報を加える

• フィードバックや指導を組み込む

このように、プロンプトエンジニアは、AIモデルと自然言語という2つの領域に精通し、最適なプロンプトを設計・作成することで、AIモデルの応答を向上できる存在です。

プロンプトエンジニアの年収は？実際の求人から推測

プロンプトエンジニアの年収は約400〜1,300万円、月給にすると約30〜100万円です。ただし、具体的な年収は、経験やスキルレベル、勤務地などによって異なる場合があります。

また、2023年10月時点において、Doda・indeed・スタンバイの3社から見つけた求人を参考としていることや、成長産業でまだ給料も安定していないことに留意してください。

なお、実際に調査した時点における結果の平均値は以下のとおりでした。

• Doda: 600万円〜1,300万円

• indeed: 月給 70万円〜80万円、年収400万円〜900万円

• スタンバイ: 月給 90万円〜100万円、年収 600万円〜1,200万円

それぞれの対象と年収が気になった方は、以下をご覧ください。

ここまで、需要やスキル・技術に加えて、具体的な仕事内容を紹介しました。では、実際に求人へ応募するには資格が必要となるのでしょうか。次項で、詳しく説明します。

プロンプトエンジニアになるには資格が必要？

プロンプトエンジニアになるために、資格を取得する必要はありません。しかし、技術や知識を証明するために取得することも検討しましょう。

参考として、プロンプトエンジニアリングに関する4つの資格を紹介します。

1. プロンプトエンジニアリング試験

2. G検定（ジェネラリスト検定）

3. Python3エンジニア認定基礎試験

4. Python3エンジニア認定データ分析試験

プロンプトエンジニアリング試験

プロンプトエンジニアリング試験は、株式会社ギブリーが提供する民間資格です。試験は、中級者向けのもので、体系的な解説資料「Prompt Engineering Guide」を基に作成され、受験者がどの程度Generative AI技術に精通しているかを測定します。

なお、無料サンプル試験が法人利用に限り提供されています。

G検定（ジェネラリスト検定）

G検定（ジェネラリスト検定）は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する民間資格です。検定は、ディープラーニングの基礎知識と事業活用能力を検定するもので、各種割引制度があります。

受験チケット制度が導入されており、ハンディキャップ受験にも対応しています。

Python3エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験は、経済産業省が定めたガイドライン「ITスキル標準（ITSS)」にも掲載された資格です。Odyssey CBTが提供する民間資格で、Python3言語を使ったソフトウェア開発に必要な基礎知識とスキルを測定するものです。

ただし、3回目以降の受験は前回の試験日から7日間（168時間）は受験できません。なお、合格した場合は、約4週間で合格証が郵送されます。

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、先述した認定基礎試験と同様に、経済産業省が定めたガイドラインにも掲載された資格です。Odyssey CBTが提供し、Python3言語を使ったデータ分析に必要な知識とスキルを測定するものです。

3回目以降の受験は前回の試験日から7日間という受験の注意点や、約4週間で合格証が郵送される合格後の流れは同様となります。

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プロンプトエンジニアと求人に関するFAQ

最後に、プロンプトエンジニアと求人に関するよくある質問に答えます。

• プロンプトエンジニアリングとは？

• プロンプトエンジニアは未経験からでも始められる？

• 副業としてプロンプトエンジニアは可能か？

プロンプトエンジニアリングとは？

プロンプトエンジニアリングとは、AIの技術を活用して、テキストや画像などのコンテンツを生成したり、改善したりすることです。つまり、プロンプトを作成することで、AIの能力を最大限に引き出すものとも言えます。

プロンプトエンジニアリングは、AIの応用分野の一つであり、様々な業界や領域で需要が高まっています。

プロンプトエンジニアは未経験からでも始められる？

未経験からでも、学び方や働き方次第でプロンプトエンジニアになることができます。プロンプトエンジニアになるためには、AIの基礎知識やコーディングスキルなどが必要ですが、オンラインで学ぶことができます。

また、実際にAIを使ってコンテンツを生成したり、改善したりすることで、スキルも磨けるでしょう。興味がある方は、ぜひチャレンジしてみてください。

副業としてプロンプトエンジニアは可能か？

副業として、プロンプトエンジニアとして働くことも可能です。現在、多くの企業や個人が、AIを使ってコンテンツを生成したり、改善したりするサービスを求めています。

例えば、ブログ記事や広告文などのテキストコンテンツや、イラストやロゴなどの画像コンテンツなどです。副業としてプロンプトエンジニアをする場合は、自分のスキルや経験に合わせて、適切な案件やクライアントを探すことが大切です。

求人に応募する前に実際の業務に触れよう

プロンプトエンジニアは、AIの技術を活用してコンテンツを生成したり改善したりする重要な役割です。未経験からでもプロンプトエンジニアになることは可能で、資格は必須ではありませんが、技術や知識を証明するために取得しても良いでしょう。

また、副業としてもプロンプトエンジニアを始めることができますので、興味のある方はぜひ挑戦してみてください。

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