人工知能（AI）テクノロジーの利用が急速に拡大している中、多くの企業が現在、AIシステムが人間の指示に効果的に応答できるようにするため、プロンプト エンジニアの採用を積極的に模索しています。これらの指示は一般的に「プロンプト」と呼ばれ、実際の状況に基づいて適切な出力を生成します。優れたプロンプト エンジニアは、AIを駆使して時間のかかるタスクを迅速に進め、反復的な業務を効率的に自動化し、特定の仕様に合わせてコンテンツを生成し、膨大な情報を要約し、そしてカスタマーエクスペリエンスを最適化することが可能です。
1. プロンプトエンジニアとは
人工知能（AI）プロンプト エンジニアは、大規模な言語モデルや生成AIツールが解釈および理解できるテキストベースのプロンプトまたはキューを作成する専門家です。通常のコンピュータエンジニアがコードを記述するのとは異なり、プロンプト エンジニアは書き言葉を使用してAIシステムの特異性を評価します。
これらの専門家は、様々な新しいAIツール（例：OpenAIのChatGPT、GoogleのBard、Dall-E、Midjourney、Stable Diffusionなど）に対してトレーニングと微調整を行います。彼らの主な使命は、人々の質問に対して正確で適切な回答を生成することです。これには、言語モデルや生成AIツールの機能と特性を最適に引き出すための質問の工夫やプロンプトの設計が含まれます。
プロンプト エンジニアは、AIシステムがコミュニケーションやタスクの遂行において人間と協力的で効果的に機能するように努め、その結果として高度なユーザーエクスペリエンスを提供します。そのため、彼らは新しい技術の進展や最新のAIツールのトレーニングに常に敏感であり、適切な知識とスキルを持つことが求められます。
以下の記事で、プロンプトエンジニアリングのトレンドとその背景について迅速に学びましょう。プロンプトエンジニアリングの重要性?そのトレンドの理由は何でしょうか？
2. エンジニアプロンプトの役割とは
AIプロンプト エンジニアは、機械学習（ML）モデルとそれをクエリする人間の間の仲介者として機能します。彼らの仕事は、一連の入力を開発し、モデルをトレーニングして、ユーザーに最適で望ましい出力を生成することにあります。この役割では、テキストベースのプロンプトを作成し、それをAIツールのバックエンドに入力して、エッセイの執筆、ブログ投稿の生成、適切な口調と情報を含む営業メールの作成などの様々なタスクを実行できるようにすることが求められます。
AIシステムは直感力に欠けているため、人間の言語や質問を理解し、効果的なプロンプトを生成するために人間の入力に依存しています。プロンプト エンジニアは、機械学習モデルが適切にトレーニングされ、ユーザーの要求に適した出力を生成できるように、緻密なプロンプトを設計し、調整する責任があります。彼らはAIと人間の双方の理解を深め、最終的にシームレスなコミュニケーションとタスク遂行を可能にする重要な役割を果たしています。
3. プロンプトエンジニアに求められるスキル4選
3.1. AIについての知識
プロンプト エンジニアとしての職務に従事するには、AIに関する包括的な知識が不可欠です。AIが学習し、回答を導く仕組みやプロセスについての理解が欠かせません。これによって、AIから必要な情報を的確に引き出すための適切なプロンプトを開発することが可能となります。
特に、ChatGPTの言語処理の仕組みや、深層学習モデル、強化学習などの様々なアルゴリズムへの深い理解が求められます。これにより、異なる状況や要件に応じて適切なアプローチを選択し、AIシステムを効果的に操作できるでしょう。継続的な学習と最新の技術トレンドへの敏感さも、プロンプト エンジニアにとって不可欠な要素です。
3.2. 自然言語処理（NLP）についての知識
プロンプト エンジニアを目指す方にとって、自然言語処理（NLP）に関する深い知識が不可欠です。
自然言語処理（NLP）は、人間が日常的に使用する自然言語をコンピューターが理解し処理する技術です。AIが回答を生成する際には、NLPが鍵となります。したがって、プロンプト エンジニアが自然言語処理に必要な文章の構造や基本原則を理解していない場合、自然な言語の処理をスムーズに行うことが難しくなります。このため、求めている回答を効果的に引き出すことができない可能性がありますので、注意が必要です。
プロンプト エンジニアは、NLPの基本概念や重要な技術に精通し、さまざまな自然言語処理の手法を理解しています。これにより、AIに対するプロンプトの適切な構築や調整が可能となり、より効果的なコミュニケーションやタスク遂行が実現できるでしょう。
3.3. ドメイン知識
プロンプト エンジニアとしての役割には、単なる技術スキルだけでなく、豊富なドメイン知識も不可欠です。ここで言うドメイン知識とは、特定の業界や業種における事業の知見や情報を指します。
プロンプト エンジニアにはドメイン知識が必要とされるのは、特定の課題に対して専門性を有し、それに基づいて技術とドメイン知識を総合的に活用し、最適な解決策を導き出すことが期待されているからです。企業の課題をAIを駆使して解決するには、その企業の事業や業務について説明できる程度の深い知識が不可欠です。そのため、プロンプト エンジニアは特定の業界におけるトレンドや要件を把握し、技術的な取り組みをドメインの要請に合わせて調整するスキルを磨く必要があります。
3.4. プログラミング知識
プロンプト エンジニアとしての職務に従事する際には、AIを形成するためのプログラミングの知識も不可欠です。
自然言語処理（NLP）技術の実装や、フレームワークとの連携において、プログラミング言語が活用されることがあります。そのため、プロンプト エンジニアにはPythonやJava、C++などのプログラミング言語を読み書きできるスキルが求められます。
特に、NLPのアルゴリズムやモデルを理解し、それを具体的なプログラムに変換できる能力が必要です。AIのトレーニングや微調整、プロンプトの設計など、様々なタスクにおいてプログラミングが中心的な役割を果たします。プロンプト エンジニアは、複雑なAIシステムを構築し、適切に動作させるために、広範で実践的なプログラミングのスキルを持つことが不可欠です。
3.5. ChatGPT モデルを試した経験
プロンプト エンジニアリングの分野への参入を志す方にとって重要なステップは、GPT-3やGPT-4などの事前トレーニング済みAIチャットボットモデルを使用した実験とテストを積極的に検討することです。異なるプロンプトを組み合わせて実験を行い、モデルのテキスト生成機能や制約を綿密に観察することで、ChatGPTの動作に深い理解を深めることが期待されます。
これにより、特定のプロンプトに対するモデルの反応や出力の特性を理解し、その挙動を最適化する手段を見つけることが可能となります。実践的な経験を通じて、ChatGPTを効果的に操作し、特定の課題や要件に適したプロンプトの選択と調整ができるようになります。
また、実験の過程で得られた洞察を基に、プロンプトの改良や最適化に取り組むことが重要です。プロンプト エンジニアリングのスキルを磨くためには、理論だけでなく実践を通して得た知見が不可欠であり、その積み重ねがスキル向上に繋がるでしょう。
4. プロンプトエンジニアのキャリアパス
4.1. 基本技術の習得
プロンプト エンジニアのキャリアは、コミュニケーションスキルとプログラミング言語の基本的な理解からスタートします。
まず初めに、スクールや専門書籍を活用して、効果的なコミュニケーション技術とプログラミング言語の基本を学ぶことが重要です。コミュニケーションスキルの向上には、クリアで適切な指示を出す能力や他者との円滑な対話が含まれます。同時に、プログラミング言語の基本的な側面について理解を深めることで、AIシステムとの効果的な対話の構築に役立ちます。
この段階では、クリティカルシンキングと問題解決のスキルも同様に重要です。複雑なタスクに対処し、新たなアプローチを見いだす能力が、プロンプト エンジニアとしての成長を支えます。
さらに、ウェビナーやSNSを活用して、最新のトレンドや知識を学ぶこともお勧めです。テクノロジーの進化が速い中、常に新しい情報にアクセスし、学び続けることがキャリアの発展に不可欠です。これにより、変化する環境に適応し、先進的な技術や手法を取り入れる柔軟性を身につけることができます。
4.2. 実践経験の積み重ね
理論知識だけでなく、実際のプロジェクトに携わることで、実務の経験を積むことができます。
最初は小規模なプロジェクトから始め、基本的なプロンプトの設計や最適化の技術を磨いていきます。この段階では、実際の課題に対して理論をどのように応用するかを学び、基本的なスキルを身につけることが重要です。
徐々に規模の大きなプロジェクトに挑戦し、より高度な技術やツールを取り入れることで、専門性を向上させることができます。プロジェクトの規模や複雑さが増すにつれて、より高度なプロンプト エンジニアリングの手法や戦略を習得していくことが期待されます。
実務経験は、理論を単なる知識だけでなく実際の問題解決に適用する能力を向上させ、専門家としての成長を促すでしょう。実際のプロジェクトを通して得た洞察や成功体験は、プロンプト エンジニアとしての信頼性と実力を築く上で重要な要素となります。
4.3. 専門家とのネットワーク
さらに、プロンプト エンジニアとしてのキャリアを進める中で、専門家とのネットワークは非常に重要です。セミナーやワークショップに参加することで、他のエンジニアや専門家から直接学ぶことができます。この交流の場で、実践的な知識や最新の技術動向に触れることで、自身の知識やスキルをさらに深化させることができます。
専門家とのネットワークを築くことは、単なる学びの場にとどまりません。業界の最新動向や情報をキャッチアップすることで、自身のキャリアパスを有意義に進め、将来の展望を見据えることが可能となります。同時に、異なる視点やアプローチを理解することで、より柔軟かつ総合的なエンジニアリングの視野を養うことも期待できます。
プロンプトエンジニアの仕事内容や適性についてより詳しく知りたい場合は、以下の記事をご参照ください。
https://miichisoft.com/prompt-engineer-10-year-in-the-future-career/
5. 人工知能（AI）に関連する職種が急速に増加中
5.1. 年収と市場価値
プロンプト エンジニアの年収は、様々な要因に依存して異なりますが、一般的には高水準が期待されています。初級レベルのプロンプト エンジニアであっても、年収は約700万円から始まり、経験とスキルの向上に伴い1,000万円以上の年収が見込まれることもあります。
求人サイトによると、プロンプト エンジニアの平均年収は以下の通りですが、これらの数字は一般的な傾向を示すものであり、具体的な条件や企業によって異なることに留意してください。
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- Indeed: 平均年収 300万円～1,200万円
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- Doda: 平均年収 700万円～1,200万円
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- Green: 平均年収 400万円～1,000万円
これらのデータを参考にしつつ、プロンプト エンジニアとしてのスキルや経験を適切に評価することで、より具体的な年収の交渉が可能です。
5.2. プロンプト エンジニアリングの未来と市場動向
企業が新しい大規模な言語モデルを最大限に活用できるようにAIツールをトレーニングおよび適応させる方法を模索しているため、プロンプト エンジニアリングは現在、最も注目されているテクノロジー関連の仕事の1つとみなされています。その結果、常に正確または適切とは限らない結果が得られる可能性があります。
この分野では、新しい言語モデルを開発し、実用化するための手法や戦略を探求する必要があります。ただし、技術の進化が速いため、常に最新の知識とスキルが求められます。プロンプト エンジニアは、柔軟性と創造性を備え、変化する状況に適応できることが不可欠です。
プロンプト エンジニアリングがどの程度の規模になるかを判断するのは時期尚早ですが、さまざまな企業や業界がこれらのポジションの採用を開始しています。Googleが支援するAIスタートアップ企業Anthropicは、サンフランシスコの「プロンプト エンジニア兼司書」の給与を最大335,000ドル「~4,730万円」と宣伝しています。応募者は「創造的なハッカー精神を持ち、パズルを解くのが好き」でなければならないとリストに記載されています。自動文書レビュー担当者のKlarityは、AIツールから「最適な出力を生成する方法を促し、理解する」ことができる機械学習エンジニアに最大23万ドルを提示しています。
6. 結論
プロンプト エンジニアは、現代のAI技術の進化に伴い、ますますその価値を高めています。彼らの役割は、単に技術的なものだけでなく、AIと人間のコミュニケーションをスムーズにするためのブリッジとしての役割も果たしています。英語とプログラミングのスキルを持つことで、グローバルな舞台での活躍が期待されるこの分野で、多くのエンジニアがそのキャリアを築いていくことになるでしょう。今後のAI技術の発展とともに、プロンプト エンジニアの役割はさらに重要となります。新しい技術の導入や、より高度なコミュニケーションの実現を目指して、プロンプト エンジニアの専門知識や経験が求められる時代が到来しています。
IT サービス及びソリューションの分野における先駆者としての地位を確立するという使命の下に、Miichisoftはプロンプト エンジニアチームの養成に尽力して参りました。さらに、業務の効率性と安全性を飛躍的に高めることを目指し、優れた機能を装備した全く新しいソリューション「dxGAI」を開発しました。
