プロンプトエンジニアとは: 今後10年のキャリア

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2024年1月19日
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生成 AI は、テキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを作成できる人工知能の一種です。大規模言語モデル (LLM) によって強化されています。

大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理 (NLP)を使用して人間のようなテキストを理解して生成する高度な会話パートナーです。LLM は、クリエイティブ テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブ コンテンツの作成など、特定のタスクで人間を上回る能力を発揮します。

ただし、会話を開始するには、プロンプトまたは基本的な HTTP リクエストに依存します。ここで、プロンプトエンジニアリングが活躍します。

このブログでは、プロンプト エンジニアとは何か、プロンプト エンジニアになる方法、プロンプト エンジニアの義務と責任、プロンプト エンジニアが直面する課題などについて説明します。

1.プロンプトエンジニアとは

1.1.  プロンプトエンジニアとは

プロンプトエンジニアとは、生成AIの応答の精度向上を担う職種です。生成AIは多岐にわたる可能性を秘めた強力なツールですが、その出力されるコンテンツの品質を向上させたり、特定の目的に最適化するためには、適切なプロンプト(AIへの指示や質問)の設定が不可欠です。

プロンプトエンジニアは、AIに対する命令をプロンプトエンジニアリングという手法を用いて与えます。この手法の特徴は、日本語や英語など私たちが日常で使う言語を利用してAIに指示を与える点にあります。従来、AIへの命令はPythonなどのプログラミング言語でコーディングする必要がありましたが、プロンプトエンジニアリングの登場により、AIへの命令を全てコードで記述する必要がなくなりました。

1.2.  プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトは、特定の出力を生成するように LLM をガイドするために使用される短いテキストです。たとえば、プロンプトは「オプション取引に関するブログを書く」または「このコンテンツの要約」などです。プロンプト エンジニアリングの目標は、LLM が正確で関連性の高い出力を生成できるように、明確かつ簡潔で効果的なプロンプトを作成することです。

プロンプトエンジニアリングとは大規模言語モデル (LLM) 用のプロンプトの設計と開発に重点を置いています。LLM は、テキストとコードの大規模なデータセットでトレーニングされた AI モデルです。これらは、テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブ コンテンツの作成、有益な方法で質問に答えるために使用できます。 

言い換えれば、プロンプト エンジニアリングは、ChatGPT、Content Bot、Google Bard などの AI システムとの対話を洗練するプロセスです。

プロンプトエンジニアリングは、日本語や英語などの私たちが使う言語で命令をするため、簡単に思えるかもしれません。しかし、AIの出力結果は与えられた命令に大きく左右されます。最適な回答を得るためにどのような命令を与えるべきかを考えるのが、プロンプトエンジニアの役割です。

2.プロンプトエンジニアの義務と責任

プロンプトエンジニアとは: 義務と責任

プロンプトエンジニアに期待される義務と責任は何でしょうか

2.1. プロンプトエンジニアの義務と責任

プロンプトエンジニアの義務と責任は、特定の役割と業界によって異なります。ただし、これらのエンジニアは、AI チャットボットを企業のワークフローに効率的に統合し、迅速なパフォーマンスを監視および分析して改善領域を特定することに取り組んでいます。

彼らは AI システムのパフォーマンスを監視し、精度と信頼性を維持するために必要に応じて調整を行い、また、迅速なパフォーマンスと開発の進捗状況に関するレポートを作成して配布します。

一般的な義務と責任には次のようなものがあります。

  • LLM のプロンプトの設計と開発
  • プロンプトのパフォーマンスのテストと評価
  • データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、その他の関係者とのコラボレーション
  • AI と NLP の最新の進歩の維持
  • プロンプトのメンテナンス

(1)LLM のプロンプトの設計と開発

プロンプトエンジニアの職務は、AIが最も適切な回答を行うためのプロンプトを模索しつつ開発することです。プロンプトの適切さが向上すれば、AIが高精度なコンテンツを生成する可能性が高まります。

プロンプトの設計では、ターゲットとする情報の選定が重要です。特定のタスクや目的に適した適切な言葉や文脈を選択することが求められます。プロンプトの開発では、言語生成モデルが適切な情報を生成しやすいように、データの前処理やモデルの構築が欠かせません。

(2)プロンプトのパフォーマンスのテストと評価

プロンプトのパフォーマンスを評価するためには、生成されたテキストの品質や適合性を定量的・定性的に評価する必要があります。自動評価指標や人手による評価など、複数の手法を用いて性能を客観的に測定することが重要です。

(3)データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、その他の関係者とのコラボレーション

様々な専門家との密接な連携は不可欠です。データサイエンスの専門家はデータの収集や前処理において、機械学習エンジニアはモデルの構築や最適化において、それぞれの専門知識を提供し、円滑なプロセスを支えます。

(4)AI と NLP の最新の進歩の維持

AIとNLPの分野は急速に進化しています。最新の研究や技術動向を追跡し、新たなアルゴリズムや手法を継続的に学び、プロンプトの性能向上や革新的なアプローチの適用を検討することが必要です。

プロンプトのメンテナンス

(5)プロンプトのメンテナンス

プロンプトの維持管理も、プロンプトエンジニアに求められる重要な役割です。

プロンプトは作成した時点で終わるものではありません。コンテンツ生成の結果を定期的に監視し、必要に応じて修正を加えることで、プロンプトの精度向上を目指します。

モデルのドリフトや性能低下を防ぐために、新たなデータの追加やモデルの再学習、パラメータの調整などが必要です。また、ユーザーからのフィードバックを収集し、それに基づいてプロンプトを改善することで、AIのコンテンツ生成の品質向上に貢献することも可能です。

2.2. プロンプト エンジニアがさまざまなシナリオでプロンプトを入力する方法の例

プロンプト エンジニアがさまざまなシナリオでプロンプトを入力する方法の例

2.2.1. カスタマーサポートチャットボット

プロンプト: 「ユーザーが当社の Web サイトでログインの問題に遭遇しています。理解を示して対応し、問題のトラブルシューティング手順を提供してください。」

望ましい応答: 「ログイン中にご不便をおかけして申し訳ございません。元の状態に戻すために一緒に作業しましょう。まず、ユーザー名とパスワードが正しいことを再確認してください。問題が解決しない場合は、パスワードをリセットしてみてください。パスワードを変更するか、ブラウザのキャッシュをクリアしてください。これらの解決策がいずれも機能しない場合は、お知らせください。さらに調査いたします。」

プロンプト:「お客様が受け取った商品が破損しています。共感を持って対応し、交換または返金の手順を案内してください。」

望ましい応答:「届いた商品が破損していたとのこと、大変残念に思います。大変残念なことだと思います。適切に対応させていただきます。破損した商品の写真を撮って、サポート チームに送ってください。対応させていただきます。」交換品をすぐにお送りできるように手配してください。または、ご希望の場合は全額返金の手続きも可能です。」

2.2.4. 研究

プロンプト:「過去の株式市場データを含むデータセットにアクセスできます。特定の株式の将来の価格を予測する AI モデルを開発してください。」

望ましい応答:プロンプト エンジニアはデータセットを前処理し、AI モデルの特徴とターゲット変数 (株価) を定義します。次に、時系列予測モデルなどの適切なモデル アーキテクチャを選択し、それをデータセットでトレーニングして、基礎となるパターンを捕捉し、将来の株価を正確に予測します。

プロンプト:「顧客の人口統計と購入履歴のデータセットを使用して、顧客離れを予測する AI モデルを構築します。」

望ましい応答: プロンプト エンジニアはデータセットを準備し、関連する特徴を選択し、チャーン結果変数を定義します。次に、分類モデルなどの適切な機械学習アルゴリズムを選択して、データに基づいてトレーニングし、顧客離れを予測します。モデルのパフォーマンスは、精度や再現率などの指標を使用して評価され、その有効性が保証されます。

3. プロンプトエンジニアに必要な知識とスキル

プロンプトエンジニアに必要な知識とスキルについて考察します。プロンプトエンジニアとして成功するためには、どのような知識やスキルが要求されるのでしょうか。

プロンプトエンジニアに必要な知識とスキル

(1)自然言語処理に関する知識

AIやコンピュータに自然言語で正確な指示を行うには、AIやコンピュータが自然言語をどのように処理しているかを理解することが重要です。

自然言語処理には以下の4つの技術が利用されています。

・ 形態素解析:文章を形態素と呼ばれる単位に分割し、それぞれに品詞を割り当てること

・ 構文解析:形態素同士の関係を確認すること

・ 意味解析:構文解析から得られた解釈の中で、最も適切なものを選択すること

・ 文脈解析:文同士の関係を解析すること

このように、AIやコンピュータは文章を詳細に分析し、その内容を理解しています。プロンプトエンジニアには、このような自然言語処理の仕組みを理解することが求められます。

(2)プログラミングスキル

AIの設計にはPythonなどのプログラミングスキルが必須です。自然言語で命令を与えるだけでなく、プログラミング言語で指示を行うことが適切な場合もあります。自然言語とプログラミング言語の両方を巧みに扱えるスキルを身につけることが望ましいでしょう。

(3)ビジネス理解力

プロンプトエンジニアには、技術的知識だけでなく、ビジネスを深く理解する能力が求められます。ビジネスのニーズを把握することで、AIに求められる回答や、それを実現するための適切なプロンプトを的確に判断できるようになります。

ビジネス理解を深めるためには、対象となる業界や分野に特化した専門知識も必要です。これには、対象となる業界の調査や、その分野に詳しい人々からの情報収集が必要です。

(4)アイデアの表現力

プロンプトエンジニアには、アイデアを適切に表現する能力も求められます。

AIに自身のアイデアを正確に伝える必要があります。また、チーム内でアイデアを共有し、議論するためにも、アイデアを言語化するスキルは不可欠です。

4.プロンプトエンジニアに適した人物像

以下の条件に該当する人物は、プロンプトエンジニアにふさわしいと言えます。

(1)文系の強みがある

プロンプトエンジニアは、人文科学に通じた者に適した職種といえます。なぜなら、この職業では文章を適切に構築する必要があり、したがって、文系の出自を持つ者は豊かな語彙や表現力を活用することができるからです。また、文系の背景を持つプロンプトエンジニアは、AIと自身の専門知識を融合させることで、その強みを発揮することが多いです。

例えば、言語学が専門であれば、AIの言語モデル構築に貢献できます。言語への理解を深めることで、AIにおける自然言語処理の方法を判断できます。同様に、経済学が専門であれば、市場の予測モデルや最適化問題を解決できます。経済学のモデルや理論をAIのアルゴリズムに適用することで、市場の動向や消費者の行動を高い精度で予測できます。

こうした要素から、人文科学系の大学出身者は、AIと専門分野を組み合わせることで、プロンプトエンジニアとして自らの力を発揮し、活躍する可能性があるでしょう。

(2)新たな知識や技能を習得する意欲がある

プロンプトエンジニアは、AI技術の進展に応じて、常に最新の知識やスキルを獲得する必要があります。AI技術は急速に進歩しており、新しいアルゴリズムやフレームワークが頻繁に登場しているため、プロンプトエンジニアには常に最新の知識やスキルを学び続ける姿勢が求められます。

現在、様々な組織や企業が新しいAIを公開しており、プロンプトエンジニアとして活躍するためには、これらの技術の進展に常に追いつく必要があります。また、プロンプトエンジニアリングの技術も日々進歩しています。どのようなプロンプトに最適な回答が示されるかは、日々世界中で研究が行われています。

例えば、有名な事例として「ステップごとに考えましょう」というフレーズをプロンプトの最後に加えることで、回答の精度が向上します。このようなテクニックを熟知することで、プロンプトエンジニアとして活躍できます。

(3)得意な分野や長所を有している

自身の得意な分野や強みを有すると、プロンプトエンジニアとして活躍する可能性が高まります。自身の得意な分野と生成AIを結びつけた業務が可能であるからです。例えば、マーケティング関連の知識や経験を持つ場合、プロンプトエンジニアとして生成AIを利用して優れたマーケティング戦略を提案することができます。これにより、効果的な広告やキャンペーンを展開することが可能となるでしょう。

自身の専門分野でプロンプトエンジニアとして活動することは、他のプロンプトエンジニアとの差別化にも繋がります。

(4)高いコミュニケーション能力を有している

適切なプロンプトを作成するためには、クライアントのビジネス課題やニーズを深く理解し、それを自然言語処理やプログラミングに落とし込む能力が必要です。そのためには、クライアントとのコミュニケーションが不可欠です。

また、プロンプトエンジニアは、他のエンジニアやステークホルダーなどと連携して仕事を進めることが多いです。そのため、高いコミュニケーション能力を持つ人物はプロンプトエンジニア向きと言えるでしょう。

5. FAQ

問1. プロンプトエンジニアリングの将来性? プロンプト エンジニアリングはキャリアの選択肢として適切ですか?

プロンプト エンジニアリングは比較的新しい分野ですが、急速に成長しています。 LLM がより強力かつ洗練されるにつれて、迅速なエンジニアの需要が増加すると予想されます。 AI 分野のキャリアに興味がある場合は、プロンプト エンジニアリングが最適な選択肢です。

問2. プロンプトエンジニアになるにはどうすればよいですか?

プロンプト エンジニアになるには、いくつかの方法があります。 1 つの方法は、コンピューター サイエンスまたは関連分野の学位を取得することです。もう 1 つの方法は、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、またはその他の関連する役割として働いて AI の経験を積むことです。最後に、本を読んだり、オンライン コースを受講したりして、プロンプト エンジニアリングについて自分で学ぶこともできます。

コンピューター サイエンスと AI の認定資格は、プロンプトエンジニアとしての仕事を見つけるのにも役立ちます。これらのオプションは以下で見つけることができます。

+ AI ブートキャンプのための完全なプロンプト エンジニアリング
+ ChatGPT のためのプロンプト エンジニアリング
+ Certified Prompt Engineer™
+ 自然言語処理アテンション モデルを使用1

問3. フリーランスのプロンプトエンジニアの収入はどれくらいですか?

プロンプトエンジニアリングの需要が高いことは周知の事実であり、求人検索プラットフォームにはプロンプトエンジニアリングのポジションのリストが掲載されています。 年間 15 ~ 20 万円 の利益を得ることができます。

問4. 即戦力のエンジニアが直面する課題?

プロンプトエンジニアが直面する課題がいくつかあります。 
まず、特定のタスクにどのようなプロンプトが最適であるかを知るのは難しい場合があります。第 2 に、さまざまなプロンプトをテストして評価するには時間がかかる可能性があります。第三に、プロンプト エンジニアは、AI と NLP の最新の進歩についていく必要があります。これらの変更はプロンプトのパフォーマンスに影響を与える可能性があるためです。

6. まとめ

今回は、近年注目を集めている「プロンプトエンジニアとは」何か、どんなスキルが求められているのかについて解説しました。

また、将来はどんなキャリアパスが描けるのかについても紹介しました。プロンプトエンジニアに興味を持っている方や、実際にプロンプトエンジニアを目指している方はぜひ参考にしてください。

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