プロンプトエンジニアを目指すならこの能力が必要!年収と仕事内容は?
最近YouTubeでプロンプトエンジニアリングについての動画を見ました。その中で、プロンプトエンジニアの年収が4500万円にもなるという衝撃的な情報が紹介されていました。AIが加熱していることの表れだと思います。そこで今回は、その動画を参考にしながら、プロンプトエンジニアリングとは何か、必要なスキルは何か、年収の高さの理由は何かを解説していきたいと思います。
今回参考にした動画はこれです。
What is Prompt Engineering? – What Skills Do You Need to become a Prompt Engineer?（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になるために必要なスキルとは？）
プロンプトエンジニアリングとは、AIに適切な指示（プロンプト）を出して最適な結果を導き出す仕事です。比喩的に言えば、非常に賢いロボットに正確な指示を出し、最高の回答を引き出すのがプロンプトエンジニアの仕事だと考えることができます。この高度な技術を操作する専門家が需要が高まっているのです。
年収4500万円という高給の理由は……
以下、YouTube動画の内容を踏まえて、プロンプトエンジニアリングの詳細を解説していきます。
もくじ
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に適切な指示を出して最適な結果を導き出す仕事です。このプロセスを行う専門家がプロンプトエンジニアです。彼らはAIが論理的な結果を生成するようにプロンプトやクエリ（質問）を作成します。AIはこのクエリや回答のコンテキスト（文脈）を考慮し、新しい情報のように見せかけます。
例えば、非常に知能の高いロボットがいて、質問には何でも答えられるとします。しかし、答えは必ずしも正しくないため、質問に対して完全に外れた答えをすることがあります。このときプロンプトエンジニアが登場します。彼らはこのロボットに正確な指示を出し、最高の回答を導くのです。つまり、プロンプトエンジニアはLLM(Large Language Model)を使用するAIモデルやチャットボットをクエリする専門家なのです。
プロンプトエンジニアリングの具体的な手順は、以下のとおりです。
- ユーザーの要求や意図を理解する
- 生成するコンテンツの目的を明確にする
- プロンプトの種類と内容を検討する
- プロンプトをテストして効果を検証する
プロンプトエンジニアリングにおいて重要なのは、ユーザーの要求や意図を正確に理解することです。ユーザーが何を求めているのかを理解することで、効果的なプロンプトを作成することができます。
また、生成するコンテンツの目的を明確にすることも重要です。プロンプトの目的が明確になっていないと、適切なプロンプトを作成することができません。
プロンプトの種類としては、以下のようなものがあります。
- 指示型プロンプト：AIに何をするように指示するプロンプト
- 制約型プロンプト：AIの生成結果に制限を設けるプロンプト
- 情報提供型プロンプト：AIに必要な情報を提供するプロンプト
プロンプトの内容は、ユーザーの要求や意図、生成するコンテンツの目的に合わせて検討する必要があります。
プロンプトの作成後は、実際にテストして効果を検証することが重要です。プロンプトが効果的であれば、ユーザーの要求や意図を満たすコンテンツを生成することができます。
プロンプトエンジニアリングは、AIの活用をより高度に行うための重要な技術です。今後、AIの応用範囲が拡大していくにつれて、プロンプトエンジニアの需要は高まっていくと考えられます。
以下に、プロンプトエンジニアリングの具体的な例をいくつか挙げます。
- 創造的なコンテンツの生成
- 翻訳
- 質問への回答
- 顧客対応
プロンプトエンジニアリングによって、AIはより人間らしい、より価値のあるコンテンツを生成することができるようになります。
プロンプトエンジニアとAIエンジニアの違い
AIエンジニアは、AIモデルの開発や運用を担当する職種です。AIモデルの設計、構築、トレーニング、テスト、デプロイメントなどを行う必要があります。そのため、AI、機械学習、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、自然言語処理などの技術スキルが必須です。また、プログラミング能力も必要です。
一方、プロンプトエンジニアは、AIモデルに指示を与えるプロンプトの設計や最適化を担当する職種です。プロンプトは、AIモデルの入力データとして使われ、AIモデルの生成結果に大きな影響を与えます。そのため、プロンプトエンジニアは、AIモデルの動作原理や言語モデルの特性を理解する必要があります。また、ユーザーの要求や意図を理解するコミュニケーション能力も必要です。
このように、AIエンジニアはAIモデルの開発や運用を担当する技術職であるのに対し、プロンプトエンジニアはAIモデルに指示を与えるプロンプトの設計や最適化を担当するビジネス職であると言えるでしょう。
今後、AIの活用がさらに広がっていくにつれて、プロンプトエンジニアの需要は高まっていくと考えられます。
プロンプトエンジニアになるために必要なスキル
プロンプトエンジニアになる最大の問題は、この職業が比較的新しいため、訓練する学校やコースがほとんどないことです。つまり、必要な情報やメンターを見つけるのが難しいのです。
プロンプトエンジニアになるには、言語モデルが意味のある回答を生成できるようなプロンプトを生成する方法を見出すことが目標になります。
必要なソフトスキルとしては、複雑なトピックを素早く把握できること、事実チェック能力が高いこと、批判的思考力があることなどがあげられます。ハードスキルとしては、モデルの仕組みを理解すること、プログラミング、機械学習、AIの基礎を知ることが必要です。
プロンプトエンジニアになるためには、大きく分けて ソフトスキル と ハードスキル の2つのスキルが必要です。
ソフトスキル は、プロンプトエンジニアとしての仕事に直接関係するスキルではありませんが、プロンプトエンジニアとして成功するためには欠かせないスキルです。
- 複雑なトピックを素早く把握できるスキル
プロンプトエンジニアは、さまざまな分野の知識を必要とされます。そのため、複雑なトピックを素早く把握できるスキルは、プロンプトエンジニアとして成功するために不可欠です。
例えば、ある企業が「AIを使って新しい商品を開発したい」という課題を持ち込んだ場合、プロンプトエンジニアは、その企業の事業内容や商品開発の目標を理解した上で、AIが効果的に活用できるプロンプトを作成する必要があります。
- 事実チェック能力が高いスキル
プロンプトエンジニアは、言語モデルが生成した回答が正確であるかどうかをチェックする必要があります。例えば、ある企業が「AIを使ってニュース記事を生成したい」という課題を持ち込んだ場合、プロンプトエンジニアは、AIが生成したニュース記事が事実に基づいたものであるかどうかをチェックする必要があります。
- 批判的思考力があるスキル
プロンプトエンジニアは、言語モデルの限界を理解し、それを踏まえてプロンプトを作成する必要があります。例えば、ある企業が「AIを使って創造的な文章を生成したい」という課題を持ち込んだ場合、プロンプトエンジニアは、言語モデルが生成できる文章の限界を理解し、それを踏まえてプロンプトを作成する必要があります。
ハードスキル は、プロンプトエンジニアとしての仕事に直接関係するスキルです。
- モデルの仕組みを理解するスキル
プロンプトエンジニアは、言語モデルの仕組みを理解する必要があるため、ディープラーニングや自然言語処理などの知識は、プロンプトエンジニアとして成功するために必須です。
例えば、ある企業が「AIを使って新しい翻訳サービスを開発したい」という課題を持ち込んだ場合、プロンプトエンジニアは、言語モデルの翻訳の仕組みを理解した上で、AIが効果的に活用できるプロンプトを作成する必要があります。
- プログラミングができるスキル
プロンプトエンジニアは、プロンプトを作成するために、プログラミングスキルが必要な場合もあります。PythonやJavaなどのプログラミング言語を習得しておくと、プロンプトエンジニアとして就職・転職する際に有利です。例えば、ある企業が「AIを使って新しいゲームを開発したい」という課題を持ち込んだ場合、プロンプトエンジニアは、ゲームのルールをプログラミングで表現したプロンプトを作成する必要があります。
その他のスキル
プロンプトエンジニアとして成功するためには、上記のスキルに加えて、以下のスキルも役立ちます。
- 創造性
プロンプトエンジニアは、新しいアイデアを生み出す創造性も必要です。例えば、ある企業が「AIを使って新しいマーケティングキャンペーンを開発したい」という課題を持ち込んだ場合、プロンプトエンジニアは、AIを活用した新しいマーケティング手法を創造する必要があります。
- コミュニケーション能力
プロンプトエンジニアは、クライアントや開発チームとコミュニケーションをとる必要があります。そのため、コミュニケーション能力が高いスキルは、プロンプトエンジニアとして成功するために欠かせません。例えば、ある企業が「AIを使って新しい教育サービスを開発したい」という課題を持ち込んだ場合、プロンプトエンジニアは、クライアントや教育関係者と密にコミュニケーションをとり、そのニーズを理解した上で、AIが効果的に活用できるプロンプトを作成する必要があります。
プロンプトエンジニアは、新しい職業であり、その仕事内容は日々進化しています。そのため、プロンプトエンジニアとして成功するためには、常に新しい知識や技術を身につける意欲が必要です。
プロンプトエンジニアの需要と給料
Microsoftや多くのスタートアップがプロンプトエンジニアを積極的に採用しています。需要は高く、経験豊富なプロフェッショナルであれば年収30万ドル以上稼げると言われています。ただし、このレベルに達するには5‐6年の経験が必要です。
プロンプトエンジニアリングは近い将来、高い需要があると予想されます。この分野は進化し続けるでしょう。
AI技術の進歩により、言語モデルの性能は日々向上しています。そのため、プロンプトエンジニアによるプロンプト設計の重要性が高まっています。
また、AIを活用したサービスは、さまざまな業界で拡大しています。例えば、カスタマーサービス、教育、エンターテインメントなど、さまざまな分野でAIが活用されるようになっています。そのため、プロンプトエンジニアの需要は、今後もますます高まっていくと考えられます。
給料
プロンプトエンジニアの給料は、経験やスキルによって大きく異なります。
経験豊富なプロフェッショナルであれば、年収30万ドル以上稼ぐことも可能だと述べています。ただし、このレベルに達するには、5-6年の経験が必要だとも言っています。
また、プロンプトエンジニアは、フリーランスとして働くこともできます。フリーランスの場合、経験やスキルに応じて、さらに高い収入を得ることも可能です。
その他のスキル
プロンプトエンジニアとして成功するためには、上記で説明したスキルに加えて、以下のスキルも役立ちます。
- データサイエンス
プロンプトエンジニアは、言語モデルの性能を評価するために、データサイエンスのスキルが必要です。例えば、言語モデルが生成した回答の正確性や創造性を評価するために、統計や機械学習の知識が必要です。
- ビジネススキル
プロンプトエンジニアは、クライアントのニーズを理解し、それに応じたプロンプトを作成する必要があります。そのため、ビジネススキルが高いことは、プロンプトエンジニアとして成功するために欠かせません。
プロンプトエンジニアリングの長所
- 最先端の技術である
- 多くの業界に影響を与えられる
- 価値のあるスキルを習得できる
- 需要が高く給料も高い
短所
- 非常に複雑
- データが不完全なこともある
- 継続的にスキルアップが必要
課題とプロンプトエンジニアの仕事内容
プロンプトエンジニアの仕事は、AIモデルが最適な結果を生み出すようにクエリを設計することです。以下に、具体的な仕事の例を挙げてみましょう。
業界固有のプロンプトの設計:
課題: 医療領域におけるAIモデルのクエリが、患者の症状に基づいて正確な診断を行う必要があります。
仕事内容: 医学の専門知識を持つプロンプトエンジニアは、特定の症状や医療情報に基づいて、AIに最適な質問を構築します。例えば、「胸痛と息切れが続く場合、最も考えられる疾患は何ですか？」など。
感情分析のためのプロンプトの検討:
課題: ソーシャルメディアの投稿からユーザーの感情を正確に把握するAIモデルを構築する必要があります。
仕事内容: 言語の微妙なニュアンスを理解し、感情を適切にキャッチするプロンプトを作成します。例えば、「この文章からユーザーの感情を推定してください。」といったクエリを考えます。
業界トレンドに基づくプロンプトの開発:
課題: 投資銀行が特定の企業に関するAIモデルを構築し、市場動向を予測する必要があります。
仕事内容: 金融市場や企業の動向に精通したプロンプトエンジニアは、最新の業界トレンドを反映させつつ、AIに対して的確なクエリを提供します。例えば、「次のクォーターにおいて、企業Xの株価はどのように変動するでしょうか？」など。
多言語対応のプロンプトの考案:
課題: 多言語環境でのクエリに対応するAIモデルの開発が求められます。
仕事内容: 言語や文化の差異を考慮しながら、異なる言語で同様の情報を引き出せるようなプロンプトを設計します。例えば、「Tell me about the weather in Tokyo today.」と「今日の東京の天気を教えて。」といった異なる言語のクエリに対応します。
まとめ
プロンプトエンジニアリングは興味深い分野ですが、簡単ではありません。しかし、可能性を秘めた分野で、需要も高く報酬も高い職業です。ぜひチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
以上、YouTubeの情報をもとに、プロンプトエンジニアリングについて解説しました。この分野の可能性について、みなさんはどう思われますか? ご意見はコメント欄にお待ちしています。
