プロンプトエンジニアリングとは？重要性や学習方法、活用事例まで徹底解説

「プロンプトエンジニアリング」という言葉を聞いて、「AIを使いこなすための特別な技術？」と感じている方も多いでしょう。

生成AIに何かをお願いしても、期待通りの答えが返ってこずに戸惑った経験をお持ちの方もいるはずです。

この記事では、AIから意図した回答を引き出す「プロンプトエンジニアリング」の基本から、明日から使える具体的なコツやキャリアとしての可能性までを解説します。

読み終える頃には、AIを思い通りに操るための、実践的な知識とスキルを身につけているはずです。

プロンプトエンジニアリングを身につけて、仕事や副業などで生成AIをフル活用したい方は最後までご覧ください。

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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、とくに大規模言語モデル（LLM）から意図した通りの回答や成果物を引き出すためのプロンプト（指示）を設計し、最適化する技術や手法です。

AIモデルの内部パラメータを直接変更するのではなく、入力するテキストを工夫して、AIが持つ潜在能力を活用します。

プロンプトエンジニアリングを習得すれば、AIをより高精度で、効率的なツールとして活用できます。

AIの性能が毎日のように向上する現代において、性能を引き出すための対話スキルと言えるプロンプトエンジニアリングは、あらゆるビジネスシーンで重要性を増しているのです。

プロンプトエンジニアリングと従来のプログラミングの違い

プロンプトエンジニアリングと従来のプログラミングは、アプローチや求められるスキルセットにおいて根本的な違いがあります。具体的な違いは以下のとおりです。

	プロンプトエンジニアリング	従来のプログラミング
対話形式	自然言語（日本語、英語など）	プログラミング言語（Python, Javaなど）
指示の性質	柔軟・文脈依存的・創造的	厳格・論理的・逐次的
求められるスキル	論理的思考、言語能力、創造性	厳密な構文知識、アルゴリズム設計
出力の予測性	必ずしも一意ではない	基本的に一意（バグがない限り）
学習コスト	比較的低い	比較的高い

プログラミングが「コンピュータにどう動くかを教える」技術であるとすれば、プロンプトエンジニアリングは「AIに何をすべきかを理解させる」技術です。

プロンプトエンジニアリングは、AI時代における新たなコミュニケーションスキルとして位置づけられています。

プロンプトエンジニアリングの重要性とは？

ここでは、プロンプトエンジニアリングの重要性について、以下の2つの観点で解説します。

• AI技術の進化に伴い需要が拡大している
• 専門職としてキャリアパスの可能性が広がる

各観点について、順番に見ていきましょう。

AI技術の進化に伴い需要が拡大している

AI技術は、高度化・複雑化しており、AIの力を正確に引き出すには専門的な知識と技術が不可欠です。

近ごろでは、以下のような場面でもAIが必須となりつつあります。

• 医療現場での診断支援
• 金融業界における市場分析
• 教育分野での個別最適化された学習プランの作成

各種専門領域において、AIの性能を最大限に活用するための鍵となるのが、AIに的確な指示を与えるプロンプトエンジニアリングのスキルです。

ドメイン知識とプロンプトエンジニアリングスキルを兼ね備えた人材は、業界の革新をリードする存在として高い需要があります。

専門職としてキャリアパスの可能性が広がる

プロンプトエンジニアリングは、もはや一時的なスキルではありません。

AIとの対話を通じてビジネス課題を解決する「プロンプトエンジニア」という専門職を生み出しています。

たとえば、SHIFT AIに参加されている國末さんの事例では、AI大学をきっかけにプロンプトエンジニアの活動をはじめ、現在では月収40万円の副業収入を得ています。

また、企業のAI導入を支援する「AIコンサルタント」、AIを活用した新製品やサービスを企画・開発する「AIプロダクトマネージャー」などのキャリアパスも有力です。

特定のドメイン知識を組み合わせれば、「AI活用スペシャリスト」として、代替の難しい高い市場価値を持つ人材になる可能性もあります。

プロンプトエンジニアリングは、AI時代における新しいキャリアの基礎であり、今後さらに多くの専門職を生み出す可能性を秘めています。

なお、以下の記事でプロンプトエンジニアについて詳しく説明しているので、ぜひご覧ください。

プロンプトエンジニアリングの5つのコツ

AIから期待通りの成果を引き出すためには、単に質問を投げかけるだけでは不十分です。以下の5つのコツを意識してプロンプトを作成しましょう。

• 役割（Role）を明確に指定する
• 指示（Instruction）は具体的に記述する
• 文脈（Context）や背景情報を提供する
• 出力形式（Format）を定義する
• 良い例（Example）を提示する

各コツについて、詳しく解説します。

役割（Role）を明確に指定する

出力の質をコントロールするうえで、AIに対して、特定の専門家やキャラクターといった「役割（ペルソナ）」の明確化は大切です。

具体的には以下のようにプロンプトで指定します。

あなたは日本経済に詳しい経済評論家です。ここ10年の日本の経済状況について中学生にもわかるように教えてください。

得られた結果は以下のとおりです。

役割を明確に指定する手法は、「ロールベースプロンプティング（Role-based prompting）」として効果が認められています。

AIがどの知識体系や視点を用いるべきかを定める基準となり、出力のトーンや専門性、スタイルを安定させる効果が期待できます。

指示（Instruction）は具体的に記述する

AIは文脈の「行間を読む」ことが得意ではないため、曖昧な指示は意図しない結果を招く原因となります。

タスクの詳細や制約条件、期待する成果物などを具体的かつ明確に記述しましょう。

たとえば、以下のように具体的なアクションや制約を細かく指定します。

以下の記事の読者層を20代の若者と仮定し、ユーモアを交え、専門用語を避け、絵文字を3つ以上使って書き直してください。また、全体の文字数は800字以内に収めてください
https://shift-ai.co.jp/blog/35292/

以下の結果が得られました。

指示が具体的であればあるほど、AIの解釈の幅は狭まり、思い描いた通りのアウトプットを得られる可能性が高まるのです。

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文脈（Context）や背景情報を提供する

AIがタスクを適切に理解し、質の高い応答を生成するために、どのような「文脈（コンテキスト）」にもとづいているのかを伝えてください。

タスクの目的や対象読者、利用シーンなどの背景情報を提供すれば、出力の関連性と精度が向上します。

たとえば、新商品のキャッチコピーを考えてもらう際には、以下のように文脈を提供します。

この商品は、健康志向の30代女性をターゲットにしたオーガニック野菜ジュースです。朝の忙しい時間でも手軽に栄養補給できる点をアピールしたい。親しみやすく、少し高級感が感じられるようなキャッチコピーを5つ提案してください

以下の結果が得られました。

上記のように文脈や背景を提供すれば、AIは情報を基に、より的確で魅力的な提案を生成してくれるでしょう。

出力形式（Format）を定義する

生成形式（フォーマッ）の指定も、有効なテクニックです。以下のような希望する出力フォーマットを明確に指示します。

• JSON
• マークダウン
• 箇条書き
• 表形式

プロンプトは、たとえば以下のように記述します。

ChatGPTの長所と短所を比較し、結果を表形式で出力してください。表の列は『機能』『長所』『短所』としてください

以下のとおり表形式で結果が得られました。

出力形式を定義すれば、AIは情報を構造化して整理する必要性を認識し、人間にとって視覚的に理解しやすく、再利用しやすい形で回答を提供してくれるでしょう。

良い例（Example）を提示する

AIに良い例を提示する手法は、「フューショットプロンプティング（Few-shot prompting）」と呼ばれ、有効性が確認されています。

期待する回答のスタイルやフォーマット、品質レベルを示せば、AIはより望ましい回答を生成可能です。

たとえば、顧客からの問い合わせメールに対する返信文を作成させたい場合、以下のように例を示します。

問い合わせ：『製品の在庫はありますか？』
返信：『お問い合わせいただきありがとうございます。〇〇の在庫はございます。ご注文後、2〜3営業日でお届け可能です。』

この例を参考に、以下の問い合わせに対する返信を作成してください。

問い合わせ：『送料はいくらですか？』」

短時間で以下の結果が得られました。

具体的な手本を示せば、AIは言葉遣いや丁寧さのレベル、含めるべき情報などを学習し、一貫性のある高品質なアウトプットを安定して生成できるようになります。

【3ステップ】プロンプトエンジニアリングの学習方法

プロンプトエンジニアリングは、正しいステップで学習を進めれば、誰でも実践的なスキルを習得可能です。

ここでは、未経験からでも着実にスキルアップできる3つのステップを紹介します。

• さまざまな生成AIに触れてみる
• 優れたプロンプトを真似てみる
• オンライン講座や書籍で体系的に学ぶ

3つの学習方法を参考にして、プロンプトエンジニアリングを身につけましょう。

さまざまな生成AIに触れてみる

プロンプトエンジニアリング学習の第一歩は、とにかく実践あるのみです。

ChatGPTやGemini、Claudeなど、利用可能な生成AIサービスを実際に使い、特性や応答の違いを肌で感じてください。

同じプロンプトを入力しても、AIモデルによって得意・不得意、出力のクセなどは異なります。

複数のAIと対話する経験を積めば、モデルの振る舞いに対する直感が養われ、状況に応じて最適なツールを選択し、指示を行う力が身につきます。

まずは遊び感覚で、いろいろな質問やお願いを試してみましょう。

優れたプロンプトを真似てみる

ゼロから効果的なプロンプトを考え出すのは困難なので、優れたプロンプトを真似てみましょう。

国内外の専門サイトや技術ブログ、学術論文などで公開されている高品質なプロンプトの事例を探し、自分で試してみるのです。

「プロンプトレシピ」「プロンプトテンプレート」などで検索すると、目的（文章作成や要約、アイデア出しなど）に応じた優れたプロンプトの型が見つかります。

成功パターンを真似して自分なりに改変していけば、どのような構成要素や表現方法が、AIの性能を引き出すうえで効果的なのかを効率的に学習できます。

オンライン講座や書籍で体系的に学ぶ

実践と真似を通じて得た知識や経験を、体系的な学習を通じて確固たるスキルへと進化させます。

オンライン講座や専門書籍を活用して、以下の学習を行ってください。

• プロンプト設計の基本原則
• 応用技術
• 背景にあるAIの動作原理

体系的な学習を行えば、「なぜこのプロンプトが有効なのか」を理論的に理解できるようになり、未知の課題に対しても応用が利くようになります。

多くの学習プラットフォームが関連講座を提供しているので、自分に合ったものを選んで知識の整理と深化を図りましょう。

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【目的別】プロンプトエンジニアリングの実践的な活用事例7選

ここからはプロンプトエンジニアの実践的な活用事例を目的別に説明します。

• 精度の高い記事コンテンツを作成する
• 複雑な情報の要約を作成する
• アイデアの壁打ち相手になってもらう
• プログラミングコードを生成・レビューしてもらう
• 高精度な翻訳を依頼する
• 面接やプレゼンの練習相手になってもらう
• SNSの投稿文を作成する

各事例ごとに、プロンプト例と実行結果を示すので、参考にしてください。

精度の高い記事コンテンツを作成する

オウンドメディアの運営やコンテンツマーケティングにおいて、プロンプトエンジニアリングは品質と生産性の両立を実現します。

ターゲット読者、含めるべきSEOキーワード、文体（トーン＆マナー）、記事全体の構成案などをプロンプトで指定すれば、高品質な記事を効率的に生成できます。

たとえば以下のプロンプトを実行してみましょう。

あなたはプロのSEOライターです。
ターゲット読者は30代の健康志向の女性。『オーガニックプロテイン おすすめ』というキーワードを意識し、以下の構成案にもとづいて、親しみやすく専門的な記事を作成してください。
結果は見やすいように適宜、改行を行ってください。

導入文
プロテイン市場の拡大と「オーガニック志向」の高まりを提示
「添加物を避けたい」「体に優しい成分で続けたい」といった読者の悩みに共感
本記事で学べること（選び方・比較・おすすめ商品）

<h2>オーガニックプロテインとは？</h2>
一般的なプロテインとの違い
原料（植物性・動物性）の特徴
期待できるメリット（消化のしやすさ、安心感など）

<h2>オーガニックプロテインの選び方</h2>
<h3>原料の種類（ソイ・ホエイ・ピープロテインなど）</h3>
<h3>オーガニック認証の有無</h3>
<h3>添加物や甘味料のチェックポイント</h3>
<h3>味・飲みやすさ・溶けやすさ</h3>
<h3>価格とコスパ</h3>

<h2>オーガニックプロテインおすすめ人気ランキング【比較表あり】</h2>
表で「商品名／原料／特徴／価格帯／おすすめポイント」を整理
ランキング形式で解説（例：1位 ソイ系、2位 ホエイ系、3位 ピー系など）
各商品の特徴・口コミ・おすすめの人を解説

<h2>目的別おすすめオーガニックプロテイン</h2>
<h3>ダイエット向き</h3>
<h3>筋トレ・ボディメイク向き</h3>
<h3>美容・健康維持向き</h3>
<h3>妊娠中・授乳中でも安心なタイプ</h3>

<h2>オーガニックプロテインの注意点</h2>
価格が高めなこと
味のクセがある場合がある
アレルギー（大豆、乳成分など）への注意

<h2>まとめ</h2>
オーガニックプロテインは「体に優しい＋目的に合わせて選べる」ことが魅力
自分に合った選び方とおすすめ商品を再提示
気になる人はまず少量から試すことを推奨

得られた結果は以下のとおりです。

上記のようなプロンプトによって、企画から執筆までの時間を大幅に短縮できます。

複雑な情報の要約を作成する

大量の情報に触れる現代において、長文のレポートや専門的な論文の内容を短時間で把握する能力は不可欠です。

プロンプトエンジニアリングを活用すれば、対象読者の知識レベルや要約に求める観点を指定するだけで、AIが的確な要約を瞬時に作成してくれます。

実際に、経済産業省『デジタルスキル標準⽣成AI時代のエンジニアリング』を用いて、要約を作成します。

実行したプロンプトは以下のとおりです。

このレポートの内容を、中学生にもわかるように平易な言葉で説明してください。大きく3つの要点に分けて、箇条書きで示してください。

得られた結果を以下に示します。

情報収集と理解にかかる時間を削減し、スムーズな意思決定をサポートできます。

アイデアの壁打ち相手になってもらう

以下のような創造性が求められる場面でAIは強力なブレインストーミングのパートナーになります。

• 新規事業の企画
• イベントの立案
• 新商品のキャッチコピー考案

AIに専門家（例：マーケター・デザイナー・財務アナリスト）の役割を与え、多角的な視点からアイデアの評価や新たな提案をしてもらいましょう。

実際に以下のプロンプトを実行してみました。

あなたは個人事業主の支援に定評のあるWEBマーケッターです。

これからAIコンサルタントとして活動していくうえで、集客のために取り組みべきことを3つ教えてください。

予算は100万円で、顧客は法人を想定しています。

次のような回答が生成されました。

AIを思考の壁打ち相手として活用すれば、自分では気づけなかった視点やアイデアを得られ、企画の質を向上させられます。

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プログラミングコードを生成・レビューしてもらう

ソフトウェア開発の現場でも、プロンプトエンジニアリングは開発効率を向上させます。以下の内容などが依頼可能です。

• 特定機能の実装
• 複雑なアルゴリズムのコード生成
• 既存コードのエラーチェック
• リファクタリング（コードの改善）提案

実際に以下のプロンプトを実行してみました。

Pythonで、指定されたCSVファイルを読み込み、特定の列の平均値を計算する関数を作成してください

生成されたコードは以下のとおりです。

import csv

def calculate_column_average(file_path, column_name):

    """

    CSVファイルから指定列の平均値を計算する関数

    Parameters:

        file_path (str): CSVファイルのパス

        column_name (str): 平均を計算したい列名

    Returns:

        float: 平均値（列が数値でない場合は無視）

    """

    values = []

    with open(file_path, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:

        reader = csv.DictReader(csvfile)

        for row in reader:

            try:

                value = float(row[column_name])

                values.append(value)

            except (ValueError, KeyError):

                # 数値に変換できない場合や列が存在しない場合はスキップ

                continue

    if not values:

        raise ValueError(f"列 '{column_name}' に有効な数値データがありません。")

    return sum(values) / len(values)

# 使い方の例

if __name__ == "__main__":

    file_path = "sample.csv"

    column = "score"

    average = calculate_column_average(file_path, column)

    print(f"列 '{column}' の平均値は {average:.2f} です")

開発者は定型的なコーディング作業から解放されるだけでなく、プログラミング初学者の学習支援ツールとしても活用できるでしょう。

高精度な翻訳を依頼する

プロンプトエンジニアリングを活用すれば、文脈やニュアンスを考慮した高度な翻訳を実現可能です。

利用シーンや文脈を具体的に指定すれば、より自然で適切な翻訳結果が得られます。

以下のプロンプトを実行してみました。

件名：ご依頼いただいた部品対応について

〇〇株式会社

〇〇様

平素よりお世話になっております。△△株式会社の□□でございます。

このたびご依頼いただきました部品につきまして、弊社にて対応可能であることをご案内申し上げます。

また、予算面につきましても問題なく、当初ご提示いただいた条件にて進めさせていただけます。

なお、納期につきましては、現在の生産スケジュールを踏まえ、来月末の出荷を予定しております。

ご確認いただき、ご了承いただけましたら幸いです。

引き続きどうぞよろしくお願い申し上げます。

――――――――――――

△△株式会社

□□（担当者名）

Email: xxx@xxx.com

Tel: +81-XX-XXXX-XXXX

――――――――――――

この日本語のビジネスメールを、丁寧さを保ちつつ、英語圏のビジネスパートナー向けに自然な表現で翻訳してください。とくに、納期の交渉に関する部分は慎重な言い回しにしてください

AIによる翻訳結果は以下のとおりです。

専門用語の正確な翻訳や、文化的背景を踏まえた表現の調整も可能になり、グローバルなコミュニケーションの質を高めます。

面接やプレゼンの練習相手になってもらう

就職・転職活動における面接や、重要なビジネスプレゼンテーションの準備において、AIは最高の練習相手です。

AIに面接官や厳しい聴衆の役割を設定し、想定される質問への回答を練習したり、自身の説明に対するフィードバックを求めたりできます。

たとえば、以下のプロンプトを実行してみましょう。

あなたは大手IT企業の採用面接官です。以下の自己PRに対して、鋭い質問を3つしてください

私は「責任感を持って課題をやり抜く力」と「数字を根拠に行動を導く力」に自信があります。大学では経済学を専攻し、統計分析を用いたゼミ研究に取り組みました。膨大なデータを整理する過程で困難に直面しましたが、仲間と役割を分担し、自らは数値分析の精度向上に注力することで、最終的に学会発表に選ばれる成果を得ました。この経験から、粘り強さとチームで成果を出す重要性を学びました。また、学業と並行して飲食店でのアルバイトリーダーを務め、シフト管理や売上目標の達成に取り組みました。限られた人員で効率よく成果を上げる工夫を重ねた結果、前年同期比120％の売上を実現しました。貴社の業務においても、数字を基盤とした冷静な判断と最後までやり抜く姿勢を活かし、信頼される人材として貢献してまいります。

AIは面接官を想定して、以下の質問を返してきました。

客観的な視点からのフィードバックが得られるため、本番に向けての準備を整えられるでしょう。

SNSの投稿文を作成する

企業のマーケティング活動において、SNSの運用は顧客エンゲージメントを高めるうえで欠かせません。

プロンプトエンジニアリングを使えば、各プラットフォームの特性やターゲットとなるフォロワー層、投稿の目的を指定して、効果的な投稿文を作成できます。

以下のプロンプトを実行してみました。

Instagramの新商品投稿を作成します。
ターゲットは20代女性。
商品はアイライナーで、魅力が伝わるような、ワクワクするキャプションを3案提案してください。
関連性の高いハッシュタグも10個考えてください

実行した結果は以下のとおりです。

SNS担当者の業務負担の軽減につながり、戦略的なアカウント運用に注力できるでしょう。

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プロンプトエンジニアリングに関するよくある質問

プロンプトエンジニアリングに関するよくある質問について、お答えします。

• プロンプトエンジニアリングに役立つ資格はありますか？
• プロンプトエンジニアの年収はどのくらいですか？
• 未経験からでもプロンプトエンジニアになれますか？

順番に回答を見ていきましょう。

プロンプトエンジニアリングに役立つ資格はありますか？

2025年現在、プロンプトエンジニアリングに特化した国家資格や、業界統一の公的な認定制度は存在しません。

ただし、以下のような大手クラウドベンダーが提供するAI関連の認定資格が、スキル証明として活用され始めています。

• Google Cloud
• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure

また、CourseraやUdemyといったオンライン教育プラットフォームが発行する専門講座の修了証明書も、学習意欲と専門知識をアピールする材料として活用され始めています。

プロンプトエンジニアリングの資格について、詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。

プロンプトエンジニアの年収はどのくらいですか？

プロンプトエンジニアの年収は、IT・AI分野の中でも比較的高水準に位置しています。

実際に、求人サイト「Indeed」「doda」「type」でプロンプトエンジニア関連の求人を調査したところ、以下のような平均年収が確認されました。

• Indeed：年収500～700万円
• doda：年収600～800万円
• type：年収450〜570万円

プロンプトエンジニアリングを習得すれば、高収入が期待できるだけでなく、高い需要が期待できる市場で活躍できる人材として重宝がられるでしょう。

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未経験からでもプロンプトエンジニアになれますか？

未経験からでもプロンプトエンジニアになることは十分に可能です。

実際に、SHIFT AIに参加されている川田さんの事例では、未経験からプロンプトエンジニアに転身し、3か月目には月収17万円を達成されました。

本記事で紹介した学習ステップを通じて実践的な経験を積み、自身の成果物をポートフォリオとして提示できれば、未経験からでもキャリアをスタートさせられます。

プロンプトエンジニアリングでAI活用を加速しよう！

この記事では、プロンプトエンジニアリングの基本から、重要性や具体的なテクニック、学習方法、実践的な活用事例までを解説しました。

プロンプトエンジニアリングは、単なるAIへの「命令文」作成技術ではありません。AIという強力な知性と対話し、能力を最大限に引き出すための新しいコミュニケーションスキルです。

プロンプトエンジニアリングを身につければ、AIを自在に操り、新たな価値を創造する「パートナー」へと進化できます。

日々の業務効率化から、専門分野における高度な課題解決や新しいキャリアの構築まで、プロンプトエンジニアリングが拓く可能性は無限大です。

まずは、本記事で学んだコツを試してみましょう。あなたのAI活用を劇的に加速させるきっかけとなるはずです。

「生成AIを使って副業に挑戦してみたいけれど、プロンプト設計が難しくて挫折してしまいそう…」とお悩みの方へ。

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セミナーでは、主に以下の内容を学習できます。

• AIを使った副業の始め方・収入を得るまでのロードマップ
• おすすめの副業案件と獲得方法
• AIスキルを高めて昇進・転職などに役立てる方法
• 実際に成果を出しているロールモデルの紹介
• これから使うべきおすすめのAIツール

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「これからAIを学習したいけど、何から始めていいのか分からない」「AIの独学に限界を感じてきた」という方にとくにおすすめです。

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