プロンプトエンジニアとは？仕事内容や平均年収、必要なスキルや資格まで網羅

プロンプトエンジニアとは、生成AIに指示を与えて、意図した回答を引き出す言葉の設計を行う専門家です。

この職種は、AIが当たり前になるこれからの時代にこそ、知っておきたい仕事のひとつです。もし何も知らないままでいると、気づいたときにはAIに振り回されていると感じるかもしれません。

本記事では、プロンプトエンジニアの定義や仕事内容、平均年収、必要なスキルや資格、未経験から目指す方法などを解説します。

AI時代に備えて、プロンプトエンジニアについて基礎からしっかり押さえておきましょう。

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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に与えるプロンプトの設計・改良を専門とするエンジニアです。

生成AIは、入力されたプロンプトに従って応答しますが、出力の質はプロンプトの設計に大きく左右されます。

とくに業務利用の場面では、AIを正しく機能させるうえで、的確で再現性の高いプロンプトが不可欠です。

具体的にいうと、企業がAIで文章を生成する際、プロンプトエンジニアが指示を工夫することで、実務に使える内容を安定して出力できます。

今後、あらゆる業界でAI活用が進む中で、プロンプトエンジニアは極めて重要な役割を担う存在となっていくでしょう。

以下の記事では、AI人材として求められるスキルやキャリアの可能性について紹介しています。AI分野でのキャリアアップを目指したい方や副業・転職に活かしたい方は、ぜひ参考にしてみてください。

プロンプトエンジニアの需要が高まっている3つの理由

ここでは、プロンプトエンジニアの需要が急速に伸びている背景について、主な3つの理由を解説します。

プロンプトエンジニアについて理解を深め、スキルアップやキャリア選択の参考にしてみてください。

AI技術の急速な進化と普及

プロンプトエンジニアには、生成AIや大規模言語モデル（LLM）※の理解が不可欠です。
※大量のテキストデータを学習して、人間の言語を理解・生成できるように設計されたAIモデル

AIの仕組みや学習方法、得意・不得意な分野を把握していなければ、正確かつ意図通りに出力するのは困難です。

LLMは事実の正確性よりも文脈やパターンの整合性を重視するため、質問内容があいまいだと誤った情報を返す場合があります。こうした特性を理解したうえで、プロンプトを調整する必要があるのです。

実際に現場でのAI導入が加速する中、プロンプトエンジニアの専門性と実践力はますます重要視されています。

業務効率化・コスト削減ニーズの高まり

正確なプロンプトを設計できれば、AIの出力品質が向上し、手戻りや修正作業を最小限に抑えられます。

その結果、作業時間や人的コストの削減につながり、業務全体の効率化が実現します。

とくに、大規模な現場や部門単位でAIを導入している企業にとっては、プロンプトの精度がそのまま投資対効果に直結します。

そのため、多くの企業がプロンプトエンジニアの採用・育成を急いでおり、専門スキルを持つ人材の需要が高まっています。

専門スキルを持つ希少人材の不足

プロンプトエンジニアは、多面的なスキルを求められる希少な人材です。

プロンプト設計には、言語力だけでなく、業界に関する理解やAIモデル特性への深い知識など、幅広い専門性が必要です。

実際に、即戦力となるプロンプトエンジニアへの需要は高まっており、高待遇の求人やフリーランス向けの案件も増加傾向にあります。

そのため、プロンプトエンジニアは高待遇での採用が進んでおり、スキルを身につければキャリアアップや転職のチャンスが広がります。

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プロンプトエンジニアの仕事内容

ここでは、プロンプトエンジニアの代表的な仕事内容を5つに分けて紹介します。

AI時代の新たな専門職として、どのような役割を担っているのか、イメージをつかむ参考にしてみてください。

プロンプトの設計・開発

プロンプトエンジニアは、自然言語でAIに的確な指示を与えるプロンプトを設計・作成します。

AIの出力内容はプロンプトの質に大きく左右されるため、目的や条件に合ったプロンプトの設計が不可欠です。

実際に、FAQ自動生成システムの導入時には「利用者の質問文を想定しつつ」「回答は100文字以内」などの細かい条件を組み込んだプロンプトが設計されます。

必要に応じて専門部門から情報提供を受け、業界固有の用語や背景知識をプロンプトに反映させ、AIからより実用的で正確な回答を引き出せるよう工夫します。

プロンプトのテスト・改良

プロンプトエンジニアは、作成したプロンプトを実際にAIに入力し、出力結果を検証・分析したうえで、必要に応じて修正・改善を行います。

プロンプトは一度作れば終わりではなく、目的に合った出力が安定して得られるよう、試行錯誤を繰り返す工程が欠かせません。

例として、商品レビューを自動生成するAIツールの開発で「ポジティブすぎる」「語尾が単調になる」などの課題が出る場合があります。

そうした場合、以下のように細かなプロンプトの調整を繰り返し行い、品質を高めていきます。

• 感情表現の強度を抑える
• 語尾のバリエーションを増やす

テストと改良のスキルを身につければ、AIの出力精度を自在にコントロールできるようになり、実務での活用幅が一気に広がります。

ワークフローやシステムへの統合

プロンプトエンジニアは、自動化ツールや業務システムにAIを組み込むとき、プロンプトを設計・実装し、業務全体の効率化をサポートします。

AIを業務で活用するには、ただモデルを呼び出すだけでなく「いつ・どのように・何を出力させるか」という設計が必要です。

たとえばカスタマーサポートのチャットシステムに生成AIを導入する場合、以下の要素をあらかじめプロンプトに組み込んでおけば、現場の対応スピードと品質が向上します。

• 用途（例：問い合わせ内容の要約）
• テイスト：（例：語調は丁寧に）

こうしたスキルを身につければ、単なるAI利用者から一歩進んで、業務全体の改善をリードできる存在になれます。

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AIモデルの分析・ファインチューニング

プロンプトエンジニアは、AIの出力傾向を分析し、必要に応じてモデル自体の調整（ファインチューニング）に関わる場合もあります。

プロンプトだけでは改善しきれない出力の偏りや誤りを修正するには、モデルの特性を深く理解し、根本から調整を加える必要があるためです。

具体的には、社内用語や業界特化の知識がうまく反映されない場合、関連する文書データを追加学習させて、AIの理解度を高める対応が必要です。

分析と調整のスキルを磨けば、AIをただ使う側から業務に合ったAIを設計・改善できる人材へとステップアップできます。

倫理チェック・バイアス監視

プロンプトエンジニアは、AIの出力に偏りや不正確・不適切な表現が含まれないよう監視し、必要に応じて修正や改善を行います。

生成AIは、訓練データの影響を受けて思わぬ差別表現や誤情報を出力する場合があります。とくに企業や公共性の高い場面では、倫理性や公平性の確保が不可欠です。

具体的には、求人原稿をAIで作成するとき、性別・年齢に関する表現が無意識に偏っていないかを確認し、中立的で誰にとっても違和感のない言い回しに修正します。

AIの出力に対する倫理的な視点を持てると、AI活用の設計や運用に関わる人材として信頼されるようになります。

プロンプトエンジニアに必要な9つのスキル

ここでは、プロンプトエンジニアに重要な9つのスキルを紹介します。

これらのスキルを身につければ、プロンプトエンジニアとしての専門性が高まり、AI活用の中核を担う存在に近づけます。

自分に足りないスキルはどこか、整理する参考にしてみてください。

AIの基礎知識・AIツールの使い方

プロンプトエンジニアには、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の仕組みを理解する基礎知識が欠かせません。

AIがどのように文章を生成し、どのような入力を得意・不得意とするのかを把握していなければ、プロンプト設計は感覚頼みになってしまいます。

さらに、ChatGPTやGeminiなど、実際のAIツールを使いこなす経験も重要です。仕組みの理解に加えて、ツールごとの特性や操作感を踏まえると、意図した出力を効率的に得られます。

AIの特性とツールの使い方をあわせて理解しておけば、出力精度を安定させられるため、プロンプト改善にかかる時間を大幅に短縮できます。

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自然言語処理（NLP）の基礎知識

自然言語処理技術の基本を理解しておけば、AIがどのように言語を解析し、文章を生成しているかを把握できます。

AIの出力は、文章構造や語の並び方など、言語的な特徴に強く影響されます。仕組みを理解していれば、思い通りに出力されない理由にも気づきやすいです。

具体的に、AIは文をトークンという単位に分解し、前後の流れをもとに次の語を予測しています。句読点の位置や語順の違いによって、出力の印象が大きく変わる場合もあります。

自然言語処理の基本に触れておけば、プロンプトをより論理的に組み立てられるようになるでしょう。

クリティカル思考・問題解決力・創造力

プロンプトエンジニアには、AIの出力に違和感を覚えたときに原因を見抜き、冷静に対処できる力が求められます。

AIは必ずしも正確な回答を返すわけではないため、うまくいかない場面で理由を突き止め、改善につなげる姿勢が必要です。

加えて、創造力も欠かせません。課題を解決するだけでなく、新しい切り口や表現を考え出す発想力があれば、より実用的で独自性のあるプロンプトを設計できます。

問題の本質を捉える視点と柔軟な発想力を兼ね備えると、プロンプトの作成や検証を一段深いレベルで進められるのです。

言語精度・構造化能力

プロンプトエンジニアには、文法や語彙を正確に使いこなし、論理的に指示を組み立てる言語スキルが求められます。

生成AIは入力された文章をもとに出力を決定します。指示の表現があいまいだったり、構造が不明確だったりすると、意図と異なる結果が返ってくる可能性があるのです。

たとえば以下のような条件を明確に示せば、AIは意図を正確に捉えやすくなり、出力のブレも少なくなります。

• 20代女性向け
• 親しみやすい語調
• 100文字以内

また、日本語だけでなく英語でプロンプトを書く場面もあるため、基本的な言語運用能力と文章構成力を磨いておきましょう。

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIが目的に合った正確で使える出力を返すように、指示の書き方を工夫する技術です。

AIは入力された言葉に忠実に反応するため、情報が不足していたりすると、意図とずれた出力が返されやすくなります。

プロンプトエンジニアリングでは、以下のような工夫が使われています。

• システムメッセージとユーザーメッセージを使い分けて文脈を伝える
• 複雑な課題は一気に答えさせるのではなく、段階的に考えさせる
• あらかじめいくつかの例を見せてから質問して、望ましい回答のパターンを学習させる
• 出力の形式や語調、対象読者などを明確に伝える

プロンプトの設計力を高めれば、AIを思い通りに活用できるようになり、実務での成果や業務効率も大きく伸ばせます。

まずは「誰に・何を・どのように伝えたいか」を考えながらプロンプトを組み立ててみましょう。

以下の記事では、プロンプトエンジニアリングの基本から応用テクニックまでを紹介しています。プロンプト作成スキルを高めたい方は、ぜひ参考にしてみてください。

プログラミングの知識

プロンプトエンジニアとして働くうえで、PythonやJavaなどのプログラミング言語に関する基礎知識があると視野が広がります。

プロンプトエンジニアには以下のケースが多くあるため、プログラミングの基礎知識が役立つのです。

• 生成AIを業務システムに組み込む
• API経由でプロンプトを送信する

具体的には、PythonでChatGPT APIを使い、入力内容と出力結果を連動させたり、生成された文章を自動で整理して保存したりする処理があります。

プログラミングに慣れていれば、AIを使うだけでなく仕組みごと設計できるようになり、活用の可能性が大きく広がります。

データ分析・評価力

プロンプトエンジニアには、AIの出力を客観的に分析し、改善に役立てる力が求められます。

出力の質は毎回少しずつ異なるため、感覚だけに頼ると変化に気づきにくく、効果的な改善にもつながりません。

たとえば、出力内容を複数パターン集めたうえで、以下のような観点からスコアをつけて比較する手法があります。

• 正確さ
• 自然さ
• 一貫性

データにもとづいて出力の傾向を読み取れるようになれば、プロンプトの改善サイクルを効率的に回せます。評価の視点を取り入れるだけでも、設計の精度が大きく変わります。

コミュニケーション能力

プロンプトエンジニアには、社内外のメンバーと円滑にやり取りしながら、目的に沿ったプロンプトを調整していく力が求められます。

プロンプトの設計や改善には、エンジニアや業務担当者など、異なる専門性を持つ人との連携が欠かせません。

現場担当者からの要望の意図を正しくくみ取り、プロンプトに反映できれば、コミュニケーションにかかる負担を減らせます。

相手の視点をふまえた対応ができるようになれば、調整役としての信頼が高まり、チーム全体の生産性や出力の質も向上します。

ライブラリ・フレームワークの知識

プロンプトエンジニアには、自然言語処理（NLP）で使うライブラリやフレームワークを自在に扱うスキルが求められます。

AIの出力精度や処理効率は、基盤となるツールの選び方や使い方に大きく左右されるからです。

ライブラリを理解していれば、基本的な処理を効率化でき、フレームワークを活用すれば高度なモデル構築や調整も可能です。

代表的なライブラリにはNLTK・spaCy・Gensimがあり、基礎的なテキスト処理から文書の解析やトピック抽出まで幅広く対応します。

さらに、TensorFlow・PyTorchといったフレームワークを使えば、ニューラルネットワークを基盤としたモデルの開発やLLMの応用にも取り組めます。

これらのフレームワークを適切に組み合わせながら使いこなせると、開発スピードの向上だけでなく、より実用的で安定したプロンプト設計が可能です。

プロンプトエンジニアの年収・給料は？

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。

生成AIの活用が加速する中で、プロンプトの設計や最適化が成果を左右する重要なスキルとされ、企業からの需要が高まっているためです。

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

それぞれの中央値から平均を算出すると、おおよそ608万円でした。

プロンプト設計スキルを習得すれば、将来的に高収入が期待できるだけでなく、成長中の生成AI市場で求められる貴重な人材として活躍の幅が広がります。

以下の記事では、AIエンジニアの年収事情や収入を上げるためのコツについて解説しています。AI分野でキャリアアップしたい方は、ぜひ参考にしてみてください。

プロンプトエンジニアに向いている人の特徴

プロンプトエンジニアに向いている人の主な特徴は、以下のとおりです。

• 好奇心が強い人
• 新しい技術に抵抗がない人
• 自分から学べる人

プロンプトエンジニアはAIの出力を試しながら工夫する仕事であるため、「好奇心が強い人」、つまり新しい発見を楽しめる人は成長しやすいです。

「新しい技術に抵抗がない人」も向いています。生成AIや関連ツールを日常的に扱うため、新しい技術を前向きに取り入れられる柔軟性が大切です。

そしてAIはまだ新しい分野のため、情報は十分に整理されていません。積極的に調べて学習し続けられる「自分から学べる人」ほど早くスキルを身につけられます。

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プロンプトエンジニアになるには？おすすめな4つの方法

プロンプトエンジニアになるには、基礎学習から実践まで、段階的に進める姿勢が大切です。ここでは、以下4つの方法を解説します。

基礎を学びつつ実績を積み重ねれば、キャリアの幅を大きく広げられます。

以下の記事では、プロンプトエンジニアになるための4ステップを丁寧に解説しています。プロンプトエンジニアでキャリアアップしたい方は、ぜひ参考にしてみてください。

プロンプトエンジニアリングの基礎を学ぶ

プロンプトエンジニアになるためには、まずAIの仕組みや自然言語処理、プログラミングといった基礎知識を学びましょう。

学習方法には本やオンライン講座、スクールなど、さまざまな選択肢があります。

プロンプトエンジニアリングを学ぶための基礎については、後述する『プロンプトエンジニアになるための学習方法4選』で詳しく解説します。

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関連資格を取得する

プロンプトエンジニアとして働くうえで、必須の資格は定められていません。

この職種はまだ新しく、実力や成果物が重視される傾向にあるため、資格よりも実践経験やスキルの再現性が問われます。

生成AIやプロンプト設計に関する知識を証明する手段として、以下の資格が注目されています。

• G検定
• 生成AIパスポート

AIに関する資格を取得しておけば、AI分野での理解度を示せるだけでなく、転職や案件獲得の際に有利です。

資格を取得しておけば、AIやプロンプト活用への理解度を客観的に示せるようになり、転職や案件獲得での信頼性向上につながるでしょう。

以下の記事では、プロンプトエンジニアリングにおすすめの資格を紹介しています。ぜひ、参考にしてみてください。

ポートフォリオを作る

自分が設計したプロンプトと、その結果得られた出力をまとめておくと、スキルを効果的にアピールできます。

プロンプトの用途例	内容	アピールポイント
マニュアル自動要約	ChatGPTで大量文書を簡潔にまとめる	業務効率化の実績を示せる
SNS投稿生成	ブランドトーンを指定	表現力・調整力をアピールできる
FAQ生成	製品情報から候補回答を作成	業界知識を示せる
英語プロンプト活用	英日切替で指示を調整	語学力と汎用性を示せる

小さな成果でも記録しておくと、自分の成長を客観的に振り返る材料になります。

普段からAIを活用して試行錯誤し、実績をポートフォリオとしてまとめておきましょう。

プロンプトエンジニアの求人を探して応募する

スキルを身につけたら、プロンプトエンジニアの求人へ応募してみましょう。

まだ「プロンプトエンジニア」という職種名の求人は多くありませんが、「生成AI活用」「AI運用」といった関連キーワードで探すと以下のような案件が見つかります。

• マーケティング職：AIによるコンテンツ生成やSNS自動化
• カスタマーサポート職：FAQ生成、チャットボット改善
• 教育・研修職：教材設計やマニュアル自動生成

プロンプトエンジニアは、出来て間もない職業です。肩書きにこだわらず、スキルを活かせる環境を見つけて挑戦する姿勢がキャリア形成につながります。

未経験・独学でもプロンプトエンジニアになれる？

結論からいえば、未経験や独学からでもプロンプトエンジニアになれます。

実際に他業種からキャリアチェンジを果たした事例もあり、基礎を積み上げながら経験を重ねれば再現性は高いです。

ただし、体系的な知識やスキルを身につけるには、効率的な学習方法の選定が重要です。

次では、未経験者がスムーズにスキルを習得するための具体的な学習方法を紹介します。

プロンプトエンジニアになるための学習方法4選

プロンプトエンジニアを目指すには、学習の進め方を工夫しなければなりません。とくに、以下の学習方法が効果的です。

自分の学習スタイルに合わせて選び、継続的に取り組むと着実に力を伸ばせます。

本・書籍で学習

なにか新しい知識を学ぶ際、本や書籍は手軽で有効な学習手段です。基礎知識を体系的に理解できるうえ、実例を通して応用力も養えます。

おすすめの書籍を以下にまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください。

• LLMのプロンプトエンジニアリング ―GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発
• 生成AIのプロンプトエンジニアリング ―信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則
• ChatGPTの応答精度はプロンプトが9割
• ChatGPTを使い尽くす！深津式プロンプト読本
• 大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書

上記の書籍を読めば、プロンプトエンジニアの基礎知識を体系的に理解できます。ぜひ購入して読んでみてください。

オンライン講座の利用

未経験からプロンプトエンジニアを目指す場合は、オンライン講座で基礎を身につけるのがおすすめです。

講座で生成AIやプロンプト設計の基本構造を理解しておけば、実践時のつまずきを減らせます。

1〜2時間で完結する入門講座も多く、AIの仕組みやプロンプトの考え方を段階的に学べます。

短時間でも体系的に学べば、独学では見落としがちな基本を押さえられ、プロンプト作成の理解が格段に深まるでしょう。

以下の記事では、プロンプトエンジニアリングのおすすめ講座を11個紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。

スクールの利用

より体系的に学びたい人は、専門スクールの利用もおすすめです。独学やオンライン講座に比べて、カリキュラムが整理されているため、効率よく学べる点が大きなメリットです。

また、講師のサポートを受けながら実践的な課題に取り組めるため、疑問点をすぐに解消でき、学習の停滞を防げます。

中には就職支援や案件獲得サポートを提供しているスクールもあり、学んだスキルをキャリアに直結させやすい点も魅力です。

プロンプトエンジニアのスキルを活かした職業・キャリアパスは？

ここでは、プロンプトエンジニアとして培ったスキルを活かせる職業を4つ紹介します。

• AIエンジニア
• AIプロダクトマネージャー
• AI講師
• データサイエンティスト

興味のある職業を深掘りして、自分のキャリアと照らし合わせてみてください。

以下の記事では、AI人材としての転職成功のコツや注意点について紹介しています。AI業界への転職を考えている方やより良いキャリアを築きたい方は、ぜひ参考にしてみてください。

さらに以下の記事では、AIを活用したキャリア形成の方法や将来性について紹介しています。AIスキルで収入アップを目指したい方は、ぜひ参考にしてみてください。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIシステムの設計や開発、運用を行う専門職です。

プロンプトエンジニアとして培った知識は、AIモデルの挙動理解やAPIの活用方法、データ処理の設計などに役立ち、AIシステム開発の基盤となります。

とくに、ChatGPT APIを使ったチャットボット開発では、プロンプト設計の精度が成果を大きく左右します。

プロンプトエンジニアリングのスキルを持つ人材は、実装や調整の場面で重宝されるのです。

こうした背景から、AIエンジニアはプロンプトエンジニアの経験を活かしやすい代表的なキャリアパスのひとつといえるでしょう。

AIプロダクトマネージャー

AIプロダクトマネージャーは、AIを活用した製品やサービスの企画、戦略立案、開発を統括する役割です。

プロンプトエンジニアとしての経験があれば、AIの動作原理や応答特性を理解しているため、業務要件を的確にプロンプトに反映させるスキルを活用できます。

とくに、社内向けの文章要約ツールを開発するときには、以下のように細かく要素を調整するプロンプト設計力が求められます。精度と実用性のバランスをとる役割として重要です。

• どんな表現が業務に適しているか
• どの工程まで自動化するか

プロンプト設計のスキルがあれば、利用者視点と技術視点の両方から製品品質を向上でき、開発現場での意思決定力やチームとの調整力も大きく高まります。

AI講師

AI講師は、AI技術やプロンプトエンジニアリングの知識を他者に伝える教育者です。

プロンプトエンジニアとしての実務経験があれば、理論だけでなく実践に基づいた指導ができるため、受講者の理解度や習得スピードを高められます。

実際に、企業向けの生成AI研修や専門学校での講義、オンライン講座でのプロンプト設計の解説など、活躍の場が広がっています。

プロンプトエンジニアの経験を教育に活かせば、自身の知識を広めながら社会貢献できるだけでなく、講師業としての新たなキャリアの道も開けるでしょう。

SHIFT AIでも、入会して学んだのちにAI講師として活躍している方がいらっしゃいます。

「未経験だけどAIに講師に興味がある！」という方は、ぜひSHIFT AIでの学習から始めてみて見てください。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、統計学やアルゴリズムを用いて膨大なデータを分析し、そこから得られた知見をビジネスの課題解決に活かす専門職です。

具体的な業務例としては、以下のようなものがあります。

• 購買データの分析：顧客の購入履歴を解析し、売れ筋商品の傾向を可視化する
• 需要予測モデルの構築：過去の売上データから需要を予測し、在庫管理や生産計画に活かす
• マーケティング施策の効果測定：キャンペーン実施前後のデータを比較し、投資対効果を算出する
• AIモデルの精度検証：機械学習モデルの出力結果を評価し、改善の余地を探る

これらの業務では、Python・R・SQLといったプログラミング言語や、データベース操作スキルが欠かせません。

プロンプトエンジニアとして培った「出力を分析・検証する力」は、こうしたツールを活用するデータサイエンスの現場でも大いに役立ちます。

統計やプログラミングに学習意欲があれば、プロンプト設計の経験を基盤に、データサイエンティストとしてのキャリアへ発展させられるでしょう。

【副業から開始も】プロンプトエンジニアとして活躍している方の事例

ここでは、未経験の状態で副業から未経験でプロンプトエンジニアにキャリアチェンジした方の事例を4つ紹介します。

• コールセンター勤務からプロンプトエンジニアに（川田さんの事例）
• 大工からプロンプトエンジニアに（國末さんの事例）
• 現役大学生からプロンプトエンジニアに（吉田さんの事例）
• 内科医からプロンプトエンジニアに（福島さんの事例）

未経験でも不安に感じる必要はありません。まずは小さな一歩から、プロンプトエンジニアへのキャリアを目指してみてください。

コールセンター勤務からプロンプトエンジニアに（川田さんの事例）

川田さんは、派遣社員としてコールセンターに勤務しながら独学で副業に挑戦していましたが、なかなかうまくいかず悩んでいました。そこで、AIスキルを体系的に学ぶために「AI大学」へ入学しています。

教材で生成AIの基本やプロンプト設計を学んだあと、プロンプトエンジニアとしての活動を始め、3か月目には月収17万円を達成しました。

その後、コールセンターを退職し、現在はプロンプトエンジニアを専業としています。さらに、Kindle出版にも取り組むなど、活動の幅を広げています。

以前は長時間働いても生活が安定せず不安を感じていましたが、AIスキルを習得したため、自由な働き方と安定した収入を両立しています。

SHIFT AIでは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用して、副業で収入を得たり、昇進・転職などに役立つスキルを学んだりするためのセミナーを開催しています。

また、参加者限定で、「初心者が使うべきAIツール20選」や「AI副業案件集」「ChatGPTの教科書」など全12個の資料を無料で配布しています。

「これからAIを学びたい」「AIを使って本業・副業を効率化したい」という方は、ぜひセミナーに参加してみてください。

大工からプロンプトエンジニアに（國末さんの事例）

國末さんは、大工として現場で働く一方で、ChatGPTに強い関心を持ち、日々AIに触れていました。しかし、同じ関心を持つ仲間が周囲におらず、一人で学び続けることに限界を感じていました。

そこで、AIに関心を持つ仲間を見つけたいという思いからAI大学に入学し、オフ会での出会いをきっかけに新しいコミュニティに参加しました。その後、プロンプトエンジニアとしての活動をスタートさせました。

現在は、ソウルドアウト株式会社の生成AI活用推進室でオーナーとしても活動しており、SHIFT AIでは講師も務めています。副業収入は月40万円に達しており、起業準備も進めています。

職人からプロンプトエンジニアという異色のキャリアチェンジを実現した國末さんは、AI時代の新しい働き方を体現しています。

現役大学生からプロンプトエンジニアに（吉田さんの事例）

吉田さんは、大学在学中に未経験からプロンプトエンジニアとしての活動をスタートしました。

独自にPython教育や就職・転職支援を行うサービスを開発し、学生の枠を超えて実践的なスキルを提供しています。

2023年7月には、SHIFT AIのセミナーを通じて株式会社ギブリーの共同代表と名刺交換を行い、その後フリーランスとしてチームに参加しました。

若くして主体的に行動し、キャリアを切り開いた吉田さんの事例は、これからAI分野に挑戦したいと考えている学生にとって、大きな勇気を与えています。

内科医からプロンプトエンジニアに（福島さんの事例）

福島さんは、もともと内科医として多忙な日々を送っていました。しかし、ChatGPTの登場をきっかけにプロンプトの可能性に興味を持ち、独学で学習をスタートしました。

その後、生成AIを活用した業務効率化ツールを開発し、従来の作業量をわずか1/20にまで圧縮しています。医療現場の課題を技術で解決するという視点から、AI活用の幅を広げていました。

現在では、プロンプトエンジニアとして企業や教育機関での講演も多数こなしており、自身の医療知識とAIスキルを掛け合わせた新しいキャリアを歩んでいます。

プロンプトエンジニアとしてキャリアチェンジを成功させよう

プロンプトエンジニアは、AI時代において人とAIをつなぐ架け橋となる重要な職種です。

高い需要と将来性がある一方で、まだ新しい分野のため挑戦する余地も大きく残されています。

本記事で紹介したように、必要な知識やスキルを計画的に身につけ、実践経験を積んでいけば、どんな状況からでもプロンプトエンジニアへのキャリアチェンジは十分可能です。

これからますますAIが社会に浸透する中、「AIに適切な問いを立てられる人材」であるプロンプトエンジニアの価値はいっそう高まっていきます。

ぜひ本記事の内容を参考に、学びと挑戦を重ねながら、プロンプトエンジニアとしてのキャリアチェンジをしてみてください。

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