【4ステップ】プロンプトエンジニアになるには？必要な知識・スキルや事例も解説

生成AIの登場により、「プロンプトエンジニア」という新たな職種に注目が集まっています。

とはいえ、「どうすればなれるのか？」「何を学べばいいのか？」と疑問に思っている人も多いのではないでしょうか。

この記事では、プロンプトエンジニアになるための具体的なステップや必要な知識・スキル、実際の活用事例などをわかりやすく紹介します。

筆者自身が生成AIを活用したコンテンツ制作に取り組んできた経験をもとに、実践的な視点からプロンプトエンジニアの実態に迫ります。

読み終える頃には、プロンプトエンジニアとしての第一歩をどう踏み出せばよいかが明確になるでしょう。

AI時代の可能性を、自らの力で切り拓いていくためのヒントを得てください。

弊社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。

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に適切な指示文（プロンプト）を与え、望ましい出力を引き出す専門職です。

ChatGPTなどのツールに対して、業務効率化やアイデア創出を目的に設計された高度なプロンプトを作成します。

近年では、AIの精度や再現性を高めるために、プロンプトの構造化・評価・改善までを担う役割として注目されています。

プログラミング必須なイメージですが、文系でも十分に活躍可能です。「言葉で設計する」仕事なので言語力や論理的思考が武器になります。

概要をざっくりと理解できれば、今後の学習やキャリア設計がスムーズになるでしょう。

以下の記事では、プロントエンジニアについて詳しく解説しています。「自分にもなれるのか？」「何から始めればいいのかわからない」と不安や疑問を感じている方はぜひ参考にしてください。

プロンプトエンジニアが向いている人の4つの特徴

プロンプトエンジニアとして活躍するために、必ずしも技術スキルは必要ありません。求められるのは、日々変化するAI技術を柔軟に活用できる素養や姿勢です。

ここでは、プロンプトエンジニアに向いている人の特徴として、とくに重要な以下の4つのポイントを紹介します。

自分に当てはまる項目が複数あれば、プロンプトエンジニアの素質は十分です。該当する強みをさらに磨けば、キャリアの第一歩につながるでしょう。

新しい技術や情報に興味を持てる

プロンプトエンジニアリングは、確立途上の新しい分野です。生成AIの仕様も頻繁にアップデートされており、昨日までの常識がすぐに通用しなくなるケースもあります。

技術トレンドや最新情報にアンテナを張れる人が、プロンプトエンジニアに向いているでしょう。

海外の事例やコミュニティ、論文などからヒントを得て、現場に活かせる柔軟さも重要です。

情報源	特徴・メリット
海外事例	実践に近い・新しい手法の参考になる
論文・技術ブログ	原理や仕様理解に役立つ
コミュニティ	トレンドやTipsがリアルタイムに共有される
SNS	情報の発見は早いが信頼性は見極めが必要

「知らない技術にワクワクする」「試してみたい」という気持ちが、プロンプトの質を高める原動力になります。

常にアップデートされるAI技術と向き合ううえで、新しいものをおもしろがる姿勢が、何よりの追い風になるでしょう。

好奇心が強く積極的に学ぶ意欲がある

プロンプトエンジニアには、AIだけでなく各業界の用語や仕組み、慣習への理解も求められます。

これまで関わってこなかった分野の知識に触れる場面も多くなるでしょう。

そうしたときに、知らない世界を自ら学ぼうとする好奇心と、調べ続ける粘り強さが大きな武器になります。

興味・関心を深掘りする力は、プロンプトの設計や改善に直結します。積極的に学び続けられる人ほど、成長スピードも早くなるでしょう。

弊社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。

高い文章・言語能力を持っている

プロンプトエンジニアは、一般的なIT職と異なり、文章や言語のセンスが大きな強みになります。

生成AIに望ましい出力をさせるには、適切かつ論理的な指示文が必要だからです。

文の構成や語彙の選び方ひとつでAIの精度が大きく変わるため、プログラミングよりも表現力や伝え方に自信がある人が、この仕事に向いています。

普段からわかりやすい文章を意識している人や、言葉のニュアンスに敏感な人は、プロンプト設計のスキルを磨きながら、“言葉でAIを動かす人材”として力を発揮できるでしょう。

コミュニケーション力がありニーズを的確に把握できる

プロンプトエンジニアの仕事は、単にAIに指示を出すだけではありません。顧客やチームのニーズに応えるプロンプト設計の最適化が求められます。

そこで重要なのが、相手の要望を正確にくみ取る力や、「本当に求めていることは何か？」を深掘りする姿勢です。

表面的な指示だけで完結させず、丁寧にヒアリングしながらゴールを明確にしていく、対話型の進め方が得意な人はプロンプトエンジニアに向いています。

コミュニケーションを通じてニーズを的確に言語化できる人ほど、AIを“ただ使う”のではなく、“活かせる”存在として重宝されるでしょう。

プロンプトエンジニアになるために必要な5つの知識

プロンプトエンジニアにとってとくに重要なのが、AIを正しく理解し、目的に合わせてプロンプトを設計・改善するための基礎的な知識です。

ここでは、今からプロンプトエンジニアを目指す人が知っておきたい以下の5つの基本知識を紹介します。

それぞれの知識をバランスよく身につけると、実践的な対応力が大きく広がります。得意な分野から少しずつ取り組んでいきましょう。

AIの仕組みや基礎知識

プロンプトエンジニアを目指すうえで、AIの動きへの理解が欠かせません。与えられた指示をもとに、過去の学習データからもっともらしい回答を導き出すのが、生成AIの基本的な仕組みだからです。

また、AIには得意・不得意があり、ときに事実と異なる回答を返す場合もあります。“癖”や出力傾向の特徴の理解が、プロンプト設計の精度を高めるカギになるでしょう。

さらに、代表的な生成AIツールにはそれぞれ異なる強みや特性があります。

以下のような違いを押さえれば、業務内容や目的に応じた適切なツール選定がしやすくなります。

ツール名	特徴・強み	適している用途
ChatGPT	・安定性や拡張性に優れている ・UIも使いやすい	・業務支援 ・文書作成 ・発想支援
Claude	・長文処理に強い ・安全性を重視した設計	・マニュアル要約 ・法務チェック ・対話補助
Gemini	・マルチモーダル対応 ・Google製品との統合に強み	・資料作成 ・表計算 ・検索＋思考のハイブリッド
Perplexity	・検索連動型 ・出典付きで回答	・市場調査 ・リサーチ ・学術系の情報収集
Felo	・日本語に特化 ・ネットやSNSを検索して回答	・リサーチ ・要約 ・翻訳

AIの仕組みや限界の理解が、的確な指示とリスク回避のための出発点であり、プロンプトエンジニアに不可欠な基盤となるでしょう。

弊社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。

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、AIが意図した回答を返せるように指示文を設計する手法です。

生成AIは、あいまいな指示に対しても出力を返しますが、必ずしも正確とは限りません。欲しい答えに近づけるためには、以下のような要素の調整が不可欠です。

• 構文
• 語彙
• 文脈の順序

さらに、出力の形式を指定したり、AIのロール（役割）を与えたりすれば、より精度の高い出力が得られます。

プロンプトエンジニアリングの習得で、AIを“試す”立場から“使いこなす”立場へと一歩進めるでしょう。

以下の記事では、プロンプトエンジニアリングの概要や具体的なコツのほか、応用テクニックや注意すべき課題についてもまとめています。

実務への応用を考えている人に役立つ内容が満載です。「もっと深く知りたい」「実践で使えるテクニックが知りたい」という人は、ぜひチェックしてみてください。

自然言語処理（NLP）の基礎知識

自然言語処理（以下、NLP）とは、人間が使う自然言語をAIが理解・分析するための技術です。

たとえば、文章の構造を解析し、単語の意味や文脈を推測する処理は、すべてNLPの技術に支えられています。

プロンプトエンジニアにとって、NLPの基本的な考え方や限界の理解は非常に重要です。

AIのテキスト処理の仕組みを知れば、より適切なプロンプト設計が可能だからです。

難しい数式や理論をすべて理解する必要はありません。形態素解析や文脈理解といった基本的な概念の基礎知識があるだけで、AIとのやりとりの質が格段に向上するでしょう。

プログラミングの知識

プロンプトエンジニアに高度なプログラミングスキルは不要ですが、基本的なコードの読解力や実行環境の理解があると強みになります。

AIモデルの動きを調整したり、APIで外部ツールと連携したりする場面では、Pythonなどの基礎的なプログラミング知識が役立つでしょう。

また、生成AIの出力結果を大量に扱う場合、簡単なコードが書ければ、必要な部分だけを整理したり比べたりする作業がスムーズに進みます。

「コードを書くのは苦手」と感じている人も安心してください。学習ハードルは年々下がっており、今では初心者向け教材も充実しています。

少しずつ自分のペースで学べば、プロンプト設計から実装までを一貫して担える存在に近づけるでしょう。

マーケットの知識

プロンプトエンジニアは、単にAIを動かす技術者ではなく、現場の課題を解決する提案者としての役割も期待されます。

現場のニーズに応じた提案を行うには、業界や職種ごとの背景の理解が不可欠です。

たとえば、同じ「FAQを自動生成する」プロンプトでも、分野によって使う言葉や求められる精度がまったく異なります。

業界例	想定されるニーズ	プロンプト設計のポイント
医療	・専門用語の正確な使用 ・安全性 ・簡潔な説明	・正確性を重視 ・誤解を招かない表現を徹底
金融	・法令順守 ・信頼性 ・慎重な語調	・あいまい表現を避ける ・定量的かつ中立的な文体で設計
教育	・わかりやすさ ・年齢層別の配慮 ・例示の豊富さ	対象者の知識レベルに合わせて語彙や構成を調整
EC・小売	・商品理解の促進 ・親しみやすい言葉 ・購入導線の強調	・明るくわかりやすい表現 ・行動を促すCTAを盛り込む

マーケットの常識や専門用語の知識があれば、的外れな出力を回避できるだけでなく、精度の高いプロンプト設計や、顧客への提案・改善にも説得力が生まれます。

業界知識は、単なる“指示の作成者”ではなく、“価値を届ける存在”になるための重要な要素です。

プロンプトエンジニアになるために必要な7つのスキル

プロンプトエンジニアとして活躍するには、知識だけでなく実践的なスキルも求められます。

ここでは、プロンプトエンジニアを目指す人が意識して身につけておきたい7つの重要なスキルを紹介します。

それぞれのスキルの特徴や役立つ場面を想像しながら、自分の強み・弱みを見直すきっかけにしてみてください。

実践の中で意識的に育むと、プロンプトの質やAI活用力が大きく変わっていくでしょう。

言語化力

思考やアイデアを的確に言葉に落とし込む力も不可欠です。

AIは人間のように文脈や意図を察してくれるわけではなく、入力されたテキストだけを手がかりに出力を決定します。

あいまいな表現では期待通りの回答が得られず、精度が不安定になりがちです。

指示文の例	出力の傾向
やさしく説明して	・抽象的で長め ・表現にばらつきが出る
中学生にも伝わるように、100字以内で要点を箇条書きで	・明確で簡潔 ・構造化され安定した出力

プロンプトエンジニアリングにとって、言語化力は土台となる重要な能力です。

思考を整理し、明確な言葉に変換できる人ほど、高品質なプロンプトを安定して作成できるでしょう。

筆者自身、記事編集の仕事を通じて、日々「伝わる言葉」を意識して文章に向き合っています。

プロンプトエンジニアリングの勉強を始めてから、「誰に・何を・どう伝えるか」を意識する視点がそのままプロンプト設計にも活かせると感じる場面が増えました。

とくに、情報の取捨選択や語順の工夫など、編集で培った言語感覚が、AIの出力精度に影響すると実感しています。

論理的思考力

プロンプトの設計には、出力までの道筋を論理的に組み立てる力が求められます。以下のような課題に対し、順を追って整理しなくてはなりません。

• なぜ意図通りの回答が得られないのか
• どの条件の追加（あるいは削除）で改善されるか

プロンプトエンジニアは、言葉を扱う仕事であると同時に、思考プロセスを設計する仕事でもあります。

直感ではなく論理的に原因を分析し、プロンプトの構造を見直す力があると、修正の精度とスピードが格段に高まるでしょう。

筆者も編集の仕事をする中で、「なぜこの構成では伝わらないのか」「どの情報を削れば読みやすくなるか」といった問いを日常的に繰り返しています。

プロンプトエンジニアリングを学んでいて感じるのは、文章構成とプロンプト設計の共通点です。

目的に応じて言葉を選び、相手に伝わりやすい形を探るという点で、どちらも本質的には同じ作業だと感じます。編集で培った表現の工夫は、プロンプト設計にも活かされています。

創造力

プロンプトエンジニアには、論理性だけでなく創造力も重要です。

AIは与えられたプロンプトに忠実に従うため、出力結果の質は設計者の発想に大きく左右されます。例えば以下のような要素だけでも出力内容はまったく異なります。

• どのような視点で問いかけるか
• どの役割を与えるか
• どのような言い回しを使うか

効果的なプロンプトに必要なのは、問題を解決するための切り口を柔軟に考えられる力です。創造力を働かせ、試行錯誤しながら設計を工夫する力がよりよい成果につながります。

思考の幅を広げられる人ほど、AIの可能性を最大限に引き出せるでしょう。

弊社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。

問題解決力

プロンプト設計は一度で完成するものではなく、何度も試しながら改善を重ねていくプロセスです。

思ったような出力が得られなかった場合に、原因のありかを見極め、どのように修正すべきかを考える力が求められます。

出力の粒度が粗いと感じたなら、「あいまいな表現があったか」「条件指定が足りなかったか」などを検証し、次のように段階的にプロンプトを調整するのが基本です。

1. 課題を発見する
2. 課題を整理する
3. 仮説を立てる
4. 出力を検証する
5. 改善案を試す

こうした問題解決のサイクルをまわせる人は、より高品質なプロンプトを安定して開発できるでしょう。

課題と向き合い、粘り強く改善を重ねられる姿勢が、AIを活用するうえで大きな武器になります。

筆者自身も、プロンプトエンジニアリングを学び始めた当初は、「なぜ意図した出力にならないのか」がわからず、手探りの連続でした。

条件を少し足すだけで精度が上がったり、逆に情報を詰めすぎて逆効果になったりと、試しては修正する作業を何度も繰り返しました。

今では、一度で正解を出そうとせず、小さく調整しながら改善していく姿勢がプロンプト設計の本質だと感じています。

英語力

多くの生成AIは、英語で設計・訓練されたモデルをベースにしています。

日本語でプロンプトを入力しても、英語に変換されて処理されるため、微妙なニュアンスや構文の違いが、出力の精度に影響します。

英語で直接プロンプトを作成する力があると、より意図に近い出力を得やすくなるでしょう。

高度な英語力は不要です。読み書きの基本スキルがあると、プロンプト設計の自由度が高まるでしょう。

筆者も、直訳では伝わりにくいニュアンスや文法構造の微妙なズレに気づけるようになると、プロンプト設計の精度が高まっていくのを実感します。

ライブラリやフレームワークの活用スキル

実務の現場で活躍するには、開発を効率化するツールの活用スキルも求められます。

とくにPythonを中心とした開発環境では、AIに関連するライブラリやフレームワークが多く使われています。

これらのツールは、すべてをゼロから構築するのではなく、既存の機能や構造を活用して開発を効率化するためのものです。

AIモデルとの連携や出力処理、UI構築などを簡単に実装できるため、プロンプトを検証・応用するうえで強力な武器になります。

既存のツールを適切に組み合わせる力があれば、開発スピードや成果物の品質が大きく向上し、実務でも即戦力として評価されやすくなるでしょう。

新しい技術やトレンドへの関心・学習意欲

新しい大規模言語モデル（以下、LLM）の登場や既存ツールの仕様変更は日常的に起こります。生成AIの世界は、毎週のように技術やツールが進化していく分野です。

プロンプトエンジニアとして成果を出し続けるには、現在の知識に満足せず、常にアップデートしていく姿勢が欠かせません。

技術的な深掘りだけでなく、活用事例や業界動向を追う習慣があれば、より現実的で実践的なプロンプト設計や提案につながるでしょう。

筆者自身も、生成AIまわりの動きには日常的にアンテナを張っています。

技術の進化にともなって、以下のようにプロンプトに求められる役割や設計のアプローチが変化し、スキルのアップデートも必要になるためです。

• モデルの能力や癖が変わる：より長文に対応しやすくなったり、指示の解釈精度が向上する
• 対応できる機能が増える：マルチモーダルのような複合的な入力にも対応できるようになる
• 効果的な表現が変わる：モデルごとに、反応しやすい言い回しや構造が異なるケースがある

新しいLLMやツールが発表されるたびに、まずは触れてみる、試してみる姿勢を大切にしてきました。

すべてを深く理解できなくても、「プロンプト設計にどう影響するか」を意識すると学ぶ方向が定まり、自然と学習が続いています。

プロンプトエンジニアになるには資格があるとアピールに！

プロンプトエンジニアになるために、特定の資格は必要ありませんが、関連する資格を取得すれば、スキルの裏付けや専門性のアピールにつながります。

AI・データ活用に関する国家資格や、以下のような民間認定を取得しておけば、学習意欲や基礎知識の証明として有効です。

• G検定
• 生成AIパスポート
• ITパスポート
• データサイエンティスト検定リテラシーレベル

とくに実務経験が浅い段階では、資格が信頼や権威性を補う要素になります。転職や副業の際に、自己PRの説得力を高めたい人は、取得を検討してみるとよいでしょう。

以下の記事では、プロンプトエンジニアリングに関連するおすすめの資格や認定講座を紹介しています。

未経験から一歩踏み出したい人、転職や副業を有利に進めたい人は、ぜひ参考にしてみてください。

【4ステップ】プロンプトエンジニアになるには？

プロンプトエンジニアを目指したいと思っても、「何から始めればいいのかわからない」と感じる人も多いのではないでしょうか。

未経験でも一歩ずつステップを踏めば、実務に通用するスキルを身につけられます。

ここでは、プロンプトエンジニアになるために取り組みたい4つのステップを紹介します。

• ステップ1：学習方法を選ぶ
• ステップ2：実践しながらスキルを身につける
• ステップ3：ポートフォリオを作成する
• ステップ4：プロンプトエンジニアの求人に応募する

「資格や実務経験がないから…」と不安に思っている人でも、自分のペースで進められる内容です。段階ごとのポイントを押さえて、新たなキャリアへの一歩をスムーズに踏み出しましょう。

ステップ1：学習方法を選ぶ

プロンプトエンジニアは、まずNLPやプログラミングなどの基礎知識を身につける必要があります。第一歩として、自分に合った学習方法選びから始めましょう。

学習手段にはさまざまな選択肢があり、それぞれ特長があります。

学習手段	特徴	向いている人の例
書籍	情報が体系的に整理されており、じっくり学べる	・手元で読み込みたい人 ・紙の学習が好きな人
Webサイト・動画	無料〜低コストで手軽に始められ、新しい情報が多い	・スキマ時間を活用したい人 ・まず試してみたい人
アプリ	クイズ形式などゲーム感覚で進められる	・スマホ中心で学びたい人 ・継続が苦手な人
オンラインスクール	カリキュラムやメンターがついて、実践力を効率よく伸ばせる	・目標が明確な人 ・独学で挫折したくない人

学習スタイルに正解はありません。自分の関心や生活スタイルに合わせて、無理なく続けられる方法を選べば、スキルは着実に身についていくでしょう。

筆者自身は、最初にWebサイトやYouTubeを活用して基礎を学び、感覚がつかめたタイミングで書籍や講座にも手を広げていきました。

気になったトピックごとに学習手段を切り替える柔軟さが、自分には合っていると感じています。

以下の記事では、おすすめのプロンプトエンジニアリング講座について詳しく紹介しています。

「何から学べばいいかわからない」「自分に合う講座を知りたい」という人は、相性を確認するつもりで一度チェックしてみてください。

ステップ2：実践しながらスキルを身につける

知識のインプットが大切ですが、実践的にアウトプットしてこそ、力が身につきます。

プロンプトエンジニアに求められる応用力や問題解決力も、手を動かして試行錯誤を重ねる中で自然と養われていくでしょう。以下のような積み重ねこそが理解の定着にながります。

1. 学んだ知識を活かして実際にプロンプトを書く
2. ツールを動かしてみる
3. 出力結果を検証・改善する

小さな実験でも構いません。インプットとアウトプットをセットで捉え、「まずやってみる」姿勢が次のステップへの確かな一歩となります。

筆者も学び始めの頃は「理解したつもり」になっていました。プロンプトを書いて出力を比較する中で、ようやく望ましい出力にするためのプロンプトが見えてきました。

語りかけ方や文末の調整などを意識してプロンプトを書くと、AI側の解釈も大きく変わるという感覚は、実際に試して初めて得られた貴重な発見でした。

弊社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。

ステップ3：ポートフォリオを作成する

プロンプトエンジニアとしてのスキルをアピールするために、成果物をポートフォリオにまとめておきましょう。

どのようなプロンプトを作り、どのような出力が得られたのかを示せば、説得力が大きく高まるからです。

プロンプトの用途例	内容	アピールポイント
マニュアルの自動要約	ChatGPTで大量文書を簡潔にまとめる	業務効率化への応用が伝わる
SNS投稿の自動生成	ブランドトーンを指定して生成	表現力や調整力の証明になる
ユーザーサポート用FAQ生成	製品情報から回答候補を作成	業界知識と構成力を見せられる
英語プロンプトでの文書変換	英日を切り替えながら指示を調整	語学スキルと汎用性をアピールできる

こうしたポートフォリオは、転職や副業だけでなく、自身のスキルや成長を振り返る手がかりにもなります。

小さなアウトプットでも構いません。定期的に記録を残す習慣が、いずれ自分だけの武器になるでしょう。

筆者自身も、試したプロンプトや出力の記録をNotionに残すようにしてから、どこでつまずき、どのような工夫をしてきたかがクリアに見えるようになりました。

たとえば、文体やトーンの違いによる出力の変化を比較するうちに、「自分の得意な設計パターン」や「よくやりがちなミス」が少しずつ整理されていく感覚があります。

「他人に見せるレベルではない」と思っていても、“自分用の実験ログ”として残しておくと、次のアウトプットの土台になるでしょう。

ステップ4：プロンプトエンジニアの求人に応募する

スキルを身につけたら、いよいよ実践の場へ踏み出すタイミングです。とはいえ、「プロンプトエンジニア」という職種名で募集されている求人はまだ多くありません。

そこで大切なのが、プロンプトエンジニアとしてのスキルが活かせる職種や業界を広く探す視点です。

プロンプト活用のニーズは、IT業界に限らず、さまざまな分野で広がっています。

探し方のヒント	活かせるスキル・業務例
「生成AI活用」や「AI運用」などで検索	・プロンプト作成 ・出力評価 ・業務効率化の支援
マーケティング職で検索	・AIを使ったコンテンツ作成 ・SNS投稿の自動化 ・プロンプト設計支援
カスタマーサポート職で検索	・FAQ生成 ・チャットボット改善 ・対応履歴からのプロンプト最適化
教育・研修・人材育成系の職種で検索	・AI教材設計 ・説明文の生成支援 ・マニュアル作成の自動化

プロンプトエンジニアには、肩書きにとらわれずスキルを活かせる環境を見つける姿勢が求められます。

 「この仕事でも活かせそう」と感じる業務に積極的に挑戦すれば、自分の興味や得意分野を伸ばしながら、キャリアの幅を広げられるでしょう。

筆者がプロンプトエンジニアの学習を始めた当初、「プロンプトエンジニア 求人」で検索してもヒットが少なく、戸惑いを覚えたのをよく覚えています。

しかし、「生成AI活用」や「AI運用支援」といったキーワードで探してみると、プロンプトの知識が活かせそうな職種や業務が、想像以上に多く見つかりました。

求人票に「プロンプトエンジニア」という言葉がなくても、「この業務内容なら自分のスキルが活かせそう」と感じた案件にチャレンジする姿勢が、次のキャリアにつながるでしょう。

プロンプトエンジニアのその後のキャリアは？

プロンプトエンジニアとしてスキルを磨いた先に、どのようなキャリアの選択肢があるのでしょうか？

プロンプト設計のスキルは、AI分野の中でも応用範囲が広く、他の専門職へのステップアップにもつながりやすいのが特徴です。

ここでは、プロンプトエンジニアの経験を活かして目指せる代表的なキャリアを2つ紹介します。

• AIエンジニア
• データサイエンティスト

「プロンプト設計だけで終わらせたくない」「高度なAI活用に挑戦したい」という人は、ぜひ今後のキャリア設計の参考にしてみてください。

AIエンジニア

AIエンジニアは、ビジネス上の課題をAI技術によって解決する職種です。

機械学習モデルの構築やAPI連携、AIサービスの設計・運用などを担います。

プロンプトエンジニアとしてNPLやモデルの仕組みに触れてきた経験は、AIエンジニアに求められる基礎知識と直結しています。

とくに、“AIをどのように構築し、実務に活かすか”に関心がある人にとって、AIエンジニアは自然なステップアップといえるでしょう。

より高度で汎用性の高いスキルを身につけたい人にもおすすめです

データサイエンティスト

データサイエンティストは、アルゴリズムや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス課題を解決する職種です。

データを収集・加工・解析して得られる洞察を施策につなげる橋渡し役でもあります。

プロンプトエンジニアの仕事でも、出力の傾向分析や評価のプロセスでデータ的な視点や仮説検証の力が求められます。

その延長として、より精緻な分析やモデル評価に携わりたい人にとって、データサイエンティストは非常に親和性の高いキャリアです。

統計やプログラミングに対する学習意欲があれば、プロンプトエンジニアの経験は確かな土台となるでしょう。

プロンプトエンジニアへキャリアチェンジした成功事例を紹介！

「プロンプトエンジニアを目指したいけれど、本当に未経験から転職できるの？」と不安を抱えている人も多いでしょう。

実際には、さまざまな経歴を持つ人たちが、生成AIスキルを武器にキャリアを開発しています。

ここでは、未経験からプロンプトエンジニアとして活躍している3名の成功事例をご紹介します。

それぞれの事例を自分のキャリアに重ねながら、次の一歩を考えるヒントにしてみてください。

弊社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。

事例①國末さん：生成AI活用推進室のオーナー！SHIFT AIでも講師を務める

もともとは大工として働いていた國末さんは、ChatGPTに強く惹かれたものの、周囲にAIの話ができる仲間がいないことに悩み、AI大学に入学しました。

オフ会で志を共有する仲間と出会い、交流を深める中でプロンプトエンジニアとしての活動を本格化したと言います。

ソウルドアウト株式会社の生成AI活用推進室のオーナーを務めるほか、SHIFT AIの講師としても登壇し、副業として月収40万円を達成しました。

現在は将来的な起業を見据えて準備を進めています。

異業種からの大胆なキャリアチェンジでしたが、学びと行動を積み重ね、生成AI領域での活躍の場を広げたひとりです。

事例②福島さん：1/20の業務効率化を実現！講演も多数

内科医として医療現場で活躍する福島さんは、ChatGPTの登場をきっかけにプロンプトの勉強をスタートしました。

医療業務における課題を見つめ直す中で、生成AIを活用したツールを独自に開発し、従来の作業時間をわずか1/20に短縮する効率化を実現しています。

AIの可能性を自らの専門領域に応用した成功例として注目され、プロンプトエンジニアとしての講演も多数行っています。

専門知識とAIの融合によって、新たな価値を生み出し続けている好例といえるでしょう。

技術そのものだけでなく、現場課題に応じた活用力が、福島さんのプロンプトエンジニアとしての強みとなっています。

事例③吉田さん：未経験から活躍！Python教育や就職・転職支援サービスを開発

もともと大学生だった吉田さんは、専門知識や実務経験がない状態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。

未経験ながらも積極的に学び、Python教育や就職・転職支援サービスを開発しています。

SHIFT AIのセミナーでの名刺交換をきっかけに株式会社ギブリーにジョインした後も、実務経験を重ねながら、プロンプトエンジニアとして着実にステップアップを遂げてきました。

スキルや経験の有無に関係なく、「学びながら動く」姿勢が道を拓くことを体現した好例です。

若くして実績を積み上げている点も、今から同じキャリアを目指す人にとって大きな励みとなるでしょう。

プロンプトエンジニアになってAI業界で活躍の幅を広げよう

AIツールをただ使うだけでは差別化が難しい時代が始まっています。

求められているのは、AIを活かすための指示をデザインし、結果を評価・改善していける人材です。

プロンプトエンジニアはその中心的な役割を担う存在となるでしょう。文系出身や未経験からでも、学び方を工夫すればスキルは着実に身につきます。

• 言葉でAIを動かすスキル
• 自ら考え、改善を重ねる姿勢
• 現実の課題にAIを適用していく応用力

こうした力を強みに、現場で通用するスキルを磨き、内容をポートフォリオとして形にできれば、チャンスはIT業界にとどまりません。

活躍の場を広げ続け、プロンプトエンジニアとしてのキャリアを着実に築いていけるでしょう。

今すぐ一歩を踏み出し、AIとともに成長し、自分らしい未来を切り拓いてください。

弊社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、キャリアアップで年収を高めたりするノウハウをお伝えする無料セミナーを開催しています。

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

無料セミナーは、AI初心者〜中級者の方を対象としています。

「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。

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。

完全無料で参加できるため、ご興味のある方は、ぜひセミナーに申し込んでみてください。