生成AIの回答を洗練させる「プロンプトエンジニア」の“必須スキル”5選

プロンプトエンジニアは、生成AIツールに望ましい回答を出力させるためのプロンプトを作成する職種だ。プロンプトエンジニアとして活躍するためには、どのようなスキルが必要なのか。5つ紹介する。

公開 2025年02月21日 06時00分

著者

Stephen J. Bigelow

[TechTarget]

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　生成AI（AI：人工知能）ツールに望ましい回答をさせる出力ために必要なプロンプト（質問や指示）を作成する職種がプロンプトエンジニアだ。本稿は、プロンプトエンジニアとして活躍するために必要なスキルを5つ紹介する。

プロンプトエンジニアに必要なスキル5選

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前編：ただプロンプトを作るだけじゃない　プロンプトエンジニアの3つ役割

本当に必要なAIスキル習得方法

1．AIシステムとコミュニケーションを取るスキル

　プロンプトエンジニアは、言葉や文章を使ってAIシステムとコミュニケーションを取る必要がある。プロンプトを詳述すると、内容が複雑になり、数百、ときには数千の単語が含まれる場合がある。

2．プログラミングのスキル

　プロンプトエンジニアリングは、厳密に言えばプログラミングではない。しかし、AIシステムの開発やテスト、機能の自動化といった場面でプログラミングのスキルを使用するのが一般的だ。そのため「Python」をはじめとした一般的なプログラミング言語の実務経験が数年あると望ましい。API（アプリケーションプログラミングインタフェース）やオペレーティングシステム（OS）、CLI（コマンドラインインタフェース）に関する知識があるとさらに有利だ。

3．プロンプトを利用した実務の経験

　プロンプトエンジニアは新しい職種であるため、採用担当者が応募者にプロンプトエンジニアの実務経験を求めることは難しい。それでも、AI技術ベンダーOpenAIが提供するAIチャットbot「ChatGPT」などを利用し、プロンプトの構築、テストといった経験を積んだエンジニアは、採用担当者に魅力的に映る可能性がある。

4．AI技術全般の知識

　プロンプトエンジニアは、LLM（大規模言語モデル）や機械学習、生成AIを使ったコンテンツ開発への理解も必要だ。特にコーディングやAIシステムの開発などの業務を遂行する場面で役に立つ。

5．データ分析の経験

　AIモデルの学習データ、プロンプトに含まれる情報、生成AIが出力するデータを理解できることも重要なスキルだ。これらの情報を理解する上で必要なのが、データ分析の手法とツールに関する知識だ。構造化データや非構造化データの分析経験を求める企業もある。こうした知識は、AIモデルのバイアス（偏見）や誤った情報を発見する際に不可欠であり、生成AIが出力する回答の品質を客観的に評価するのに役立つ。