人工知能(AI)の進化が加速する中、プログラマーやデータサイエンティストといった既存の職種に加え、新しい職種が生まれつつあります。その一つが「プロンプトエンジニア」です。本記事では、プロンプトエンジニアリングとはどのような仕事なのか、その重要性や需要、将来性について解説します。
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、大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)などのAIモデルに対し、適切な「プロンプト(入力)」を設計する技術を指します。AIモデルに適切なプロンプトを与えることで、望ましい出力を得ることができます。
事例1: 医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの活用
医師が患者の症状をAIモデルにプロンプトとして入力すると、可能性のある病名や治療法を複数提示してくれます。しかし、プロンプトを一つ一つ工夫することで、医師は以下のようなことが可能になります。
・患者の年齢、性別、既往症、生活習慣などの情報も加えたプロンプトを作ることで、より正確で具体的な診断支援が得られる
・検査データを追加することで、重症度の判定が可能になる
・治療法のプロンプトでは、患者の薬剤耐性や副作用のリスクを考慮した上で、最適な薬剤を提案してもらえる
このように、状況を的確に捉えたプロンプトを設計することで、AIは医療の質を大きく向上させる有力なツールになり得ます。
事例2: 創作物の生成における斬新なプロンプト
AIを使った創作物の生成では、プロンプトエンジニアリングがキーになります。例えば、絵画の生成AIにどのようなプロンプトを入力するかによって、出力されるイラストが大きく変わります。
・「リアルな描写で富士山の風景画を描いてください」
・「実在の人物の顔をモデルにして、絵画風の似顔絵を描いてください」
・「不気味な雰囲気を感じさせる抽象画を作成してください」
優れたプロンプトエンジニアならば、ユーザーの抽象的なニーズを汲み取り、具体的で斬新なプロンプトを設計することができます。そうすれば、AIはこれまでにない独創的な創作物を生み出せるようになるでしょう。
事例3: マーケティング分野でのパーソナライズ対応
ECサイトなどのマーケティングでは、プロンプトエンジニアリングを活用してパーソナライズ対応を実現できます。AIモデルに以下のようなプロンプトを設計すれば、ユーザー、一人ひとりに最適化された対応が可能になります。
・「ユーザーの過去の購買履歴と、性別/年齢/居住地からおすすめ商品を提案してください」
・「最近チェックした商品カテゴリーと、ユーザーの嗜好キーワードから、関心の高い広告を出力してください」
・「ユーザーのカート内の商品から、関連する買い物やコーディネート例を提示してください」
このように特定されたユーザーの属性情報をプロンプトに組み込むことで、AIはマーケティングをパーソナライズし、ユーザー体験を大幅に向上させることができるのです。
以上の3事例が示すように、プロンプトエンジニアリングは医療、創作、マーケティングなど、様々な分野で革新的な活用が可能です。
このように、プロンプトエンジニアは、自然言語処理、機械学習、プログラミングなどの幅広い知識に基づき、状況に応じた最適なプロンプトを設計します。ビジネスニーズを理解し、AIモデルの特性を捉えた上で、効果的なプロンプトを生み出すのがプロンプトエンジニアの役割です。
なぜプロンプトエンジニアが重要なのか
近年、ChatGPTやClaude、Gemini(Google)、Claude3(Anthoropic)など、大規模言語モデルを搭載した対話型AIが次々と登場しています。自然言語処理の能力が飛躍的に向上し、創作物の生成や質疑応答、タスク支援など、さまざまな分野で活用できるようになってきました。
しかし、これらのAIモデルは膨大な学習データから文法や言語の規則性を学習しているため、時としてノイズを含む出力や矛盾した出力、事実誤りなどが発生します（ハルシネーション）。そのため、適切なプロンプトを設計し、AIモデルの出力を制御することが欠かせません。
つまり、AIモデルの性能は、学習データだけでなく、入力するプロンプトの良し悪しにも大きく左右されます。優れたプロンプトエンジニアがいれば、様々な分野でAIの能力を最大限活用することができるのです。
あるタスクに最適なプロンプトを設計することで、AIモデルの生産性を大幅に向上させることが可能です。また、プロンプトにガードレールを設けることで、誤った出力や有害なコンテンツを事前に防ぐこともできます。このように、プロンプトの設計次第で、AIの活用シーンが格段に広がるのが特徴です。
プロンプトエンジニアに求められるスキル
プロンプトエンジニアには、以下のようなスキルが求められます。
・自然言語処理の理解
・機械学習の基礎知識
・プログラミング能力
・論理的思考力
・創造力
・ビジネスニーズの理解力
・AIモデルの特性の理解
特に重要なのが、「ビジネスニーズの理解力」と「AIモデルの特性の理解」です。ビジネスが求める課題を正しく捉え、AIモデルの長所と短所を熟知した上で、最適なプロンプトを設計する必要があります。
また、プロンプトエンジニアリングには創造力も欠かせません。単にプロンプトを組み立てるだけでなく、AIの可能性を引き出す新しいアプローチを生み出すことが求められます。
プロンプトエンジニアの需要と将来性
プロンプトエンジニアは、まだ新しい職種です。しかし、AI活用の裾野が広がれば広がるほど、その需要が高まっていくと考えられています。
すでにビッグテックを中心に、プロンプトエンジニアの募集が開始されています。例えばGoogleは、プロンプトエンジニアを「AIインターフェースデザイナー」と呼び、2023年から本格的な採用を開始しました。
今後、さまざまな企業やスタートアップでプロンプトエンジニアの需要が生まれてくるでしょう。AIを使った新しいサービスやプロダクト、業務効率化のためのツールなど、活用シーンは無限に広がっています。
加えて、今後はプロンプトエンジニアリングそのものが産業になる可能性もあります。優れたプロンプトを設計できる人材は限られており、民間企業に特化したプロンプトエンジニアリング会社の創設が期待されます。プロンプトの設計をサービスとして提供するスタートアップも現れるかもしれません。
AIが社会に浸透し、さまざまな分野で活用が進めば、プロンプトエンジニアはAI活用の要となる「AI時代の仕掛け人」として、ますます重要な存在になっていくことでしょう。