プロンプトエンジニアとは？新卒が知っておくべき基礎知識
プロンプトエンジニアの役割と仕事内容
プロンプトエンジニアは、AIモデルに対して適切な指示（プロンプト）を作成し、意図した結果を引き出す専門家です。彼らは、自然言語処理（NLP）や機械学習の知識を活用し、AIがより効果的にタスクを実行できるようにします。
プロンプトエンジニアの主な役割は、与えられたタスクに対して最適なプロンプトを設計、作成、そして改善することです。これには、様々なAIモデルの特性を理解し、それぞれのモデルに合わせたプロンプトを作成する能力が求められます。また、プロンプトの改善には、AIモデルの出力結果を分析し、その結果に基づいてプロンプトを修正する作業が含まれます。
さらに、プロンプトエンジニアは、AIモデルの性能を最大限に引き出すために、データの前処理や後処理、そして評価指標の選定にも関与します。彼らは、AI開発チームやビジネスチームと協力し、AIを活用したソリューションの開発を推進します。
仕事内容としては、プロンプトの作成、実験、評価、改善、そしてドキュメント作成などが挙げられます。また、最新のAI技術に関する情報を収集し、自身のスキルを常にアップデートすることも重要な仕事です。
なぜ今、プロンプトエンジニアが求められているのか？
近年、AI技術の進化により、様々な分野でAIの活用が進んでいます。しかし、AIを効果的に活用するためには、適切なプロンプトが不可欠です。そのため、プロンプトエンジニアの需要が急速に高まっています。
AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、その能力を最大限に引き出すためには、高度なプロンプトエンジニアリングのスキルが求められます。LLMは、与えられたプロンプトに基づいてテキストを生成しますが、その品質はプロンプトの設計に大きく左右されます。
また、企業がAIをビジネスに導入する際、AIモデルの性能だけでなく、その安全性や倫理的な側面も考慮する必要があります。プロンプトエンジニアは、AIモデルが偏った情報や有害なコンテンツを生成しないように、プロンプトを調整する役割も担います。
さらに、AIの民主化が進み、より多くの人々がAIを利用できるようになるにつれて、プロンプトエンジニアの重要性はますます高まっています。AIを効果的に活用するためには、専門的な知識を持つプロンプトエンジニアの存在が不可欠です。
新卒がプロンプトエンジニアを目指すメリット
新卒でプロンプトエンジニアを目指すことで、最先端のAI技術に触れながら、自身のスキルアップを図ることができます。また、需要が高まっている分野であるため、キャリアの選択肢も広がります。
AI技術は、現在最も急速に成長している分野の一つであり、その最前線で活躍できることは、新卒者にとって大きな魅力です。プロンプトエンジニアとして働くことで、AIの進化を肌で感じ、自身のスキルを常にアップデートすることができます。
さらに、プロンプトエンジニアは、AI技術だけでなく、言語学、心理学、そしてコミュニケーションスキルなど、幅広い知識とスキルを必要とします。そのため、プロンプトエンジニアとしての経験は、様々な分野で応用できる汎用的なスキルを身につけることにもつながります。
将来性も高く、AI技術の発展に伴い、プロンプトエンジニアの需要はますます高まることが予想されます。新卒でプロンプトエンジニアとしてのキャリアをスタートさせることは、将来のキャリアの選択肢を広げることにもつながります。
AIという、これからますます社会に浸透していく技術に初期段階から携わることは、社会貢献にも繋がります。
未経験からプロンプトエンジニアになるためのステップ
STEP1：AIと自然言語処理の基礎を学ぶ
まずは、AIと自然言語処理に関する基礎知識を習得しましょう。オンラインコースや書籍を活用し、AIの仕組みやNLPの基本を理解することが重要です。
AI（人工知能）と自然言語処理（NLP）の基礎を学ぶことは、プロンプトエンジニアとしての第一歩です。AIの基本的な概念、機械学習、深層学習などの用語を理解し、それぞれの技術がどのように機能するのかを把握することが重要です。
自然言語処理（NLP）は、人間が使う言葉をコンピュータが理解し、処理するための技術です。テキストデータの分析、感情分析、文章の要約、そして機械翻訳など、NLPの応用範囲は非常に広いです。NLPの基本的な手法やライブラリ（例：NLTK,spaCy）を学ぶことで、プロンプトの作成や評価に役立ちます。
オンラインコースや書籍を活用することで、効率的に基礎知識を習得することができます。例えば、CourseraやedXなどのプラットフォームでは、AIやNLPに関する様々なコースが提供されています。また、書籍としては、「Pythonによる自然言語処理」や「深層学習」などが参考になります。
基礎知識を習得するだけでなく、実際にコードを書いてAIモデルを動かしてみることも重要です。TensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークを使って、簡単なテキスト分類モデルを作成してみるのも良いでしょう。
継続的に学習を続けることで、AIとNLPの知識を深め、プロンプトエンジニアとしてのスキルアップを目指しましょう。
STEP2：プロンプトエンジニアリングのスキルを磨く
プロンプトエンジニアリングのスキルは、実際にプロンプトを作成し、AIモデルを試すことで磨くことができます。GoogleのPromptingEssentialsのようなコースを受講したり、オープンソースのAIモデルを活用したりするのも良いでしょう。
プロンプトエンジニアリングのスキルを磨くためには、理論だけでなく、実践が不可欠です。様々なAIモデルに対して、実際にプロンプトを作成し、その結果を分析することで、プロンプトの効果や改善点を見つけることができます。
GoogleのPromptingEssentialsのようなコースは、プロンプトエンジニアリングの基礎を学ぶ上で非常に役立ちます。これらのコースでは、プロンプトの設計原則や、様々なテクニックを学ぶことができます。
また、オープンソースのAIモデルを活用することで、無料でプロンプトエンジニアリングの実験を行うことができます。HuggingFaceなどのプラットフォームでは、様々な種類のAIモデルが公開されており、自由に利用することができます。
プロンプトを作成する際には、具体的なタスクを設定し、そのタスクを達成するために最適なプロンプトを設計することが重要です。例えば、「特定のテーマに関する短い物語を生成する」や「与えられた文章の感情を分析する」などのタスクを設定し、プロンプトを試してみましょう。
プロンプトの結果を分析する際には、AIモデルの出力だけでなく、その出力に至るまでの過程も考慮することが重要です。例えば、AIモデルがどのような情報に基づいて出力を生成したのか、どのようなパターンを学習したのかなどを分析することで、プロンプトの改善に役立てることができます。
試行錯誤を繰り返すことで、プロンプトエンジニアリングのスキルは着実に向上していきます。
STEP3：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証明するために、ポートフォリオを作成しましょう。過去に作成したプロンプトや、AIモデルを活用した成果物をまとめて公開することで、企業へのアピールにつながります。
ポートフォリオは、プロンプトエンジニアとしてのあなたのスキル、経験、そして創造性をアピールするための重要なツールです。企業は、ポートフォリオを通じて、あなたのプロンプトエンジニアリングの能力を評価し、採用の判断を行います。
ポートフォリオには、過去に作成したプロンプトのサンプル、そのプロンプトを使用したAIモデル、そしてその結果を分かりやすくまとめることが重要です。プロンプトの設計意図、使用したAIモデル、そして得られた結果について、詳細な説明を加えることで、あなたの思考プロセスを伝えることができます。
AIモデルを活用した成果物としては、テキスト生成、画像生成、音声認識、そして翻訳など、様々なものが考えられます。これらの成果物をポートフォリオに含めることで、あなたのプロンプトエンジニアリングの応用範囲を示すことができます。
ポートフォリオは、GitHubPages、WordPress、そしてポートフォリオ作成サービスなど、様々な方法で公開することができます。オンラインで公開することで、企業の人事担当者や採用担当者が、あなたのポートフォリオを簡単に見つけることができます。
ポートフォリオは、一度作成したら終わりではありません。新しいプロジェクトやスキルを習得するたびに、ポートフォリオを更新し、常に最新の状態に保つことが重要です。
プロンプト作成のコツ：楽天の事例とGoogleのTCREIフレームワーク
楽天におけるAI活用事例
楽天では、Eコマースや金融サービスなど、様々な分野でAIを活用しています。例えば、顧客対応の自動化や、不正検知システムの構築などにプロンプトエンジニアリングの技術が活かされています。
楽天は、日本を代表するインターネットサービス企業であり、Eコマース、金融、通信、そしてデジタルコンテンツなど、幅広い分野で事業を展開しています。これらの事業において、AI技術は、顧客体験の向上、業務効率化、そして新たな価値創造に貢献しています。
Eコマース分野では、AIは、商品レコメンデーション、検索エンジンの最適化、そして顧客レビューの分析などに活用されています。プロンプトエンジニアリングの技術は、これらのAIモデルの性能を最大限に引き出すために、重要な役割を果たしています。
金融サービス分野では、AIは、不正検知、信用スコアリング、そして顧客サポートの自動化などに活用されています。プロンプトエンジニアリングの技術は、これらのAIモデルの精度を高め、リスク管理の強化に貢献しています。
顧客対応の自動化においては、AIチャットボットが活用されており、顧客からの問い合わせに24時間365日対応しています。プロンプトエンジニアリングの技術は、AIチャットボットの応答品質を高め、顧客満足度の向上に貢献しています。
楽天のAI活用事例は、プロンプトエンジニアリングの可能性を示す好例です。これらの事例を参考に、自身のスキルを磨き、AI技術を活用した新たなソリューションの開発に挑戦しましょう。
Google Prompting Essentialsで学ぶTCREIフレームワーク
GooglePromptingEssentialsでは、TCREIフレームワークというプロンプト設計のフレームワークが紹介されています。このフレームワークを活用することで、より効果的なプロンプトを作成することができます。
TCREIフレームワークは、Task（タスク）、Context（コンテキスト）、Requirement（要求）、Example（例）、そしてInformation（情報）の5つの要素で構成されています。このフレームワークを活用することで、プロンプトの設計プロセスを体系化し、より効果的なプロンプトを作成することができます。
Task（タスク）は、AIモデルに実行させたい具体的なタスクを定義します。例えば、「特定のテーマに関する短い物語を生成する」や「与えられた文章の感情を分析する」などが考えられます。
Context（コンテキスト）は、AIモデルがタスクを実行する際に考慮すべき背景情報を提供します。例えば、「物語の舞台は未来都市である」や「文章は顧客からのレビューである」などが考えられます。
Requirement（要求）は、AIモデルの出力に対する具体的な要求を定義します。例えば、「物語はユーモラスであること」や「感情はポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルのいずれかであること」などが考えられます。
Example（例）は、AIモデルに対する出力の例を提供します。例えば、物語の例や、感情分析の結果の例などが考えられます。
Information（情報）は、AIモデルがタスクを実行する際に役立つ追加情報を提供します。例えば、物語のテーマに関する情報や、感情分析に使用する辞書などが考えられます。
TCREIフレームワークを活用することで、プロンプトの曖昧さを減らし、AIモデルが意図した結果を生成しやすくなります。
TCREIフレームワークを活用したプロンプト作成の例
TCREIフレームワークは、Task（タスク）、Context（コンテキスト）、Requirement（要求）、Example（例）、Information（情報）の5つの要素で構成されています。例えば、「楽天カードの顧客対応を効率化するためのAIチャットボットを構築する」というタスクに対し、TCREIフレームワークを適用することで、より具体的で効果的なプロンプトを作成することができます。
Task（タスク）：楽天カードの顧客からの問い合わせに自動で回答するAIチャットボットを構築する。
Context（コンテキスト）：顧客からの問い合わせは、楽天カードの利用方法、請求に関する質問、そしてポイントに関する質問など、多岐にわたる。
Requirement（要求）：AIチャットボットは、顧客の質問を正確に理解し、適切な回答を提供する必要がある。また、回答は丁寧で分かりやすく、顧客満足度を高める必要がある。
Example（例）：
*顧客：「楽天カードの利用明細を確認したい」
*AIチャットボット：「楽天カードの利用明細は、楽天e-NAVIでご確認いただけます。以下のURLをクリックしてください。」
Information（情報）：楽天カードの利用方法、請求に関するFAQ、そしてポイントに関するFAQなどの情報を提供する。
TCREIフレームワークを活用することで、AIチャットボットが顧客の質問に対して、より適切で効果的な回答を提供できるようになります。また、プロンプトの設計プロセスを体系化することで、開発効率を高めることができます。
新卒プロンプトエンジニアが活躍するためのスキル
コミュニケーション能力
プロンプトエンジニアは、AIモデルだけでなく、様々な関係者と連携する必要があります。そのため、高いコミュニケーション能力が求められます。
プロンプトエンジニアは、AI開発チーム、ビジネスチーム、そして顧客など、様々な関係者と協力してプロジェクトを進める必要があります。そのため、相手の意見を尊重し、自分の考えを明確に伝えることができる、高いコミュニケーション能力が求められます。
AI開発チームとの連携においては、AIモデルの特性や制約を理解し、効果的なプロンプトを設計するために、密なコミュニケーションが必要です。また、プロンプトの結果を共有し、改善点について議論することも重要です。
ビジネスチームとの連携においては、ビジネスの目標や課題を理解し、AIを活用したソリューションを提案するために、コミュニケーション能力が不可欠です。また、プロンプトエンジニアリングの成果をビジネスチームに分かりやすく説明することも重要です。
顧客との連携においては、顧客のニーズを正確に把握し、AIを活用したソリューションを開発するために、高いコミュニケーション能力が求められます。また、AIモデルの動作や結果について、顧客に分かりやすく説明することも重要です。
効果的なコミュニケーションを行うためには、相手の立場を理解し、共感することが重要です。また、自分の考えを明確に伝え、相手の意見を尊重する姿勢も大切です。
問題解決能力
プロンプトエンジニアリングでは、予期せぬ問題が発生することがあります。そのため、問題解決能力も重要なスキルとなります。
プロンプトエンジニアリングの過程では、AIモデルが期待どおりに動作しない、プロンプトが効果を発揮しない、そしてデータに問題があるなど、様々な問題が発生する可能性があります。これらの問題を迅速かつ効果的に解決するために、高い問題解決能力が求められます。
問題解決のためには、まず問題を正確に特定することが重要です。問題を特定するためには、AIモデルの出力結果、プロンプトの設計、そしてデータの内容を詳細に分析する必要があります。
次に、問題の原因を特定します。問題の原因を特定するためには、AIモデルの動作原理、プロンプトエンジニアリングの知識、そしてデータ分析のスキルが必要です。
問題の原因を特定したら、解決策を検討します。解決策は、AIモデルの調整、プロンプトの修正、そしてデータの修正など、様々なものが考えられます。
解決策を実行する際には、効果を検証することが重要です。効果を検証するためには、AIモデルの出力結果を比較し、プロンプトの効果を測定し、そしてデータの品質を評価する必要があります。
問題解決の過程で得られた知識や経験は、今後のプロンプトエンジニアリングに役立ちます。
継続的な学習意欲
AI技術は常に進化しています。そのため、プロンプトエンジニアは、常に新しい技術を学び続ける必要があります。
AI技術は、日進月歩で進化しており、新しいAIモデル、新しいプロンプトエンジニアリングの手法、そして新しいツールが次々と登場しています。そのため、プロンプトエンジニアは、常に最新の情報を収集し、自身のスキルをアップデートする必要があります。
継続的な学習のためには、オンラインコース、技術ブログ、そして研究論文など、様々な情報源を活用することが重要です。また、AIコミュニティに参加し、他のプロンプトエンジニアと交流することで、知識や経験を共有することができます。
新しい技術を学ぶだけでなく、実際に試してみることも重要です。新しいAIモデルを試したり、新しいプロンプトエンジニアリングの手法を実践したりすることで、理解を深めることができます。
学習した内容をアウトプットすることも、理解を深める上で効果的です。ブログ記事を書いたり、プレゼンテーションをしたりすることで、自分の知識を整理し、他の人に伝えることができます。
継続的な学習意欲を持つことは、プロンプトエンジニアとして成長するために不可欠です。
まとめ：新卒からプロンプトエンジニアを目指そう
プロンプトエンジニアは、AI時代に不可欠な存在です。新卒の皆さんも、この記事を参考に、プロンプトエンジニアへの道を切り開いてください。
AI技術は、社会の様々な分野に浸透しつつあり、その活用を成功させるためには、高度なプロンプトエンジニアリングのスキルが不可欠です。新卒の皆さんが、プロンプトエンジニアとしてのキャリアをスタートさせることは、将来のキャリアの可能性を大きく広げることにつながります。
この記事では、プロンプトエンジニアの役割と仕事内容、未経験からプロンプトエンジニアになるためのステップ、プロンプト作成のコツ、そして新卒プロンプトエンジニアが活躍するためのスキルについて解説しました。
これらの情報を参考に、AIと自然言語処理の基礎を学び、プロンプトエンジニアリングのスキルを磨き、ポートフォリオを作成し、そしてコミュニケーション能力、問題解決能力、そして継続的な学習意欲を身につけてください。
プロンプトエンジニアは、創造性と技術力を活かして、AIの可能性を最大限に引き出すことができる、非常にやりがいのある仕事です。新卒の皆さんが、プロンプトエンジニアとして活躍し、AI技術の発展に貢献することを期待しています。
AI技術の進化は止まることがありません。常に新しい情報にアンテナを張り、学び続けることで、プロンプトエンジニアとしての価値を高めていきましょう。未来のAI社会を担う人材として、共に成長していきましょう。
この記事はAI-SEOにより執筆されました