100の生業を持つ現代版百姓を目指す、破天荒フリーランスのざき山です。

今日も複業メディア「ウィズパラ」で取り上げたテーマ【「プロンプトエンジニア」に大きな可能性！？これからの時代のフリーランスが狙うべき職業「プロンプトエンジニア」とは！？】について紹介していきます。（元記事：https://wizpara.com/2997/）

みなさん「プロンプトエンジニア」という仕事はご存じですか？

AIの専門家でなくてもWeb系フリーランスの人であれば、知ってそうですが、、

AIに多くの仕事が奪われ始めている、我らがホワイトカラー、Web系フリーランスではありますが、「プロンプトエンジニア」はまさにこれからの時代の職業だと確信しています。

そのAIがいかに良いアウトプットをさせるか、人間の要望とAIの橋渡しをする職業です。

AIの時代に仕事を奪われるどころか、AIの重要性が高まれば高まるほど、「プロンプトエンジニア」の需要も高まっていくはずです。

今日はフリーランスの新たなメシのタネとして、「プロンプトエンジニア」に焦点をあてていきたいと思います。

「プロンプトエンジニア」とは

「プロンプトエンジニア」とは、めちゃくちゃざっくり言うと、AIに「いい感じに動いてもらうための言葉」を設計する人です。

ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIに対して、ただ質問を投げるのではなく、
「どんな目的で」「どんな条件で」「どんなトーンで」答えてもらうかを設計していく。

たとえば、

・企業の社内マニュアルをAIに作らせる　

・カスタマーサポートの応答パターンをAIで構築する

・AIを使ったライティングの品質を整える

……みたいな仕事です。

つまり、AIを“ただ使う人”ではなく、“AIを思い通りに動かす人”。
そんな感じの役割です。

企業の社内マニュアルを作ると言っても、ひとこと企業の社内マニュアルを作ってと指示を出しても実用に耐える社内マニュアルは出てきません。

前提条件や課題、目的、目標、例外などをいくつもいくつも整理してAIに伝えアウトプットを最適化していく必要があります。

フリーランスに「プロンプトエンジニア」をおススメする理由

ちなみに自分がまだ若く今からフリーランスになるとしたら、選ぶ職業は「プロンプトエンジニア」一択です。

栄枯盛衰が目まぐるしいスピードで移ろっていくWeb・インターネット・AI業界において「プロンプトエンジニア」がなぜ有望と感じるのか・・。

次はそのあたり深掘っていきたいと思います。

世間からの熱い視線

現時点では「プロンプトエンジニア」という職種名で求人を出す会社は日本ではまだ少ないですが、
「プロンプトエンジニア」という職種の必要性・ポテンシャルは海外では広く認知されており、
より優秀な人材を集めるために高待遇を提示されています。

日本はアメリカの数年あとを追随する傾向がありますから日本でも近いうちに「プロンプトエンジニア」という職種に
大きな脚光を浴びることはまず間違いないでしょう。

他者と差別化しやすい

まず一概に「プロンプトエンジニア」と言っても人によってスキルは千差万別、世間が求めているニーズも千差万別です。

つまり「プロンプトエンジニア」になるとしてどのようなスキルが必要で、何のプラットフォーム・AIに特化すべきか非常にわかりにくいのです。

しかしこれは非常にチャンスのある状態と言えます。

確立したモデルが無い、学習する機会が無いということは、自分なりのスキルセットを身に付け、自分なりの「プロンプトエンジニア」像を創れるということです。

これは唯一無二の人材を意味しており、他者と差別化しやすいのです。

確立したモデルが無い、学習する機会が無いなどと二の足を踏んでいては、大きなチャンスを逃してしまいます。

大きなチャンスを掴む人はいつの時代も、早く不確かな状態なものにチャレンジする人です。

そして自分なりにスキルセットを獲得し、商機を見出していくんです。

スキルが定量化しにくい

「プロンプトエンジニア」はプログラマーなどと違ってスキルを可視化・定量化しにくいのが特徴です。

これは「プロンプトエンジニア」を目指す人にとってはデメリットにもメリットにもなりえます。

まず可視化・定量化ができないので、スキルへの評価基準があいまいで、正当な評価をされない懸念もあります。

しかしこの可視化・定量化されないというのは、代替不可能なスキルを持つ人材になるチャンスとも捉えることができます。

もちろん成果物に価値を創出してなんぼの結果至上主義が待ち受けていることは覚悟しなければなりません。

雇われなくても自らマネタイズしやすい

「プロンプトエンジニア」は海外では引く手あまたですし、これからは日本でも認知され、好待遇で囲われるようになるはずです。

それだけでも「プロンプトエンジニア」を目指す価値はありますが、「プロンプトエンジニア」で素晴らしい価値をAIから引き出す事ができるようになれば、それだけでコンテンツメイカーとして、自らマネタイズしていくことができるでしょう。

人間が生み出すコンテンツの質も量もAIは今後凌駕していくことになります。

人間自らがコンテンツを生み出すのではなく、人間の願望やインスピレーションをAIに伝え、AIにコンテンツを生成させる「プロンプトエンジニア」が時代をリードするんです。

日々新しいAIが出てくるため新しいニーズが日々生まれる

AIの進歩は凄まじいものがあります。

少し前まではAIといえばChatGPTで、種類も多くありませんでしたが、今はChatGPTはむしろ時代遅れで、用途に特化した様々なジャンルのAIが台頭してきています。

すべてに精通するのは難しいため、自分がどのAI、どのジャンルに特化するかある程度の目利きや先見性が必要になるでしょう。

あまりに速いスピードで様々なAIが台頭してきているため、日々生まれるAIに対応し続ける努力は必要になります。

ただ新しいAIが生まれ続けるという事は、イコール「プロンプトエンジニア」という仕事のニーズは尽きないという事を意味しています。

「プロンプトエンジニア」になるには？

では実際に「プロンプトエンジニア」になりたいとして、一体どのようなアクションを起こせば「プロンプトエンジニア」になれるのか？
どのようなスキルが必要になるのか？

このあたりを見ていきましょう。

どのようなスキルが必要になるのか？

「プロンプトエンジニア」に必要なスキルセットを見ていきましょう。

【① 論理的に考える力】

AIは曖昧な指示に弱いです。
「なんかいいアイデア出して」ではなく、
「30代女性向け、SNS中心、半年以内に効果を出したい」と条件を整理して伝えることが必要になります。
こうした“構造化のセンス”があると、出力の精度がグッと上がります。

【② 言葉のセンス】

AIは、言葉そのものが燃料です。
同じ内容でも語尾や言い回しを少し変えるだけで、まったく違う答えが返ってきます。
コピーライティングや文章力がある人は、この分野に強いです。

【③ AIリテラシー】

ChatGPTの中身（LLM：大規模言語モデル）がざっくりどう動くかを知っておくと、
「なぜこう返してくるのか」「どう直せば良いのか」がわかるようになります。
必須ではありませんが、プログラミングができるとさらに強みが増します。

【④ 専門分野の知識】

AIは万能っぽく見えて、実は“現場の知識”がないと使いこなせません。
たとえば「マーケティング×AI」「教育×AI」みたいに、自分の得意分野と組み合わせると、一気に価値が上がります。
要はAIがアウトプットする内容に価値が伴っているか、価値を測る知識が「プロンプトエンジニア」には必要なのです。

どうやって学べばいいのか？

では、実際どうやってスキルを身につけていくか？
おすすめの順番はこの4ステップです。

【ステップ1：まずは使い倒す】

とにかくChatGPTを毎日使ってみましょう。
「なぜこのプロンプトだとうまくいったのか？」を分析するのが大事です。
答えをもらうよりも、“反応を観察する”感覚に近いです。

【ステップ2：他人のプロンプトを読む】

X（旧Twitter）やnoteで優秀なプロンプトを公開している人がたくさんいます。
「この人はなぜこの言葉を使ったんだろう？」と構造を読み解く練習をしてみましょう。

【ステップ3：自分の分野に掛け合わせる】

いきなりAI一本で食べようとするよりも、
今の仕事にAIを取り入れる視点のほうが現実的です。
自分の業界で「AIをどう使えば効率が上がるか」を考えてみましょう。

【ステップ4：成果を発信する】

noteやXで、自分の作ったプロンプトや実験結果を発信してみると、
思わぬ仕事のチャンスにつながることもあります。
アウトプットがそのままポートフォリオになります。

有力なAIを絞る、ジャンルを絞る

いま、この時間も様々なAIが次々と誕生しています。

性能差もあれば、様々なジャンルに特化したAIもあるかと思います。

プロンプトエンジニアを目指す人にとって有望なAIをジャンルごとに紹介してみます。

【1. テキスト生成・会話系（LLM／チャットAI）】
このジャンルは「言葉で指示を出して、言葉で結果を得る」というプロンプトエンジニアの基盤中の基盤です。

– OpenAI ChatGPT や OpenAI Playground
例えばPlaygroundでは“モデル選択”“トークン数”“温度”などのパラメータを変えてプロンプトを試せます。

プロンプトエンジニアとしての訓練場として最適です。
「この言い回しだと反応がこう変わる」という実験がしやすいです。

ただし、「ただ言葉を書けばOK」という過信は危険です。
モデルによって得意／不得意の挙動があるので、プロンプト設計＝モデル理解がカギになります。

– PromptPerfect／PromptLayer などプロンプト設計支援ツール
自分でプロンプトを回して改善していくのが定石ですが、こうしたツールを使うと「どこが良くてどこがダメか」を可視化できて効率化できます。

●プロンプトエンジニアを目指す人へのヒント
“目的を明確にして”、必要ならプロンプトに条件や役割を与える（例：「あなたは〇〇の専門家です。〜して下さい」）。
モデルがどう“解釈”しやすいかを考えて、曖昧な指示を避ける。
出力を一度得た後、再度プロンプトを微調整して良くする「試行→改善」のループを作る。
出力が予期と違ったとき、「なぜこの答えになったか」を問い、プロンプトに反映する。

【2. 画像生成（Text → Image）】
“言葉を出して、絵が出てくる”という映像的な楽しさがあり、プロンプト設計も感覚と構造の両方が問われます。

– Midjourney
“テキストでどんな画面を作るか”の自由度が高く、クリエイティブ用途で人気のAIです。

– Adobe Firefly
Adobeのクリエイティブツールと連携が深く、プロ向けデザインチームでも採用例があります。
“画像生成＋編集”を１つのプロンプトワークフローにすることで、プロンプトエンジニアリングの幅が拡がります。

●プロンプト設計で意識すべきこと
描写する「スタイル／構図／光の方向／画材風味」など、できるだけ具体的に記述する。
モデルによって“どこまで詳細を書くか”が結果に影響するので、試行が重要。

【3. マルチモーダル・エージェント型（複数メディア／ツールを横断）】
これからのプロンプトエンジニアとして特に注目すべき“ハイブリッド”な領域です。文章・画像・音・コード・ワークフローをまたがるAIの活用というイメージです。

– AUTOGEN Studio
複数エージェントを組んで、ノーコードで「タスクを達成するためのワークフロー」をデザイン＆デバッグできるツールです。

プロンプトエンジニアというと「単一のモデルにひたすら指示を出す」という印象がありますが、この種のツールを使うと「プロンプト＋ワークフロー設計」が重要になります。

【4. 専門／垂直分野（法務、医療、マーケティング、音楽、映像 etc.）】
最後に、“汎用AI＋専門分野特化AI”の組合せを押さえておきましょう。
専門分野特化型のAIを知っておくと、他のプロンプトエンジニアとの差をつけられます。

専門分野では、「語彙」「コンテキスト」「期待出力」が一般用途よりも固まりやすく、プロンプトもそれに即して設計できる。
反面、「誤用」「バイアス」「専門知識の欠如」によるミスが起きやすく、例えば医療法務分野では出力の正確性・責任が問われます。
なので「出力を鵜呑みにしない（人が必ずチェック）」という態度が必須、要はプロンプトエンジニアにも専門分野の知識が必要なのです。

「プロンプトエンジニア」の落とし穴

AIの進化は想像以上に速いです。
最近のモデル（GPT-5やClaude 3など）は、雑に書いた指示でもちゃんと意図を読み取るようになっています。

つまり、「プロンプトの書き方」そのものの価値は年々下がっていくことも考えられます。

将来的には、AIの側が「あなたの意図はこうですね？」と逆に聞き返してくれるようになるでしょうし。
そのとき、“プロンプトエンジニア”の居場所はどうなるのか。

結論から言えば、「言葉の技」だけではすぐに陳腐化するでしょう。

「プロンプトエンジニア」はあくまでも自分自らが何かを生み出すというよりは、人間の考え・イメージをよりダイレクトにAIに伝え良質なアウトプットを生み出すための“橋渡し役”です。

今はAIが進歩して言語の“通訳者”の必要性が無くなっているのと同様に、テクノロジーの進歩によって人間とAIの橋渡し役である「プロンプトエンジニア」のニーズが激減する可能性もじゅうぶん考えられます。

ただ現時点において「プロンプトエンジニア」に熱い脚光が注がれているのは間違いないですし、これからのフリーランスが一財産築くために「プロンプトエンジニア」という仕事を選ぶことには充分な可能性があります。