プロンプトエンジニアになる方法

2022年は人工知能にとって重要な年でした。OpenAIのChatGPTの発売により、人工知能は世間の注目を集めるようになりました。今日では、AIは間違いなく、誰もが話題にする、地球上で最もホットなトピックとなっています。

しかし、Claude、ChatGPT、Google Gemini などのスマートで会話型の AI アシスタントの背後にいる真の MVP（最も価値のあるプレーヤー）は誰なのか、考えたことはありますか？

プロンプトエンジニア。

彼らは、ChatGPT のような言語モデルに人間の入力を理解して応答するように教えるプロンプトを記述しています。そして、その需要は非常に高まっています。

これは相当な成長ポテンシャルを秘めています。

では、プロンプトエンジニアリングの世界に飛び込むにはどうすればよいのでしょうか？

以下では、プロンプトエンジニアになるためのステップバイステップのロードマップをご紹介します。AI 愛好家でも、データサイエンスや人工知能のバックグラウンドを持つ専門家でも、実用的なヒントや要点をご用意しています。

また、AI の世界や、エンジニアの創造力を刺激する素晴らしい生成型 AI ツールに興味のある学生や開発者は、以下の無料リソースをぜひご覧ください。

プロンプトエンジニアとは？

プロンプトエンジニアは、ChatGPT や Claude などの言語モデル向けに、明確で効果的な要求（プロンプト）の作成を専門としています。プロンプトは誰でも入力できますが、組織は、より正確で洞察に満ちた結果を生み出すことができる独自のスキルを持つプロンプトエンジニアを採用しています。

たとえば、ChatGPT や Perplexity などの大規模言語モデル （LLM） を使用して、Python でログインページを構築していると想像してみてください。

通常のユーザーは、「Python を使用してログインページを作成する方法」のような簡単なプロンプトを入力して、基本的な情報を含む一般的な回答を得ることができます。

一方、LLM の相互作用や特定のプロンプトに関する知識を持つプロンプトエンジニアは、次のように答えるかもしれません。「Flask と SQLAlchemy を使用して、認証やパスワードハッシュ技術を含む、Python で安全なログインページを作成するためのステップバイステップのガイドを提供してください。」

当然のことながら、プロンプトエンジニアが作成した詳細なプロンプトは、より深く構造化された、カスタマイズされた結果を生み出します。

なぜでしょうか？それは、プロンプトエンジニアが AI アシスタントにタスクの特定の側面に集中するように指示したからです。

プロンプトエンジニアは、明確な指示を書くスキルを生かして、法律文書の校正や顧客サービスへの対応文の作成など、AI の潜在能力を最大限に引き出すことができます。

そのため、プロンプトエンジニアは、人工知能の行動を研究し、これらのシステムと対話するために使用されるプロンプトを改良することで、パフォーマンスの向上とバイアスの低減の方法を探っています。

プロンプトエンジニアの役割

プロンプトエンジニアの役割は単純です。大規模な言語モデルがタスクを正確かつ一貫して実行できるように、プロンプトを作成、改良することです。

プロンプトエンジニアリングの責任と日常的なタスクには、次のようなものがあります。

プロンプトエンジニアになるために必要なスキル

プロンプトエンジニアの役割に興味がある方は、以下のスキルを身につけておく必要があります。

データ分析

プロンプトエンジニアは、データを解釈し、プロンプトのパフォーマンスを評価し、情報に基づいた意思決定を行うための優れた分析能力を備えている必要があります。

プロンプトの効果を最適化するには、複雑な情報を分析し、パターンを特定し、AI プラットフォームのデータから有意義な洞察を引き出す必要があります。

ここでは、データ分析の技術やツールに関する事前知識が大きな優位性となります。

戦略的思考

AI プロンプトエンジニアとして成功するには、プロンプトの開発を組織の目標やユーザーのニーズに整合させる戦略的思考が必要です。

戦略的思考により、AI システムのパフォーマンスとユーザーエンゲージメントを向上させるプロンプトエンジニアリングの取り組みをプランニングし、実行することができます。

これまで AI プロンプト、特に GPT などの主要モデルや ChatGPT などのプラットフォームで AI プロンプトを構築、テストした経験があれば、これらのスキルを素早く習得するのに役立ちます。

問題解決と AI の知識

プロンプトの開発や AI モデルのトレーニングにおける課題を克服するには、強力な問題解決能力と、自然言語処理 （NLP）、機械学習 （ML）、ディープラーニング （DL） などの AI テクノロジーに関する深い理解が必要です。

また、TensorFlow や PyTorch などのディープラーニングフレームワークを知っている方は、モデルの強みを補完し、高品質の応答を生成するプロンプトを設計することができるでしょう。

問題解決スキルがあれば、問題点を特定し、解決策を提案し、AI によって生成されたプロンプトを難なく改善することができるようになります。

創造性

プロンプトエンジニアになるには、技術的な専門知識だけでは不十分です。創造力も必要です。

プロンプトエンジニアは、巧みに作成されたプロンプトを使用して、複雑な現実世界の問題を、大規模な言語モデルが処理できるフォーマットに簡略化します。また、モデルの出力分析、パフォーマンス向上のための新しい方法の発見、およびこれらのモデルのバイアスの低減には、創造的なスキルも必要です。

法律や医療などの専門分野では、プロンプトを正確に理解して対応するために創造性が重要になります。また、ストーリーテリングや簡単な言葉を使って、複雑な考えを多様な聴衆にわかりやすく説明することも役立ちます。

部門横断的なチームとの交渉

経験豊富なプロンプトエンジニアは、製品マネージャー、専門知識を持つ専門家、データサイエンティストなど、さまざまなチームと頻繁に連携して要件を把握し、効果的なプロンプトを作成しています。

そのため、プロンプトの開発を円滑に進めるためには、さまざまな関係者と優先度、タイムライン、リソースについて交渉する必要があります。

また、プロンプトエンジニアは、バイアスや有害な出力などのリスクを最小限に抑えるため、経営陣と倫理ガイドラインについて話し合うことも重要です。

リーダーシップスキル

AI 製品開発においてプロンプトエンジニアリングの重要性が増すにつれ、プロンプトエンジニアは、この分野におけるチームやイニシアチブを率いる必要が出てくるかもしれません。

このリーダーシップには、組織内のプロンプトエンジニアリングの取り組みに関するビジョン、方向性、戦略的計画の提供が含まれます。

プロンプトエンジニアのエキスパートは、最新技術に精通し、知識を共有し、プロンプト開発手法の革新を推進することで、ソートリーダーシップを発揮しなければなりません。

技術的なスキルに加え、チームを鼓舞し、ワークフローを効果的に管理し、プロジェクト全体でプロンプト出力の高い水準を維持するには、リーダーシップスキルも不可欠です。

これらのスキルを構築する方法

上記のスキルをすでに持っている方は、プロンプトエンジニアへの道を歩み続けることができます。持っていない方は、以下の方法でそのスキルを養い、磨くことができます。

プロンプトエンジニアリングを学ぶ上で、適切なツールを活用することは生産性を大幅に向上させるでしょう。プロンプトエンジニアのためにカスタマイズされたツールの一つが、ClickUp の生産性プラットフォームに組み込まれたネイティブ AI ニューラルネットワーク「ClickUp Brain」です。

自動化とナレッジマネジメント機能により、日常的なタスクや責任を簡素化し、プロンプトエンジニアをサポートします。

プロンプトエンジニアのための ClickUp Brain

ClickUp の生成型 AI アシスタントは、コンテンツの作成、アイデアの創出、知識の管理を簡単に支援します。

このツールを使用すると、プロンプトエンジニアは、さまざまなプロジェクトチームの役割に適した、100 以上の業界固有の、研究に裏打ちされたプロンプトにアクセスできます。AI ツールを起動し、プロンプトを選択するだけで、プロジェクトのタイムライン、レポート、ミーティングのアジェンダを作成できます。

さらに、ClickUp Brain のニューラルネットワークは、すべてのタスク、プロセス、ドキュメント、ワークフローのコミュニケーションを統合し、インタラクティブなナレッジベースとして機能します。この機能を使用して、タスクの目標、最近の作業の最新情報、会社のプロセス、品質評価手順など、簡単な質問をして情報を抽出することができます。

プロンプトエンジニアにとって、ClickUp Brain は、手動のタスク、定期的な業務、リマインダーを自動化する仕事アシスタントです。この自動化により、プロンプトエンジニアは、重要度の低いタスクに気を取られることなく、コアとなるプロンプトの開発に集中することができます。

プロンプトエンジニアになる方法

学ぶべきことが多く、習得すべきスキルも多いため、プロンプトエンジニアになるまでの道筋はすぐには明確にならないかもしれません。ここでは、その道筋を示す簡単なロードマップをご紹介します。

1. 自分のキャリア目標について考えてみよう

プロンプトエンジニアリングの旅を始める前に、目標を慎重に検討してください。

現在の役割にプロンプトエンジニアリングを取り入れ、ビジネスの成長をサポートしたいとお考えですか？それとも、AI 技術の分野で活躍するためにプロンプトエンジニアリングのスキルを習得したいとお考えですか？自分が望むものを把握することで、キャリア目標に合わせた具体的なスキルを磨くことができます。

一般的な「AI テクノロジー」という道ではなく、プロンプトエンジニアリングの中で特定のニッチ分野を見出してください。それは、クリエイティブなテキスト生成、対話システム、コード生成、事実に基づく言語タスクなど、さまざまな分野に及ぶ可能性があります。

そのニッチ分野に合わせた学習をカスタマイズしましょう。創造的なテキスト生成の場合は、流暢さと想像力に重点を置いてください。事実に基づくタスクの場合は、正確さと現実世界のデータに基づく根拠を優先してください。

2. 適切な資格を取得しましょう

プロンプトエンジニアリングの役割に応募するには、関連分野の教育資格または学位が必要です。

コンピュータサイエンス、データサイエンス、または言語学の学士号は、強固な基礎となります。しかし、この分野は急速に進化しています。プロンプトエンジニアリングに特化したブートキャンプやオンラインコースなどの代替コースも検討してください。適切な資格を取得することは、最新の技術を習得する決意の表れとなります。

3. プログラミング言語を学ぶ

広く使用されているプログラミング言語、特に Python を習得しましょう。これは AI および NLP の共通語であり、LLM での作業用に特別に設計された TensorFlow や PyTorch などのライブラリがあります。

また、特定のタスクには補完的な言語も習得すべきです。データ分析や操作には、R や Julia を検討してください。プロンプトを使用するウェブベースのアプリケーションには、React などの JavaScript フレームワークを調べてみてください。

コーディングコンテストに参加したり、オープンソースプロジェクトに貢献したり、AI 駆動のアプリケーションの開発に携わったりすることで、特定の言語のコーディングスキルを向上させることができます。

4. NLP や ML などの AI 技術を専門とする

プロンプトエンジニアリングのスキルを習得するには、AI、機械学習、自然言語処理について深い理解が必要です。

一般的な理解を超えて、トークン化、トランスフォーマー、アテンションメカニズムなどの NLP のコアコンセプトを習得します。プロジェクトに取り組み、実際のシナリオで鍵となるコンセプトやツールを適用することで、実践的な経験を積むことができます。

コアコンセプトを活用して、効率的かつ効果的なプロンプトエンジニアリングのテクニックを練習しましょう。可能であれば、コアコンセプトを適用できる実践的なプロジェクトに参加してください。

5. プロンプトのテクニックをマスターする

少数の学習、穴埋め問題、温度制御など、さまざまなプロンプト手法を探ってみてください。それぞれが LLM の出力に独自の方法で影響を与えます。

Hugging Face Transformers などのプラットフォームで利用できる、事前にトレーニング済みのモデルを試してみてください。プロンプトエンジニアリングの手法を用いて、特定のタスクに合わせてモデルを微調整してみてください。

6. この分野の専門家とネットワークを築きましょう

AI の専門家との適切なネットワークの構築は、特に就職活動において鍵となります。AI の専門家とリレーションシップを築き、会議に参加し、オンラインフォーラムに参加して、仲間とアイデアや課題について議論しましょう。

AI および NLP コミュニティ内のコラボレーションは、学習を促進し、プロンプトエンジニアリングの最新動向に関する最新情報を入手するのに役立ちます。

このテンプレートをダウンロード

就職活動の努力を支援するために、ClickUp 就職活動テンプレートなどの生産性向上ツールを利用することを検討してください。この便利なテンプレートを使用すると、応募、求人情報、企業評価、面接などを 1 か所で追跡できるため、整理整頓が保たれます。

6. あなたの専門知識をアピールするポートフォリオを構築しましょう

AI テクノロジーについて深い理解を身につけ、潜在的な雇用主や AI コミュニティにプロンプトエンジニアリングのスキルをアピールできる強力なポートフォリオを構築するために、印象的なプロジェクトの作成に注力しましょう。

また、プロンプトエンジニアリングの関連認定資格を取得することで、自分の資格を高め、専門知識を証明することもできます。

プロンプトエンジニアリングの分野は急速に進化しています。関連するブログ、研究論文、業界ニュースをフォローして、最新情報を入手しましょう。必須ではありませんが、プロンプトエンジニアリングの認定資格を取得することで、この分野へのコミットメントを証明し、体系的な学習パスを得ることができます。

これらの特定のスキル、リソース、戦略に焦点を当てることで、熟練のプロンプトエンジニアへの道を着実に歩むことができるでしょう。

プロンプトエンジニアリングへの参入のハードルを乗り越える

他のフィールドと同様、プロンプトエンジニアリングにも課題は存在します。

この分野は新しい分野であるため、特定のスキル（前述のように）を身につける必要があります。

スキルは持っておくと良いものです。しかし、プロンプトエンジニアになる上で直面する可能性のある障害も認識しておくことが重要です。

以下は、遭遇する可能性のある一般的な課題です：

プロンプトエンジニアであることのメリットとデメリット

プロンプトエンジニアリングは確かにエキサイティングなキャリアの選択肢ですが、他のものと同様に、長所と短所があります。

メリット

プロンプトエンジニアリングのキャリアを追求する主なメリットは、次のとおりです。

キャリアの展望

企業が業務やユーザーエクスペリエンスの向上のためにソフトウェアへの依存度を高めるにつれて、プロンプトエンジニアの需要は着実に増加しています。

給与の期待値

このような数字は、プロンプトエンジニアリングが、非常にやりがいのあるキャリアパスである可能性があることを示しています。

潜在的な就職機会

最も素晴らしい点は？

プロンプトエンジニアは、あらゆる業界や組織、分野で活躍することができます。その一部をご紹介します。

欠点

プロンプトエンジニアはやりがいのあるキャリアパスですが、その一方で、欠点も少なからずあります。その欠点を克服する方法をご紹介します。

言語モデルへのアクセスが制限されている

多くの高度な言語モデルは、ライセンスを取得していないエンジニアは利用できません。

その解決策とは？オープンソースの言語モデルとプロンプトフレームワークを使用し、研究機関と協力するか、それらにアクセスできる企業に参加することです。

そして、よりオープンでアクセスしやすい AI テクノロジーの推進をぜひご支援ください。

倫理的な考慮

プロンプトエンジニアリングでは、不公平で安全でないモデル出力は深刻な問題です。

この課題を克服するには、倫理的な AI の原則を学び、倫理学者や分野専門家と協力し、責任ある AI 開発を推進するための技術を習得する必要があります。

倫理的な AI の代表的な例としては、バイアスを軽減するためのダイナミックなアプローチを採用している Anthropic の Claude が挙げられます。

スケーラビリティとパフォーマンスの問題

大規模で複雑な言語モデルを効率的かつ正確に管理することは困難です。しかし、プロンプトエンジニアリングの成功の鍵は、継続的な学習にあることを忘れないでください。

プロンプトのチューニングやチェーンなど、プロンプトのパフォーマンスを最適化するための方法を模索し続けてください。

不確実な雇用市場

現在、就職市場では、プロンプトエンジニアリングの専門的役割を担う人材は不足しています。

そのため、自然言語処理、機械学習、ソフトウェアエンジニアリングなどの関連分野の専門知識を持つことが、これまで以上に重要になっています。さらに、プロンプトエンジニアリングなどの汎用的なスキルがあれば、需要もさらに高まるでしょう。

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