プロンプトエンジニアの平均年収と求められる6つのスキルとは

2023.10.24(公開: 2023.10.24)

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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は、人工知能（AI）の分野で重要な役割を果たしています。AIモデルに指示（テキストプロンプト）を設計し、最適化するのがプロンプトエンジニアの主な業務です。プロンプトエンジニアは、AIがユーザーとの対話や作業を適切に理解し、遂行できるようにする役割を果たします。

プロンプトエンジニアの仕事は、ユーザーエクスペリエンスの向上や業務プロセスの効率化に大きく貢献するため、さまざまな分野で需要が高まっています。この記事では、AI技術の進歩と共に発展し、将来性が非常に高い職業であるプロンプトエンジニアリングについて、平均年収や必要とするスキルについて紹介します。

プロンプトエンジニアリングの役割とは

プロンプトエンジニアリングは、機械学習モデルに対して与えるプロンプト（指示や入力テキスト）を設計し、調整するプロセスです。その役割は、モデルが特定のタスクに適切に応答するのを促進することです。

具体的には、タスクの要件に合致するプロンプトの作成や適切な形式や制約の追加、モデルの理解と適切な出力を引き出す指示などです。良いプロンプトエンジニアリングによって、モデルの性能が向上し、ユーザーはより効果的な結果を得られます。

プロンプトエンジニアリングと自然言語処理の違い

プロンプトエンジニングは自然言語処理（NLP）の一部で、NLPの特定のアプリケーションに焦点を当てたテキストプロンプトの設計と調整のことを指します。

NLPは広範な分野でテキストデータの理解や生成などに関連しており、言語モデルのトレーニングや文法解析など多くのタスクもまとめてNLPに含まれます。一方、プロンプトエンジニアリングはNLPの一部で、特定のNLPタスクでモデルに適切な指示を与えるための具体的なプロセスを指します。

つまり、NLPは広い意味での言語処理の分野を指し、プロンプトエンジニアリングはNLPの中で特定のタスクに焦点を当てた手法を指します。

ITエンジニアとの違い

プロンプトエンジニアリングとITエンジニアの違いは、関連する作業領域と役割にあります。

プロンプトエンジニアリングは主に自然言語処理（NLP）や機械学習に焦点を当て、モデルのプロンプトを設計・調整することに関連します。一方、ITエンジニアは、情報技術全般にわたる幅広い業務を担当しており、ソフトウェア開発やネットワーク管理、データベース設計など、ITインフラストラクチャ全体に関わる役割を果たします。プロンプトエンジニアリングはNLPと機械学習の特定の側面に焦点を当て、特定のテキストベースのタスクに関連しますが、ITエンジニアは情報技術全体の幅広い分野で作業します。

また、プロンプトエンジニアとITエンジニア両方の役割において、他のチームメンバーと協力し、プロジェクトを成功に導くための協力が求められる点などは共通しています。プロンプトエンジニアはデザイナーやデータサイエンティストと連携し、AIモデルを最適化しますが、ITエンジニアは、他のエンジニアやシステム管理者と連携してシステムの安定性を確保します。

プロンプトの4つの要素

プロンプトの4つの要素は以下の通りです。

入力データ：プロンプトの出発点のこと。テキスト・画像・音声など、AIが理解するための情報源のこと。
背景：プロンプトの文脈や情報のこと。AIに与えられた情報の背後にある状況や前提条件を説明し、理解するのをサポートする。
指示：AIに対する具体的な要求やタスクの指示のこと。ユーザーが何を期待しているかを明確に伝える部分で、プロンプトの主軸。
出力形式 / 出力指示子：AIからの応答の形式やフォーマットのこと。テキストや数値・画像・言語などAIの出力の形態を指定し、ユーザーが望む情報を受け取りやすくする。

上記4つの要素を適切に組み合わせることで、プロンプトエンジニアはモデルに対して適切なタスクを実行するよう指導でき、ユーザーエクスペリエンスの向上につながります。

ここではそれぞれの要素について、具体例を用いて説明します。

指示

「指示」は、モデルに対して具体的な行動やタスクを指し示す部分です。指示はプロンプト全体の鍵となり、モデルに何を期待しているかを明示します。

例えば、テキスト生成タスクの場合、「新聞記事のタイトルを生成してください」という指示を含むプロンプトは、モデルに「新聞記事タイトル生成」を実行するように要求します。指示が明確で具体的であるほど、モデルはより適切な結果を生成しやすくなります。

他にも「日本語で、ホテルの予約を行ってください」と言語＋具体的なタスクで指示したり、「5枚の写真を撮り、その後で最も美しい写真を選んでください」のように、具体的な数値＋アクションで指示したりするのも良い例です。

一方、「何か書いてください」など、具体的に何をすべきか不明瞭な指示は、代表的な悪い例です。良い指示は具体的かつ明確であり、ユーザーが何をすべきかを理解しやすいものです。悪い指示は曖昧かつ主観的であり、ユーザーがどのように行動すべきかが不確かです。指示を設計する際には、明瞭かつ具体的な言葉を使用することが重要です。

出力形式 / 出力指示子

「出力形式」や「出力指示子」は、モデルからの応答に対して望ましい形式や要件を示す部分で、モデルが生成するテキストのスタイルや、出力の形式に関する指示を含みます。

出力形式はテキストや画像の形態など、AIの応答がどの形式で提供されるかを指定します。一方、出力指示子はAIに対して具体的な要求や指示を提供し、応答の内容や構造に関する具体的な内容を示します。つまり、出力形式は「何を」示すのに対し、出力指示子は「どのように」示すかに焦点を当てています。両方ともAIがユーザーの要求に応えるのに重要です。

例えば文章生成作業において、出力形式は「テキストで」「音声で」を指し、出力指示子は「要約してください」など要約を求めたり、「質問に回答してください」などの質問応答形式の要求が該当します。

背景

「背景」は、モデルに提供されるテキストプロンプトに関連する文脈や情報を指します。背景はプロンプトの理解をサポートし、モデルがタスクに適切に対応できるようになります。

例えば、翻訳タスクの場合、背景情報として「以下の日本語の文を英語に翻訳してください」という文が含まれると、モデルは与えられた文が翻訳対象であることを理解し、より正確な翻訳を提供するのに役立ちます。

また、「玉ねぎと茄子を含む材料でカレーを作る方法を説明してください」という文の場合、AIにはカレーの材料リストや料理手順が「背景」として認識され、AIはこの背景情報に基づいて料理の説明を生成します。

背景はプロンプトの文脈を明確にする役割があり、背景を明確にすることでモデルの性能向上につながります。

入力データ

プロンプトの4つの要素の中の「入力データ」は、モデルに提供する具体的な情報やテキストです。この部分は、モデルがタスクを遂行するためのデータやコンテキストを提供します。

例えば「東京の観光スポットを教えてください」という文章の場合、テキストクエリが「入力データ」として提供され、AIによる検索エンジンへのアクセスに使用され、観光スポットに関する情報を取得します。

入力データはプロンプトの中核であり、モデルに何を求めるかを指示する際に非常に重要です。モデルが正確な情報を持っているかどうかは、この要素の質に大きく依存します。

プロンプトエンジニアの仕事内容とは

プロンプトエンジニアの仕事内容は、以下の通りです。

プロンプトの設計：ユーザーがAIモデルに指示を与えるためのテキストプロンプトを設計し、適切な形式で記述する。
AIモデルの分析：AIモデルの動作を分析し、トレーニングデータの評価、ハイパーパラメータの調整などを行って性能を最適化する。
プロンプトの最適化：プロンプトの改善と最適化を通じて、ユーザーの要求に対するより適切な応答を引き出す。

プロンプトエンジニアはAI技術の発展に伴い、自然な対話インターフェースの開発や改良に重要な役割を果たしており、ユーザー体験の向上に大きく貢献しています。

ここでは、プロンプトエンジニアの仕事内容について、それぞれ深掘りして説明します。

プロンプトの設計

プロンプトエンジニアの主要な仕事の一つである「プロンプトの設計」は、機械学習モデルに提供されるテキスト入力を計画し、調整するプロセスです。

プロンプトは開発の成功に大きな影響を与えるため、プロンプトエンジニアは具体的で明確な指示を含むプロンプトを作成し、モデルがユーザーの意図を理解しやすくする役割を果たします。

プロンプトの設計プロセスには言語の選択や文法、タスク固有の情報などを考慮する必要があります。良いプロンプト設計は、モデルの性能を向上させ、ユーザーエクスペリエンスを向上させるのに不可欠です。

AIモデルの分析

プロンプトエンジニアの仕事には「AIモデルの分析」も含まれます。これは、モデルが生成した応答を評価し、性能を改善するプロセスです。プロンプトエンジニアはモデルの出力を定期的に検証し、ユーザーの要求に合致しているかどうかを確認します。不適切な応答や誤解を特定し、それを修正するための新しいプロンプトや指示を設計します。AIモデルの挙動をモニタリングし、ユーザーのニーズに応じてモデルを最適化する役割です。

プロンプトの最適化

プロンプトエンジニアは「プロンプトの最適化」も担当します。これは、AIモデルに提供されるテキストプロンプトを改善するプロセスです。

プロンプトはモデルの理解を形成し、タスクの遂行に大きな影響を与えます。プロンプトエンジニアは、ユーザーの意図に合致し、モデルが望ましい結果を生成するために、具体的で効果的なプロンプトを設計・調整します。プロンプトの最適化によって、モデルの性能向上とユーザーエクスペリエンスの向上が可能です。

プロンプトエンジニアリングに求められる6つのスキル

プロンプトエンジニアリングに求められるスキルは、以下の6点です。

AIの全般の知識
自然言語処理（NLP）の知識
自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキル
プログラミングスキル
英語力
言語化スキル

上記のスキルを組み合わせることで、プロンプトエンジニアとして効果的なテキストプロンプトを設計でき、AIモデルを最適化する役割を果たせます。

AIの全般の知識

プロンプトエンジニアリングにAIの全般的な知識が必要な理由は、適切なプロンプト設計にはAIモデルの挙動について理解し、最適な結果を得るために調整する必要があるからです。

AIモデルはデータと指示に基づいて動作しているため、AIについての知識がないとプロンプトが効果的でない可能性があります。全般的なAI知識は、モデルの動作原理やトレーニングの背後にあるコンセプトを理解し、タスクに合わせた適切な指導の設計に役立ちます。

自然言語処理（NLP）の知識

プロンプトエンジニアリングには自然言語処理（NLP）の知識が不可欠です。例えば日本語から英語への翻訳を行いたい場合、適切なプロンプトを設計する必要がありますが、NLPの知識があれば「日本語から英語に翻訳してください」など、どのような情報をプロンプトに含めるべきか理解できます。しかし、NLPの知識が不足すると、具体的な語彙や文法に関する指導が不十分で、モデルの翻訳品質が低くなる可能性があります。

NLP知識を活用して、より効果的なプロンプトを作成し、文法や特定の単語などに関する指示を追加できます。

自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキル

プロンプトエンジニアリングには、自然言語処理（NLP）のライブラリやフレームワークの知識とスキルが不可欠です。例えばNLTK、spaCy、TransformersなどのPythonライブラリやTensorFlow・PyTorchなどのフレームワークについての理解があると役立ちます。NLPモデルの操作やテキストデータの前処理、モデルのトレーニング、評価、およびプロンプトの設計に関する知識が必要です。これらのスキルは、プロンプトエンジニアがモデルを効果的に活用し、ユーザーの要求に応えるのに役立ちます。

プログラミングスキル

プロンプトエンジニアリングにはプログラミングスキルが重要です。特にPythonなどのプログラミング言語の知識が必要で、自然言語処理ライブラリや機械学習フレームワークを使用してプロンプトの設計やモデルの操作を行います。プログラミングスキルはプロンプトエンジニアがデータの前処理、モデルの評価、結果の解析などを実行し、タスクに適したプロンプトを設計するのに役立ちます。

英語力

英語力があると、プロンプトエンジニアリングのさまざまな場面で役立ちます。多くのプロンプトは英語で作成され、モデルに適切な指示を与えるためにはっきりと、そして理解できる英語表現が必要です。また、英語が主要な自然言語処理の文献や資料の言語であるため、研究や情報収集にも役立ちます。

言語化スキル

言語化スキルはプロンプトエンジニアリングに不可欠です。適切なプロンプトを設計するために、明確で具体的な言葉で指示を表現する能力が必要です。また、ユーザーの要求やタスクを適切に表現し、モデルが理解しやすいように伝えるスキルが重要です。適切な言語化スキルがあることで、モデルの性能向上やユーザーエクスペリエンスの向上に貢献します。

プロンプトエンジニアの平均年収とは

プロンプトエンジニアの平均年収はどれくらいなのか、求人サイトの情報をまとめました。

求人サイト	プロンプトエンジニアの平均年収
indeed	400〜1,000万円
DODA	600〜1,200万円
リクナビ	600〜1,200万円
Green	400〜950万円

企業によって年収は異なりますが、プロンプトエンジニアは600〜1,000万円の求人が多い傾向にあります。なお、DODAによるとITエンジニアの平均年収は442万円であり、プロンプトエンジニアの年収は一般的なITエンジニアよりも高いと分かります。

プロンプトエンジニアの年収が高い理由の大半を占めるのが、自然言語処理（NLP）とAI技術の進化に伴い、需要が急増していることです。加えて、プロンプトエンジニアは高度な専門知識とスキルが必要で、AIモデルを最適化するためプロンプトを設計する能力が求められます。

プロンプトエンジニアは、ユーザーエクスペリエンスの向上に直接影響を与える役割を果たしているため、ビジネスへの貢献度に見合った報酬が支払われる傾向にあります。

また、プロンプトエンジニアの年収は、従事する分野や経験によって異なり、特に医療や金融、自動車分野の企業では、高い給与を得られる傾向にあります。高い年収を得るためには、その分野での専門知識と経験が必要であり、需要の高い分野に特化することが大事です。

プロンプトエンジニアの需要・将来性

プロンプトエンジニアの需要は急速に増加しており、将来性も非常に高いと予想されます。

自然言語処理とAIの進化に伴い、プロンプトエンジニアは会話型AIシステムの開発や改善に欠かせない役割を果たしています。企業はユーザーエクスペリエンス向上や業務効率化のためにプロンプトエンジニアを求めており、需要は増加し続けています。

また、プロンプトエンジニアは高度なスキルを持つため、高い年収も期待できます。プロンプトエンジニアリングに特化してキャリアを築くことは、今後ますます価値のある選択となるでしょう。

前提：少子高齢化の影響もあり将来的に最大で79万人のIT人材が不足

少子高齢化は日本の労働市場に影響を与え、一部のレポートや予測では将来のIT人材不足を示唆しています。

経済産業省が2019年に実施したレポート「IT人材需給に関する調査」によると、2030年までに最大で79万人のIT人材が不足する可能性があると記載されています。79万人という数値は予測に過ぎず、政府や企業もIT人材の育成と新しい技術を活用する方法を模索しており、労働市場の適応性向上に取り組んでいます。IT人材不足を軽減するために、教育と技能の普及が重要です。将来的なAIや機械学習のニーズの成長にともない、IT人材の内の一つであるプロンプトエンジニアの不足も懸念されています。

需要は高いが供給がかなり少ない

プロンプトエンジニアの需要が高い一方で人材が少ない主な理由は、求められるスキルが専門的で高度である点です。

プロンプトエンジニアは比較的新しく誕生した人材で、特に大規模な言語モデルを活用するスキルやNLPの専門知識が必要です。現状では、プロンプトエンジニアとしてのスキルを習得するための教育とトレーニングがまだ充分でないことも影響しています。

似たような分野にデータサイエンスがありますが、文部科学省は2021年度より、大学におけるデータサイエンス教育推進の一環として、助成に支援に力を入れています。それに伴い、データサイエンス学部を開講する大学も増加しました。2023年時点ではプロンプトエンジニアに特化した学部はないものの、今後は専門機関が誕生する可能性はあります。

IT人材リソースをAIサービスで代替していく

IT人材リソースをAIサービスで代替するメリットは、自動化と効率化にあります。AIは繰り返し作業の処理を得意としており、適宜AIに任せることでタスクの自動化が可能です。AIサービスで代替するとコスト削減と生産性向上が実現し、ヒューマンエラーのリスクを削減できます。

また、プロンプトエンジニアの仕事の一部も、AIサービスで代替可能です。特に、プロンプトの設計や調整など一部のタスクは、自動化されたプロンプト生成ツールやAI補助ツールによってサポートできる場合があります。

ただし、AIは特定のNLPタスクの文脈や、ユーザーの要求を正確に理解することが難しいため、人による作業が重要です。つまり、AIをうまく取り入れることでプロンプトエンジニアの人材不足を解消できます。

IoTのさらなる発展：スマートホーム・スマートカー

IoT（Internet of Things）は、物理的なデバイスやオブジェクトがインターネットに接続され、データの収集や通信が可能な技術を指します。IoTの発展により、リアルタイムでデバイスのデータを共有し、センサー情報や操作データをクラウドや他デバイスとやり取りできます。

IoTは自動車、家電、産業、ヘルスケアなど多くの分野で利用され、データ収集や遠隔操作、自動化などの目的で幅広く応用されています。特にスマートホームやスマートカーはIoTの代表例です。

プロンプトエンジニアはIoT開発の中で、主にユーザーとデバイス間の自然な対話をするためのプロンプト設計・適用に関わっています。音声アシスタントやコントロールパネルのプロンプトを作成することで、ユーザーがデバイスを効果的に制御し、情報を取得できるようにします。

例えば、スマートカーでは音声コマンドを通じてナビゲーションやセキュリティなどを制御します。そしてスマートホームでは、音声で照明や温度の設定、セキュリティシステムを操作するためにプロンプトが使用されます。つまり、プロンプトエンジニアはIoTでデバイスの使いやすさを最大限に引き出すための鍵となるため、IoTの発展にともないプロンプトエンジニアの需要がさらに伸びると予想されます。

プロンプトエンジニアになる4つの方法

プロンプトエンジニアになるには、まず業務をする上で必須のスキルを身につけ、実績を重ねることが大切です。

業務上必須のスキルは、主に自然言語処理（NLP）とPythonなどのプログラミングスキル、AIモデルの理解が挙げられます。どれも習得には英語を使うことが多いため、適切なプロンプトを効率的に設計するには英語を読み書きするスキルがあると取り組みやすい傾向にあります。

技術を習得しながらプロジェクトに参加して実践的な経験を積み、自分のポートフォリオを作成することで、短期間でプロンプトエンジニアのスキル向上が見込めます。

ここでは、プロンプトエンジニアになるための具体的な方法について説明します。

プロンプトを開発してみる

プロンプトの設計や調整は実際の経験が不可欠で、理論的な知識だけでは活用できない場合があります。そのため、実際にプロンプトを開発してみることは、プロンプトエンジニアとしてのスキルを向上させるための近道です。

実践的なスキルを磨くには、まずオープンソースのプロジェクトに参加し、プロンプトの設計や評価の実際のタスクを担当して経験を積みます。また、自分でサンプルデータセットを収集し、プロンプトのテストやモデルのトレーニングを行うのも良い方法です。

具体的なプロンプト開発では、例えばユーザーとの対話をシミュレートするチャットボットプロンプトを開発し、質問や指示に対して適切な応答を生成する方法を学ぶのがおすすめです。また、自然言語生成（NLG）モデルを活用し、指定したトピックに関する文章を生成するプロンプトを設計して見ると、NLPモデルを活用したテキスト生成の基本を学べます。

実践的な経験を積むことによって、プロンプトエンジニアリングのスキルを向上させ、プロのプロンプトエンジニアとしてのキャリアを構築するのに役立ちます。

自然言語処理・プログラミングスキルを習得する

自然言語処理（NLP）やプログラミングスキルを習得することは、プロンプトエンジニアの基盤になります。

プロンプトエンジニアはテキストプロンプトを設計し、モデルの出力を評価するためにNLPの基本原則や技術を理解する必要があります。文法や意味解析、トークン化などのNLPスキルはプロンプトの品質向上に不可欠です。

また、プロンプトエンジニアがテキストプロンプトを作成し、モデルを操作するためにはプログラミングが必要です。特にPythonはNLPや機械学習で一般的に使用されるプログラミング言語であり、Pythonのライブラリやフレームワークの使用経験はプロンプトエンジニアリングに役立ちます。

NLPやプログラミングスキルを習得するためには、Udemyなどオンラインコースの利用がおすすめです。オンラインコースは時間と場所に制約を受けず、自分のペースで学習できるため、仕事や学業との調整がしやすいのがメリットです。

また、オンラインには多くのNLPおよびプログラミングコースが提供されており、初心者から上級者向けまで、幅広いレベルのコースがあります。自分のスキルに合ったコースを選ぶことで、効率的なスキルアップが可能です。

プロンプトエンジニアに関連する資格を取得する

プロンプトエンジニアに関連する専門的な資格は存在しません。しかし、自然言語処理（NLP）や機械学習、Pythonプログラミングに関連する資格を取得できるほどのスキルがあれば、プロンプトエンジニアとして活躍できる可能性が高まります。

それぞれのスキルを証明できるおすすめ資格は。以下の通りです。

NLPや機械学習のスキルを証明できる資格では、G検定がおすすめです。

G検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が、2017年より実施している試験で、ディープラーニングの基礎知識や実務に通じるスキルについて問われます。累計受験者数は2023年の時点で10万人以上、7万人以上の合格者が誕生している、人気の高い資格です。受験料は13,200円（税込）で、年に6回実施されています。

G検定では、以下の範囲が出題されます。

人工知能をめぐる動向
人工知能分野の問題
機械学習の具体的手法
ディープラーニングの概要
ディープラーニングの手法
ディープラーニングの社会実装に向けて
数理・統計

プロンプトエンジニアがAIモデルの動作を理解し、適切なプロンプトを設計するのにはAIやディープラーニングの基本原理が役立ちます。G検定の出題範囲にはAIの動作原理やトレーニングプロセスが含まれるため、それらを知ることでプロンプトエンジニアリングの基盤を築けます。

また、Pythonスキルを証明するにはPython3エンジニア認定基礎試験がおすすめです。

Python3エンジニア認定基礎試験は、プログラミング言語Pythonの基本的な知識とスキルを評価するための試験です。Pythonプログラミングにおいて初心者向けの認定試験であり、Python 3の基本構文やデータ型、関数、モジュールなど、Pythonプログラミングの基礎をテストします。

Python3エンジニア認定基礎試験は、プログラミングの初学者やPythonを学び始める人々にとって、Pythonの基本的なスキルを評価し、証明するための手段として役立ちます。また、Pythonを使用したソフトウェア開発やデータ分析に従事する前に、基本的な理解とスキルを確立するためにも適しています。受験料は13,200円（税込）で、累計受験者数は2023年の時点で1万人を超えています。

Pythonはデータサイエンスや自然言語処理の分野で広く使用されているプログラミング言語です。Python3エンジニア認定基礎試験の勉強をすることでPythonのプログラミングスキルを習得し、プロンプトエンジニアリングにおけるプロンプトの設計や、データ処理のスキル向上につながります。

なお、資格はスキルを証明する手段の一つであり、プロンプトエンジニアリングで活躍するための土台になりますが、経験と実践も同様に重要です。自己学習や実践的な経験を通じて、プロのプロンプトエンジニアとしてのキャリアを築けます。

ポートフォリオを作成する

プロンプトエンジニアになるためにポートフォリオを作成することは、非常に効果的な方法です。ポートフォリオはスキルや経験を、雇用主やクライアントに伝える手段となります。

例えばテキストデータベースから情報を検索しユーザーに提供する「情報検索エンジン」や、対話を模倣するチャットボットの開発経験があると、プロンプトエンジニアリングの技術を具体的にアピールできます。

なお、ポートフォリオ作成で重要視されるのは、主に過去のプロジェクトや、実績を示すためのプロンプト例です。実際のプロンプトの設計や改善の例を含めることで、プロンプトエンジニアリングのスキルを強調できます。使用した言語やツール、NLPライブラリ、フレームワークについてポートフォリオに記載しましょう。

ポートフォリオは、求人応募時やフリーランスの仕事を獲得する際に重要な資産となります。実際の実績やプロジェクトの例を通じて、プロンプトエンジニアリングの能力を証明しましょう。

まとめ

この記事では、プロンプトエンジニアリングの概要について触れたあとで、プロンプトエンジニアの平均年収や必要スキル、将来性などについて紹介してきました。プロンプトエンジニアリングは自然言語処理（NLP）やプログラミングスキル、AIモデルの理解など専門性が高く、習得するためには難易度が高い傾向にありますが、AIやIoTの発展により、将来的に高い需要が期待できる技術です。

自然言語やAIに興味があり、プログラミングスキルを持つ人や、分析力や創造性を発揮し、ユーザーエクスペリエンスの向上を熱心に行える人がプロンプトエンジニアとして成功する傾向があります。学習意欲が高く、新しい技術やスキルを習得することに抵抗がない方はプロンプトエンジニアを視野に入れてみましょう。