プロンプトエンジニアリングとは？生成AIを使いこなすためのコツを解説

この記事の監修者

佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。

今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。
PM Careerに無料会員登録する
転職についての情報はこちらをご覧ください！

• プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】
• プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】

はじめに

「ChatGPTを業務で使い始めたけど、いまいち期待した答えが返ってこない」

「ニュースで『プロンプトエンジニアリング』という言葉を聞くけど、なんだか難しそう」

「AI時代に乗り遅れたくないけど、何から学べばいいかわからない」

このような悩みや焦りを感じていませんか？生成AIの急速な普及に伴い、その能力を最大限に活用するスキルは、専門家だけでなく、より多くの人々にとって不可欠なものとなりつつあります。

この記事では、AIとの対話術である「プロンプトエンジニアリング」について、わかりやすく解説します。この記事を読み終える頃には、AIはあなたの思考を飛躍的に向上させる、かけがえのないパートナーとなっているでしょう。

プロンプトエンジニアリングとは？AI時代の必須スキルを1から理解する

「プロンプトエンジニアリング」と聞くと、何か専門的な技術のように感じるかもしれません。しかし、その本質は非常にシンプルです。ここでは、この新しい時代の必須スキルについて、基本的な概念からわかりやすく解説していきます。

生成AIの能力を最大限に引き出す「プロンプトエンジニアリング」

プロンプトエンジニアリングとは、一言でいえば「生成AIから望む結果を引き出すための指示・命令（プロンプト）を設計・最適化する技術」のことです。これは、まるで魔法使いが呪文を操るように、言葉を通じてAIの力を引き出す行為といえるでしょう。

プロンプトの設計次第で、AIは平凡な答えしか返さないこともあれば、驚くほど的確で創造的なアウトプットを生成することもあります。つまり、プロンプトエンジニアリングは、AIとの対話の質を高め、その潜在能力を最大限に引き出すための戦略的なコミュニケーション術なのです。

なぜ今、プロンプトエンジニアリングが重要なのか？

ChatGPTをはじめとする生成AIが誰でも手軽に使えるようになった今、プロンプトエンジニアリングの重要性は急速に高まっています。その理由は大きく3つあります。

プログラミングとは違う？文系でも習得できる「対話力」

「エンジニアリング」という言葉から、プログラミングのような専門知識が必要だと誤解されがちですが、そんなことはありません。プログラミングとプロンプトエンジニアリングは、根本的に異なります。

このように、プロンプトエンジニアリングは専門的なコードを書くスキルではなく、むしろ「いかに分かりやすく、的確に意図を伝えるか」という対話力や言語化能力が重要になります。そのため、エンジニアだけでなく、企画職、マーケター、営業職など、あらゆる職種のビジネスパーソンが習得できるスキルなのです。

これだけ押さえればOK！成果が変わるプロンプトの基本構造（4大要素）

AIへの指示がうまくいかない原因の多くは、プロンプトに必要な要素が欠けていることにあります。実は優れたプロンプトには、共通する「型」が存在します。

ここでは、その基本となる4つの構成要素を解説します。この型を意識するだけで、あなたのAIとの対話は大きく変わるはずです。

①指示（Instruction）：AIに「何をしてほしいか」を明確に伝える

これは、プロンプトの核となる部分で、AIに実行してほしいタスクを具体的に命令するところです。曖昧な表現は避け、「～してください」といった動詞形で明確に伝えることが重要です。

• 悪い例

  この記事

• 良い例

  この記事を500字程度で要約してください。

②背景（Context）：良質なアウトプットのポイントは「前提条件」

AIがタスクをより深く理解し、文脈に沿った回答を生成するために必要な情報を提供します。どのような立場（役割）で回答してほしいか、どのような状況を想定しているかといった前提条件を与えることで、出力の質が大きく向上します。

• 例1（役割設定）

  あなたは経験豊富なWebマーケターです。

• 例2（前提条件）

  ターゲット読者は20代の若手社員です。専門用語は避けてください。

③入力データ（Input Data）：AIが処理する「材料」

AIに処理してほしい具体的なテキストや質問そのものを指します。要約してほしい文章や、分析してほしいデータなどがこれにあたります。この「材料」が質の高いものであればあるほど、良いアウトプットが期待できます。

④出力形式（Output Indicator）：欲しい「形」で答えをもらう

AIにどのような形式で回答してほしいかを指定します。この指定がないと、AIは自由な形式で回答してしまい、後から手作業で修正する必要が出てきてしまいます。あらかじめ形式を指定することで、業務効率が大幅にアップします。

• 例1

  箇条書きで出力してください。

• 例2

  以下のキーを持つJSON形式で出力してください。

• 例3

  Markdown形式で見出しを使って構造化してください。

【実践】4つの要素を組み合わせた「神プロンプト」の作り方

それでは、これら4つの要素を組み合わせると、プロンプトがどのように変わるかを見てみましょう。ここでは、「Webマーケティングの新しい施策アイデアを考える」という場面を想定します。

このように、4つの要素を意識して組み合わせるだけで、AIの回答の質は劇的に向上するのです。

【明日から使える】プロンプトエンジニアリングの代表的なテクニック7選

プロンプトの基本構造をマスターしたら、次はより高度な出力を引き出すためのテクニックを学びましょう。

ここでは、数ある手法の中から特に実用的で効果の高いものを「基本編」と「応用編」に分けて、7つご紹介します。これらのテクニックを使いこなせば、AIはさらに頼れるパートナーになります。

《基本編》まずはここから！3つの必須テクニック

最初に、使用頻度が高く、誰でもすぐに試せる基本的なテクニックを3つ紹介します。まずはこれらの手法をマスターすることから始めましょう。

Zero-shotプロンプティング：指示だけでお願いする

Zero-shotとFew-shotの基礎と使い分けは、こちらをご覧ください。

これは、AIに具体的な例（お手本）を示さずに、指示だけでタスクを実行させる最もシンプルな手法です 。実は、多くの人が無意識のうちにこの方法を使っています。

• プロンプト例

  「プロンプトエンジニアリング」を初心者にも分かるように説明してください。

単純なタスクや、AIが十分な知識を持っている分野であれば、これだけでも有効です。しかし、複雑な指示や独特のフォーマットを求める場合には、意図が伝わりにくいこともあります。

Few-shotプロンプティング：お手本を見せて精度を上げる

Zero-shotでうまくいかない場合に試すべきなのが、このFew-shotプロンプティングです。AIに1つか2つの「お手本（例）」を見せることで、AIがタスクのパターンや期待する出力形式を学習し、回答の精度を高められます。

• プロンプト例

  文章のトーンをポジティブに書き換えてください。
  

  例1:

  元の文：この製品にはいくつかの欠点があります。

  書き換え後：この製品には、さらに改善できるポテンシャルがあります。

  
  例2:

  元の文：作業が予定より遅れています。

  書き換え後：最高の品質でお届けするため、もう少しお時間をいただいています。

  
  では、次の文を書き換えてください。

  「顧客からのクレームが増えています。」

ロールプレイング：専門家になりきってもらう

役割（ペルソナ）を与える効果と書き方のポイントは、こちらをご覧ください。

これは、基本構造で紹介した「背景（Context）」の応用テクニックです。プロンプトの冒頭でAIに特定の役割（ペルソナ）を与えることで、その専門家の視点から回答を生成させることができます。

• プロンプト例

  あなたは、経験30年のベテラン編集者です。以下の文章を読んで、読者の心に響くようなキャッチーなタイトル案を10個考えてください。

この一文を加えるだけで、出力される内容の深みや視点が大きく変わる、非常に強力なテクニックです。

《応用編》より複雑なタスクをこなす4つの高度テクニック

基本編をマスターしたら、次はより複雑な思考や推論が求められるタスクに挑戦してみましょう。これらの応用テクニックを使いこなせば、AIを単なる作業ツールから「思考のパートナー」へと進化させられます。

Chain-of-Thought (CoT)プロンプティング：思考の過程を説明させる

Chain-of-Thoughtの仕組みと向いているタスクは、こちらをご覧ください。

複雑な問題に対して、いきなり答えを求めるのではなく、「ステップバイステップで考えてください（Let's think step-by-step）」と付け加えることで、AIに思考のプロセスを文章化させる手法です。AIは思考の過程を一つずつ確認しながら進むため、論理的な間違いが減り、最終的な回答の精度が劇的に向上します。

• プロンプト例

  リンゴが5個あります。そこから2個食べて、新しく3個もらいました。最終的にリンゴは何個になりますか？ステップバイステップで考えて答えてください。

Self-Consistency：多数決で回答の信頼性を高める

一つの質問に対して、CoTプロンプティングを複数回実行させるテクニックです。AIは毎回少しずつ異なる思考パスをたどるため、いくつかの異なる答えが返ってくることがあります。その中で、最も頻繁に登場した答えを最終的な回答として採用することで、回答の信頼性を高められます。

Tree-of-Thoughts (ToT)：複数の可能性を検討させる

CoTが一つの思考の道筋をたどるのに対し、ToTは複数の思考の選択肢（思考の木）を同時に探求させる手法です。AIはそれぞれの選択肢を評価・比較し、最も有望なルートを選びながら結論を導き出します。戦略立案など、唯一の正解がなく、多角的な検討が必要な問題に非常に有効です。

Generate Knowledge Prompting (GKP)：AIに知識を生成させてから回答させる

AIが詳しくない可能性のあるトピックについて質問する際に有効なテクニックです。まず質問に関連する基本的な知識や情報をAI自身に生成させ、その生成した知識を前提として質問に答えさせます。これにより、AIの知識不足による不正確な回答（ハルシネーション）を防ぎ、より信頼性の高い回答を引き出せます。

プロンプトエンジニアリングはどんな仕事で役立つ？職種別活用事例

ここまで学んだテクニックが、実際のビジネスシーンでどのように活かせるのか、具体的なイメージが湧かない方がいるかもしれません。ここでは、職種別のプロンプトエンジニアリング活用事例を紹介します。

マーケティング職：キャッチコピーやメルマガ文面の大量生成

マーケティング業務では、顧客の心をつかむ言葉を常に考え続けることが必要です。プロンプトエンジニアリングを使えば、このアイデア出しのプロセスを大幅に効率化できます。

• 活用例

  あなたはコピーライターです。20代女性向けの新しい美容液（特徴：ビタミンC誘導体配合、保湿力が高い）のキャッチコピーを、以下の切り口で各5個ずつ提案してください。

  - 親近感がわくフレンドリーなトーン

  - 高級感があり、憧れを抱かせるトーン

  - 効果を具体的にうたう科学的なトーン

SNS投稿やメール文面作成の実践プロンプトは、こちらをご覧ください。

営業職：顧客に合わせた提案書やトークスクリプトの作成

顧客に合わせた提案活動は営業成果に直結しますが、非常に手間がかかる作業です。AIを活用すれば、質の高いパーソナライズされた営業資料を短時間で作成できます。

• 活用例

  あなたはITコンサルタントです。従業員数500名の中堅製造業の経営者に対し、弊社の勤怠管理システムの導入を提案します。提案の背景として、先方が「残業時間の削減」と「DX推進」に課題を感じていることを踏まえてください。この提案書の冒頭部分（課題提起）の文章を作成してください。

エンジニア職：コード生成やレビュー、デバッグの効率化

プログラミングの世界でも、プロンプトエンジニアリングは強力な武器になります。仕様を正確に伝えることで、コードの生成、バグの発見、リファクタリングなどをAIに任せることが可能です。

• 活用例

  Pythonを使って、指定されたCSVファイルから「売上」列の合計値を計算し、結果を出力する関数を作成してください。エラーハンドリングとして、ファイルが存在しない場合と、「売上」列に数値以外のデータが含まれている場合の処理も追加してください。

コード生成とレビューを効率化するCursor活用法は、こちらをご覧ください。

企画・管理職：リサーチ、壁打ち、議事録要約で時間短縮

情報収集や企画の壁打ち、長時間の会議の議事録作成など、企画職や管理職には多くの思考と時間を要する業務があります。AIを思考のパートナーやアシスタントとして使うことで、本来注力すべき業務に時間を使えるようになります。

• 活用例

  以下の会議の音声書き起こしテキストを読み込み、決定事項、担当者、期限（ToDo）を明確にした議事録を作成してください。出力形式はMarkdownでお願いします。
  

  [ここに書き起こしテキストを貼り付け]

未来のキャリアを拓く「プロンプトエンジニア」という働き方

ここまではスキルとしてのプロンプトエンジニアリングを解説してきましたが、このスキルを専門職とする「プロンプトエンジニア」という新しいキャリアにも注目が集まっています。あなたの市場価値を飛躍的に高める可能性を秘めた、この新しい働き方について掘り下げてみましょう。

プロンプトエンジニアの具体的な仕事内容とは？

プロンプトエンジニアは、単にプロンプトを考えることだけが仕事ではありません。その役割は多岐にわたります。

• プロンプトの設計・最適化：企業の課題解決のため、AIの性能を最大限に引き出すプロンプトを開発・改善する

• AIモデルの分析・評価：様々なAIモデルの特性を理解し、タスクに最適なモデルを選定したり、出力結果を評価・分析したりする

• 業務プロセスへの組み込み支援：開発したプロンプトを実際の業務フローに組み込み、現場の生産性向上を支援する

• ガイドライン作成・教育：社内の誰もが効果的にAIを使えるよう、プロンプトのガイドラインを作成したり、研修を行ったりする

求められるスキルセット6選

プロンプトエンジニアとして活躍するためには、以下のような複合的なスキルが求められます。

気になる年収と将来性｜「不要になる」は本当か？

プロンプトエンジニアの年収は、経験やスキルによって大きく変動しますが、日本では平均して600万円から1,000万円程度とされています。需要が高い一方で専門人材が少ないため、高い報酬が期待できる職種です。

「AIが進化すれば、人間がプロンプトを考えなくても良くなるのでは？」という「不要論」を耳にすることがあるかもしれません。しかし、これは短期的な見方です。

確かに、簡単なプロンプトはAIが自動生成するようになるでしょう。しかし、ビジネスの複雑な課題を解決するための高度なプロンプト設計や、AIの倫理的な利用を監督する役割の重要性は、むしろ増していくと考えられます。

AIと人間社会の「通訳者」として、プロンプトエンジニアの需要は形を変えながらも高まり続けるでしょう。

プロンプトエンジニアのキャリアパス

プロンプトエンジニアになった後も、そのキャリアは多様に広がっています。

• スペシャリスト：特定の業界やAIモデルに特化し、第一人者として専門性を極める
• マネージャー/コンサルタント：チームを率いたり、企業のAI戦略を立案したりする上流工程に進む
• フリーランス/起業家：独立し、様々な企業のプロジェクトを支援したり、自らAIを活用したサービスを立ち上げたりする

最短でスキルを習得！プロンプトエンジニアリングの効果的な学習方法

「自分もプロンプトエンジニアリングを学んでみたい」と感じた方のために、ここからは具体的な学習方法をご紹介します。独学で手軽に始める方法から、体系的に学べるスクールまで、あなたに合うものを見つけてください。

まずは無料で試す！独学におすすめのツール＆プラットフォーム

コストをかけずに、今日からすぐに学習を始めたい方には、以下のツールがおすすめです。実際に手を動かしながら学ぶのが、スキル習得の最短ルートです。

OpenAI Playground：直感的に試行錯誤できる公式ツール

ChatGPTなどを開発しているOpenAI提供の公式ツールです。プロンプトを入力するとリアルタイムでAIの反応を見ることができ、パラメータを調整しながら出力の変化を直感的に学べます。プロンプトエンジニアリングの基本を学ぶには最適です。

LangChain / Chainlit：LLMアプリ開発に挑戦するフレームワーク

プロンプトエンジニアリングを応用して、より複雑なアプリケーションを作ってみたい中級者以上の方におすすめです。これらのフレームワークを使うことで、AIを組み込んだチャットボットなどを比較的簡単に開発でき、スキルの応用範囲を広げられます。

PromptFlow：プロンプトを効率的に管理・評価する

複数のプロンプトの効果を比較したり、バージョン管理をしたりと、より実務に近い形でプロンプトの品質を高めたい方向けのツールです。本格的にスキルを磨きたい場合に役立ちます。

体系的に学びたい人向け｜オンラインスクールという選択肢

独学では「何から学べばいいかわからない」「自分のプロンプトが良いのか悪いのか判断できない」といった壁にぶつかることもあります。最短距離でプロのスキルを身につけたいのであれば、オンラインスクールも有効な選択肢です。

体系的なカリキュラムに沿って基礎から応用まで学べるほか、プロの講師からのフィードバックや、共に学ぶ仲間とのコミュニティが得られるといったメリットがあります。

AIを責任をもって使うために｜倫理的課題とバイアスへの対処法

プロンプトエンジニアリングはとても有効な技術ですが、その力を最大限に活かすためには、AI技術が抱える倫理的な問題点についても理解しておく必要があります。単なるテクニック論で終わらず、責任あるAIユーザーとしての視点を持つことが重要です。

AIはなぜ偏った回答をすることがあるのか？

AIが時として不適切、あるいは偏った回答を生成することがあります。その主な原因は、AIの学習に使われたインターネット上の膨大なテキストデータに、私たち人間の社会が持つ偏見や差別がそのまま反映されているためです。

AIは善悪を判断しているわけではなく、学習したデータを統計的に再現しているにすぎません。AIは決して中立な存在ではないということを、まず理解する必要があります。

生成AIのハルシネーションの仕組みと対策は、こちらをご覧ください。

公平なAI活用のためのプロンプト設計のポイント

プロンプトエンジニアリングは、意図せずバイアスを増幅させてしまう危険性がある一方で、そのリスクを抑制する有効な手段にもなりえます。私たちがユーザーとしてできる、具体的な対処法のポイントは以下の通りです。

• 特定の属性を強調しない。
  プロンプトで性別、人種、国籍など、不要な個人情報を指定しないように心がけましょう。

• 多角的な視点を求める
  「〇〇の観点から」「△△の立場から」のように、複数の視点からの回答を求めることで、一つの偏った見方に陥るのを防ぎます。

• 出力の検証を怠らない
  AIの回答を鵜呑みにせず、常に批判的な視点で内容をチェックしましょう。特に、重要な意思決定に使う場合は、複数の情報源でファクトチェックを行うことが大切です。

まとめ：プロンプトエンジニアリングを学び、AIを頼れるパートナーにしよう

重要なポイントを改めて振り返りましょう。

• プロンプトエンジニアリングは、AIから望む結果を引き出すための「対話術」であり、文系・理系問わず誰でも習得できる
• 「指示」「背景」「入力データ」「出力形式」の4大要素を意識するだけで、AIの回答の質は劇的に向上する
• CoTなどの応用テクニックを駆使すれば、AIを単なる作業ツールから「思考のパートナー」へと進化させられる
• このスキルはあらゆる職種で役立ち、将来的には「プロンプトエンジニア」という専門職として高い市場価値を持つ

プロンプトエンジニアリングは、もはや一部の専門家のものではありません。これからのAI時代を生き抜くすべてのビジネスパーソンにとって、読み書きや計算と同じくらい基本的なリテラシーになっていくでしょう。

難しく考える必要はありません。まずは、あなたが普段AIに投げかけている質問に、今日学んだ「役割設定（あなたは〇〇です）」の一文を加えてみてください。AIがこれまで以上に、あなたの期待に応えるような答えを返してくれるでしょう。

市場価値を高めたい人は無料会員登録をどうぞ

市場価値を上げる良いキャリアを築くより良い意思決定は、より良い情報から。PM Careerの無料会員登録をして、会員限定ホワイトペーパーのダウンロードやキャリア相談を活用してください！
無料で会員登録をする