拓海先生、最近社内で「プロンプトエンジニア」という言葉を聞くのですが、そもそも何をする人なんでしょうか。現場導入の判断材料が欲しくてして来ました。
素晴らしい着眼点ですね！プロンプトエンジニア（Prompt Engineer、PE）とは、主に大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を実務で使いやすくする人です。要点は三つ、モデル理解、指示設計、反復改善ですよ。
なるほど。で、社内で人を採る価値はあるんでしょうか。投資対効果（ROI）の観点で知りたいのです。
大丈夫、一緒に考えればできますよ。まずは三つの視点で評価します。短期で業務自動化の精度向上、中期で業務フローの再設計、長期で社内知見の蓄積です。これらが揃えばROIは明確になりますよ。
現場はまだ抵抗感があります。クラウドやコードに詳しい人がいないと活用できないのではと聞きますが、そこはどうでしょうか。
素晴らしい着眼点です。実は、この研究ではクラウドやSDKの熟練は必須とされていません。重要なのはプロンプト設計や出力の評価、つまり言葉でモデルを整えるスキルです。技術面はツールで補える部分が多いのです。
これって要するに『技術よりも伝え方や問題解決力が大事』ということ？要点を端的に教えてください。
その通りです。要点三つで整理します。1) AI知識は必要だが深い実装力は必須ではない、2) 言葉で意図を設計するスキルが中心、3) 反復して精度を上げるプロセスが仕事の核心です。これで見通しは立ちますよ。
採用か社内育成かで悩んでいます。社内で育てる場合のポイントを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！育成では三つの実務訓練が有効です。実ケースでのプロンプト設計、出力評価のルール作り、そして改善サイクルの運用訓練です。これを少人数で回せば実務で効果が出ますよ。
実際の求人ではどんなスキルが並んでいるのですか。データサイエンティストとどう違うのでしょうか。
良い質問です。研究では求人の分析から、プロンプトエンジニアはAI知識、プロンプト設計、コミュニケーション、創造的問題解決が特徴的に求められていると指摘されています。データサイエンティストは統計やモデル構築に重点がありますから、求められる能力は明確に異なりますよ。
最後に、実務で始めるときの初手を教えてください。何から手を付ければいいですか。
大丈夫です。一緒にやれば必ずできますよ。まずは重要業務一つを選んで、現状の問い合わせや定型作業をLLMで代替できるか試験します。次に成功基準を設定し、プロンプト設計と評価ルールを決めることです。
分かりました。要するに、まずは小さく試して評価基準を決め、社内でプロンプト設計と評価を回せるようにする。投資は段階的に、ということですね。自分の言葉で言うとこうなります。
