プロンプトエンジニア
Prompt Engineer
LLM(大規模言語モデル)から狙った出力を引き出すプロンプト設計・評価・改善を担う職種。生成AIの業務活用が広がる中で注目を集める一方、日本での「プロンプトエンジニア」単独求人はまだ少なく、AI/MLエンジニアやAIプロダクト開発の職務に内包される形が主流。
年収レンジ
450〜1,200万円（職務範囲により大きく変動）
平均年収
650万円
市場成長率
+20%
必須・推奨スキル一覧
| スキル | レベル | 概要 |
|---|---|---|
| LLM・生成AIの理解 | 必須 | モデルの特性・限界・ハルシネーションの理解 |
| プロンプト設計 | 必須 | Few-shot・Chain-of-Thought・役割設定等の技法 |
| 評価設計 | 必須 | 出力品質を定量評価する仕組み（LLM-as-a-judge等） |
| Python / API | 推奨 | OpenAI/Anthropic等のAPI連携・自動化 |
| RAG・LangChain | 推奨 | 外部知識を組み込む実装（AIエンジニア職と重なる領域） |
| ドメイン知識 | あると有利 | 対象業務（法務・CS・マーケ等）の理解が出力品質を左右 |
キャリアパス・タイムライン
AI活用担当・生成AIエンジニア内の役割
多くは既存職(エンジニア/企画/CS)の一部としてプロンプト設計を担当
AIプロダクトのプロンプト/評価担当
RAG・エージェント開発でプロンプトと評価パイプラインを設計
AIプロダクトマネージャー/AIエンジニア
プロンプト単独でなく、AIプロダクト全体の設計・実装へ発展
1日のスケジュール
前日の出力ログと評価スコアを確認
プロンプトのA/Bテスト結果レビュー
業務担当へのヒアリング（求める出力の要件定義）
Few-shot例・システムプロンプトの改善
評価データセットの拡充・LLM-as-a-judge調整
RAGの検索精度とプロンプトの相互調整
改善結果のドキュメント化
退社
おすすめ転職エージェント
プロンプトエンジニアへの転職実績・求人数を基に厳選しました。
よくある質問
Q.プロンプトエンジニアの求人は日本にありますか？+
A.「プロンプトエンジニア」という職種名単独の求人は2026年時点でまだ限定的です。実際には生成AIエンジニア・AIエンジニア・AIプロダクト開発の求人票の中に「プロンプト設計・評価」の職務として含まれる形が主流です。求人を探す際は職種名で絞らず、生成AI/LLM関連の求人を幅広く見るのが実践的です。
Q.プロンプトエンジニアの年収はどのくらい？+
A.職務範囲によって大きく変わります。プロンプト設計のみを担う役割は450〜700万円台、RAGやエージェント開発など実装まで担うと生成AIエンジニアと同水準（700〜1,200万円）になります。「プロンプトを書くだけ」の専業より、実装・評価まで担える人材の市場価値が高い傾向です。
Q.未経験・非エンジニアからプロンプトエンジニアになれますか？+
A.生成AIの業務活用担当としての入口はありますが、キャリアとして伸ばすにはPython・API連携・評価設計などエンジニアリング寄りのスキルが必要になります。プロンプト設計単体のスキルは陳腐化が速いため、AIエンジニアリング全体へ広げる前提で学ぶのがおすすめです。
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