プロンプトエンジニアリングの関連資格7選！必要なスキルも紹介

「プロンプトエンジニアリング」は生成AI（ジェネレーティブAI）に最適な指示（プロンプト）を出すためのスキルです。ビジネスのさまざまな場面で、生成AIが使用されるようになり、プロンプトエンジニアリングの重要性も高まっています。

この記事では、プロンプトエンジニアリングを学ぶうえでおすすめの関連資格を解説しています。生成AIを使いこなせる人材を育成する際の参考にしてください。

プロンプトエンジニアリングで求められるスキル

プロンプトエンジニアリングは、AIに与える指示（プロンプト）を最適化して、適切なコンテンツをAIが生成できるようにするためのスキルです。生成AIのChatGPTは、プロンプトをメッセージにして送ると、内容に合わせてコンテンツを生成します。

例えば、ChatGPTに「プロンプトエンジニアリング」とメッセージを送ります。

少し複雑な説明なので、「小学6年生でもわかるように説明して」とメッセージを送ってみましょう。

先ほどの文章と比べて、例も踏まえてわかりやすく説明してくれました。このように、プロンプトを工夫してAIから得られる回答を改善していく手法・技術が、プロンプトエンジニアリングなのです。

プロンプトエンジニアリングの知識を学ぶ上では、次のような知識・スキルが必要だと考えられます。

AIに関する知識

生成AIの活用やプロンプトエンジニアリングの習得において、その根底にあるAI（人工知能）の知識を深めていきましょう。AIとは、コンピュータに大量の知識データを学習させて、人間の知的な活動（意思決定や問題解決など）を変わりに実行できるようにする技術・学問です。

大量のデータを学習させることによって、AIは画像や音声の認識、異常の検知などが行えるようになります。AIはどのような技術で成り立っているのかを知ることで、プロンプトエンジニアリングへの理解を深めやすくなります。

自然言語処理（NLP）の知識

自然言語処理（NLP）は、AIに用いられている技術のひとつです。自然言語とは私たちが普段使用している言葉（日本語や英語など）を指します。コンピュータは自然言語の形態素（言語の最小単位）・構文・意味・文脈といった要素を解析することによって、自然言語を理解しているのです。

コンピュータがどのように、私たちの言葉を理解しているのかを学ぶことで、プロンプトエンジニアリングについても学習しやすくなります。

プロンプトのテクニック

プロンプトエンジニアリングを活用するには、プロンプトを構成する要素を学ぶことが重要です。例えば、プロンプトは主に以下の要素で成り立っているとされています。

• 命令・指示（〜しなさい。してくださいという指示そのもの）
• 文脈・背景（「50文字以内で答えなさい」など指示に制限を与える要素）
• 入力データ（回答に含めてほしい商品情報や調査方法などの情報）
• 出力（箇条書きにしなさい、一覧にしなさいなど回答内容を制限する要素）

また、プロンプトには「Zero-Shotプロンプティング」「Few-Shotプロンプティング」など、回答精度を高めるための型も存在します。これらの技術を理解することで、プロンプトエンジニアリングの活用の幅が大きく広がります。

言語化力

プロンプトエンジニアリングには、人間側の「言語化力」が求められます。AIから求める回答を得るには、欲しい情報について明確でシンプルなプロンプトが必要だからです。指示内容があいまいだと、AIが命令の意図を理解できず、あいまいな回答になってしまったり回答内容が毎回変わったりしてしまいます。

言語化力を高めることで、AIによるコンテンツ生成の精度を大きく高められます。

【あいまいなプロンプトの例】

• 「青い空」
• この文章を要約して

【明確でシンプルなプロンプトの例】

• 「青い空」を意味する日本語の熟語を10個ピックアップして
• この文章を100文字以内に要約して。要約文には必ず「〇〇」という単語を入れて。

英語力

プロンプトエンジニアリングのスキルアップでは、英語力が必要な場面もあります。言語的に構造がわかりやすい英語の方が、日本語よりも質の高い回答結果を得られる可能性があるためです。また、日本語より英語のほうが学習データの量が多いことも、回答の精度を高める要因となっています。

AIに関する最新情報は英語で公開されていることが多いので、情報収集でも英語は役立ちます。

プログラミングスキル

プロンプトエンジニアリングのように、プロンプトを使いこなしてAIとのコミュニケーションを最適化する職業を「プロンプトエンジニア」と呼びます。プロンプトエンジニアリングではプロンプトの手法・技術を目指しますが、プロンプトエンジニアは自然言語処理技術を活用して、プロンプトの設計・開発を担当します。

プロンプトエンジニアは、Pythonなどのプログラミング言語を用いてプロンプト設計やAIの分析、プロンプトの最適化などを行います。プロンプトエンジニア人材の育成では、プログラミングスキルは必須といえるでしょう。

ライブラリ・フレームワークを扱うスキル

自然言語処理には、さまざまなライブラリやフレームワークが用いられています。ライブラリとは、さまざまなプログラムを再利用可能な形にまとめたものです。一方でフレームワークは、利用頻度の高いプログラムをひとまとめにした枠組みを意味します。

例えば、自然言語処理には次のようなライブラリ・フレームワークがよく用いられています。

• NLTK：長く利用されているPythonのライブラリ
• spaCy：多くの言語に対応しているフレームワーク
• Transformers：最新のライブラリ

AIの品質向上や、業務効率化において、ライブラリ・フレームワークを効果的に活用できるスキルがプロンプトエンジニアには重要です。

プロンプトエンジニアリングにおすすめの資格

ここからは、プロンプトエンジニアリングにおすすめな資格を7つピックアップしました。それぞれの特徴を参考に、どの資格取得を従業員に促すかを検討してください。

Generative AI Test

「Generative AI Test」は、生成AIの基礎知識や活用リテラシーを確認できるミニテストです。テストでは大きく「生成AIの技術」「生成AIの利活用」「生成AIのリスク」の3つから出題されます。そのうち「生成AIの利活用」について学習する過程で、プロンプトエンジニアリングについての知識を身につけられます。

生成AIを使用する上での法的・倫理的なリスク（著作権、個人情報、機密情報）など、社内での生成AI活用に必要な知識を複合的に勉強できます。

公式Webサイト：https://www.jdla.org/certificate/generativeai/

生成AIパスポート

生成AIパスポート試験は、AIに関する基礎知識、生成AIの活用スキルを可視化するための資格制度です。出題内容は、AIの定義や歴史、生成AIの基礎知識や現在の動向、情報リテラシー、テキスト生成AIのプロンプト制作などが挙げられます。資格勉強を通じて、プロンプトエンジニアリングの基礎知識と、ビジネスへの応用方法などが学べます。

公式Webサイト：https://guga.or.jp/outline/

【プロンプトエンジニアを目指す人向け】G検定

G検定とはビジネスマンを対象にAIや機械学習、ディープラーニングの基礎知識と活用方法を学ぶための検定試験です。特に、生成AIと密接に関係しているディープラーニングの手法や実装方法について学びます。

合格率は60％〜70％と高くオンライン受験も可能なため、プロンプトエンジニアを目指す人にとっての入門的な検定といえるでしょう。

公式Webサイト：https://www.jdla.org/certificate/general/

【プロンプトエンジニアを目指す人向け】E資格

E検定は、G検定と同じく一般社団法人 日本ディープラーニング協会が認定する、ディープラーニングの活用リテラシーに関係する資格です。G検定は管理職やコンサルタントなど、幅広いビジネスパーソン向けの資格とされています。一方で、E検定検定はAIエンジニアとして、ディープラーニングを実装できる能力を有しているかを確かめる資格です。

E資格を受験するには、日本ディープラーニング協会が認定する講座プログラムを過去2年以内に修了していることが必要です。試験はより技術的な内容から出題されますが、合格率は70％前後と比較的取得しやすい資格といえます。

公式Webサイト：https://www.jdla.org/certificate/engineer/

【プロンプトエンジニアを目指す人向け】基本情報技術者試験（FE）

基本情報技術者試験は、情報技術の基礎知識を証明する資格です。独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）が実施しており、プログラミングの基本、ネットワーク、データベースなどITに関する知識が試験範囲に含まれています。

試験内容にはAIや自然言語処理に関する項目も含まれるため、プロンプトエンジニアを目指す人にもおすすめの資格です。

公式Webサイト：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html

【プロンプトエンジニアを目指す人向け】Python3エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験は、プログラミング言語であるPythonを使用するエンジニアとしての、基礎力を認定する試験です。現在のAI開発にはPythonがよく用いられているため、Pythonを学ぶことはプロンプトエンジニア人材の育成にもつながります。

プログラミング初心者にとっても取り組みやすい内容とされており、入門的な資格としておすすめです。

公式Webサイト：https://www.pythonic-exam.com/exam/basic

【プロンプトエンジニアを目指す人向け】Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonによるデータ分析に対する知識や理解力を問う問題が出題されます。出題内容はPythonの基礎から数式（線形代数、確率と統計）などです。プログラミング・データ分析に慣れている人が、自身の知識を可視化するための試験といえます。

公式Webサイト：https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist

プロンプトエンジニアリングの学習方法

プロンプトエンジニアリングの学習方法は、大きく4つにまとめられます。

本・参考書の活用

本を活用した学習方法は、コストパフォーマンスに優れているというのが大きなメリットです。また、資格や検定を実施している団体が出版している参考書を用いて勉強すれば、資格試験の勉強とプロンプトエンジニアリングの勉強を同時並行できます。

講座・スクール・セミナーへの参加

講座やスクール、セミナーに参加することで、プロンプトエンジニアリングについて詳しい講師から、直接学ぶことができます。生成AIに慣れていない人にとって、講師からのサポートを得られることで学習を挫折しにくいことがメリットです。

※「プロンプトエンジニアリング 講座」へのリンク

仕事・プライベートでの実践

プロンプトエンジニアリングを学習する上で、おすすめなのが「実践」です。プロンプトエンジニアリングでは、AIに入力するプロンプトを常に試行錯誤する必要があります。プロンプトの入力と回答結果の分析、プロンプトの改善を繰り返すことが、何よりの学習となるでしょう。

プロンプトエンジニアリングの資格取得を支援するときのポイント

企業が従業員のプロンプトエンジニアリングの資格取得を支援するとき、大きく3つの点を意識する必要があります。

• 資格取得の目的を明確にする
• 資格取得の支援制度を整える
• 資格を活用できる仕事環境を用意する

資格取得の目的を明確にする

企業や組織、チームの活動内容に対して、なぜ資格取得が必要なのかという目的を明確に設定します。資格取得によって目指す事業の方向性を示すことで、従業員の資格に対するモチベーションを高めていきましょう。

資格取得の支援制度を整える

資格取得を支援する制度の整備は、具体的に以下のようなパターンが考えられます。

• 資格取得の費用の一部（または全額）を負担する
• 資格取得後に報奨金を支給する
• 資格を取得した従業員に資格手当を支給する

こうした支援制度があることで、従業員が資格取得を目指すハードルを下げ、資格取得に対するモチベーションを上げることができます。

資格を活用できる仕事環境を用意する

習得したプロンプトエンジニアリングの知識やスキルを、仕事で活かせる環境を用意することも重要です。習得したスキルが業務で活用でき、さらにその仕事が評価にも反映されることで、新たなスキルを身につける意欲を高められます。

まとめ

プロンプトエンジニアリングの関連資格を取得することで、従業員は業務におけるAI活用の幅を広げることができます。より専門的な資格の勉強を通じて、エンジニアとしてのキャリアを目指すことも可能です。

資格取得の支援制度や職場でスキルを活かせる環境を整備しつつ、従業員のスキルや目指すキャリアに合わせて最適な資格を選びましょう。