プロンプトエンジニアリングが職業として成り立つ、たった一つの理由

要約

結論：プロンプトエンジニアは職業として成り立つ。その理由は、生成AIの頭脳である大規模言語モデル（LLM）は、自然言語によるプロンプトの入力しか受け付けないから。そしてプロンプトの良し悪しによって生成AIのパフォーマンスは全く異なるから。

生成AIが機能する心臓部であるモデル（LLM、大規模言語モデル）へ入力する方法、すなわち指示を与える方法は、テキスト（自然言語）です。

逆にプログラミング言語（人工言語）によるコードを入力しても、一部しか受け付けません。

すなわちLLMをユーザーとしてプロンプトで操作する領域はコンピュータを操作するプログラミングの領域とは異なる空間です。

LLMが今後広く人類に利用されていくという前提を認めるとすれば、LLMへうまく指示を与えて、狙った出力を達成できるプロンプトを作れる技術（エンジニアリング）は一つの職業領域として成り立ちます。

ChatGPTなどの生成AIの出力が低く評価されるのは、用途がずれていることと、入力（プロンプト）が適切ではないこと、が２大理由です。
だからこそ、この2大ネガティブ理由を回避できるプロンプトエンジニアのニーズは今後拡大します。

私も少し前までは、自分でGPTsを作りながら、「こんなの日本語できる人なら誰でも書けるだろ」、「プログラマーならもっとすごいことができるだろ」と考えていました。

しかし、LLMがコードの入力を物理的に受け付けない、言い換えるとプログラマーが立ち入ることができない領域であることを知ってからは、プロンプトエンジニアリングはAIを使いこなす技術として社会に必要とされるんじゃないか、と考えるようになりました。

もちろん、プロンプトをうまく書くにはプログラミングスキルがある方が正確に書けるとは言えます。が、そのベースはプログラミングスキルというよりは、論理的なライティング能力であったりします。
生成AIを作る人の数より、生成AIを使いこなす人の方が当然多くなるでしょうし。

ということで私の結論としては、プロンプトエンジニアは職業として成り立つ、ということになります。

以上が概要です。
以下は、そう考えるに至った材料を書いておきます。
生成AIとの対話結果です。

LLMに対する入力はコードでは行えない？

（Geminiの回答）
はい、その通りです。LLMに対する入力は基本的にテキスト形式で行う必要があります。コードを実行したい場合は、コードをテキストに変換してから入力する必要があります。

具体的には、以下の方法でコードを入力することができます。

• コードをテキストエディタに貼り付けて、そのテキストを入力する

• コードを画像に変換して、その画像を入力する

• コードを音声に変換して、その音声を録音したファイルをアップロードする

ただし、LLMがコードを理解する能力は限られているため、複雑なコードを入力すると、意図した結果が得られない可能性があります。
（以下、関連性が低いため省略）

だからLLMを動かすにはプロンプトエンジニアリングが重要なわけですね。

（Geminiの回答）
はい、その通りです。LLMは非常に強力なツールですが、その力を最大限に引き出すためには、適切なプロンプトを与えることが重要です。プロンプトエンジニアリングは、LLMを効果的に活用するための重要な技術です。

プロンプトエンジニアリングが重要な理由

• LLMは人間と同じように言葉を理解できないため、明確な指示を与える必要がある

• LLMは膨大な量のデータから学習しているため、適切な指示を与えなければ、意図した結果が得られない可能性がある

• LLMは常に進化しているため、プロンプトエンジニアリングもそれに合わせて進化していく必要がある

プロンプトエンジニアリングの重要性が高まっている背景

• LLMの能力が向上している

• LLMの利用者が増えている

• LLMの活用範囲が広がっている

プロンプトエンジニアリングの将来

LLMの進化とともに、プロンプトエンジニアリングの重要性もますます高まっていくことが予想されます。プロンプトエンジニアは、LLM時代における必須スキルの一つとなるでしょう。

LLMに対する入力はコードでは行えないか？

（Claude3の回答）

はい、その理解は正しいです。大規模な言語モデル(LLM)への入力は一般的にはテキストベースで行われます。コードをLLMに直接入力することはできません。

ただし、コードの説明やコードに関する質問などをテキストで入力することは可能です。LLMはそのコンテキストから、コードの動作や修正案などについて回答を生成することができます。

また、マークダウン記法を使えば、コードのスニペットをテキストとして入力に含めることができます。例えば:

def hello_world():
    print("Hello, World!")

このようにすれば、LLMはコードの文脈を理解しやすくなります。ただし、完全なコードファイルを直接実行することはできません。

つまり、コードそのものを入力できないものの、テキストベースでコードに関する様々な作業をLLMにサポートしてもらえます。コードの生成、説明、デバッグなど、多岐にわたる支援が可能です。

まとめ

以上が生成AI達の回答でした。
どのような感想を持たれましたか？

LLMで駆動する生成AI自身に質問した上での回答ですから、まあまあアリな情報なのではないかと受け止めました。

LLMがプロンプトを自然言語でしか受け付けない、という前提が残存する限りにおいてプロンプトエンジニアは職業として成り立つのではないでしょうか。
もちろん、そうでなくなった場合は違う未来があるでしょう。

ということで、ここまで読んでいただいた方は、皆さん日々生成AIを使用されていると思いますが、今まで通り、いや今まで以上に生成AIをどんどん触って、プロンプトのライティングスキルを磨いていきましょう！

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