機械学習エンジニアとして活動されている皆さん、最近「プロンプトエンジニア」という職種を耳にする機会が増えていませんか？私の周りでも、MLエンジニアからプロンプトエンジニアに転職して年収が大幅にアップした方が何人もいます。
実は今、AI業界では大きな転換期を迎えています。ChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）の登場により、従来の機械学習開発とは異なるスキルセットが求められるようになってきました。そこで注目されているのが、プロンプトエンジニアという新しい職種です。
私自身、5年間機械学習エンジニアとして画像認識モデルの開発に携わってきましたが、昨年プロンプトエンジニアに転職しました。結果として年収は1.5倍に跳ね上がり、仕事の幅も格段に広がったんです。この記事では、そんな実体験を踏まえながら、MLエンジニアがプロンプトエンジニアに転職する際の具体的な戦略をお伝えします。
プロンプトエンジニアとは？MLエンジニアとの違い
プロンプトエンジニアという職種について、まだ明確なイメージを持てない方も多いのではないでしょうか。私も最初は「プロンプトを書くだけの仕事？」と思っていましたが、実際に転職してみると、想像以上に奥深い仕事だということが分かりました。
プロンプトエンジニアとは、大規模言語モデル（LLM）を活用してビジネス課題を解決する専門職です。単にChatGPTに質問を投げかけるだけではなく、LLMの特性を深く理解し、最適な出力を得るためのプロンプト設計から、システム全体のアーキテクチャ設計まで幅広く担当します。
機械学習エンジニアとの最大の違いは、モデル開発のアプローチにあります。MLエンジニアがデータセットを用意してモデルを学習させるのに対し、プロンプトエンジニアは既存のLLMをいかに効果的に活用するかに焦点を当てます。例えば、私が以前担当していた商品レビューの感情分析プロジェクトでは、MLエンジニア時代は数万件のラベル付きデータを集めて独自モデルを学習させていました。しかしプロンプトエンジニアとしては、適切なプロンプトを設計することで、GPT-4を使って同等以上の精度を数時間で実現できたんです。
なぜ今プロンプトエンジニアが注目されているのか
2023年以降、プロンプトエンジニアの需要が急激に高まっています。その背景には、企業のAI活用が「実験フェーズ」から「実装フェーズ」に移行していることがあります。多くの企業が、LLMを自社のビジネスに組み込むことで競争優位性を獲得しようとしているんです。
実際、私が転職活動をしていた2024年初頭には、プロンプトエンジニアの求人数は前年比で3倍以上に増加していました。特に注目すべきは、従来のIT企業だけでなく、金融、製造、小売といった非IT企業からの求人も急増していることです。これらの企業は、社内にAI人材を抱えることで、デジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させようとしています。
さらに興味深いのは、給与水準の高さです。私の転職エージェントによると、プロンプトエンジニアの平均年収は800万円から1,200万円で、経験豊富な方なら1,500万円以上も珍しくないとのことでした。これは、従来のMLエンジニアの平均年収を大きく上回る水準です。
MLエンジニアの経験が活きる理由
MLエンジニアからプロンプトエンジニアへの転職は、実は非常に相性が良いんです。なぜなら、両者に共通するスキルセットが多いからです。
まず、機械学習の基礎知識は大きなアドバンテージになります。LLMがどのように動作するか、トークナイゼーションやアテンション機構といった概念を理解していることで、より効果的なプロンプト設計が可能になります。例えば、私はTransformerアーキテクチャの知識を活かして、コンテキストウィンドウを最大限に活用するプロンプト設計手法を開発し、チーム内で高く評価されました。
また、評価指標の設計やA/Bテストの実施経験も重要です。プロンプトエンジニアリングでは、複数のプロンプトバリエーションを比較検証し、最適なものを選択する必要があります。これは、MLエンジニアがモデルのハイパーパラメータチューニングで行っていた作業と本質的に同じです。私の場合、過去に開発した自動評価システムをプロンプト評価に転用することで、効率的な開発サイクルを実現できました。
MLエンジニアがプロンプトエンジニアを目指す具体的なステップ
それでは、実際にMLエンジニアからプロンプトエンジニアに転職するための具体的なステップを見ていきましょう。私自身の経験と、転職に成功した同僚たちの事例を基に、最も効果的なアプローチをご紹介します。
ステップ1: LLMの基礎知識を習得する（1-2ヶ月）
まず最初に取り組むべきは、LLMの基礎知識の習得です。MLエンジニアであれば深層学習の基礎は理解しているはずなので、LLM特有の概念に焦点を当てましょう。
私が実際に学習した内容を時系列でお話しすると、最初の2週間はTransformerアーキテクチャの復習に充てました。特にアテンション機構の仕組みを深く理解することは、後のプロンプト設計で大いに役立ちました。その後、GPT系モデルの進化の歴史を追いながら、各モデルの特徴と制限を学びました。
特に重要だったのは、実際にOpenAI APIやClaude APIを触ってみることです。私は個人プロジェクトとして、自分の過去の機械学習論文を要約するツールを作りました。このプロジェクトを通じて、トークン制限、レート制限、コスト最適化といった実務で必要な知識を身につけることができました。ちなみに、このツールは後の面接でポートフォリオとして大いに評価されました。
学習リソースとしては、OpenAIの公式ドキュメントはもちろん、「Prompt Engineering Guide」や「Learn Prompting」といったオンラインコースが非常に有用でした。また、ArXivで最新の論文を読むことも忘れずに。特に「Chain-of-Thought Prompting」や「Few-shot Learning」に関する論文は必読です。
ステップ2: プロンプトエンジニアリングの実践スキルを磨く（2-3ヶ月）
基礎知識を身につけたら、次は実践的なプロンプトエンジニアリングスキルの習得です。ここで重要なのは、単にプロンプトを書くだけでなく、体系的なアプローチを身につけることです。
私が最も効果的だったと感じたのは、「プロンプトパターンカタログ」を自分で作成することでした。例えば、「ペルソナパターン」「段階的詳細化パターン」「制約付き生成パターン」など、様々なユースケースに対応するプロンプトテンプレートを50個以上作成しました。これらのパターンは、実際の業務でも即座に応用できる財産となりました。
また、プロンプトの評価手法も重要です。MLエンジニア時代の経験を活かし、自動評価システムを構築しました。具体的には、同じタスクに対して複数のプロンプトバリエーションを試し、その結果を定量的に評価する仕組みです。評価指標としては、回答の正確性、一貫性、創造性などを数値化しました。
実践的なプロジェクトとしては、企業の実際の課題を解決するプロトタイプ開発がおすすめです。私の場合、知人の会社のカスタマーサポート自動化システムを無償で開発させてもらいました。実際のユーザーフィードバックを受けながらプロンプトを改善していく経験は、面接でも高く評価されました。
ステップ3: ポートフォリオの作成と公開（1-2ヶ月）
プロンプトエンジニアとしての実力を証明するには、優れたポートフォリオが不可欠です。MLエンジニア時代はGitHubにモデルのコードを公開していましたが、プロンプトエンジニアのポートフォリオはまた違った工夫が必要です。
私が作成したポートフォリオには、以下の要素を含めました。まず、実際に動作するデモアプリケーション。私の場合は、複雑なSQLクエリを自然言語から生成するツールを開発しました。このツールでは、プロンプトの工夫により、95%以上の精度で正しいクエリを生成できるようになりました。デモサイトを公開し、訪問者が実際に試せるようにしたことで、多くの企業から興味を持ってもらえました。
次に、プロンプトエンジニアリングのケーススタディ集を作成しました。同じタスクに対して、異なるアプローチのプロンプトを比較し、それぞれの長所短所を分析したドキュメントです。例えば、「商品レビューの要約」というタスクに対して、Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thoughtの3つのアプローチを比較し、精度、処理時間、コストの観点から評価しました。
さらに、技術ブログの執筆も重要です。私は週1回のペースで、プロンプトエンジニアリングに関する記事を公開しました。「RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使った社内文書検索システムの構築」や「プロンプトインジェクション対策のベストプラクティス」といった実践的な内容は、多くの読者を獲得し、結果的に複数の企業からスカウトを受けるきっかけになりました。
ステップ4: 転職活動の戦略（2-3ヶ月）
実際の転職活動では、MLエンジニアとしての経験をいかにプロンプトエンジニアリングに結びつけるかが鍵となります。私が成功した戦略をいくつか共有します。
まず、履歴書と職務経歴書の書き方です。MLエンジニアとしての実績を記載する際は、必ずプロンプトエンジニアリングとの関連性を明示しました。例えば、「画像分類モデルの開発経験」という項目では、「マルチモーダルLLMを使った画像理解タスクに応用可能」といった形で、転用可能なスキルをアピールしました。
企業選びも重要です。私は3つのカテゴリーに分けて応募しました。第一に、AI専門のスタートアップ。これらの企業は技術力を重視し、MLバックグラウンドを高く評価してくれます。第二に、大手IT企業のAI部門。安定性と高い給与が魅力です。第三に、非IT企業のDX推進部門。競争が比較的少なく、MLエンジニアの経験が差別化要因になります。
転職成功事例：年収1.5倍を実現したMLエンジニアたち
実際に転職に成功した方々の事例を見ていくと、成功パターンが見えてきます。私を含め、MLエンジニアからプロンプトエンジニアに転職した5人の事例を詳しくご紹介します。
事例1：画像認識エンジニアからマルチモーダルAIエンジニアへ（年収700万→1,100万円）
私の元同僚のAさんは、5年間画像認識モデルの開発に従事していました。転職のきっかけは、GPT-4Vのようなマルチモーダルモデルの登場でした。画像認識の専門知識を活かし、画像とテキストを組み合わせたプロンプト設計のスペシャリストとして、大手EC企業に転職しました。
Aさんの成功要因は、既存の専門性を捨てるのではなく、拡張したことです。面接では、「画像特徴量の理解がビジュアルプロンプティングに役立つ」ことを具体例を交えて説明し、採用担当者を納得させました。現在は、商品画像から自動で魅力的な説明文を生成するシステムの開発をリードしています。
事例2：自然言語処理エンジニアからRAGシステム設計者へ（年収800万→1,200万円）
別の知人Bさんは、BERTやT5などのNLPモデルを使った開発経験が豊富でした。彼女は、その知識を活かしてRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの専門家として金融系のAIスタートアップに転職しました。
転職活動では、「従来のNLP技術とLLMを組み合わせた高精度な情報検索システム」のプロトタイプを開発し、デモとして提示しました。特に、エンベディングモデルの選定やベクトルデータベースの最適化など、MLエンジニアならではの視点が評価されました。現在は、数千万件の金融文書から瞬時に必要な情報を抽出し、正確な回答を生成するシステムを構築しています。
事例3：推薦システムエンジニアからパーソナライズAIアーキテクトへ（年収750万→1,000万円）
Cさんは、大手ECサイトで推薦システムの開発を担当していました。彼は、ユーザーの行動データを分析し、個人に最適化されたプロンプトを動的に生成する技術を開発し、その実績を武器に転職しました。
面接では、「協調フィルタリングの概念をプロンプトエンジニアリングに応用し、ユーザーごとに最適な対話スタイルを実現する」というアイデアを提案しました。この斬新なアプローチが評価され、現在はカスタマーサポートAIのパーソナライゼーションを担当しています。ユーザーの過去の問い合わせ履歴や好みに応じて、AIの応答スタイルを自動調整するシステムは、顧客満足度を30%向上させる成果を上げています。
プロンプトエンジニアの年収相場と将来性
転職を考える上で、やはり気になるのは年収ですよね。私も転職活動を始める前は、「本当に年収アップできるのか」と不安でした。しかし、実際の市場を調査してみると、想像以上に好条件の求人が多いことに驚きました。
2025年最新の年収相場
私が転職エージェント3社から収集した最新データによると、プロンプトエンジニアの年収相場は以下のようになっています。
| 経験レベル | 年収レンジ | 主な求人企業 |
|---|---|---|
| ジュニア（未経験〜2年） | 600万〜800万円 | スタートアップ、中小IT企業 |
| ミドル（2〜5年） | 800万〜1,200万円 | 大手IT企業、メガベンチャー |
| シニア（5年以上） | 1,200万〜1,800万円 | 外資系企業、AIユニコーン |
| リード・マネージャー | 1,500万〜2,500万円 | GAFAM、大手金融機関 |
特筆すべきは、MLエンジニアの経験がある場合、「ミドル」レベルからのスタートが可能なことです。私自身、MLエンジニアとして5年の経験を評価され、初年度から年収1,000万円でオファーをいただきました。
また、地域による差も重要です。東京の求人が最も高く、次いで大阪、名古屋となっています。ただし、リモートワーク可の求人も全体の約70%を占めており、地方在住でも高年収を狙えるチャンスは十分にあります。
今後の需要予測と将来性
2025年から2030年にかけて、プロンプトエンジニアの需要はさらに拡大すると予測されています。その理由をいくつか挙げてみましょう。
まず、企業のAI活用が本格化することです。現在はまだ実験段階の企業も多いですが、今後3年以内に、ほぼすべての大企業がLLMを業務に組み込むと予想されています。これに伴い、プロンプトエンジニアの需要は現在の5倍以上になるという試算もあります。
次に、LLMの進化による新たな可能性です。GPT-5やその先のモデルでは、より複雑なタスクが可能になると言われています。これにより、プロンプトエンジニアの役割も、単なる「プロンプト作成者」から「AI活用戦略の設計者」へと進化していくでしょう。私の上司も、「5年後には、プロンプトエンジニアがCTOクラスのポジションに就くことも珍しくなくなる」と話していました。
面接でよく聞かれる質問と回答例
私が経験した面接と、転職に成功した仲間たちの体験を基に、プロンプトエンジニアの面接でよく聞かれる質問と、効果的な回答例をご紹介します。
質問1：「なぜMLエンジニアからプロンプトエンジニアに転職したいのですか？」
これは必ず聞かれる質問です。私の回答例をご紹介します。
「機械学習モデルの開発に5年間携わる中で、LLMの登場により、AI活用の在り方が根本的に変わったと感じています。従来は数ヶ月かけてモデルを学習させていたタスクが、適切なプロンプト設計により数時間で実現できるようになりました。この革新的な変化の中心で働きたいと考えています。また、MLエンジニアとしての経験を活かし、より効率的で精度の高いAIシステムを構築できると確信しています。」
ポイントは、単に新しい技術に飛びつくのではなく、既存の経験がどう活きるかを明確に伝えることです。
質問2：「プロンプトエンジニアリングで最も重要なスキルは何だと思いますか？」
技術的な理解を問う質問です。私は以下のように答えました。
「3つの要素が重要だと考えています。第一に、LLMの仕組みと制限を深く理解すること。トークン制限やコンテキストウィンドウの概念を理解していないと、効果的なプロンプトは書けません。第二に、体系的な実験と評価の能力。MLエンジニア時代に培った、A/Bテストや評価指標の設計スキルが直接活きます。第三に、ビジネス課題を技術に翻訳する能力。最高のプロンプトも、ビジネスニーズに合致していなければ意味がありません。」
質問3：「実際にプロンプトエンジニアリングを行った経験を教えてください」
実務経験を問う質問です。ポートフォリオの内容を具体的に説明します。
「個人プロジェクトとして、技術文書の自動要約システムを開発しました。当初は単純な要約プロンプトを使用していましたが、精度が60%程度でした。そこで、Chain-of-Thoughtアプローチを採用し、『まず文書の構造を分析→重要なセクションを特定→各セクションを要約→全体を統合』という段階的なプロンプトに改良しました。さらに、Few-shot例を追加することで、精度を92%まで向上させることができました。この経験から、プロンプトの構造化と反復的な改善の重要性を学びました。」
技術課題への対応例
多くの企業では、実際にプロンプトを書く技術課題が出されます。私が受けた課題の一つをご紹介します。
課題：「ユーザーからの問い合わせメールを分類し、緊急度を判定するプロンプトを作成してください」
私の解答では、まず要件を整理し、段階的なアプローチを採用しました。評価基準を明確にし、エッジケースへの対応も含めた包括的なプロンプトを設計しました。面接官からは、「MLエンジニアらしい体系的なアプローチ」と評価されました。
転職を成功させるための具体的な準備
最後に、私が実際に行った転職準備の詳細をお伝えします。これらの準備により、複数の企業から内定を獲得し、最終的に希望通りの条件で転職することができました。
必要なスキルセットの整理
MLエンジニアからプロンプトエンジニアへの転職で必要なスキルを、私は3つのカテゴリーに分けて整理しました。
既に持っているスキル（強みとしてアピール） 私の場合、Pythonプログラミング、機械学習の理論的理解、データ分析、実験設計などがこれに該当しました。これらは転職後も直接活用できるため、履歴書では具体的な実績と共に記載しました。
新たに習得が必要なスキル（学習計画を立てる） LLM固有の知識、プロンプトエンジニアリング技法、APIの活用方法などです。私は3ヶ月の学習計画を立て、週20時間を学習に充てました。特に効果的だったのは、実際のプロジェクトを通じた学習です。
あれば有利なスキル（余裕があれば習得） フロントエンド開発、クラウドサービスの知識、プロダクトマネジメントなどです。これらは必須ではありませんが、持っていると仕事の幅が広がります。
おすすめの学習リソース
私が実際に使用して効果的だった学習リソースをご紹介します。
オンラインコース まず基礎固めとして、「DeepLearning.AI」のChatGPTプロンプトエンジニアリングコースを受講しました。Andrew Ng教授の説明は分かりやすく、体系的に学べます。次に、より実践的な内容として「Prompt Engineering Institute」のアドバンスドコースを受講。ここでは、企業での実際の活用事例を学べました。
書籍 技術書としては、「Prompt Engineering for Developers」が最も役立ちました。プロンプトパターンが体系的にまとめられており、辞書的に使えます。また、ビジネス寄りの視点では「The AI-First Company」が、プロンプトエンジニアのキャリアを考える上で参考になりました。
実践プロジェクト 学んだ知識を定着させるため、以下のプロジェクトに取り組みました。まず、自分の過去のMLプロジェクトをLLMで再実装するプロジェクト。これにより、両者の違いと利点が明確になりました。次に、オープンソースプロジェクトへの貢献。LangChainのドキュメント改善や、サンプルコードの追加などを行いました。最後に、個人ブログでの情報発信。週1回のペースで技術記事を公開し、コミュニティからのフィードバックを得ました。
転職活動のタイムライン
私の転職活動は、準備期間を含めて約6ヶ月でした。具体的なタイムラインは以下の通りです。
1-2ヶ月目：基礎学習期間 LLMの基礎知識習得とプロンプトエンジニアリングの基本を学習。同時に、小規模なプロジェクトで実践。
3-4ヶ月目：ポートフォリオ作成期間 本格的なプロジェクトを2-3個完成させ、GitHubで公開。技術ブログも本格的に開始。
5ヶ月目：転職活動開始 転職エージェントへの登録、企業リサーチ、応募書類の作成。この段階で、すでに数社からスカウトが来ていました。
6ヶ月目：面接と内定 約10社と面接を行い、5社から内定を獲得。最終的に、技術力を最も評価してくれた企業を選びました。
よくある失敗パターンと対策
転職活動を通じて、いくつかの失敗パターンを目にしました。私自身も最初は同じ間違いをしていたので、その経験から学んだ対策をお伝えします。
失敗パターン1：プロンプトエンジニアを「簡単な仕事」と誤解する
最も多い失敗は、プロンプトエンジニアリングを過小評価することです。「ChatGPTに質問するだけでしょ？」という認識で面接に臨むと、確実に失敗します。
私の知人は、某大手IT企業の面接で「プロンプトを書くのは簡単だと思うので、すぐにキャッチアップできます」と発言し、その場で不採用が決まってしまいました。面接官からは「プロンプトエンジニアリングの奥深さを理解していない」と評価されたそうです。
対策：プロンプトエンジニアリングの技術的な側面をしっかり学び、実際のプロジェクトで複雑な課題を解決した経験を作ることが重要です。
失敗パターン2：MLエンジニアの経験に固執しすぎる
MLエンジニアとしての経験は確かに強みですが、それに固執しすぎると逆効果になることがあります。「私はMLのエキスパートなので、プロンプトエンジニアリングも簡単にマスターできる」といった態度は、謙虚さに欠けると判断されがちです。
実際、私も最初の面接では、MLの話ばかりしてしまい、プロンプトエンジニアリングへの理解と情熱が伝わらなかったことがありました。
対策：MLの経験を活かしつつ、新しい分野を学ぶ姿勢を示すことが大切です。具体的には、プロンプトエンジニアリング特有の課題を理解し、それに対するソリューションを提案できるようになることです。
失敗パターン3：実務経験の不足を補えない
プロンプトエンジニアとしての実務経験がないことは仕方ありませんが、それを補う努力をしないと採用は難しくなります。「入社してから学びます」という姿勢では、競争の激しい転職市場で勝ち残れません。
対策：個人プロジェクトやオープンソースへの貢献を通じて、実務に近い経験を積むことが重要です。私の場合、3つの本格的なプロジェクトを完成させ、それぞれ異なる技術的課題を解決しました。これらの経験は、面接で実務経験の代わりとして高く評価されました。
MLエンジニアの強みを最大限活かすコツ
転職活動を通じて気づいたのは、MLエンジニアならではの強みを適切にアピールすることの重要性です。ここでは、特に評価される強みと、その活かし方をご紹介します。
データドリブンな思考プロセス
MLエンジニアの最大の強みは、データに基づいた意思決定ができることです。プロンプトエンジニアリングでも、この能力は極めて重要です。
私が実際に活用した例をご紹介しましょう。あるECサイトの商品説明文生成プロジェクトで、複数のプロンプトパターンを比較検証する必要がありました。MLエンジニア時代の習慣から、私は自動評価システムを構築し、1,000件のサンプルに対して各プロンプトの性能を定量的に評価しました。クリック率、コンバージョン率、読みやすさスコアなど、複数の指標で比較した結果、最適なプロンプトを選定できました。
このアプローチは、「勘」や「経験」に頼りがちなプロンプトエンジニアリングに、科学的な裏付けを与えるものとして高く評価されました。面接でこの事例を話すと、ほぼ全ての企業が強い興味を示しました。
システム思考とアーキテクチャ設計能力
MLパイプラインの設計経験は、LLMを使ったシステム設計に直接活かせます。多くのプロンプトエンジニアが単体のプロンプト最適化に注力する中、システム全体を俯瞰して設計できることは大きな差別化要因になります。
例えば、私は複雑なタスクを複数の小さなプロンプトに分解し、それらを組み合わせる「プロンプトチェーン」の設計を得意としています。これは、MLパイプラインで前処理→特徴抽出→予測→後処理と段階的に処理を行うのと同じ発想です。この能力により、他のプロンプトエンジニアが解決できなかった複雑な課題も、効率的に解決できるようになりました。
評価指標の設計と改善サイクルの構築
MLエンジニアは、モデルの性能を適切に評価し、継続的に改善するサイクルを回すことに慣れています。この経験は、プロンプトエンジニアリングでも非常に重要です。
私が転職後に立ち上げたプロジェクトでは、プロンプトの品質を継続的にモニタリングする仕組みを導入しました。A/Bテストフレームワークを構築し、新しいプロンプトを段階的にロールアウトする仕組みも整備しました。これにより、リスクを最小限に抑えながら、常に最適なプロンプトを維持できるようになりました。
転職後のキャリアパスと将来展望
プロンプトエンジニアに転職して1年が経過した今、この職種の将来性とキャリアパスについて、実体験を基にお話しします。
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のキャリアパスは、従来のエンジニア職とは異なる特徴があります。私の会社と、転職仲間の所属企業での事例を基に、主なキャリアパスをご紹介します。
技術スペシャリスト路線 最も一般的なのは、技術を極める道です。私の同僚の中には、特定領域（金融、医療、法務など）のプロンプトエンジニアリングに特化し、その分野のエキスパートとして年収2,000万円を超える方もいます。深い業界知識とプロンプト技術の組み合わせは、非常に高い市場価値を生み出します。
プロダクトマネジメント路線 LLMを活用した製品開発において、技術とビジネスの橋渡しをする役割です。私自身、現在この方向にキャリアをシフトしており、プロダクトの企画から実装まで幅広く関わっています。技術的な実現可能性を判断しながら、ビジネス価値を最大化する提案ができることが強みです。
AI戦略コンサルタント路線
企業のAI活用戦略を立案・実行支援する役割です。私の元同僚は、大手コンサルティングファームに転職し、クライアント企業のAI transformation を支援しています。プロンプトエンジニアリングの実務経験があることで、机上の空論ではない実践的なアドバイスができると評価されています。
5年後、10年後の展望
プロンプトエンジニアという職種自体、まだ歴史が浅いため、将来予測は難しい部分もあります。しかし、業界の動向と技術の進化を踏まえると、以下のような展望が描けます。
5年後（2030年頃） LLMはさらに高度化し、現在のプロンプトエンジニアリングとは異なるスキルセットが求められるようになるでしょう。しかし、「AIを効果的に活用する専門家」という本質的な役割は変わりません。むしろ、AIがより複雑化することで、専門家の重要性は増すと考えています。
私の予測では、プロンプトエンジニアは「AI システムアーキテクト」や「AI プロダクトデザイナー」といった、より上位の役割に進化していくでしょう。年収も、現在の1.5倍程度になる可能性があります。
10年後（2035年頃） AIが社会インフラの一部となり、あらゆる業界でAI活用が当たり前になっているでしょう。その時、MLエンジニア出身のプロンプトエンジニアは、技術の深い理解とビジネス応用の経験を併せ持つ、希少な人材として重宝されるはずです。
経営層にAI活用を提言できる「Chief AI Officer」のようなポジションも一般的になり、そこへのキャリアパスも開けるでしょう。
まとめ：MLエンジニアからプロンプトエンジニアへの転職は今がチャンス
機械学習エンジニアからプロンプトエンジニアへの転職は、キャリアの大きな転換点となりました。年収が1.5倍になっただけでなく、仕事の幅と将来の可能性が大きく広がったことを実感しています。
MLエンジニアとしての経験は、決して無駄になりません。むしろ、その経験があるからこそ、他のプロンプトエンジニアとは一線を画す価値を提供できるのです。データドリブンな思考、システム設計能力、評価指標の設計スキルなど、MLエンジニアが持つ強みは、プロンプトエンジニアリングの世界でも極めて重要です。
今、AI業界は大きな転換期を迎えています。LLMの登場により、従来の機械学習とは異なるアプローチでビジネス課題を解決できるようになりました。この変化の波に乗り遅れないためにも、今がキャリアチェンジの絶好のタイミングだと言えるでしょう。
転職を検討されている方は、まず小さな一歩から始めてみてください。OpenAI APIを触ってみる、簡単なプロンプトを書いてみる、技術記事を読んでみる。そんな小さな行動が、大きなキャリアチェンジにつながります。
最後に、私からのアドバイスです。プロンプトエンジニアへの転職は、単なる職種変更ではありません。AI時代の新しいキャリアを切り開く、エキサイティングな挑戦です。MLエンジニアとしての経験を活かしながら、新しい技術領域で活躍できるこの機会を、ぜひ掴んでください。
もし転職活動で悩むことがあれば、私の技術ブログでも情報発信していますので、ぜひ参考にしてください。皆さんの転職が成功することを心から願っています。