以前、下記の記事紹介を行いました。
in 2025として以下の記事が出ていたので掃海したいと思います。
なお、本記事はプロンプトエンジニアリングを活用して作成しています。
概要
- 最新AIモデルは文脈理解が向上し、曖昧な指示でも適切に対応可能。プロンプトエンジニアリングの必要性が急速に減少。
- AIの民主化により、特別な知識がなくても誰もが容易にAIを利用可能になった。
- AIトレーナーやデータスペシャリスト、AIセキュリティなど新たな職種が台頭。
- 企業はより幅広いAIスキルを持つ人材を求めるようになり、プロンプトエンジニアは特定スキルの一部として統合される傾向にある。
2023年発表の論文から、技術面だけではなく職種面などの実情などが追加されている形です。
記事要約
1. そもそも Prompt Engineering ブームとは何だったのか
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2020‑2024 年：GPT‑3/4 や Claude が「入力文の１文字で出力品質が激変」するフェーズだった。
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結果：
- “AI Whisperer” として高年収求人が乱立。
- 企業は「AI を試す＝専任プロンプト職を雇う」という短絡的採用を実施。
- 有料講座・資格ビジネスが急増。
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課題：タスク汎用性に乏しく、属人的でスケールしない。 ([Salesforce Ben][1], [iTechCloud][2])
2. 2025 年に何が変わったのか
2‑1. モデルの自律化と文脈理解の飛躍
- GPT‑5 / Gemini Ultra などは 曖昧入力 → 追加質問 → 自己リファクタリング を内蔵。
- LLM は「ユーザがほしい出力」を推論し、“質問力”より“目的共有” が重要に。
2‑2. AI の民主化と社内リスキリング
- OpenAI Academy など 無料学習リソース の整備で “高給取りの外部専門職” がコスパ不利に。
- 米 Nationwide の全社員 AI 研修例のように、「全員がライト級 Prompt Engineer」化 が進行。
2‑3. マルチモーダル・音声時代の到来
- 音声／ジェスチャ／画像入力主体 → 文字列プロンプトの比重自体が低下。
- UI が自然会話化し “プロンプト” という言葉すら見かけなくなる。 ([iTechCloud][2])
3. 台頭する３＋αの新職種
| 新職種 | 主なミッション | 求められるコア知識 | |
|---|---|---|---|
| AI Trainer | 生成結果の評価・フィードバックループ設計 | UX ライティング／評価指標設計 | |
| AI Data Specialist | データ収集⇒前処理⇒ガバナンス | ETL／スキーマ設計／データ品質 | |
| AI Security Specialist | Prompt Injection・モデル悪用対策 | セキュリティ設計 / Adversarial ML | |
| ＋ Ethical AI Officer | バイアス検証・透明性確保 | 倫理・法規制・リスク管理 | ([Salesforce Ben][1], [iTechCloud][2]) |
5. まとめ ― Prompt Engineering は“死”ではなく“吸収合併”
- Prompt Engineer = 職種 は消滅傾向。
- Prompt Engineering = スキル は “AI と協働する全職種の共通知識” へ統合。
- 今後は「AI を使う力」より「AI に任せて監督する力」がキャリアの差別化要因となる。
感想
前回の記事の締めにも書きましたが、「●●式」のようなoneプロンプトの技であったり、キーワードを駆使する等の技の部分を指す意味での「プロンプトエンジニアリング」は今後不要になっていくと思います。
ただ、生成AIと対話するアプローチに関しては、(エージェントによるサポートの進化はあれど)以前必要かと思います。
以下なども対話アプローチに関するTipsが多いです。
https://qiita.com/hokutoh/items/4a5447833721fe8390d9
結局のところ人間と人間の対話において、めっちゃものわかりのいい人が相手でもこちらが必要情報を与えなければその人もうまく動けないのと一緒ですね。
余談
ちなみに本記事をAIに要約させるにあたって、キャッチフレーズをくれなんて指示していないのに以下を記載してきました。
キーワードは “Delegate, Integrate, Regulate.”
プロンプトを磨くだけの時代は終わり、AI と共創する次のステージが始まっています。
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