コトラ（広報チーム） 
生成AIを仕事で使う企業が増えるなか、AIへの指示文を設計・改善するプロンプトエンジニアに注目が集まっています。一方で、求人票に必ずしも「プロンプトエンジニア」と記載されているとは限らず、未経験者にとっては探しにくい職種でもあります。
本記事では、未経験からプロンプトエンジニアや生成AI関連職への転職を目指す人に向けて、仕事内容、求人検索の方法、求人票の見方、応募前に必要な準備を解説します。
プロンプトエンジニアの仕事と求人市場の基礎
プロンプトエンジニアの役割
プロンプトエンジニアは、生成AIに対して適切な指示を与え、業務で使える回答や成果物を安定して出せるようにする仕事です。単にAIへ質問をするだけではなく、利用目的を整理し、出力内容の条件を決め、結果を評価して指示文を改善します。
たとえば、問い合わせ対応の文章作成、議事録の要約、社内資料の検索、営業資料の下書きなどで生成AIを使う場合、正確性や表現の統一、安全性を保つ必要があります。プロンプトエンジニアは、現場の課題とAIの機能をつなぐ役割を担います。
生成AIを業務で活用する主な仕事
実務では、プロンプトの作成だけで完結するケースは多くありません。求人情報を見ると、業務部門へのヒアリング、導入する業務の選定、出力結果の検証、改善案の提案、利用ルールの整備などを含む仕事が多く見られます。
主な業務には、次のようなものがあります。
- 生成AIを活用できる業務の洗い出し
- 現場担当者への課題や要望のヒアリング
- 指示文の作成、修正、検証
- 出力内容の正確性や品質の確認
- AIを使った業務自動化の設計
- 社内文書を参照して回答する仕組みの構築支援
- 利用手順や注意点の文書化
- 社内利用者への説明や研修
文章作成やアイデア出しといった活用だけでなく、業務の流れそのものを見直す力も求められます。
求人が増えている背景
生成AIは、文章作成、情報整理、問い合わせ対応、プログラム作成補助など、さまざまな業務で使われるようになっています。企業が試験導入から実際の業務運用へ移行するにつれて、AIを安全かつ継続的に使える形に整える人材が必要になっています。
求人検索結果でも、プロンプト設計に加えて、社内業務への大規模言語モデルの適用検討、回答精度の改善、AIエージェントの開発、顧客企業への導入支援などを担う募集が確認できます。職種名は異なっていても、生成AIを実務に定着させる役割への需要が広がっているといえます。
未経験からの転職が簡単ではない理由
未経験歓迎の求人はありますが、誰でもすぐに専門職へ転職できるわけではありません。実務では、AIの出力品質を見極める力、業務の要件を整理する力、個人情報や機密情報を扱う際の注意点などが必要になるためです。
また、プロンプトエンジニアという職種名で募集されていても、実際にはプログラミング、システム開発、顧客折衝、業界知識などが必須条件になっていることがあります。求人タイトルだけで判断せず、担当業務と応募条件を確認することが重要です。
未経験者は、まず生成AIを活用する事務、企画、コンテンツ制作、業務改善などの仕事から経験を積み、専門性を高める選択肢もあります。
今後の需要とキャリアの広がり
生成AIの技術やツールは変化が速く、将来的に「プロンプトエンジニア」という職種名がそのまま定着するとは限りません。しかし、AIを業務へ導入し、出力内容を評価し、改善し続ける役割は今後も必要です。
経験を積むことで、生成AIエンジニア、AIエージェント開発担当、業務改善担当、AI導入コンサルタント、AIディレクター、プロダクトマネージャーなどへキャリアを広げられます。特定の職種名にこだわるよりも、生成AIを使ってどのような業務課題を解決できるかを軸に考えることが大切です。
プロンプトエンジニア求人で募集される職種名
プロンプトエンジニアとして募集される求人
プロンプトエンジニア、AIプロンプトエンジニア、プロンプトエンジニアリング担当といった名称の求人では、生成AIへの指示文作成や改善が主要業務として記載される傾向があります。
ただし、仕事内容は企業によって異なります。文章・画像・動画などのコンテンツ生成を中心とする求人もあれば、業務システムに生成AIを組み込み、回答の評価や安全対策まで担う求人もあります。応募前には、何を対象にプロンプトを設計するのかを確認しましょう。
生成AIエンジニアとして募集される求人
生成AIエンジニアは、プロンプト設計に加えて、生成AIを利用するシステムやサービスの開発を行う職種です。求人では、社内文書をもとに回答する仕組み、外部システムと連携する機能、AIの回答精度を高める仕組みなどを担当するケースがあります。
この職種では、プログラミング言語、データベース、クラウドサービス、外部連携の知識を求められることがあります。未経験者向けの求人もありますが、エンジニア経験者向けの募集が多い分野です。
AIエージェント開発や業務自動化の求人
AIエージェントとは、指示に応じて情報を調べたり、複数の手順を実行したり、外部ツールと連携したりする仕組みを指します。この分野では、プロンプト設計だけではなく、業務フローの整理、システム連携、処理結果の確認まで担当する求人があります。
検索時には、「AIエージェント」「業務自動化」「生成AI 活用」「LLM 開発」「AIアシスタント」などの言葉も活用すると、関連求人を見つけやすくなります。こうした求人は技術的な条件がある場合が多いため、必須スキルを丁寧に確認する必要があります。
AIディレクターやITコンサルタントの求人
AIディレクターやITコンサルタントの求人では、顧客や社内の利用部門から課題を聞き出し、生成AIを活用した業務改善を企画・推進する仕事が中心になります。
プログラミングよりも、要件整理、プロジェクト進行、資料作成、関係者との調整、改善提案などの経験が重視されるケースがあります。営業、企画、業務改善、システム導入、カスタマーサポートなどの経験を持つ人は、これまでのスキルを生かしやすい職種です。
事務やコンテンツ制作で生成AIを活用する求人
未経験から生成AIに関わる仕事を目指す場合は、事務、営業支援、マーケティング、コンテンツ制作、カスタマーサポートなどで生成AIを活用する求人も候補になります。
たとえば、資料作成の補助、文章や画像の制作支援、データ整理、問い合わせ対応の効率化などを担当しながら、AIの使い方や業務改善の考え方を身に付けられます。専門職への最短ルートとは限りませんが、実務での活用経験を積める点は大きなメリットです。
未経験者向けプロンプトエンジニア求人の探し方
求人サイトで使う検索キーワード
求人検索では、一つの検索語だけに絞らないことが重要です。「プロンプトエンジニア」の求人件数は限られるため、関連する職種名や業務内容を組み合わせて検索しましょう。
検索キーワードの例は次のとおりです。
- プロンプトエンジニア 未経験
- 生成AI 未経験
- 生成AI エンジニア
- AIエージェント 開発
- 生成AI 業務改善
- LLM エンジニア
- AI 活用 企画
- AI 導入支援
- ChatGPT 業務活用
- AI 事務
- AI コンテンツ制作
検索結果が多すぎる場合は、勤務地、正社員、未経験歓迎、研修あり、在宅勤務可などの条件を追加して絞り込みます。
職種名を限定せずに検索する方法
求人票では、職種名よりも仕事内容欄に「生成AI」「プロンプト」「業務自動化」「AI導入」といった言葉が書かれていることがあります。そのため、職種名を限定しすぎず、仕事内容を含めて探すことが必要です。
特に未経験者は、プロンプトエンジニアだけを狙うよりも、IT事務、業務改善、DX推進、コンテンツディレクター、カスタマーサポート企画などを幅広く確認するとよいでしょう。自分のこれまでの職歴と接点のある仕事を選ぶことで、応募書類や面接でも経験を説明しやすくなります。
勤務地・リモート可否・雇用形態で絞り込む方法
生成AI関連の求人には、出社を基本とするもの、在宅勤務を組み合わせるもの、フルリモートを認めるものがあります。ただし、リモート可と記載されていても、入社直後は出社研修が必要な場合や、業務内容によって出社頻度が変わる場合があります。
雇用形態も正社員、契約社員、派遣社員、業務委託などさまざまです。未経験から転職する場合は、教育体制や長期的な育成方針を確認しやすい正社員求人を中心に探す方法があります。一方、経験者向けの業務委託案件は、実務経験や開発スキルを前提とすることが多いため、条件を慎重に確認しましょう。
未経験歓迎と研修ありの求人を探す方法
未経験歓迎と記載されていても、何が未経験なのかは求人によって異なります。生成AIの実務経験は不要でも、社会人経験、顧客対応経験、基本的なパソコン操作、プログラミング学習経験などが求められる場合があります。
求人票では、研修期間、学習内容、研修後の配属先、実務で使うツール、先輩社員の支援体制を確認してください。「研修あり」という言葉だけで判断せず、どのような能力をいつまでに身に付けるのかが具体的に示されている求人を選ぶことが重要です。
求人情報の更新日と応募期限を確認する方法
生成AI関連の求人は、事業計画や案件の状況により募集内容が変わりやすい分野です。求人を見つけたら、掲載日や更新日、応募期限を確認し、早めに応募するか判断しましょう。
ただし、更新日が新しくても、募集開始から時間が経っている場合があります。また、募集人数が少ない求人では、掲載期間中でも採用が決まり次第終了することがあります。気になる求人は保存し、応募条件を満たす場合は必要書類を早めに準備することが大切です。
求人票で確認したい仕事内容と応募条件
プロンプト作成だけではない実務内容
プロンプトエンジニアの仕事は、指示文を作ることだけではありません。求人票には、利用部門との打ち合わせ、業務要件の整理、試作、品質確認、運用後の改善、社内展開などが含まれていることがあります。
実務内容を確認する際は、「誰のどの業務を改善するのか」「どの段階から関わるのか」「作成した仕組みを誰が運用するのか」を見ることが重要です。自分が希望する仕事が、コンテンツ制作寄りなのか、システム開発寄りなのか、業務改善寄りなのかを見極めましょう。
求められる生成AIツールの利用経験
求人では、文章生成AI、画像生成AI、AIを利用するための外部連携機能などの使用経験が求められる場合があります。ただし、特定のツールを使った経験が必須なのか、類似ツールの利用経験でも応募可能なのかは企業によって異なります。
未経験者は、複数の生成AIツールを試し、得意なことや出力の違いを理解しておくとよいでしょう。重要なのは、ツール名を知っていることではなく、目的に応じて適切な指示を出し、出力結果を確認・修正できることです。
プログラミング経験が必要な求人の見分け方
プログラミング経験が必要な求人では、応募条件にプログラミング言語、データベース、クラウド、システム開発経験、外部連携、アプリケーション開発などが記載される傾向があります。
特に、AIエージェント開発、社内文書検索の仕組みづくり、生成AIを組み込んだサービス開発などでは、プログラミングが必要になることがあります。一方、AI活用支援、コンテンツ制作、業務設計、導入企画などでは、文章作成力や業務理解、調整力が重視される場合もあります。
必須条件と歓迎条件を分けて読み、自分が現時点で応募できる求人か、学習後に目指す求人かを判断しましょう。
業界知識や業務経験が求められるケース
金融、医療、法務、製造、物流、カスタマーサポートなど、専門性の高い業界では、生成AIの知識とあわせて業界経験が求められることがあります。AIが出力する内容を評価するには、その業務が正しいかどうかを判断できる必要があるためです。
たとえば、営業事務の経験がある人は営業支援のAI活用、編集経験がある人は文章制作のAI活用、経理経験がある人はバックオフィス業務の自動化といった形で、前職経験を生かせる可能性があります。未経験者でも、すべてをゼロから始めるのではなく、既存の業務知識を強みに変える視点を持ちましょう。
給与・評価制度・働き方の確認ポイント
給与は、基本給だけでなく、固定残業代の有無、賞与、昇給、試用期間中の条件、研修中の給与を確認してください。未経験歓迎の求人では、入社後の研修期間と配属後で業務内容や待遇が変わることもあります。
評価制度については、何を成果として評価するのかを確認しましょう。プロンプトの作成数だけではなく、業務の改善効果、利用者からの評価、プロジェクトへの貢献、技術習得などをどう評価するのかが明確な企業は、働き方をイメージしやすいといえます。
働き方では、出社頻度、フレックスタイム制の有無、残業時間、兼業の可否、使用する端末や情報管理のルールなども確認が必要です。
未経験歓迎求人を見極めるための注意点
研修内容と配属後の業務が明記されているか
未経験歓迎求人を選ぶ際は、研修内容だけでなく、研修後にどのような仕事を任されるのかを確認してください。研修で生成AIの基礎を学べても、配属後の実務が希望する内容と異なる場合があります。
望ましい求人は、研修期間、学習テーマ、指導方法、配属先の業務、成長ステップが具体的に書かれています。内容が不明確な場合は、選考の場で質問し、入社後のミスマッチを防ぎましょう。
具体的な仕事内容や使用ツールが示されているか
仕事内容が「AIを使った業務」「最先端技術に関わる仕事」などの抽象的な表現だけでは、実際の担当範囲を判断できません。指示文作成、資料作成、顧客対応、開発補助、検証、営業支援など、具体的な業務が示されているかを確認しましょう。
使用ツールについても、生成AIだけでなく、表計算ソフト、文書作成ツール、チャットツール、タスク管理ツール、開発環境などが記載されていると、働き方を具体的に想像しやすくなります。
未経験の定義と必須条件に矛盾がないか
求人タイトルに未経験歓迎とあっても、応募条件には「実務経験数年以上」「特定言語での開発経験」「AI導入プロジェクト経験」などが書かれていることがあります。この場合、完全未経験者向けとはいえません。
応募前に、必須条件、歓迎条件、求める人物像を分けて確認しましょう。必須条件を満たしていない場合でも、応募可と判断できるケースはありますが、応募理由や代替となる経験を説明できるように準備する必要があります。
給与条件と業務内容が不自然ではないか
未経験者向けであるにもかかわらず、仕事内容や研修内容が不明確なまま高い給与だけが強調されている求人には注意が必要です。給与が高いこと自体は問題ではありませんが、業務範囲、評価基準、固定残業代、雇用形態、試用期間中の条件を確認することが重要です。
また、複数の職種や案件に配属される可能性がある求人では、希望する生成AI関連業務に必ず就けるとは限りません。配属の決め方や、AI関連業務に携わるまでの流れを確認しましょう。
選考前に確認したい質問項目
応募や面接の前後には、仕事内容を具体化するための質問を用意しておくと安心です。
- 入社後の研修期間と学習内容はどのようなものですか
- 研修終了後は、どのような業務から担当しますか
- 生成AIを活用する案件の割合はどの程度ですか
- プロンプト作成以外に担当する業務はありますか
- チームにはどのような職種の人がいますか
- 未経験で入社した人への支援体制はありますか
- 評価ではどのような点が重視されますか
- 出社頻度や在宅勤務の条件はどのようになっていますか
質問への回答が具体的であるほど、仕事内容や育成方針を判断しやすくなります。
未経験から応募前に身に付けたいスキルと準備
生成AIを安全に使うための基礎知識
生成AIを仕事で使う場合、便利さだけでなく情報管理への配慮が必要です。個人情報、顧客情報、社外秘の資料、契約上扱いに注意が必要な情報などを、許可なく生成AIに入力してはいけません。
また、AIはもっともらしい誤った情報を出すことがあります。出力内容をそのまま利用せず、事実確認を行い、必要に応じて一次情報や信頼できる資料で裏付ける習慣を身に付けましょう。著作権、差別的な表現、不適切な表現にも注意が必要です。
指示文を作成して改善する力
良い指示文を作るには、目的、対象読者、前提条件、出力形式、文字数、避けるべき表現などを具体的に伝える必要があります。一度で理想的な回答を得ようとするのではなく、出力を確認しながら条件を追加・修正することが大切です。
学習では、同じ課題に対して複数の指示文を試し、結果の違いを記録すると効果的です。たとえば、要約、文章校正、分類、情報抽出、メール文案作成などを題材にし、どのような指示で品質が改善したかを振り返りましょう。
情報を整理して相手に伝える力
プロンプトエンジニアには、曖昧な要望を整理して、AIや開発者、利用者に伝わる形にする力が求められます。そのため、文章力だけでなく、目的、課題、条件、判断基準を整理する力が重要です。
日常業務でも、会議内容を要約する、依頼事項を箇条書きにする、作業手順を文書化する、問題と原因を分けて考えるといった訓練が役立ちます。前職での資料作成、マニュアル作成、顧客対応、調整業務なども、応募時にアピールできる経験になります。
表計算・資料作成・業務改善の基礎
生成AIは単独で使うものではなく、表計算ソフト、文書作成ツール、社内システム、業務フローと組み合わせて活用されます。基本的な表計算、データ整理、資料作成、業務フローの可視化ができると、未経験者でも業務改善に関わりやすくなります。
たとえば、手作業で行っている作業を洗い出し、作業時間、入力内容、確認者、ミスが起きやすい箇所を整理するだけでも、AI活用の提案につながります。技術だけでなく、現場の困りごとを見つける視点を持つことが重要です。
学習成果を示すポートフォリオの作り方
未経験者が応募する場合は、学習内容や実践成果を見える形にしておくと効果的です。高度なシステムを作れなくても、課題設定、指示文の工夫、出力の評価、改善過程を説明できれば、学習意欲や考える力を伝えられます。
ポートフォリオには、次の内容を含めるとよいでしょう。
- 解決したい業務課題
- 想定する利用者
- 作成した指示文
- 指示文を作成した意図
- 出力例
- 改善前後の比較
- 誤った回答や想定外の出力への対処
- 個人情報や著作権に配慮した点
- 今後の改善案
公開する場合は、勤務先や顧客に関する情報、個人情報、利用許可のない資料を掲載しないように注意してください。
プロンプトエンジニア転職を進めるための行動計画
希望する仕事内容と働き方を整理する
転職活動を始める前に、どのような形で生成AIに関わりたいのかを整理しましょう。たとえば、開発に関わりたいのか、業務改善を進めたいのか、文章・画像などのコンテンツ制作をしたいのかによって、探すべき求人が変わります。
あわせて、勤務地、出社頻度、雇用形態、年収、学習に充てられる時間、将来目指したいキャリアも書き出します。希望条件に優先順位を付けることで、求人選びの基準が明確になります。
求人検索と応募のスケジュールを決める
求人は継続的に確認し、気になるものを比較することが大切です。週に数回は検索する時間を確保し、検索条件を保存できる場合は、新着求人を受け取れるように設定しましょう。
応募書類やポートフォリオは、一度作成して終わりではありません。求人票を読んで不足している知識を確認し、学習内容やアピール方法を更新していく必要があります。応募、学習、書類修正、面接練習の時間を並行して確保すると、転職活動を進めやすくなります。
職務経歴書でアピールできる経験を洗い出す
生成AIの実務経験がなくても、前職で培った経験を関連付けて伝えられます。重要なのは、担当業務を並べるだけでなく、どのような課題を見つけ、どう工夫し、どのような結果につながったかを示すことです。
アピールにつながりやすい経験には、次のようなものがあります。
- 業務手順の見直しや効率化
- マニュアルや社内資料の作成
- データ入力や集計の改善
- 顧客からの問い合わせ対応
- 関係者との調整や進行管理
- 企画書や提案書の作成
- 文章制作や編集
- 新しいツールの導入・定着支援
実績は可能な範囲で具体化し、作業時間の削減、ミスの減少、対応件数、関係者数などを記載すると説得力が高まります。
面接で聞かれやすい質問への準備
生成AI関連の面接では、ツールの知識だけでなく、学習方法、課題への向き合い方、安全な利用への考え方などを聞かれる可能性があります。
準備しておきたい質問には、次のようなものがあります。
- なぜ生成AI関連の仕事を目指すのですか
- 生成AIを使って改善した経験はありますか
- 指示文を改善するときに、どのような点を確認しますか
- AIの回答が誤っている場合、どのように対応しますか
- 個人情報や機密情報を扱う際に何に注意しますか
- プログラミングが必要な業務にどう向き合いますか
- 入社後に身に付けたいスキルは何ですか
回答では、知識を並べるだけでなく、自分で試したこと、うまくいかなかったこと、改善したことを具体的に説明しましょう。
応募先ごとに志望動機と実績を調整する
生成AI関連の求人は、企業ごとに求める役割が異なります。開発力を重視する企業、業務理解を重視する企業、顧客対応力を重視する企業では、同じ志望動機を使い回しても十分に伝わりません。
応募先の仕事内容を読み込み、自分の経験のうち最も近いものを選んで伝えましょう。未経験の場合でも、これまでの仕事で培った情報整理力、改善力、文章力、顧客理解、学習意欲を、応募先の業務にどう生かせるかを具体的に示すことが重要です。
プロンプトエンジニアを目指す転職では、職種名だけにとらわれず、生成AIを活用して業務課題を解決する仕事を広く探すことが成功への近道です。求人票を丁寧に読み、必要なスキルを少しずつ身に付けながら、自分の経験を生かせる求人へ応募していきましょう。
