フリーランス求人を探すプロンプトエンジニアの年収は高い！年収アップの方法や必要なスキルを解説
AI技術の進展により、AIに的確な指示を出すプロントエンジニアの需要が高まりました。ビジネスでAIを活用する場合にプロンプトエンジニアは必要不可欠のため、高単価の案件が多いです。
本記事ではプロンプトエンジニアの年収相場や年収アップの方法、必要なスキルを詳しく解説します。これからプロンプトエンジニアを目指したい方や年収を上げたい方はぜひ参考にしてください。
目次
プロンプトエンジニアは高年収！雇用形態ごとの年収相場
プロンプトエンジニアはITエンジニアの中でも年収相場の高い仕事です。ここでは、会社員とフリーランスについて、それぞれのプロンプトエンジニアの年収相場を紹介します。
【会社員】プロンプトエンジニアの平均年収
プロンプトエンジニアの会社員の平均年収は600万円程度です。一般的なITエンジニアの平均年収は450万円程度のため、プロンプトエンジニアは年収水準が高いといえます。
プロンプトエンジニアは日本ではまだ少なく、需要が高い存在のため、年収水準は高いです。求人サイトでは年収が600万円から700万円程度の求人が多く、会社員として高水準の年収を稼げるでしょう。
ただし、会社員の場合は規則で給与の決め方が明確にされており、同じ会社で年収を上げ続けるのは難しいケースがあります。会社員で年収に満足できない場合は外資系企業などに転職するのがおすすめです。
【フリーランス】プロンプトエンジニアの平均年収
フリーランスのプロンプトエンジニアは年収相場が高いです。平均年収は900万円程度であり、年収が1,000万円から1,500万円にまで達する人もいます。高度な専門性を要求される案件であれば、月額100万円から200万円程度の単価になり、高年収を実現可能です。
フリーランスの方が年収相場は高いですが、会社の福利厚生を受けられず、社会保障も最低限のものになります。案件の獲得や交渉、スケジュール管理などすべて自己責任で行わなければいけません。
フリーランスのプロンプトエンジニアとして案件を獲得するには豊富な実績と高度なスキルが要求されます。自分の実力に自信のある方にフリーランスはおすすめです。
プロンプトエンジニアと他のIT系エンジニア職との年収比較
プロンプトエンジニアの年収は500万〜1,500万円が中心とされており、他職種と比較して高い水準にあります。 大手企業や外資系コンサルティングファームでは2,000万円超えの年収に達することもあります。
プロンプトエンジニアは新しい職種であり、企業やプロジェクトによって求められるスキルの幅が広いのが特徴です。そのため年収レンジも広く、スキルや実績次第では他のITエンジニア職よりも高い年収を目指すことも可能です。
特に生成AIの活用が進む企業では需要が高まっており、今後も年収水準の上昇が期待されます。 一方で、プロンプトエンジニアと他のIT系エンジニア職では年収の差はどのようになっているのでしょうか？
▼ エンジニア職ごとの年収（クリックで移動）
AIエンジニア
AIエンジニアは、機械学習モデルの実装やディープラーニング、PythonやPyTorchを用いた開発、クラウド環境での運用などを行う職種です。 同じAI分野に関わる職種でも、プロンプトエンジニアとは役割が異なります。 AIエンジニアがモデル開発や実装を担うのに対し、プロンプトエンジニアはAIの出力精度を高めるための指示設計に特化しています。 AIエンジニアの年収は約600万〜1,000万円以上です。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、大量のデータを統計的に解析しビジネスの意思決定を支援します。 高度な数学・統計知識とプログラミング能力が求められます。年収は約600万〜1,000万円以上です。 AIエンジニアやデータサイエンティストは高度人材なため、IT人材の中でも年収が高めとされています。 データサイエンティストがデータ分析を通じて意思決定を支援するのに対し、プロンプトエンジニアは生成AIの活用に特化した役割を担います。
WEBエンジニア
Webエンジニアは、Webサイトやアプリの設計・開発をします。RubyやPHP、Python、Goなどの言語やフレームワークを扱うことが一般的です。年収は約500万〜650万円です。 Webエンジニアは対応領域が広く、フロントエンドやバックエンドなどスキルによって年収に差が出やすい傾向があります。また、近年ではAI機能を組み込んだサービス開発も増えており、プロンプトエンジニアの知識を活かせる場面もあります。
インフラエンジニア
インフラエンジニアは、サーバーやネットワークの設計・構築・運用を行います。オンプレミスからAWSやGCPなどのクラウド環境の知見が必須で、年収は約450万〜600万円です。 インフラエンジニアはITサービスの基盤を支える重要な職種であり、クラウドやAI基盤の知識を身につけることで、生成AIを扱うプロンプトエンジニアへとスキルを広げることも可能です。
ITコンサルタント
ITコンサルタントは、経営課題の特定、DX戦略の立案、業務フローの最適化を行います。高い論理的思考力とコミュニケーション能力が必要で、一般的なITエンジニアよりも上流工程に関わるポジションです。国内外で需要が高いため、年収は約700万〜900万円です。 プロンプトエンジニアとしてAI活用の知見を深めることで、将来的にITコンサルタントとして企業のAI導入支援に関わるといったキャリアパスも考えられます。
このように、IT系職種の中でも役割や専門性によって年収には違いがあります。プロンプトエンジニアは新しい分野である一方、AI活用の拡大に伴い、今後さらに高年収を狙える職種といえます。
プロンプトエンジニアとしての年収アップの方法
プロンプトエンジニアが年収を上げるための方法を紹介します。
▼ 年収アップの方法（クリックで移動）
上流工程に携わりマネージャーやスペシャリストのポジションを確立する
プロジェクトの上流工程に携わることを目指せば年収を上げられます。上流工程を担当するとマネージャーやスペシャリストのポジションになれるからです。プロジェクトを統括する責任のあるポジションを確立すれば、年収水準を上げられます。
上流工程に携わるには、AIやプログラミングなどの専門的な知識に加えて豊富な実務経験が必要です。さらにコミュニケーションスキルや課題解決スキル、マネジメントスキルなども要求されます。
プロンプトエンジニアとして実務経験を積み、必要なスキルを身につければ、上流工程へのキャリアアップを目指すことが可能です。
実績を積んだ上で高収入が見込める外資系企業などに転職する
現在の会社である程度実績を積んでから外資系企業などへ転職すると年収アップを目指せます。外資系企業は日本の企業とは異なる賃金体系を採用しており、個人の能力や成果などを重視するのが特徴です。プロンプトエンジニアとして実績があれば、外資系企業への転職で大幅に年収を上げられる可能性があります。
ただし、外資系企業では英語でのコミュニケーションが必須のケースが多いです。英語で面接が行われる場合があるため対策が必要になります。
また、外資系企業は日本の企業とは文化が異なる点にも注意が必要です。終身雇用を前提としておらず、成果を出さないと降格や減給、解雇されるリスクがあります。
副業で稼いだりフリーランスとして独立する
会社員を続けながら副業をする、あるいはフリーランスとして独立するという選択肢があります。
副業をする場合は、本業の収入にそのまま複業の収入が上乗せされるため、年収を上げやすいです。ただし、会社によっては就業規則で副業が禁止されている場合もあるため注意しましょう。
副業で実績をある程度積んだならば、フリーランスとして独立する道があります。独立すれば案件を選ぶことができ、単価の交渉も可能です。仕事の成果が年収に直結するため、高単価案件を多数こなせば高年収を実現できます。
フリーランスプロンプトエンジニアの案件動向や特徴
フリーランスプロンプトエンジニアの案件動向や特徴を解説します。 生成AIの普及により案件は増加傾向にありますが、専門職であるため案件数はまだ限定的です。案件の特徴としては、スキルに依存するものの単価は比較的高い傾向にあります。具体的には、プロンプト設計・改善やAI活用支援などの業務が中心です。
働き方としては副業やフリーランス案件があり、リモートで対応できるものも多く見られます。 ただし、未経験からいきなり参入するのはやや難しく、ポートフォリオの作成や簡単な案件で実績を積むことが重要です。 スキル次第では高収入も狙え、今後も案件の増加が期待されるでしょう。
副業やフリーランスでの案件探しはエージェントサービスを利用すると便利です。
プロンプトエンジニアの副業やフリーランスエンジニア関連の仕事を探すなら【BIG DATANAVI】
BIG DATANAVIはAIやデータ分析に特化したフリーランスエージェントです。AIの分野で豊富な案件を保有しており、プロンプトエンジニア向けの案件もたくさんあります。
週1日から稼働できる業務委託案件から週3～5日の客先常駐案件まで複業・フリーランスエンジニア向けの優良案件が揃っているのが魅力です。希望条件をコンサルタントに伝えれば、希望や今までの経験・保有スキルに合った案件を紹介してもらえます。
これからAI分野へ転身したい方への案件紹介も可能です。プロンプトエンジニアを目指したい方におすすめできます。
プロンプトエンジニアの年収アップのために必要なスキルや知識
プロンプトエンジニアとして年収アップするために身につけておきたいスキルや知識を紹介します。
▼ 年収アップに繋がるスキルや知識（クリックで移動）
AIに関する知識
プロンプトエンジニアとして活躍するにはAIに関する知識が必須です。AIの仕組みを正確に理解していないと適切なプロンプトの作成はできません。AIモデルごとの特性や違いを把握しておくのも大切です。さらにディープラーニングや強化学習など代表的なAIのアルゴリズムについても深く理解する必要があります。
他には最新のAIツールやトレンドの把握も大事です。AIの分野は急速に発展しているため、常に最新情報を収集して理解に努めましょう。
自然言語処理（NLP）の知識
プロンプトエンジニアにとって欠かせないのが自然言語処理（NLP）の知識です。自然言語処理（NLP）とは人間が普段使っている自然言語をコンピュータに処理させる技術を指します。たとえば、音声認識AIやチャットボットに使われる技術が自然言語処理（NLP）です。
プロンプトエンジニアはAIに自然言語で指示を与えなければいけません。その際には、AIがどのように自然言語を処理しているか仕組みを理解する必要があります。自然言語処理（NLP）の仕組みや代表的なモデルを理解しておくと、より質の高いプロンプトの作成が可能です。
自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキル
プロンプトエンジニアには自然言語処理（NLP）についてライブラリやフレームワークを扱うスキルが求められます。
たとえば、PythonにはNLTKやspaCy、Gensimなど自然言語処理のためのライブラリが豊富にあります。各ライブラリの特徴や強み・弱みを理解して適切なライブラリを選択して扱えることが重要です。
ライブラリ・フレームワークを活用すれば効率的に自然言語処理システムを開発できます。自然言語処理のライブラリ・フレームワークにまで精通していれば、プロンプトエンジニアとして仕事の幅を広げられるでしょう。
プログラミングスキル
プロンプトエンジニアにもプログラミングスキルは必要です。AI開発で採用されることが多いPythonなどを扱えるスキルが求められます。
たとえば、AIにソースコードを記述させる場合は、修正が必要なケースが多いです。プログラミングスキルがあればプロンプトエンジニアがソースコードの修正に対応できます。
また、データの前処理やデータ分析結果の解析などでコードの記述が必要な場面は少なくありません。プロンプトの作成をテンプレート化するためにプログラミングをするケースもあります。
プログラミングスキルを習得していればプロンプトエンジニアとして対応できる業務の幅を広げられます。
マネジメント力
マネジメント力があるとプロンプトエンジニアとして上流工程に携われます。プロジェクトの責任者としてのポジションを目指すならばマネジメント力は必須です。
マネジメント力とはプロジェクトをスムーズに進めるためにスケジュール管理や品質管理、情報共有、リソース配分などを行うスキルを指します。チームメンバーとコミュニケーションを図り、適切なフィードバックを図るスキルも大事です。
将来的にプロンプトエンジニアとして高年収を実現させたいならば、マネジメント力の習得を目指しましょう。
言語化力
プロンプトエンジニアには言語化力が求められます。言語化力とは、AIに伝えたいアイデアや思考などを言葉にするスキルです。アイデアをAIが理解しやすい言葉に変換できれば、期待通りの回答を得られます。言語化力はプロンプトエンジニアの土台であり、質の高いプロンプトを作成するために欠かせないスキルです。
言語化力を鍛えるには日頃から頭の中のアイデアやイメージなどを言葉に落とし込む訓練をすると効果があります。実際にプロンプトを作成して内容を調整する作業を繰り返すのも効果的です。
英語力
プロンプトエンジニアには英語力が要求されます。海外のクライアントからの業務に携わるケースでは英語が不可欠です。AIに関する最新情報は英語で発信されているため、英語の技術文書を読み解くスキルも求められます。
AIモデルは英語を前提としたものが多いため、英語でプロンプトを作成した方が良い場面は少なくありません。英語でプロンプトを作成できるスキルがあれば、他のプロンプトエンジニアと差別化を図れます。
英語力があれば業務の幅が広がるため年収アップに効果的です。将来的に外資系企業への転職を考えている場合も英語力は必要になります。プロンプトエンジニアとして英語力を向上させるのは大きな価値があるでしょう。
そもそもプロンプトエンジニアとは？
プロンプトエンジニアとは、AIに指示を出すためのプロンプトを設計・開発する専門家です。AIの出力精度を高めるために、分析や最適化も担います。 本章では、プロンプトの基本的な考え方と、プロンプトエンジニアの具体的な仕事内容について解説します。
プロンプトとは
プロンプトとは、AIに作業させるための指示文のことです。AIに適切な出力をさせるために、日本語や英語で指示します。プロンプトエンジニアはプロンプトを書くだけでなく、AIの出力精度を高めるために調整や最適化を行うこともあります。最適なプロンプトを書く、または修正するためには試行錯誤が欠かせません。プロンプトは、指示内容だけでなく背景や出力形式なども含めて設計します。これにより、より精度の高い結果が得られます。
プロンプトエンジニアの仕事内容
プロンプトエンジニアの仕事内容は、プロンプトの設計・開発や、出力精度を高めるための分析・改善です。 AIに期待通りの出力をさせることに加え、予期せぬ動作のリスク軽減も重要な役割となります。具体的には、プロンプトの設計・開発、AIモデルの分析、プロンプトの改善・最適化などが挙げられます。プロンプトの設計では、ユーザーの目的に応じて適切な出力が得られるように指示文を作成します。AIモデルの分析では、出力結果の傾向やパターンを把握します。さらに、改善や最適化では、PDCAを回しながら精度向上を図り、ユーザーからのフィードバックを反映することもあります。
▼プロンプトエンジニアについての詳しい記事はこちらもチェック！
プロンプトエンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、将来性を詳しく解説
プロンプトエンジニアになる方法
プロンプトエンジニアを目指すには、AIの知識やプログラミングスキル、言語化力などが求められます。 本章では、未経験からプロンプトエンジニアになることはできるのか、プロンプトエンジニアになるための3ステップについて解説します。
未経験からプロンプトエンジニアになることはできる？
未経験からでもプロンプトエンジニアになることは可能です。生成AIは日本語や英語などの自然言語をベースとしており、プログラミングが必須ではありません。そのため、比較的参入しやすい職種といえます。
一方で、最低限のスキルは必要です。例えば、論理的に考える力や試行錯誤を繰り返す姿勢が求められます。 また、独学だけでは差がつきにくいため、スクールの活用や求人への応募を通じて実務経験を積むことが重要です。
プロンプトエンジニアになるための3ステップ
未経験・経験者を問わず、プロンプトエンジニアになるためには、学習 → 実践 → 就業の3ステップが重要です。 次の見出しから詳しく説明します。
ステップ1：自然言語処理/プログラミングを学習しスキルを身につける
まず、プロンプトエンジニアになるには、自然言語処理やプログラミングを学習し、基礎スキルを身につけることが必要です。具体的には、以下のようなスキルが挙げられます。
- AI・自然言語処理の基礎
- Python（基礎レベルでOK）
また、プロンプト設計に必要な力として、以下が求められます。
- 言語化力
- 論理的思考力
これらのスキルを身につけるには、実際にAIに触れながら、書籍や動画などで知識を補うことが重要です。
ステップ2：プロンプトエンジニアへの就業に役立つポートフォリオの作成
次に、ポートフォリオ（作品集）を作成することが重要です。ポートフォリオは自身のスキルを証明する材料となり、プロンプトエンジニアへの就業にも役立ちます。 具体的には、以下のような内容を含めるとスキルの証明になります。
- プロンプト集
- ChatGPTの活用事例
- 業務効率化の事例
また、作成したポートフォリオは以下のサービスで公開すると効果的です。
- GitHub
- Notion
- ブログ
ステップ3：未経験から可能なプロンプトエンジニアの求人を探し応募する
最後に、プロンプトエンジニアの求人を探して応募します。実際に採用されることで、プロンプトエンジニアとしてのキャリアが始まります。未経験から応募可能な求人を探す際は、以下のサービスを活用すると効率的です。
- エージェントサービス
- 求人サイト
注意点として、職種名が必ずしも「プロンプトエンジニア」とは限りません。以下のような職種でも同様の業務に携われる場合があります。
- 生成AIエンジニア
- LLM開発支援
- ナレッジエンジニア
実務経験を積むことでスキルが向上し、プロンプトエンジニアとしてのキャリア形成につながります。 生成AIの普及により、今後はプロンプトエンジニアの年収や需要もさらに高まると考えられます。 特にAIを活用した業務効率化やサービス開発の分野では、プロンプト設計スキルの需要が拡大しています。
▼プロンプトエンジニアになる方法についての詳しい記事はこちらもチェック！
プロンプトエンジニアになるには？必要なスキルを徹底解説
プロンプトエンジニアの今後の需要や将来性
プロンプトエンジニアの需要や将来性について解説します。 まず、将来的に日本ではIT人材不足が深刻化すると予測されています。具体的には以下の通りです。
- 2030年に約45万〜最大79万人のIT人材が不足すると予測
- 特にAI・先端IT人材の不足が深刻
この背景には、AI市場の拡大や企業のAI導入率の上昇があります。また、DX推進により業務の自動化ニーズが高まっていることも要因です。
求人・案件動向やプロンプトエンジニアの需要
現状のプロンプトエンジニアの求人・案件動向や需要を確認してみましょう。
まず、プロンプトエンジニアを含むAI関連職全体で求人が増加傾向にあります。 一方で新しい職種であるため、募集名称や定義が統一されていない点が特徴です。
そのため「プロンプトエンジニア」という名称だけでなく、「生成AIエンジニア」や「LLM関連業務」などの別名称で募集されているケースもあります。 また、副業やフリーランス向けの案件も徐々に増加しています。
プロンプトエンジニアの将来性は高い
プロンプトエンジニアの将来性は高いといえます。AI市場の拡大や企業のAI導入率の上昇、DX推進による業務自動化ニーズの高まりにより、今後も需要は拡大していくと見込まれます。
また、AI技術の進化により新たな活用領域が次々と生まれており、それに伴い、プロンプト最適化の重要性も高まっている状況です。さらに人材不足の状況もあり、経験を積むことで年収レンジの上昇も期待できるでしょう。加えて、プロンプトエンジニアとしての経験は、AIエンジニアやITコンサルタントなどへのキャリア展開にもつながります。 上位職種へステップアップしやすい点も魅力です。
まとめ
プロンプトエンジニアはAIに指示を与えるプロンプトを作成する専門家です。生成AIの市場は拡大しており、プロンプトエンジニアの活躍の場は広がっています。会社員だけではなくフリーランスでも高年収を目指せる仕事です。
プロンプトエンジニアとして年収を上げたいならば、AIの知識や自然言語処理のライブラリスキル、英語力などを取得するのが重要になります。十分なスキルと実務経験があれば、副業・フリーランスエージェントを活用して高単価案件の紹介を受けられるでしょう。
プロンプトエンジニアとしてキャリアアップを考えているならば、本記事の内容を参考にスキルと実務経験を積み重ねてください。専門性を高めて、実績を積み重ねれば、プロンプトエンジニアとして年収1,000万円超えを目指せます。
プロンプトエンジニアについてよくある質問【FAQ】
プロンプトエンジニアについてよくある質問をまとめました。未経験からのキャリアや必要なスキルなど、気になるポイントを解説します。
▼ よくある質問をチェック（クリックで移動）
Q1. 未経験からプロンプトエンジニアになることは可能？
A. 未経験からでもプロンプトエンジニアになることは可能です。
生成AIは日本語や英語などの自然言語をベースとしており、プログラミングが必須ではありません。比較的始めやすい職種といえるでしょう。さらに、ライティングやマーケティング、エンジニア経験がある場合は、そのスキルを活かしてプロンプト設計に応用することも可能です。
一方で、最低限のスキルは必要です。例えば、論理的に考える力や試行錯誤を繰り返せる力が求められます。 また、独学だけでは差がつきにくいため、スクールの活用や求人への応募を通じて実務経験を積むことが重要です。実際に、未経験から副業や業務委託で案件を獲得するケースも増えています。
Q2. プロンプトエンジニアになるために必要な資格はある？
A. プロンプトエンジニアになるために必要な資格はありません。
しかし、プロンプトエンジニアとして就職・転職したり、副業で案件を獲得したり、フリーランスとして独立する際、スキルの証明のために獲得しておくと有利な資格はあります。
具体的には、Python 3 エンジニア認定基礎試験、G検定、E資格などが役立ちます。PythonはAIの処理やデータ分析でよく使われる言語であり、AIの仕組み理解に役立ちます。G検定は一般財団法人日本ディープラーニング協会が開催しているAIに関する知識を問う資格です。E資格は一般財団法人日本ディープラーニング協会が開催している資格で、G検定同様AI関連の問題が問われます。
Q3. プロンプトエンジニアとAIエンジニアの違いとは？
A. 同じAI分野に関わる職種でも、プロンプトエンジニアとは役割が異なります。
AIエンジニアがモデル開発や実装を担うのに対し、プロンプトエンジニアはAIの出力精度を高めるための指示設計に特化しています。
それぞれ役割が異なるため、プロジェクトによっては両者が連携して開発を進めるケースもあります。そのため、プロンプトエンジニアとして経験を積んだ後に、AIエンジニアへステップアップするキャリアも考えられます。
Q4. AIの進化でプロンプトエンジニアはいらなくなる？
A. AIの進化で完全にプロンプトエンジニアがいらなくなる可能性は低いです。
AIが進化しており、自動でも最適に出力できるようになってきています。しかし、ビジネス用途は精度が求められます。また企業においては、安定した出力や業務効率化が求められるため、人による最適化や調整の重要性は今後も続くと考えられます。
そのため、プロンプト設計・改善の仕事は残るでしょう。一方で、単純入力は減るものの、高度な設計・最適化の仕事は残り、さらに重要になると考えられます。プロンプトエンジニアがなくなるのではなく、役割が変化することが予想できます。今後はツールを使いこなすスキルだけでなく、課題に応じて最適なプロンプトを設計できる人材の価値がより高まるでしょう。
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