AIエージェント元年の2025年にプロンプトエンジニアリングは必要か？①

2025年1月14日 21:35

はじめに

ここ数年、生成AIがビジネスや日常生活に急速に浸透してきた。

そして2025年、AIエージェントが登場し、私たちの仕事を大きく変えると言われる「AIエージェント元年」を迎えた。

AIが自律的にワークフローを実行し、意思決定をサポートできるようになってきた。

こうしたAIエージェントの進化により、「人間がわざわざ細かい指示を出さなくても、AIが全てやってくれるのでは？」という期待感が広がり、プロンプトエンジニアリングのようなスキルが以前ほど注目されなくなってきているように見える。

AIが自ら考え、自ら動く。その未来像に魅力を感じるのは当然だろう。
しかし、実際にはそこまで単純ではない。

どれだけAIエージェントが高度化したとしても、全てを完璧にこなせるわけではない。

たとえば、「目的に応じてどのタスクに優先順位をつけるべきか」「どのような出力が求められているか」といった細かい調整が必要になる場面はまだまだ多い。

そうした「チューニング」の部分は、今も人間が担う必要があり、ここで重要なのがプロンプトエンジニアリングというスキルなのである。

AIは確かに進化している。

しかし、その能力を引き出し、的確に活用するためには、プロンプトエンジニアリングのような「AIを操る技術」が欠かせない。

今日は、改めてプロンプトエンジニアリングについて解説していく。

プロンプトエンジニアリングとは、簡単に言うとAIに対して「何を」「どう」指示するかを設計する技術である。

生成AIが登場した初期から重要なスキルとされ、多くの活用事例が生まれてきた。

しかし、AIエージェントが登場し、ある程度自律的にタスクをこなせるようになると、「プロンプトを細かく作る必要性は薄れるのでは？」という見方も出てきた。

だが、実際のところ、AIエージェントがいかに進化し、自律的に動くようになったとしても、「完璧な自律」はまだ遠い未来の話である。

たとえば、以下のような場面では、依然としてプロンプトエンジニアリングの技術が不可欠だ。

AIエージェントの進化により、「プロンプトがいらなくなる」のではなく、「プロンプトの設計がより高度になる」時代が来たと言える。

AIエージェントは、ユーザーの大まかな意図を汲み取ることができるものの、その意図を具体的な成果に落とし込む能力はまだ発展途上である。

たとえば、AIエージェントに「このプロジェクトの進捗レポートを作成して」と指示を出した場合、一般的なフォーマットでレポートを生成するだろう。

しかし、それが本当に自分のチームやクライアントに適した内容かどうかは別問題だ。

ここでプロンプトエンジニアリングが必要になる。

「プロジェクトの目的」「対象読者」「期待される成果」など、必要な文脈や要素をプロンプトに組み込むことで、AIエージェントは初めて「自分に最適化されたレポート」を作成できるようになる。

プロンプトエンジニアリングでは、「どう指示するか」を工夫することが重要である。

AIエージェントに任せきりにするのではなく、具体的な文脈やタスクを明示的に示すことで、AIの性能を最大限に引き出せる。これには以下の要素が含まれる。

文脈・背景情報の明示
AIが正確な判断を下せるように、背景情報をしっかり提供する。
たとえば、「このレポートは経営層向けで、重要な数値データに焦点を当ててください」といった指示を与える。
タスクの具体化
「ただやってほしい」と漠然と頼むのではなく、具体的に何をしてほしいかを伝える。「5つの具体例を挙げてください」「箇条書き形式で出力してください」などの形でタスクを指定する。
期待する出力形式の指定
AIの回答を使いやすい形にするために、出力の形式を明確に伝える。
たとえば、「表形式でまとめてください」「要約は100文字以内で」といった細かい指示が求められる。

プロンプトエンジニアリングは、このような「細部のチューニング」を行うスキルだ。

AIの進化が進むほど、「大まかな指示で済む」のではなく、「より洗練された指示」が必要になるのだ。

AIエージェント時代において、プロンプトエンジニアリングの役割はますます重要になる。

これまでのように単純な命令文を作るだけでなく、AIの行動や出力を「設計」し、「調整」し、「最適化」する能力が求められる時代だ。

これは技術職に限らず、マーケティング、営業、企画など、あらゆるビジネス領域で必要とされるスキルになるだろう。

次回は具体的なプロンプトの作り方について書いていく。