SE必見！生成AIプロンプトエンジニア資格の価値
こんにちは。
今回は「生成AIプロンプトエンジニア資格試験」を受験し、無事合格したので、その体験談を システムエンジニア視点 でシェアしたいと思います。
最近、システムへの生成AIの組み込み案件が増えてきていますよね。
「プロンプトエンジニア」という言葉もよく聞くようになり、 AIとシステムの橋渡し役 としての役割がますます重要になっています。
生成AIプロンプトエンジニア資格とは？
これは 生成AIに対して適切な指示（プロンプト）を設計・最適化するスキル を証明する資格で、とある企業が公式に認定しています。
単にAIを使うだけでなく、業務やシステムに耐えうる形でAIを制御するための知識や実践力が求められます。
なぜこの資格を取ろうと思ったのか
私自身、生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を業務に使うことが増えてきた中で、
- AIに出力させたデータをどうシステムに組み込むか？
- 毎回異なる出力ではシステムが困る…どう指示すべきか？
- 安定してJSONフォーマットで返させる方法は？
といった悩みに直面していました。
そうした中で、生成AIを実務・システムに落とし込むための「プロンプト設計」を体系的に学びたい と思い、この資格取得にチャレンジしました。
試験内容と実務との接点
試験は、以下のような 実践的かつシステムエンジニアに直結する内容 が問われました。
出題範囲（抜粋）
- 生成AIの基礎（大規模言語モデルの仕組み、限界、リスク）
- プロンプト設計技法（良い例／悪い例、フォーマット制御、前提条件の明示）
- 業務シナリオごとのプロンプト最適化（顧客対応、自動文章生成、データ分析補助など）
- AI倫理とガバナンス（誤情報、バイアス、著作権）
- 実践課題：AIからシステムが扱えるJSON形式でデータを返させる
システム組み込みで重要な視点
実務で生成AIを使う場合、「とりあえずAIに文章を生成させて満足」では終わらないですよね。
- 出力形式（JSONやCSV）の固定
- システムで扱える構造データとしての出力
- 異常系／不正確な応答への対策
こうした 「AIの出力品質」を制御するためのプロンプト設計 が重視されていると感じました。
例えばこういう場面、ありますよね？
以下は、私たちシステムエンジニアが日常的に直面する例です。
例1：チャットボットの回答データ
→「回答文」「選択肢」「次のアクション」をJSONで返してほしい。
例2：自動要約APIの返却データ
→「要約文」「要点一覧」「元データID」をセットで返させたい。
でも普通に「要約して」と言うと、
- 単なる長文テキストになってしまう
- システムでパースできない
- 要素が抜け落ちる
こうした課題に対し、プロンプトエンジニアリングの知識があると、
「次のJSON形式で返してください」
「含めるべきキーは〇〇と明示してください」
「エラー時はstatus: ‘error’を返してください」
といった 正確な指示 が書けるようになります。
実際に資格勉強を通じて得たノウハウ
試験対策や勉強で得た 実務ですぐ使える知見 を紹介します。
- AIの曖昧さを避けるためのプロンプトパターン
→ 「必ず以下の形式で」「次のルールに従って」などの指示方法 - システムが期待するJSON出力を確実に返させる工夫
→ JSONサンプル例を先に提示し、その形式に倣うよう依頼 - マルチターンでの分割指示
→ 長い処理を分けて順次返させる方法（API制限対策） - エラー時の返却形式も事前に定義
→ AIが迷った時の挙動もコントロール（”error”: “原因” など）
資格取得後の実務的な変化
- AIとのやり取りが安定（毎回バラバラな回答に悩まない）
- システム組み込みがスムーズ（JSON設計＋AI制御が一体化）
- チームや顧客への説明力が向上（なぜこのプロンプトが必要か根拠を示せる）
最後に：これからAIをシステムに組み込む人へ
システムエンジニアとしてAIを組み込むとき、AIを”ブラックボックス”のまま使うのは非常に危険です。
- 必ず フォーマット制御
- 必ず エラー対応の設計
- 必ず AIの苦手な部分への対策
これらを プロンプトの時点でコントロールできる人材 が必要になっています。
「生成AIプロンプトエンジニア資格」はまさにそのための知識を体系的に学べるので、「AIをただ呼ぶだけ」から「制御されたAIの出力」を目指したい方にはオススメです。
もし今後、生成AIをシステムに活用しようと考えている方は、ぜひチャレンジしてみてはいかがでしょうか？