プロンプトエンジニアの資産と限界
- 資産 — モデル挙動への感覚・評価と改善のサイクル・ユースケース設計。これはFDEが顧客先で毎日使う中核技能です
- 限界 — プロンプト単体の価値はモデル進化で目減りしやすく、システムへの組み込み（実装）と業務への組み込み（導入）を持つ人材との差が開いていきます
FDEに接続するために足す3つ
- コードでLLMを扱う — プレイグラウンドからAPIへ。構造化出力・ツール呼び出し・エージェントフレームワークを1つ習熟（ロードマップPhase 1）
- データの基礎 — RAGの品質はプロンプトよりデータ整備で決まる場面が多い。前処理・チャンク設計・検索評価を実践で
- 業務ヒアリング — 「良いプロンプト」の前に「解くべき課題」を特定する側へ。社内のAI活用相談を受ける立場に回るのが近道
キャリアの選択肢マップ
| 方向 | 概要 | 向く人 |
|---|---|---|
| FDE | 顧客現場でAI導入を実装まで（解説） | 人と話すのが好き・現場の変化を見たい |
| AIエンジニア | プロダクトのAI機能開発 | 一つの製品を深く磨きたい |
| AI活用推進（社内） | 自社の業務へのAI展開 | 今の会社・ドメインが好き |
FDEを選ぶなら、報酬・募集状況は年収データと採用企業の動向（毎週更新）で確認を。