【2026年最新】プロンプトエンジニア必須スキル5選×Udemy最短ルート

藍人（あいと）

こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はプロンプトエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。

本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。

プロンプトエンジニアとは？将来性ある？

プロンプトエンジニアとは？

プロンプトエンジニアは、AI（人工知能）に「どう頼めば望む答えが返ってくるか」を設計する仕事です。
同じAIでも、聞き方しだいで返事の質は大きく変わります。
だからこそ、目的に合った指示文（プロンプト）を作り、AIの力を最大限に引き出します。

たとえば、ChatGPTで議事録の要約やメール文を作るときも、
「誰に向けて」「どんな口調で」「何を入れて」「何は入れないか」を決めるほど精度が上がります。
この“頼み方の設計”を仕事として行うのがプロンプトエンジニアです。
AIの活用が広がるほど必要とされるため、将来性も高い分野です。

プロンプトエンジニアの仕事内容

• 目的の整理と質問設計
  （例：営業メールなら「丁寧」「短め」「相手の業界に合わせる」など条件を決める）
• プロンプトの作成と改善
  （例：一度出た回答を見て、言い回しや条件を調整して精度を上げる）
• 社内向けのテンプレ作り
  （例：NotionやGoogleドキュメントで使える「要約用」「企画書用」の型を用意する）
• ミスを減らすルール作り
  （例：個人情報を書かない、根拠が必要な内容は確認する、など運用ルールを決める）

プロンプトエンジニアの年収と将来性

藍人（あいと）

勉強を始めるにあたって、やはり給料面は気になるのではないでしょうか。
プロンプトエンジニアは、求人票ベースだと年収500万〜1,000万円超の募集も見られ、相場感として日本の平均給与（約450万円）を上回りやすい領域です。[1][2]
専門性が評価されやすく、「収入を伸ばしながら成長したい」方には魅力的です。

藍人（あいと）

2025〜2026年は「生成AIを試す」段階から、業務に組み込んで成果を出す段階へ移っています。
そのためプロンプトエンジニアも、単なる“指示文づくり”だけでなく、RAG（社内データ検索連携）、AIエージェント設計、評価指標（自動評価・人手評価）やガードレール（情報漏えい・著作権・ハルシネーション対策）まで含めた“運用設計”が市場価値を左右しやすくなっています。

一方で、生成AIの進化により「一般的なプロンプト作成」はコモディティ化しやすいのも事実です。
だからこそ、業務要件を分解し、検証し、再現性ある形で改善できる人材（=プロダクト/開発/業務の橋渡しができる人）は、今後も需要が伸びやすいでしょう。学ぶ価値は十分にあります。

どうやったらプロンプトエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ

学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する

まずは、プロンプトエンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。

「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。

就職・転職活動を行う

プロンプトエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。

• 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
• 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。

藍人（あいと）

初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。

転職サイトは、リクルートエージェントや、エンジニア転職に特化したGeeklyなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。

フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。

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本気で年収アップを目指す人向け：データとプロとの面談で今の「現在地」を知る

「本気で年収を上げたいと思っている人は、無駄な学習を避けるためにも一度IT専門のプロに『今の自分の市場価値』 を聞いておくのが最短ルートです。オンライン面談OKなので、学習を始める前から相談しておくと、優先順位がより具体的になるでしょう。

無料診断・面談でわかる3つのこと

• 年収査定： 最新データに基づいた、あなたの現在の適正年収
• 学習戦略： あと何を学べば年収が上がるか、不足スキルの特定
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プロンプトエンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ

ここまで読んでいるということは、あなたはプロンプトエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。

実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。

まず、プロンプトエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。

効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け

近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？

結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。

書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。

独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。

藍人（あいと）

以降では本題に入っていきます！ プロンプトエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）

学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2026年1月時点)

プロンプトエンジニアの必須知識を学べるおすすめUdemy

本記事で紹介するおすすめUdemy一覧は以下の通りです。 表の後にステップごとにコース詳細を説明していきます。

STEP1: 生成AI（LLM）の基礎を学ぶ。仕組み（確率的に文章を生成すること）、得意不得意、ハルシネーションや機密情報などのリスクを理解する

まずは生成AI（LLM）が「なぜそれっぽい文章を書けるのか」を押さえましょう。

LLMは確率的に次の言葉を選んで文章を作ります。仕組みを知ると、検索のように必ず正解が出るわけではない理由が腑に落ちます。

得意・不得意や、ハルシネーション（もっともらしい誤り）、機密情報の入力リスクを理解できれば、ChatGPTを仕事で安全に使える人として一歩リードできます。

このステップで学ぶスキルや知識

• LLMが文章を生成する基本原理（確率的生成の考え方）
• 得意分野（文章化・要約など）と不得意分野（最新情報・厳密計算など）
• ハルシネーションの典型パターンと見抜き方
• 機密情報・個人情報を入力しないための判断基準
• 生成結果を鵜呑みにしない検証の姿勢（一次情報の確認）

生成AI（LLM）の基礎理解とリスク把握を学べる動画教材

「生成AIを触ってはいるけど、仕組みと使い分けが曖昧」――そんなプロンプトエンジニア志望の迷いを一気に整理してくれる講座です。LLMを「確率で次の単語を選ぶ文章生成」として理解し、得意不得意／ハルシネーション／機密情報リスクまで押さえるので、現場で“事故らない”判断軸が作れます。

ChatGPT・Gemini・Claude・NotebookLM・Microsoft 365 Copilotなど7サービスを横並びで学べるのが強み。会議の議事録→要約、PowerPointのたたき台作成、社内資料をNotebookLMで比較…と、業務シーンが具体的に増えます。さらにプロンプト集付きで、明日から時短に直結。受講生8.9万人・レビュー9,611件（評価4.2）も信頼材料です。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。前提知識はほぼ不要で、仕組み→安全な使い方→各ツール活用まで“最短ルート”で一気に固められます。

「生成AIの仕組み・得意不得意・リスクを最短で押さえたい」プロンプトエンジニア志望に向く入門です。LLMを“魔法”ではなく、確率的に文章をそれっぽく続ける道具として理解できるので、会議用の要約、提案書のたたき台、Excel作業の文章化などで「なぜ外す/当たるか」を説明できるように。
講師はMicrosoft365×生成AI特化のユースフル（受講生14.5万人／レビュー3.4万／評価4.2）。Copilot前提の現場目線が強みで、2026年の必須論点であるハルシネーション、機密情報、社内利用ルールまで“事故らない使い方”に落とし込めます。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。予備知識ゼロ想定で、PC操作ができれば「まず何から学ぶ？」の迷いを消せます。

「プロンプトエンジニア」を目指すなら、まずはLLMが“確率的に文章をつなぐ仕組み”と、得意・不得意／ハルシネーションを“仕事の事故”として理解するのが最短です。
この講座はそれを60分で一気に押さえられるのが強み。

現場では、ChatGPTで議事録やメール下書きを作る一方、機密情報を入れてしまう・もっともらしい嘘を信じて提案資料に載せるが典型的なリスク。ここを先に学ぶと、会議資料作成や定常業務の効率化でも「安心して使える人」になれます。
さらにチェックリストPDFとプロンプト例Excel付きで、明日から社内で標準化しやすいのも差別化ポイント。

講師は受講生11万人超、レビュー2.7万件（評価4.1）。研修用途で磨かれた“ビジネス目線”が信頼の根拠です。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。技術解説は最小限で、PC操作ができれば「生成AIの仕組み・注意点・基本活用」をつかめる入門コースです。

STEP2: 良い指示文（プロンプト）の型を習得する。目的・前提・制約・出力形式（JSON/表など）・例示（Few-shot）を使い、狙った回答を安定して引き出す練習をする

基礎がわかったら、次は「良い指示文の型」を身につけます。

同じAIでも、頼み方次第で出力の質は大きく変わります。目的・前提・制約・出力形式を明確にすると、ブレが減って仕事に使える回答が増えます。

たとえば社内向け議事録を「JSONで」「項目は固定で」と指定できると、コピペ作業が減り、周りより早く安定して成果を出せます。

このステップで学ぶスキルや知識

• 目的（何を達成したいか）を一文で書く練習
• 前提条件（対象・読者・状況）を漏れなく渡す方法
• 制約（文字数・禁止事項・トーン）で品質を揃えるコツ
• 出力形式の指定（JSON/表/箇条書き）とチェック観点
• 例示（Few-shot）で期待する回答を学習させる考え方

プロンプトの基本構造（目的・前提・制約・形式・例示）を学べる動画教材

「良いプロンプトの型（目的・前提・制約・出力形式・例示）を、まず仕事で使える形にしたい」なら本コースが近道です。
特徴は、マーケティングの定番フレームワークを“コピペ用テンプレ”として配布している点。ゼロから文章をひねり出すのではなく、会議用の企画書、広告コピー、顧客像の整理、改善案出しまでを数行入力→安定した出力に寄せられます（表/箇条書きで返させる発想も身につく）。

さらに、Claude・Gemini・Copilotでも使い回せるので、2026年の「モデル乗り換え」にも強いのが実務的。講師は評価4.5、レビュー1032・受講6574人、講師歴20年以上という“教える設計力”も信頼材料です。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。初心者向けセクションがあり、PC操作とコピペができれば始められる入門コースです。

「プロンプトの型で、狙った回答を安定して出したい」人に刺さるのが本講座。1.5時間で仮説→検証→次の一手までを、生成AI（ChatGPT/Gemini/Copilot）を**“検索”ではなく壁打ち相手**として回す手順に落とし込みます。
**目的・前提・制約・出力形式（JSON/表）・例示（お手本提示）**など、指示文の骨組みが揃うので、会議前の論点整理や、たとえば「スタバ新商品の売れ筋仮説」を最小実験で確かめる動きが速くなります。RAGは「社内資料を読ませて答えを作る方法」として理解でき、手戻りを減らす最短ルートに。※講師実績データは不明のため、内容適合で判断を。

藍人（あいと）難易度は【普通】。入門ですが、RAGや“手順で考える指示”など概念が多く、仕事のテーマを持って受けると吸収が速いです。

「プロンプトの型（目的・前提・制約・出力形式・例示）を身につけて、狙った答えを安定して引き出したい」なら、このClaude入門は相性が良いです。
AIは“雑に頼む”と回答がブレますが、本講座は忙しい人向けに必要部分だけに絞っているので、最短で「仕事で使える指示の出し方」に到達できます。

例えば、会議資料のたたき台、議事録の要約、営業メールの文章作成を「JSONで」「表で」「この条件は守って」と指定できるようになり、手戻りが減る＝定常業務が速くなるのが実務メリット。ChatGPTと迷う人でも、Claudeの使いどころが整理できます。
講師は評価4.4・レビュー223・受講生2695人、Python書籍著者で信頼材料も十分。2026年は生成AI前提の仕事設計が必須なので、まずここで土台固めを。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。初心者向けに不要な内容を省き、PCが苦手でも取り組める入門コースです。

STEP3: タスク別の設計パターンを学ぶ。要約、分類、抽出、文章生成、翻訳、アイデア出し、評価などで使う指示の作り分けと、段階的に考えさせる設計（ステップ分解）を身につける

型を覚えたら、よくある仕事に合わせて「設計パターン」を増やしましょう。

要約、分類、情報の抽出、文章作成、翻訳、アイデア出し、評価などは、指示の作り方が少しずつ違います。パターンを知ると、毎回ゼロから考えずに済みます。

さらに、ステップ分解で順番に考えさせると、Amazonの商品説明文づくりのような作業も安定し、ミスや抜けが減ります。

このステップで学ぶスキルや知識

• 要約プロンプト（観点指定・長さ指定・箇条書き化）
• 分類・抽出プロンプト（ラベル定義・抽出ルール・例外処理）
• 文章生成プロンプト（目的別：営業メール、社内通知、記事など）
• アイデア出し・評価プロンプト（評価軸、採点、改善案の出し方）
• ステップ分解（段取りを指定して抜け漏れを減らす）

タスク別プロンプト設計とステップ分解を学べる動画教材

「プロンプトエンジニアを目指すけど、まずは**仕事で使える型（パターン）**を揃えたい」なら、この講座が近道です。
雑談ネタではなく、会議資料のたたき台／メール文面／議事録要約／調査メモなど“実務頻出”に絞って、ChatGPTとCopilotの使い方を固められます。

強みは、講師が現場で磨いたプロンプト集が配布され、すぐ自分の業務に移植できる点。たとえば「Amazonレビューを要約して報告」「問い合わせを分類して改善案出し」など、要約・分類・文章生成の指示を作る基礎体力がつきます。
受講生14.5万人・レビュー3.4万件、評価4.2は信頼の根拠。2026年は生成AI前提の職場が増えるので、最初に手を動かす人が強いです。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。登録〜基本操作から入り、プロンプト集を使って実務に当てはめられる初心者向けです（ただし「ステップ分解で深く考えさせる設計」を極めるなら、次に設計特化講座を足すと最短です）。

「要約・分類・抽出・文章生成…タスクごとに指示を作り分けられる人」は、2026年の職場で強いです。会議議事録の要点整理、アンケート自由記述の分類、提案書のたたき台作り――ここを速く正確に回せると、残業が減るだけでなく意思決定のスピードが上がります。

本講座は、ChatGPTを「人生80億回目の新入社員」として扱い、テンプレ化→半自動化まで落とし込むのが特徴。メール返信、プレゼン構成、FAQ作成など、GoogleドキュメントやPowerPoint仕事に直結する実例が多く、明日から使えます。
さらにトークン（文字数の予算）やハルシネーション（それっぽい嘘）など、現場で事故りやすい論点も先回り。

講師は評価4.3、レビュー1687件・受講生9790人。17年以上の開発経験と育成実績が「再現できる型」の根拠です。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。アカウント作成から始め、PC操作レベルで実務プロンプトの型を積み上げられる入門設計です。

「要約・分類・抽出・文章生成…タスク別に指示を作り分ける型を最短で身につけたい」人向け。ChatGPTを“雑談相手”ではなく、会議資料のたたき台・メール作成・競合比較の分析役として使える設計に落とし込みます。
受講者52,554人／レビュー4,568件・評価4.6の人気講師で、GPT-4o対応など更新も明記。Copilot/Claude/Gemini比較や、GPTsで社内向けミニツール化まで触れるのが差別化ポイント（Excel/Sheets連携も）。2026年の仕事で“AIをチームに配る”力が伸びます。

藍人（あいと）難易度は【普通】。前半はPC操作レベルで進めやすい一方、後半にAPIや連携が出るため、必要な範囲だけ選んで学ぶと挫折しにくいです。

STEP4: 品質評価と改善手法を学ぶ。テストケース作成、期待する出力の定義、曖昧さの除去、プロンプトのA/B比較、再現性を高める運用（テンプレ化・バージョン管理）を理解する

プロンプトは作って終わりではなく、「品質を測って改善する」ことで武器になります。

テストケースを作り、期待する出力を定義し、曖昧な指示をなくすと、同じ入力で同じ品質を出しやすくなります。これは実務で特に重要です。

A/B比較やテンプレ化、バージョン管理ができると、チームで運用できるプロンプトになり、属人化しない“仕組み”を作れます。

このステップで学ぶスキルや知識

• テストケース作成（良い例・悪い例・境界ケース）
• 期待する出力の定義（合格条件、チェックリスト）
• 曖昧さの除去（用語定義、判断基準、優先順位）
• プロンプトのA/B比較（どこを変えて何を見るか）
• 再現性を高める運用（テンプレ化・版管理・変更履歴）

プロンプトの品質評価と運用改善を学べる動画教材

プロンプトエンジニアで「品質評価→改善→運用（テンプレ化・版管理）」まで回したいなら、MCPは“口頭指示”を再現できる仕組みに変える武器です。
本講座はMCPをわかる→Claude Desktopで使う→自作して動かすまで実演。会議用資料の自動生成、社内ファイル検索、定常業務の自動化を「毎回同じ条件」で回せる土台が作れます。
講師評価4.4／レビュー1,194／受講生8,046の実績も安心材料。2026年のAIエージェント運用に直結します。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。説明はやさしい一方、Node.js導入やTypeScriptでのビルドなど環境構築があるため、手を動かす前提の実践コースです。

プロンプトの品質を上げたいなら、「思いつきで直す」から卒業しませんか？
本講座はプロジェクト監査のチェック観点（抜け漏れ防止の型）を土台に、ChatGPTでECサイト（Amazonのような運用を想定）の資料を点検し、曖昧さの除去→期待する出力の言語化→改善案の比較までを実務目線で練習できます。会議前のレビュー、手戻り削減、品質説明（なぜOKと言えるか）に直結。さらにCodex CLIで監査を自動で回す仕組みにも触れ、2026年のAI活用に繋がるのが強みです。

藍人（あいと）難易度は【普通】。PM/開発の基礎があると理解が速く、特に自動化パートはコマンド操作やPython基礎がある方向けです。

「プロンプトの品質をテスト→比較→改善して、現場で使える形にしたい」人に刺さるのが本講座。Claude Codeを使い、期待する出力を先に決める（＝合格ラインを作る）→実行→差分確認…という流れを、1時間で3プロジェクト（SPAゲーム/チャットボット等）で体験できます。会議前の仕様確認、定常業務の自動化、GitHub Actions連携まで触れるので、“思いつきプロンプト”から“運用できる手順”に一気に寄せられるのが強み。/rewindでやり直し履歴を追える点は、A/B比較やテンプレ化・バージョン管理の感覚を掴む近道です。講師は技術役員で約3万人指導の実績も信頼材料。

藍人（あいと）難易度は【普通】。前提は「基本的なプログラミング知識」。ただ、環境構築とトラブル対応が手厚く、短時間で実務投入まで持っていきやすい構成です。

STEP5: 実務適用の周辺知識を学ぶ。APIの基本、RAG（社内文書検索＋生成）の概念、ツール連携、セキュリティ/個人情報/著作権への配慮、利用規約に沿った設計と運用を習得する

最後は、現場で使い切るための周辺知識を押さえます。

APIの基本や、社内文書検索と組み合わせるRAGの考え方を理解すると、ChatGPT単体では難しい「社内ルールに沿った回答」も作れます。SlackやGoogleスプレッドシート連携も実務では頻出です。

加えて、個人情報・著作権・利用規約を守れる設計ができれば、安心して導入を進められる“任せられる人”になれます。

このステップで学ぶスキルや知識

• APIの基本（リクエスト/レスポンス、料金、ログの扱い）
• RAGの概念（社内文書を探してから生成する流れ）
• ツール連携の発想（Slack、Notion、Google Workspaceなど）
• セキュリティと個人情報保護（入力データ、権限、マスキング）
• 著作権・利用規約に沿った運用（引用、二次利用、社内ルール）

実務導入（API/RAG/連携）と法務・セキュリティ配慮を学べる動画教材

「生成AIは触った。でも業務で“使える形”に落とせない」──そんなプロンプトエンジニア志望の最短ルートがこの講座です。Dify・GPTsでアプリを作りながら、APIキー＝入場券の管理、OAuth＝ログイン連携の仕組み、RAG＝社内マニュアル検索＋文章生成まで腹落ちさせます。

会議用の議事録→Gmail送信、Googleカレンダー自動登録など、現場の「定常業務の自動化」を想起しやすいのが強み。さらに11個のGPTsを一緒に制作するので、2026年の生成AI運用で必須の「ツール連携」「設計の勘所」が身につきます。講師は評価4.7・レビュー322・受講生2527人で信頼材料も十分。

藍人（あいと）難易度は【普通】。IT未経験でも進められますが、API・認証・RAGなど“仕組み理解”が中心なので、手を動かす覚悟がある人ほど伸びます。

「プロンプトだけ」では現場は回りません。社内ではGoogleスプレッドシート×自動化×AIが最短で成果に直結します。
本講座は、ChatGPTを使ってGAS開発のハードルを下げ、定常業務（集計・通知・メール送信）の自動化まで一気に進められるのが強み。

特にChatGPT API×GAS連携を扱うので、2026年の仕事で必須の「ツール同士をつなぐ力」が身につきます。たとえば、会議後の議事録を整形してSlack/メールに流す、顧客問い合わせを分類して担当者へ振り分ける…など、“手作業のムダ”を減らす設計ができるように。

講師は評価4.6（レビュー51・受講444）。大規模講座ほどの情報量はない一方、業務シナリオ型で迷いにくいのが魅力です。
※セキュリティ/個人情報/著作権やRAGは主題ではないため、別講座で補完すると盤石。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。事前条件が「PCとGoogle/ChatGPTアカウント」中心で、動画どおりに手を動かせば初心者でも到達できます。

「プロンプトエンジニアとして実務で使える周辺知識（RAG・API・運用）まで押さえたい」人に、この講座は相性が良いです。Difyは“ノーコードでAIアプリを組み立てる道具”なので、社内FAQボットや議事録→要約→Slack通知のようなワークフローを、手を動かして最短で形にできます（Notion/Google Drive的な「つなぐ発想」に近いです）。

講師は評価4.3、レビュー120、受講生1511人。約4時間45分で「作れる」状態まで持っていく設計で、更新型で新機能解説が追記されるのも2026年のツール進化に強いポイント。作りながら、RAGの考え方やAPI連携の入口に触れられるため、現場のPoC（試作）に直結します。※セキュリティ/個人情報/著作権は、自社ルールと合わせて運用設計を。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。前提はPCとネット環境のみで、プログラミングなしでも動画通りに進めればチャットボット/ワークフローを作れます。

まとめ：プロンプトエンジニアへの第一歩を踏み出そう

本記事では、プロンプトエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、プロンプトエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。

ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。

藍人（あいと）

本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。

「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。