プロンプトエンジニアリングは副業になる？需要・案件・始め方を解説【2026年版】
AIに指示を出すスキルが、そのままお金になる時代が来ている。
僕は30代の普通の会社員だ。プログラミングは少しかじった程度で、エンジニアというわけでもない。そんな僕が2025年の半ばからプロンプトエンジニアリングを独学で学び始めて、今では月に5〜10万円ほどの副収入を得ている。
2026年現在、ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIはビジネスの現場に完全に定着した。ところが、AIを使いこなせる人はまだまだ少ない。会社でAIツールを導入したはいいけど、社員がうまく使えず放置されている。そんな話をあちこちで聞く。
つまり、AIにうまく指示を出せる人の価値が急上昇している。
この記事では、プロンプトエンジニアリングを副業にする方法について、僕自身の経験も交えながら書いていく。需要のリアル、案件の種類、報酬相場、始め方のステップまで、これ一本で全体像がつかめるようにした。
プロンプトエンジニアリングとは？
プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して的確な指示（プロンプト）を設計・最適化する技術のことだ。
ただの質問の仕方じゃないのか、と思うかもしれない。確かにそうとも言えるが、プロの世界ではもっと奥が深い。
具体例で見るプロンプトの差
| レベル | プロンプト例 | AIの出力品質 |
|---|---|---|
| 初心者 | 「ブログ記事書いて」 | ぼんやりした一般論が出てくる |
| 中級者 | 「SEOを意識した3000字のブログ記事を、30代会社員向けに書いて」 | それなりに使える記事が出る |
| 上級者 | ロール設定、出力形式、制約条件、few-shot例、評価基準を明示した構造化プロンプト | そのまま納品できるレベルの出力 |
この上級者レベルのプロンプトを設計できる人材が、企業から求められている。
プロンプトエンジニアリングには、大きく分けて以下のような技術領域がある。
- ゼロショットとフューショットプロンプティング 例示の有無によるAI制御
- Chain of Thought（思考連鎖） AIに段階的に考えさせる手法
- システムプロンプト設計 AIの振る舞い全体を定義する
- RAG（検索拡張生成）向けプロンプト 外部データを組み合わせた回答生成
- マルチモーダルプロンプト 画像、音声、動画を扱う指示設計
2026年時点では、特に業務特化型のシステムプロンプト設計とRAG向けプロンプト最適化の需要が急速に伸びている。
副業としての需要と案件タイプ
実際に仕事はあるのか。需要は確実に増えている。しかも、まだ供給が追いついていない分野だ。
なぜ需要があるのか
2026年の日本企業のAI導入率は約70%を超えたとされている（各種調査レポートより）。しかし、導入したが活用できていないと回答した企業が半数以上を占めている。
この導入と活用のギャップを埋める人材として、プロンプトエンジニアが求められている。
主な案件タイプ
| 案件タイプ | 内容 | 難易度 | 報酬目安 |
|---|---|---|---|
| プロンプトテンプレート販売 | 汎用プロンプトをマーケットで販売 | ★★☆ | 月1〜5万円 |
| AI活用コンテンツ制作 | AIを使った記事、画像、動画の制作代行 | ★★☆ | 1件3,000〜30,000円 |
| 企業向けプロンプト設計 | 業務フローに合わせたプロンプト構築 | ★★★ | 1案件5〜30万円 |
| AI導入コンサルティング | ツール選定からプロンプト設計、運用支援まで | ★★★★ | 月10〜50万円 |
| AIチャットボット構築 | カスタマーサポート等のボット設計 | ★★★★ | 1案件10〜50万円 |
| 社内AI研修講師 | 企業の社員向けAI活用研修 | ★★★☆ | 1回3〜15万円 |
僕が最初に取り組んだのはAIを使ったコンテンツ制作だった。ライティング案件をAIで効率化して納品するスタイルだ。ここからスタートして、徐々にプロンプト設計そのものを依頼されるようになった。
実際の案件と報酬相場
どこで案件を見つけるのか、リアルな報酬感を共有する。
クラウドソーシングでの案件例
2026年2月時点で、大手クラウドソーシングサイトを覗くと、以下のような案件が見つかる。
- ChatGPTを活用した商品説明文の作成 1件1,500〜3,000円
- 社内マニュアルをAIで要約するプロンプト作成 1件10,000〜30,000円
- カスタマーサポートBot用プロンプト設計 1案件50,000〜150,000円
- AI画像生成のプロンプト作成（100パターン） 1案件30,000〜80,000円
- 業務効率化のためのGPTs作成 1件20,000〜100,000円
キーワードはAI、ChatGPT、プロンプト、GPTs、生成AIあたりで検索すると大量に出てくる。1年前と比べても案件数は2〜3倍に増えている印象だ。
フリーランスエージェント経由の案件
より高単価を狙うなら、フリーランスエージェント経由の案件も視野に入る。
- AIプロンプトエンジニア（週2〜3日稼働） 月30〜60万円
- AI活用コンサルタント（週1〜2日稼働） 月20〜40万円
- LLMアプリケーション設計支援 月40〜80万円
副業として週末だけ、という働き方でも月5〜15万円は十分に現実的なラインだ。
僕の実績（参考）
僕の場合、副業開始から半年間の収入推移はこうだった。
| 期間 | 月収 | 主な案件 |
|---|---|---|
| 1ヶ月目 | 約8,000円 | AI活用ライティング案件 |
| 2ヶ月目 | 約15,000円 | ライティング＋プロンプト納品 |
| 3ヶ月目 | 約30,000円 | プロンプトテンプレ販売開始 |
| 4ヶ月目 | 約45,000円 | 企業案件1件獲得 |
| 5ヶ月目 | 約70,000円 | 企業案件＋テンプレ販売 |
| 6ヶ月目 | 約100,000円 | リピート案件＋新規案件 |
最初の1〜2ヶ月は割に合わないと感じた。でも3ヶ月目あたりから、過去に作ったプロンプトが資産として積み上がっていく感覚が出てきて、効率が一気に上がった。
始め方ステップ
ここからは、プロンプトエンジニアリングを副業にするまでの具体的なステップを解説する。
ステップ1 基礎スキルを習得する（1〜2ヶ月）
まずは体系的に学ぶこと。独学でも可能だが、効率よく学ぶなら講座を活用するのが近道だ。
独学で進める場合は、以下のリソースが役に立つ。
- OpenAI公式のプロンプトエンジニアリングガイド（無料）
- Anthropicのプロンプトライブラリ（無料）
- Googleの生成AIコース（無料）
- 各種YouTube解説動画（無料）
この段階では、とにかく毎日AIを触ることが大事だ。僕は通勤電車の中でスマホからChatGPTにひたすらプロンプトを投げまくっていた。1日30分でもいいから、こう指示したらどうなるか、を実験し続けると感覚が身についてくる。
ステップ2 得意分野を決める（2週間）
プロンプトエンジニアリングは何の分野に詳しいかで差別化できる。
- ライティング特化 ブログ記事、広告コピー、メルマガ
- マーケティング特化 市場分析、ペルソナ作成、広告文
- プログラミング特化 コード生成、デバッグ、ドキュメント作成
- 教育特化 教材作成、問題生成、学習計画
- カスタマーサポート特化 FAQ作成、チャットボット設計
- データ分析特化 レポート生成、データ可視化指示
本業の知識がそのまま武器になるのがこの副業の最大の強みだ。僕の場合は本業がマーケティング寄りだったので、マーケティング関連のプロンプト設計から入った。
ステップ3 ポートフォリオを作る（2〜4週間）
実績がないうちは、自分で作った成果物を見せるしかない。
ポートフォリオに含めるもの
- 自作プロンプトテンプレート（5〜10個）。このプロンプトを使うとこんな出力が得られます、というビフォーアフター付き
- GPTsやカスタムボットの作例（2〜3個）。特定業務を自動化するデモ
- プロンプトの設計思想の解説記事（2〜3本）。なぜこの構造にしたかの説明
- ビフォーアフターの比較。素のAI出力 vs プロンプト最適化後の出力
NotionやGitHubにまとめておくと、案件に応募するときにすぐ提出できる。
ステップ4 案件を獲得する
ポートフォリオが揃ったら、いよいよ案件獲得だ。
おすすめの案件獲得ルート
- クラウドソーシング（案件を探す）手軽さでは一番。まずはここから
- SNS発信（XやLinkedIn）プロンプトのノウハウを発信して認知を獲得
- プロンプトマーケットプレイス PromptBaseなどでテンプレートを販売
- 知人や職場経由の紹介 意外と多い。AI詳しい人として認知されると声がかかる
- フリーランスエージェント 実績が増えたら高単価案件を狙う
僕の経験上、最初の1件はクラウドソーシングで低単価案件を取るのが一番早い。実績とレビューが付けば、次の案件が格段に取りやすくなる。
ステップ5 実績を積み上げて単価を上げる
最初は安くても、3ヶ月も続ければ単価は上がっていく。ポイントはこのあたりだ。
- すべての案件で120%の成果物を出す リピートと紹介につながる
- プロンプトだけでなく運用マニュアルも納品する 付加価値が跳ね上がる
- 成果を数値で語れるようにする 「このプロンプトで作業時間が60%削減」など
- 得意分野の専門性を深める 汎用より専門の方が単価が高い
必要なスキルセット
プロンプトエンジニアリングで副業するために必要なスキルを整理しておく。
必須スキル
| スキル | 内容 | 習得目安 |
|---|---|---|
| AIツールの基本操作 | ChatGPT、Claude、Gemini等を使いこなす | 2週間 |
| プロンプト設計の基礎 | ロール設定、制約条件、出力形式の指定 | 1ヶ月 |
| 論理的思考力 | AIの出力を構造的に制御する思考力 | — |
| 文章力 | 明確で曖昧さのない指示文を書く力 | — |
| ドメイン知識 | 特定業界・業務の専門知識 | — |
あると差がつくスキル
- API連携の基礎知識 プログラミングができると、プロンプトを組み込んだツール開発まで受けられる
- データ分析スキル プロンプトの効果測定ができると信頼度が上がる
- UXライティング チャットボット設計で重宝される
- 英語力 最新の研究論文やドキュメントは英語が多い。海外案件も取れる
- プロジェクトマネジメント 企業案件で複数のプロンプトを設計する際に必要
プログラミングスキルは必須ではない。もちろんあった方が有利だが、ノーコードツールとプロンプト設計だけで月10万円以上稼いでいる人は普通にいる。
大事なのは、AIの特性を理解して、最適な指示を設計できることだ。
注意点・リスク
良い話ばかりしてきたが、リスクについても正直に書いておく。
1. AI進化による陳腐化リスク
これが最大のリスクだ。
AIは日々進化している。2024年には高度なプロンプト技術が必要だった作業が、2026年には普通に聞くだけでできるようになっているケースも多い。
ただし僕は、このリスクは汎用的なプロンプトに限った話だと考えている。業務特化のプロンプト設計、つまりこの会社のこの業務フローに最適化されたプロンプトシステムを作れる人の需要は、むしろ増えている。
汎用スキルに留まらず、特定業界や業務への深い理解を持つことが対策になる。
2. 参入障壁の低さ
誰でも始められるということは、競合も増えるということだ。クラウドソーシングではAIプロンプト作成の案件に大量の応募が集まるようになってきている。
ポートフォリオと実績で差別化するしかない。プロンプトが書けるだけでなく、成果を出せることを証明する。
3. 品質管理の難しさ
AIの出力は毎回微妙に異なる。同じプロンプトでも、日によって品質がブレることがある。クライアントに安定した品質を約束するのは、思った以上に難しい。
評価基準を明確にし、出力のバリデーション（検証）プロセスを組み込んだプロンプトシステムを設計することで対応する。
4. 著作権・法的リスク
AIが生成したコンテンツの著作権は、2026年時点でもグレーな部分が多い。画像生成系は特に注意が必要だ。
最新の法的動向をウォッチし、クライアントには生成AI利用の旨を明示する。
5. 本業とのバランス
これは副業全般に言えることだが、のめり込みすぎると本業に支障が出る。僕も一時期、深夜2時までプロンプトを書いていて、翌日の仕事がボロボロになったことがある。
週の稼働時間を決めて厳守する。僕は平日夜1時間＋土日3時間ずつをルールにしている。
まとめ プロンプトエンジニアリング副業の将来性
プロンプトエンジニアリング副業の将来性についての僕の見解をまとめる。
今から始めるなら2026年がベストタイミングだと思っている。
理由は3つだ。
- 需要がピークに向かっている 企業のAI導入は進んでいるが、活用人材はまだ不足。この需給ギャップが最も大きいのが今だ
- 参入がまだ間に合う プロンプトエンジニアを名乗る人は増えてきたが、実務で成果を出せる人はまだ限られている。実績を作るなら早い方がいい
- スキルが横展開できる プロンプトエンジニアリングで培ったAIを使いこなす力は、今後どんな職種でも求められる。副業としてだけでなく、キャリア全体のプラスになる
一方で、5年後、10年後もプロンプトを書くという行為自体が仕事として残っているかは分からない。AIが進化すれば、人間が細かい指示を書く必要がなくなる可能性はある。
だからこそ、プロンプトエンジニアリングは目的ではなく入口として捉えるべきだと僕は思う。ここで得たAIの知見、クライアントワークの経験、業界への理解。これらは、仮にプロンプトエンジニアリングという職種がなくなっても、ずっと価値を持ち続ける。
今日から毎日30分、AIにプロンプトを投げてみる。1ヶ月後にはテンプレートを3つ作ってみる。2ヶ月後にはクラウドソーシングで1件応募してみる。
そうやって一歩ずつ進んでいけば、プロンプトが書ける会社員は想像以上に強い存在になれる。
僕がそうだったように。
この記事で紹介したツール
| ツール名 | カテゴリ | リンク |
|---|---|---|
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