日: 2025年2月27日

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娘のポートフォリオと運用実績　2025年1月

１月は成長投資枠を購入しました。それ以外の取引はありません。

1月は12月に比べて増加していますが、資産が増えたのではなく、1月の新NISA用に特定口座のインデックスファンドを売却し、現金として保有していて、その資金でNISAを購入したからです。

AIの影響で株式市場が騒がしくなっていますが、どうしたらAIを仕事に生かせるのでしょうか。

2025年2月11日のCNBC Make itの記事を読んで見ましょう。

38-year-old AI prompt engineer makes over $100,000 a year—without a tech degree: ‘Don’t underestimate’ yourself

38歳のAIプロンプトエンジニア、技術学位なしで年収10万ドル超：「自分を過小評価するな

アリソン・ハービンは、人工知能の仕事を始めたのは偶然だったと冗談を言う。

ハービンは2017年にラトガース大学で美術史の博士号を取得し、20代と30代の大半を高等教育に携わり、教授になるつもりでいた。

そして2023年、彼女はグーグルのジェネレーティブAIチャットボットであるジェミニに採用され、検索エンジンの応答を設計し、改良することになった。2023年10月、彼女はこのプロジェクトに参加した。

ハービンの契約期間は6カ月だったが、彼女のキャリアに永続的な印象を残した： それ以来、ハービンは 「同じようにやりがいがあり、エキサイティングで充実している 」と語るAIの分野で働いている。

彼女は、新しいタイプのAIエンジニアの波に乗った。正式な技術訓練を受けず、コンピューター・サイエンスの学士号も持たないエンジニアだ。AIプロンプト・エンジニアとして知られ、マーケティング担当重役から弁護士まで、誰でもこの話題の仕事に就く資格を得ることができる。

プロンプト・エンジニアは、ChatGPT、Gemini、Microsoft CopilotのようなAIモデルが、正確で適切な応答を生成するための重要な役割を担っている。

正確な入力を作成することで、AIがリアルタイムのインタラクションで最良の結果を提供し、ユーザーとテクノロジー間のコミュニケーションを効率化することを保証する。AIがさまざまな産業にますます組み込まれるにつれ、迅速なエンジニアの需要は急増し、給与は最高30万ドルに達している。

一部のエコノミストは、プロンプト・エンジニアの急激な需要は一瞬の出来事かもしれないと警鐘を鳴らす一方、他の技術者は、プロンプト・エンジニアは近い将来、職種からデスクワーカーに期待される（あるいは求められる）スキルへと進化する可能性があると予測している。

ハルビンのように、この技術の設計と改良に取り組んでいる人々は、AIの持続力に賭けている。

現在38歳のハービンは、過去9カ月間、小さなヘルスケア・テック企業でAIアナリスト兼プロンプト・エンジニアとして働いてきた。シカゴの自宅アパートからリモートで働き、年収は10万ドルを超える（雇用主名や正確な給与については明かさなかった）。

ハービンは毎日、OpenAIのGPTのようなAIモデルをなだめ、自然言語を活用して、より明確でスマートな応答を生成するようモデルを促している。彼女はまた、彼女の雇用主が設計した生成的AIツールを日々の仕事タスクに使用する方法をユーザーに教えている。

ここでは、ハービンがどのようにしてプロンプト・エンジニアリングに入ったのか、そしてAIのキャリアが実際にどのようなものなのかを紹介する：

CNBC Make It： AIの仕事を始めようと思ったきっかけは？

アリソン・ハービン：5年前にAIの仕事をすると言われたら、「何を言っているんだ？」と思ったでしょう。しかし、2022年にChatGPTが登場したとき、私はホワイトペーパーを書いたり、さまざまな研究プロジェクトを手伝ったりして生計を立てていました。そして、偶然かどうかは別として、ChatGPTがリリースされた直後に私は大きなクライアントを失い、グーグルのAIチャットボットであるGeminiのライティングとコミュニケーション要素の一部に携わる機会をリクルーターが与えてくれた。

私はコーディングの素養はないし、データサイエンティストでもない。しかし、プロンプト・エンジニアリングの仕事を始めて、仕事に必要なスキルの多くは、明確なコミュニケーションと効果的なライティングであり、それは私にもできることがわかった。やればやるほど楽しくなってきて、まるで解読されるのを待っている暗号が隠されているようでした。

AIプロンプトエンジニアとしての技術的なスキルギャップを埋めるために、どのようなリソースを活用しましたか？

私はLinkedInラーニング（月額約30ドル）に加入し、「Ethics in the Age of Generative AI 」や 「Advance Your Skills as a User Experience Researcher 」などの関連講座を受講しました。しかし、活用できる無料のリソースもたくさんある。自分で解決できることを過小評価しないでください。インターネットを嗅ぎ回る時間と勤勉さが必要なだけです。

AIアナリストとしての毎日はどのようなものですか？

これは、正式な技術者としてのバックグラウンドがないことが役に立つと思う。私の仕事の大部分は、私のチームが設計したロボット（GenAIチャットボット）の使い方をトレーニングし、人々に教えることです。これは、プロフェッショナル・サービス部門の従業員がより効率的に仕事をこなせるようにするためのものです。

この仕事の好きなところ、やりがいは何ですか？

私の仕事の好きなところは、AIやジェネレーティブAIをどのように使いたいかについて人々と話し、それが可能かどうかを見極めることです。それは複雑なパズルを解くようなもので、可能であれば、最高のアウトプットを得るために適切なプロンプトを作ることに集中します。私の仕事で最もやりがいがあるのは、この分野の急速な変化のペースを管理することです。ホースから水を飲むようなもので、圧倒されることもあります。

AIで働くことについて、あなたが耳にした最大の誤解は何ですか？

よく耳にする誤解は、AIが完全に仕事に取って代わるというものです。いくつかの仕事は変わるかもしれませんが、校正やファクトチェック、AIのトレーニングのために、人間は常にループの中にいる必要があると思います。私が最もよく受ける質問は、「私はAIに仕事を奪われるのか？」というものだ。私の答えは、おそらくそんなことはないでしょうが、あなたの役割のある側面は進化するかもしれません。AIが提供するデータは不正確なこともあるし、幻覚を見ることもある。

私はトレーニング・セッションを実施する際、多くの大規模な言語モデルが、すべてのソースが信頼できるわけではないオープンなインターネットからのデータでトレーニングされていることをよく話す。中には偏ったものや不正確なものもあります。このようなバイアスを認識することは重要です。

AIに対する最大の希望と最大の懸念は何ですか？

AIに対する最大の希望は、私たちがこのテクノロジーを仕事に活用する方法を学ぶにつれて、その周辺に新たな仕事を生み出し、人々の仕事を自動化するためだけにAIを使うのではないということだと思います。危惧していることとしては、これらのツールが何ができるのか、何が足りないのかを正しく理解することなく、新たなAI技術の導入や創造を急ぐことは、私たち全員が注意しなければならないことだと思います。最終的には、AIが引き起こす可能性のある間違いや問題が、解決できないほど大きくなる前に、私たちがそれをキャッチすることを願っています。