## プロンプトエンジニアリングに役立つ本

プロンプトエンジニアリングとは、AI（人工知能）に最適な指示や命令を与えるスキルのことです。指示の仕方が適切だと、AIから望む結果を受け取れます。プロンプトエンジニアリングは、AIとのコミュニケーション方法です。

*プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけると、意図した通りのコンテンツ生成が可能になります。*例えば、AIに文章を書かせる際、プロンプトエンジニアリングのスキルを使って、目的や文体や視点などを明確に指示すると、AIはより適切な文章を生成できます。

今、市場ではプロンプトエンジニアという職種が注目されており、その将来性が期待されています。この記事では、プロンプトエンジニア検定資格を目指している方に向けて、おすすめの本10選を紹介します。

これらの本は、プロンプトエンジニアリングの基礎から応用までをカバーしており、独学でスキルアップできるようになっています。AIをよりうまく活用したい方も、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[「プロンプトエンジニアリング試験」を提供開始 | 株式会社ギブリー](https://givery.co.jp/news/n20230512003/)
【参考】：[OpenAI API を使用した迅速なエンジニアリングのベスト プラクティス | OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api)

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

プロンプトエンジニアとは？プロンプトの基礎や仕事内容、年収を紹介

### プロンプトエンジニアリングの手法

**プロンプトエンジニアリングには、Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thoughtなどの手法があります。**これらは基本として押さえておきたい手法です。以下、各手法について解説します。

*▪Zero-shot：*
　何の事前情報もなしにAIへ質問を投げかけるプロンプトのことです。よく学習しているAIであれば、ある程度の精度で回答します。

*▪Few-shot：*
　事前に具体例や解答例を与えることで、回答の精度を上げるプロンプトのことです。

*▪Chain-of-Thought：*
  複数のプロンプトを連結し、ステップを追ってAIに考えさせます。より高い精度の回答を引き出したい場合に利用するプロンプトのことです。

【参考】：[プロンプトエンジニアリング技術 | Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/jp/techniques)

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

## プロンプトエンジニアリングのメリット・デメリット

プロンプトエンジニアリングについて知ること、学ぶことでどのようなメリットが得られるのでしょうか？プロンプトエンジニアリングの理解や学習におすすめの本を紹介する前に、メリットとデメリットについて確認しておきましょう。

**プロンプトエンジニアリングを知り、学ぶことでプロンプト作成の精度を上げ、より適切なプロンプトを作成することができるようになるでしょう。**以下、メリットについて紹介します。

*■ AIのモデルをより活用するためのスキルを身に付けられる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルをより効果的に活用するための重要なスキルです。これを学ぶことで、AIのモデルの能力や限界を理解し、最適な入力文を作成することができます。これにより、AIのモデルの性能や精度を向上させることができます。

*■ AIのモデルを自分に合わせて調整できるようになる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルをカスタマイズするための柔軟な方法です。これを学ぶことで、AIのモデルに対して、様々な目的やタスクに応じた入力文を作成することができます。これにより、AIのモデルを自分のニーズに合わせて調整することができます。

*■ AIのモデルを手軽に作成できるようになる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルを開発するための簡単な方法です。学ぶことでAIのモデルに対して、コーディングやトレーニングなしに入力文を作成することができ、AIのモデルを手軽に作成することができるようになります。

プロンプトエンジニアリングを学ぶデメリットはあります。どれほどプロンプトエンジニアリングのスキルが高まっても、一定の知識や洞察力がなければ適切なプロンプトを作成できません。**プロンプトエンジニアリングは決して万能ではなく、特定の領域やタスクに特化した方がより良い結果を得られます。**

※AIのモデルとは、AIの技術を用いて、特定の目的やタスクを達成するためのプログラムです。AIのモデルは、大量のデータや知識を学習し、入力に対して出力を生成することができます。

AIのモデルには、様々な種類や分野がありますが、プロンプトエンジニアリングでは、主に自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（CV）などの分野のモデルを扱います。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

## プロンプトエンジニアリングの学習におすすめの本10選

**ここでは、プロンプトエンジニアリングの学習におすすめの本を10冊紹介します。**

プロンプトエンジニアリングとは何か、身に付けることでの何が得られるのかについて知りたい方、プロンプトエンジニアを目指している方、機械学習エンジニアを目指している方、ChatGPTなどのAIツールを活用したい方におすすめの本を10選として紹介します。

### プログラミング知識ゼロでもわかる プロンプトエンジニアリング入門

プロンプトエンジニアリングについて、基本から応用までわかりやすく解説した入門書です。プログラミング知識がなくても、理論的なアプローチを学ぶことで、AIとのコミュニケーション方法を身につけることができます。

本書では、**ChatGPTやAzure OpenAIなどの最新のAIモデルを使って、プロンプトエンジニアリングの手法やテクニックを紹介しています。**AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：掌田 津耶乃
▪出版社：秀和システム
▪ページ数：416ページ
▪出版日：2023年11月17日

【参考】：[プログラミング知識ゼロでもわかる プロンプトエンジニアリング入門](https://www.shuwasystem.co.jp/book/b637217.html)

ChatGPTの始め方とは？有料サービスやスマホでの利用法も解説

Azure OpenAI Serviceとは？GPT-3との違いも解説

### 生成AIプロンプトエンジニアリング入門 ChatGPTとMidjourneyで学ぶ基本的な手法

**プロンプトエンジニアリングについて、基本から応用までわかりやすく解説した入門書です。**プログラミング知識がなくても、理論的なアプローチを学ぶことで、AIとのコミュニケーション方法を身につけることができます。

本書では、ChatGPTやMidjourneyといった人気の生成AIの概要や特徴、文章生成AIや画像生成AIを利用したコンテンツ生成の基本的な手法、ChatGPTとMidjourneyを組み合わせたプロンプトエンジニアリング手法などを紹介しています。AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：我妻 幸長
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：224ページ
▪出版日：2023年12月13日

【参考】：[生成AIプロンプトエンジニアリング入門 ChatGPTとMidjourneyで学ぶ基本的な手法](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798181981)

本書では、**ChatGPTやGPT-4などの最新のAIモデルを使って、プロンプトエンジニアリングの手法やテクニックを紹介しています。**AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：山﨑 志津
▪出版社：池田書店
▪ページ数：208ページ
▪出版日：2023年6月26日

【参考】：[ChatGPTは質問・指示が９割](https://ikedashoten.co.jp/book-details.php?isbn=978-4-262-17486-0)

### ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門（GPT-3.5&GPT-4 対応）

対話型AI「ChatGPT」をアプリケーションに組み込んで利用するためのAPIの使い方を、Pythonのコードを交えて解説した入門書です。ChatGPT APIを活用することで、ChatGPTを他のサービスと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。

さらに、**プロンプトエンジニアリング技術を用いて、ChatGPTに対して特定の目的やタスクを達成するように指示する方法も学べます。**それにより、ChatGPTから高品質な出力を得ることができるようになるでしょう。

▪著者：古川渉一、荻原優衣
▪出版社：インプレス
▪ページ数：256ページ
▪出版日： 2023年10月24日

【参考】：[ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門（GPT-3.5&GPT-4 対応）](https://book.impress.co.jp/books/1123101013)

ChatGPTのAPIとは？概要や使い方を分かりやすく図解

### ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術

ChatGPTは、自然言語処理の技術を応用して、さまざまな分野の質問に詳細な回答を生成できるAIですが、ただChatGPTに質問や指示をするだけでは、思い通りの結果を得ることができません。ChatGPTに対して、特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文を作成する技術が必要です。

それが「プロンプト」や「プロンプトエンジニアリング」です。本書では、**個人的な相談事や資料作成、ビジネス文書作成やブレインストーミング、情報検索など、ChatGPTを効果的に活用できる実例を豊富に掲載しています。**ChatGPTの無限の可能性を理解し、自分の仕事や学習に役立てるための1冊です。

▪著者：マイカ
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：160ページ
▪出版日： 2023年7月3日

【参考】：[ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13601-7)

### LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方

ChatGPTのフレームワークであるLangChainの基本から応用までをわかりやすく解説した入門書です。LangChainを使うことで、生成AIに対して、特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文を作成する技術であるプロンプトやプロンプトエンジニアリングを効率的に学び、実践できます。

本書では、LangChainの各モジュールの使い方や、文章生成や画像生成などの様々なアプリケーションの実装方法をサンプルコードを交えて紹介しています。**生成AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの一冊です。**

▪著者：田村 悠
▪出版社：インプレス
▪ページ数：256ページ
▪出版日：2023年10月24日

【参考】：[LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方](https://book.impress.co.jp/books/1123101047)

### 10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全

ChatGPTは、自然言語処理の技術を応用して、さまざまな分野の質問に詳細な回答を生成できるAIですが、ただChatGPTに質問や指示をするだけでは、思い通りの結果は得られません。特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文の作成技術が必要です。

本書では、プロンプトやプロンプトエンジニアリングの基本的な考え方や手法を紹介し、**文書作成やプログラミング、Excel操作やリスキリングなど、ChatGPTを効果的に活用できる実例を豊富に掲載しています。**

▪著者： 武井 一巳
▪出版社：翔泳社
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2023年9月13日

【参考】：[10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798183343)

### これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成

Webライティングにおいて、人間のような文章を生成するAI「ChatGPT」を効果的に活用するための本格的な講座です。ChatGPTに対する適切な指示を行うための「プロンプト」や「プロンプトエンジニアリング」について、基本から応用まで詳しく解説します。

また、ブログ記事、SNS、ネットショップなど、実際に作成することが多いWebコンテンツの作成方法や事例も豊富に紹介します。**Webライティングの質を高め、コンテンツを超時短で作ることができるようになる1冊です。**

▪著者：瀧内 賢
▪出版社： 秀和システム
▪ページ数： 216ページ
▪出版日： 2023年8月25日

【参考】：[これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798070742.html)

### 生成AI 社会を激変させるAIの創造力

新しいものを「創造する」という意味において、「生成AI」の基本から応用までわかりやすく解説した本です。生成AIは、データから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法です。

本書では、第一線のソフトウェアの具体例の紹介などを通じて、**画像、動画、音楽・音声、文章などのコンテンツを生成するAIが生み出すチャンスと問題点と解決の流れについて解説しています。**

▪著者：白辺 陽
▪出版社： SBクリエイティブ
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2023年5月31日

【参考】：[生成AI 社会を激変させるAIの創造力](https://www.sbcr.jp/product/4815621216/)

### 生成AI時代の「超」仕事術大全

生成AIと言われる技術が、仕事や社会にどのような影響を与えるのか、そしてその中で生き残るために必要なスキルや知識は何かについて紹介しています。外資系コンサルが仕事で使っているプロンプトが公開されており、参考になるでしょう。

**公開生成AIの原理や使い方からリスク対策、業界や職業の未来予測など、超実践的な仕事術が満載です。**

▪著者：保科 学世、アクセンチュアＡＩセンター
▪出版社： 東洋経済新報社
▪ページ数： 352ページ
▪出版日： 2023年11月1日

【参考】：[ 生成AI時代の「超」仕事術大全](https://str.toyokeizai.net/books/9784492047514/)

## プロンプトエンジニアリングを積極的に活用しよう

ここまで、プロンプトエンジニアリングに関するおすすめの本10選を紹介しました。 プロンプトエンジニアリングは、AI（人工知能）から期待する出力を得るための指示や命令を設計し、最適化するスキルのことです。

それは、*エンジニアのみならず、生成AIを活用したい人にとって欠かせないスキルとなっていくでしょう。*この機会にプロンプトエンジニアリングを知って学び、エンジニアとして、生成AIを活用するユーザとしてスキルアップを目指してみましょう。

プロンプトエンジニアリングの効果的な学習方法は？学ぶ意義も紹介

プロンプトエンジニアリングとは、Aから望ましい出力を得るための指示や命令を設計し、最適化するスキルです。スキルを身に付けることで、AIの利用効率や性能をあげることができます。この記事では、プロンプトエンジニアリングのスキルアップに役立つ本を10選紹介します。

プロンプトエンジニアリングは、AIからより品質の高い結果を得るための的確な指示方法である

プロンプトエンジニアリングのスキルアップを図ることで、より効率的なAIモデルの作成や調整ができる

プロンプトエンジニアリングを知り、そのスキルアップに役立つおすすめの本10選について分かる

プロンプトエンジニアリングおすすめの本10選！学ぶメリットも解説

近年、自然言語処理が注目されています。*増大するデータを分析することが、従来の数値データから言語的データに拡大され、より効率的な活用に人工知能（AI）などが欠かせなくなっています。*

ここでは、自然言語処理の概要とともに、おすすめ本を紹介していきます。

*自然言語処理とは、自然言語をコンピュータに処理させる技術を指し、AI活用により注目度が高まっています。*特に生成AIでは、情報の検索や言語的な表現の正確性などから、より身近な用途として一気に利用者が増加しました。

エンジニアとしても、自然言語処理の領域に着目し、体系的に学ぶのが良いでしょう。

*自然言語処理は、コンピュータによる自然言語の解釈や応答、データの分析などに使われます。*具体的には、テキストマイニングやメールの抽出、SNSの投稿分析、英語などの多言語機械翻訳や音声認識など、多方面に利用されています。

最近ではChatGPTに代表されるAIチャットシステムによる文章や画像の生成・応答などにより、利便性がより高まっています。

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

### 自然言語処理で中心となる技術

*自然言語処理を学ぶには、自然言語の解釈や応答など仕組みや動作の理解が必要です。*そのため、プログラミング環境として、データ分析などに強みを持つ、Pythonのプログラミング環境を使うケースが多くなります。

同様に深層学習モデルとして、Googleが開発したTransformerなどを用いてトレーニングを行います。事前にトレーニング済みシステムとしては、GoogleのBERTや、OpenAIのGPTなどがあります。このような用語をあらかじめ理解しておくなどで、より効率的に自然言語処理を勉強することができるでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Google Research Blog: Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding](https://blog.research.google/2017/08/transformer-novel-neural-network.html)
【参考】：[Google Research: BERT](https://github.com/google-research/bert)
【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

## 自然言語処理のおすすめ本10選

ここからは、自然言語処理のおすすめ本を紹介します。*各書とも「入門」や「基礎」としていますが、難易度や解説範囲に違いがあります。*それぞれの紹介内容を活用して、理想の1冊を追求してみましょう。

### コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎

*本書は、Pythonのサンプルプログラムを用いて自然言語処理を学ぶ、入門書です。*初学者向けに、感覚的に自然言語処理を学んでいきます。難しい専門用語を使わずに、コピペでプログラムを実行しながら学べるため、学習の最初の1歩としておすすめの1冊です。

▪著者：youwht
▪ページ数：208ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2021/12/6
【参考】：[コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798170268)

### 文書分類からはじめる自然言語処理入門－基本からBERTまで－

*本書は、Pythonを使って学ぶ、自然言語処理の入門書です。*基礎の基礎として、これから自然言語処理の勉強を始めようとする人向けに最低限知っておくべきことが書かれています。分析手法の基礎からBERTまで多岐に渡りますので、軽く内容を知りたい方におすすめです。

▪著者：新納 浩幸、古宮 嘉那子
▪ページ数：206ページ
▪出版社：科学情報出版株式会社
▪発売日：2022/7/20
【参考】：[文書分類からはじめる自然言語処理入門－基本からBERTまで－](https://www.it-book.co.jp/books/132.html)

### 実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス

*本書は、産業分野での活用を念頭に自然言語処理を学びます。*基礎技術をカバーし、SNSやEコマース、医療・金融などの具体例に踏み込んでいきます。ビジネス領域として広く学べますので、ビジネスパーソンにおすすめです。ページ数は多めですので、時間に余裕がある際に活用しましょう。

▪著者：Sowmya Vajjala、Bodhisattwa Majumder、Anuj Gupta、Harshit Surana著、中山 光樹訳
▪ページ数：512ページ
▪出版社：オライリージャパン
▪発売日：2022/2/4
【参考】：[実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119724/)

### IT Text 自然言語処理の基礎

*本書は、自然言語処理の基礎知識や考え方を整理した参考書です。*自然言語処理の概要や機械学習のモデル、自然言語処理で行われる系列ラベリング、構文解析、意味解析などを体系的に学ぶことができます。

初心者のみならず、研究者や技術者が本格的に学ぶための教材としても利用価値が高いでしょう。

▪著者：岡﨑 直観、荒瀬 由紀、鈴木 潤、鶴岡 慶雅、宮尾 祐介
▪ページ数：320ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2022/08/24
【参考】：[IT Text 自然言語処理の基礎](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274229008/)

### 作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門

*本書は、自然言語処理で使用される深層学習モデルに着目した入門書です。*入門とはいえ深層学習モデルのTransformerをじっくり解説していることから、中級レベルの参考書として利用価値が高いと言えます。

TransformerはBERTやGPT2などで採用されるもので、構造を理解することでより、AIの有効活用が可能になるでしょう。

▪著者：坂本 俊之
▪ページ数：264ページ
▪出版社：シーアンドアール研究所
▪発売日：2022/1/18
【参考】：[作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門](https://www.c-r.com/book/detail/1435)

### 現場で使える！Python自然言語処理入門

*本書では、Pythonでの利用とともに、商用サービスのAPIアクセスを解説しています。*具体的にはオープンソースのMecabやElasticsearch、Word2Vecをカバーするとともに、商用サービスのIBM Watsonを解説する、珍しい構成をとっている書籍です。

両方を使用する場合は有益な情報ですが、オープンソースのみの利用者は、オープンソースの専門書を探すのも良いでしょう。

▪著者：赤石 雅典、江澤 美保
▪ページ数：376ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2020/1/20
【参考】：[現場で使える！Python自然言語処理入門](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798142685)

### 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング

*本書は、自然言語処理で「日本語」のデータを扱うことに、着目した参考書です。*何らかのプログラミングの経験がある方をターゲットとして記述しており、実装したプログラムにより、日本語データを活用することができます。

▪著者：中山 光樹
▪ページ数：336ページ
▪出版社：マイナビ出版
▪発売日：2020/2/27
【参考】：[機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=113274)

### BERTによる自然言語処理入門

*本書は、BERTを手軽に学べるように分かりやすい説明で構成する参考書です。*BERTをタスク別に説明し、理解を深めていきます。あくまでも一般的な用語やBERTの仕組みまでを説明するものですので、詳細を理解する場合には、別の書籍を併用すると良いでしょう。

▪著者：近江 崇宏、金田 健太郎、森長 誠、江間見 亜利、ストックマーク株式会社 編
▪ページ数：200ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2021/06/28
【参考】：[BERTによる自然言語処理入門](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227264/)

### BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理

*本書は、BERT初学者向けの書籍です。*BERTを理解しながら、広く自然言語処理を学ぶことができます。Transformerを深く学ぶための最初の1歩として、教材を活用することもできます。Colabで動くサンプルコードが提供されますので、実際に手順を確認することができます。

▪著者：佐藤 大輔、和知 德磨、湯浅 晃、片岡 紘平
▪ページ数：180ページ
▪出版社：リックテレコム
▪発売日：2022/8/6
【参考】：[BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理](https://www.ric.co.jp/book/new-publication/detail/2206)

### BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門

*本書は、多くのフレームワークを紹介する実践的な参考書です。*実際にソフトウェアを導入し、深層学習を進めていきます。初学者向けというよりは中級レベル以上の方が主な対象者となりますので、不明な用語などは別の参考書を併用し、理解を深めましょう。

▪著者：布留川 英一
▪ページ数：312ページ
▪出版社：ボーンデジタル
▪発売日：2021/9/01
【参考】：[BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門](https://www.borndigital.co.jp/book/23409.html)

## 自然言語処理のおすすめ本を理解したら実際に操作してみよう

ここまでで、自然言語処理のおすすめ本から勉強に使う候補がいくつか決まってきたことでしょう。実際に書籍を用いて勉強していき、理解が進んだらプログラミング環境を操作するのが良いでしょう。

書籍から得られる知識を吸収することでインプットとなり、それを実際に操作したりコード開発したりすることでアウトプットとなります。**この反復トレーニングで確実に知識が身につくことでしょう。**

2023年は、身近なAIとして生成AIが一気に利用を拡大しました。人間の使う自然言語が解釈され、適切に応答されることは誰もが驚いたことでしょう。そのベースとなる技術は、自然言語処理の進歩です。ここでは、自然言語処理を勉強するためのおすすめ本を10冊紹介します。

自然言語処理とは、自然言語をコンピュータに処理させる技術を指します

この技術は、コンピュータによる自然言語の解釈や応答、データの分析などに使われます

自然言語処理は、プログラミングの領域として重要であり、多くの参考書が出版されています

自然言語処理のおすすめ本10選！用語の概要からおすすめポイントまで

国際的な資格PMP（project management professional）は、プロジェクトマネジメントに関する知識とスキルを評価する試験です。*PMP資格を取得するには、一定の実務経験と公式研修の受講が受験要件であり、PMI本部が実施するPMP試験に合格する必要があります。*

この試験は、受験テキストである「PMBOK®ガイド」を丸暗記すれば合格できるわけではありません。プロジェクトマネージャとしての資質や、幅広い関連知識が問われます。この記事では、PMP試験に合格するための知っておきたい試験概要、難易度、おすすめの教材を紹介していきます。

【参考】：[PMP®試験について｜PMI® 試験・資格について｜一般社団法人 PMI日本支部](https://www.pmi-japan.org/pmp_license/pmp/)

PMPとは？資格取得で年収アップ？試験の概要から難易度まで解説

### プロジェクトマネジメントとは

PMPはプロジェクトマネジメント資格ですが、そもそもプロジェクトマネジメントとは何でしょうか？**プロジェクトマネジメントとは、定められた期日までにプロジェクトの目的を達成するために、その計画や管理を行うことです。**

プロジェクトマネジメントは、次のようなプロセスで進めます。

1.立ち上げプロセス：プロジェクト目的やゴールを明確化し、関係者で共有し、実施承認を得る
2.計画プロセス：プロジェクトの成功に向けて詳細計画を立て、設計する
3.実行プロセス：プロジェクト計画に従って、必要な人材やリソースを調達し、実行する
4.監視・コントロール：プロジェクトの進捗や品質、コストなどをモニタリングし、必要に応じて対策を実施する
5.終結プロセス：プロジェクトの完了を確認して成果物を納品し、プロジェクトを終了する

【参考】：[プロジェクト マネジメント プロフェッショナル （PMP）® 認定資格 | PMI](https://www.pmi.org/certifications/japanese-project-management-professional)

プロジェクトマネジメントとは？知識が必要ないと考えるのは素人？

ここでは、PMP試験の概要について解説します。出題範囲や出題傾向、実施概要は都度更新されている可能性がありますので、公式サイトから最新情報を確認しましょう。

2021年の改定で、PMPの試験内容は、「人・プロセス・ビジネス環境」の3つのドメインになりました。

またドメインでは、「予測型プロジェクトマネジメント・アプローチ」について約50%、残りの半分は「アジャイル型プロジェクトマネジメント・アプローチ」と「ハイブリッド型プロジェクトマネジメント・アプローチ」から出題されます。

すなわち、**従来「ウォーターフォール型」の出題がメインでしたが、アジャイル型にシフトした問題構成に変わっています。**出題ドメイン（領域）の割合は次の通りです。

I.　 PEOPLE（人）：プロジェクトを効果的にリードするためのスキルと活動に重点を置く（42%）
II.   PROCESS（プロセス）：プロジェクトマネジメントに於ける技術滝側面の強化（50%）
III.  BUSSINESS ENVIRONMENT（ビジネス環境）：プロジェクトと組織戦略の繋がりを明確化 （8%）

【参考】：[PMP Examination Content Outline](https://www.pmi.org/-/media/pmi/documents/public/pdf/certifications/pmp-examination-content-outline.pdf)

PMP試験は以下の要領で実施されます。

**受験方式はCBT（コンピュータ出題）で行われ、最寄りのテストセンターもしくは自宅などでのオンライン監査試験のいずれかを選択します。**テストセンター受験の場合はピアソンVUE、オンライン監査試験の場合はATA社と試験申込み先が異なりますので注意しましょう。

▪試験方式：CBT（コンピュータを用いた試験）
▪試験委託先：ピアソンVUE、もしくはATA社
▪試験会場：日本各地（10カ所）のピアソンVUEセンター試験会場もしくは自宅
▪試験予約：公式サイトから申込む
▪受験言語：日本語可
▪試験日程：センター受験はほぼ毎日受験可能、自宅試験は月に2回
▪試験時間：3時間50分（他に休憩時間10分）
▪出題数：180問
▪合格ライン：ダミー問題5問を除いた内の60%以上の正答率
▪試験結果：試験結果は5営業日以内にEメールにて連絡（2023年11月現在）
▪受験料：555ドル（PMIの会員価格は405ドル）
▪再受験料：375ドル（PMIの会員は275ドル）
▪資格維持：3年ごとの更新申請が必要（PMI公式の研修受講などが必要）

【参考】：[Project Management Professional（PMP）試験内容の概要 – 2021 年 1 月](https://www.pmi.org/-/media/pmi/documents/public/pdf/certifications/pmp-examination-content-outline-english.pdf?rev=cc59849d8dd44792a87ad56fa1d51923&sc_lang_temp=ja-JP)
【参考】：[ピアソンVUE公式サイト（PMI）](https://www.pearsonvue.co.jp/Clients/PMI.aspx)
【参考】：[PMP®監督付きオンライン試験｜ATA](https://vip.eztest.org/client/pmi/home/index?lang=ja)
【参考】：[PMI日本支部会員制度 | 一般社団法人 PMI日本支部](https://www.pmi-japan.org/about-pmi-japan/page-552/)
【参考】：[資格の更新について | 一般社団法人 PMI日本支部](https://www.pmi-japan.org/pmp_license/renewal/)

PMBOKの資格PMPとは？取得のメリット・試験費用・年収を解説

**PMP受験には2つの受験資格要件が課されます。**IPAの情報処理技術者試験のように受験資格が設けられていない試験が多い中、PMP試験の資格要件はかなり厳しいものがあります。2つの要件は以下の通りです。

【参考】：[PMP試験内容の概要ｰP11 2021年1月試験更新](https://www.pmi.org/-/media/pmi/documents/public/pdf/certifications/pmp-examination-content-outline.pdf?v=8ffe0225-6347-4779-913f-f779a38f8d9c&sc_lang_temp=ja-JP)

*■ プロジェクトマネジメントの経験*
▪高卒・短大卒：60ヶ月の経験が必要
▪大卒：36ヶ月の経験が必要
▪大学院卒：24ヶ月の経験が必要

これらは直近8年間の経験が求められ、8年より以前の経験が認められないため、申し込み時に注意が必要です。虚偽申請がランダムに実施される監査で発覚した場合には受験資格はなくなります。

*■ 35時間以上の公式研修の受講*
PMIが認定した、公式のプロジェクトマネジメント研修について35時間以上の受講実績が求められます。監査対象となった場合には受講証明書が求められますので、受講時に発行手続きをしておいた方がよいでしょう。

【参考】：[【個人・法人】PMI®公式認定eラーニング - 日本PMO協会｜NPMO](https://www.npmo.org/研修-セミナー/個人-法人-pmi-pdu取得シリーズ-eラーニング/)

PMPの受験資格とは？必要な実務経験や研修時間を徹底解説！

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PMIはPMP試験の合格率を公表しておらず、難易度は推測するしかありません。**厳しい受験要件が設けられていること、実践力が問われることなどから、難易度は高いと言えます。**

ただし、出題範囲はPMBOKが中心で、IPAの「プロジェクトマネージャ試験」のように出題範囲が広くないこと、高いITスキルが求められないこと、論述試験がないことなどを考慮すると、PMP試験の難易度は「プロジェクトマネージャ試験」ほどは高くないと考えられます。

【参考】：[プロジェクトマネージャ試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/pm.html)

PMPの難易度は？受験資格や攻略方法、必要な勉強時間を徹底解説

### PMP試験合格に必要な勉強時間

PMP試験の勉強時間は、SNSなどで見る限り短い方で50時間、長い方で250時間とバラツキがありますが、**公式研修の35時間を含めて100時間前後の方が多いようです。**

プロジェクトマネジメントに関わっている方は多忙だと思われますが、休日やスキマ時間をうまく活用した短時間の勉強で合格している方も大勢いるため、あまり勉強時間にこだわらない方がよいでしょう。

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プロジェクトマネージャの平均年収は「マイナビエージェント 職種別平均年収ランキング」では670万円（2023年11月時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から同じ職種のプロジェクトマネージャを参考にすると、平均年収891万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、プロジェクトマネージャは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

プロジェクトマネージャはシステムエンジニアをはじめとして、多くのエンジニアがキャリアパスとして目標とする職種です。またIT業界に関わらず、様々な業界で重宝される資格のため、高年収が期待でき、将来性の高い職種と言えます。

**プロジェクトマネージャーとして活躍する上でPMP資格の取得は有効です。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

プロジェクトマネージャーの役割とは？求められるスキルや資質を解説

プロジェクトマネージャーに向いてる人は？未経験から転職する方法！

PMP試験の合格には100時間前後の勉強が必要だと分かりました。個人差がありますので、*現在の自身の実力を見定めてから、学習計画を立てるとよいでしょう。*

とはいえ、多くの方はオフラインのスクールに通う時間的余裕もないかもしれません。ここでは独学を前提に、おすすめの参考書や問題集、オンライン学習法について紹介します。

プロジェクトマネージメントの経験はあっても、PMP試験対策を何からどのように進めれば良いのか、悩む方もいるでしょう。試験慣れしている方は自己流で進めて構いませんが、そうでない方は次の手順をおすすめします。あくまでも1つの例です。

1．バイブルとなるPMBOKの全体イメージを把握し、自身の現時点の実力を知る意味で、最初に試験問題集を解いてみます。自分の 実力が分かったところで理解度に基づいて学習計画を立てましょう。　

間違えたところやよく分からなかったところは問題集の解説で確認し、さらにPMBOKの該当箇所でおさらいしましょう。PMBOKはいきなり読んでも面白くなく、和訳がおかしい箇所もあり、読んでも頭に入ってこない可能性がありますので、通読はおすすめしません。

2．一通り練習問題で基礎固めができたら、受験資格の1つであるPMIの公式研修（35時間）を受講しましょう。

3．自分専用のノートを作成し、練習問題で間違えたところ、研修で理解が進まなかったところなどをノートに記します。

以上の流れで学習を進めると、PMP試験に合格する可能性が高まるでしょう。

PMBOKとは？第7版でPMBOKの内容が劇的に変更された理由

プロジェクトマネジメント関連の書籍、PMBOKに対応した参考書は多数ありますが、**ここでは大半の受験生が利用している評判の良い定番のテキスト、参考書を紹介します。**

*■ プロジェクトマネジメント知識体系ガイド（PMBOKガイド）第7版*
プロジェクトマネジメント知識体系ガイド（PMBOKガイド）第7版は、プロジェクトマネジメントの国際標準となる書籍です。第7版では従来と比べて大きな変更があり、プロジェクトマネジメントの原理・原則とパフォーマンス・ドメインに焦点を当てています。

さらに開発アプローチの多様化に対応して、価値の提供と適応性を重視しています。PMP試験受験は必携のテキストです。

▪著者：プロジェクトマネジメント協会（PMI）
▪ページ数：569ページ
▪出版社：PMI日本支部オンラインショップ
▪発売日：2023/1/6

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