AIエンジニアは、AIを使った機能やシステムを設計・開発し、実際のサービスや業務で使える状態にする仕事です。需要を予測するモデルの開発、画像の判定、生成AIを組み込んだアプリの開発など、扱うテーマは幅広くあります。
「数学が得意でないと難しい？」「未経験から目指せる？」「生成AIを使えれば仕事になる？」と疑問を持つ人もいるでしょう。この記事では、AIエンジニアの仕事内容、必要なスキル、年収の見方、学習と転職の進め方を解説します。
AIエンジニアとは？担当する領域によって仕事が変わる
AIエンジニアという職種名には、複数の役割が含まれます。求人を見るときは、まず何を開発するポジションなのかを確認しましょう。大きく分けると、次のような仕事があります。
- 機械学習モデルの開発：数値、画像、文章などのデータを使い、予測や分類を行うモデルをつくる。需要予測や画像判定などが例です。
- 生成AIを使うアプリの開発：既存の大規模言語モデル（LLM）などを組み込み、文書検索、回答作成、業務支援などの機能をつくる。
- AIを継続して使うための仕組みづくり：モデルやアプリを公開し、品質、処理時間、費用などを確認しながら改善する。
一つの求人が複数の領域を含む場合もあります。AIエンジニア全員が、大規模なモデルを一から学習させるわけではありません。既存モデルや外部サービスを選び、用途に合わせて組み合わせる仕事もあります。
厚生労働省の職業情報提供サイトjob tag「AIエンジニア」では、機械学習のエンジニアを中心に解説しています。本記事では、生成AIを利用するアプリ開発も含めて紹介します。
AIエンジニアの主な仕事内容
1．目的と評価方法を決める
開発は、解決したい課題を整理するところから始まります。たとえば「問い合わせ対応を改善したい」という要望なら、回答を探す時間を減らしたいのか、対応漏れを防ぎたいのかによって、必要な機能が変わります。
利用者、入力する情報、期待する出力、許容できる誤りを整理し、何をもって改善と判断するかを決めます。高度なAIを使うこと自体を目標にせず、検索やルールに基づく処理など、比較対象となる方法も用意します。
2．データを整え、モデルや機能を開発する
機械学習では、データの欠損、重複、偏りを確認し、学習に使う形へ整えます。予測したい対象に合わせてデータの項目や手法を選び、モデルを学習させ、結果を比較します。
生成AIを使うアプリでは、モデルへの指示、参照する文書、外部システムとの接続などを設計します。たとえばRAG（検索拡張生成）は、関連する情報を検索し、その情報を参照させて回答を生成する方法です。検索対象の整理やアクセス権限も、回答品質と使いやすさに関わります。
3．品質を検証し、失敗する条件を調べる
AIの評価では、よい結果だけでなく、どの条件で間違えるかを調べます。画像判定なら見逃しと誤検知、回答を生成する機能なら根拠のある回答ができるか、答えられない質問を適切に扱えるか、といった観点が考えられます。
機械学習では、学習用のデータと最終評価用のデータを分けることが基本です。評価用の情報をモデルの学習や選択に使うと、実際より性能がよく見えることがあります。こうしたデータリークの注意点は、scikit-learnの公式ドキュメントでも説明されています。
生成AIを組み込む場合も、代表的な質問や失敗しやすいケースを評価用に用意します。モデルや指示を変更したときに、以前できていたことができなくなっていないかを確認する仕組みが役立ちます。
4．サービスに組み込み、運用しながら改善する
検証で動いた機能を、利用者が使えるアプリやシステムに組み込みます。認証、データベースとの接続、エラー時の処理など、通常のソフトウェア開発の知識も必要です。
公開後は、出力の品質に加えて、応答時間、利用量、費用、障害の状況を確認します。機械学習の運用を継続的に改善する取り組みはMLOps、LLMを使うシステムではLLMOpsと呼ばれることがあります。担当者が分かれている場合も、開発時から運用を考えることが大切です。
データサイエンティストやAIコンサルタントとの違い
関連職種とは仕事が重なるため、明確な境界があるとは限りません。比較の目安として、中心になりやすい役割を整理すると次のようになります。
| 職種 | 中心になりやすい役割 |
|---|---|
| AIエンジニア | AIを使った機能・システムの設計、開発、評価、運用 |
| 機械学習エンジニア | 機械学習モデルや、モデルを動かす仕組みの開発。AIエンジニアの一領域として扱われることもある |
| データサイエンティスト | データの分析やモデルの構築を通じた、課題の発見や意思決定の支援 |
| AIコンサルタント | 企業の課題整理、AI活用の方針・計画づくり、導入の推進 |
| FDE | 顧客の現場に深く関わり、課題整理から技術的な実装・導入まで進める |
分析を軸に働きたいのか、動くシステムをつくりたいのか、顧客と一緒に導入を進めたいのかによって、合う求人は変わります。関連する仕事は、AIコンサルタントの職種解説とFDEの職種解説も参考にしてください。
AIエンジニアに必要なスキル
プログラミングとソフトウェア開発の基礎が土台になります。Pythonはデータ処理や機械学習で使われ、アプリの開発ではTypeScriptなどが使われる場合もあります。言語の文法に加え、Gitによる変更管理、テスト、API連携、エラーの調査といった力も必要です。
データと統計の基礎は、結果を正しく判断するために役立ちます。平均やばらつき、確率、評価指標の意味を理解し、モデル開発では線形代数や微分なども学びます。必要な数学の深さは役割によって異なり、研究寄りの仕事と、既存モデルを組み込む仕事では重点が変わります。
AIの仕組みと評価方法の理解も重要です。機械学習なら学習と推論の違い、過学習、データの分け方などを押さえます。生成AIなら、出力に誤りが含まれることを前提に、参照情報、評価、利用者による確認をどう設計するかを考えます。
システムと業務を理解する力も求められます。クラウド、データベース、権限管理などの知識を使い、他のエンジニアや業務担当者と協力して開発します。技術上の制約を説明し、品質・費用・開発期間のバランスを相談できることが大切です。
AIエンジニアの年収は？公開求人から見る目安
2026年10月調査時点で編集部が確認した国内の公開求人では、AIエンジニアで年収400万円台後半～800万円程度、生成AIの開発・運用をリードするポジションで600万～1,000万円台の提示例がありました。
これらは一部の募集条件を整理したもので、AIエンジニア全体の平均年収や、未経験者の初年度年収を示すものではありません。同じ年収帯でも、既存の開発経験を生かしてAI分野へ移る募集と、AIの設計・運用を主導する募集では、期待される役割が異なります。
提示額だけでなく、担当する技術、設計の責任、チームを率いる役割の有無を確認しましょう。賞与や固定残業代を含むかなど、給与の内訳も比較に必要です。応募時には最新の募集要項と、選考で提示される条件を確認してください。
なお、職業別の統計でも、集計に用いる分類には近い職種が含まれることがあります。job tagの統計上の注意書きも踏まえ、求人の提示額と統計の数値は分けて読みましょう。
未経験からAIエンジニアになるには
「AI開発が未経験」と「プログラミング自体が未経験」では、出発点が異なります。Web・業務システムの開発経験がある人は、API連携やテスト、運用の経験を生かしながら、AIの評価やデータの扱いを補う方法があります。
開発経験がない場合は、まず小さなプログラムを自分でつくり、動かし、修正できる状態を目指しましょう。学ぶ順番の一例は次の通りです。
- 開発の基礎を身につける：Pythonの基本文法、ファイルの読み書き、エラーの調べ方、Gitの使い方を学ぶ。
- データを扱う練習をする：表形式のデータを集計・可視化し、欠損や偏りを確認する。平均や分布などの基礎も並行して学ぶ。
- 一つのテーマで開発・評価する：機械学習の予測モデル、または生成AIを使う小さなアプリをつくり、比較対象と評価方法を用意する。
- 他の人が試せる形にする：実行手順、テスト、結果、制約をまとめ、必要に応じて画面やAPIを用意する。
最初から多数の技術を網羅する必要はありません。志望する求人の必須条件を見て、機械学習の開発を深めるのか、生成AIアプリの開発から取り組むのかを決めると、学習の優先順位をつけやすくなります。
基礎の棚卸しには、機械学習の公式教材に示された前提知識も参考になります。資格は学習を整理する手段の一つですが、資格だけで実装力や採用が保証されるわけではありません。求人ごとの学歴・経験・スキル要件も確認しましょう。
選考で伝わるポートフォリオのつくり方
ポートフォリオでは、完成した画面だけでなく、課題、設計、評価、改善の過程を示すことをおすすめします。以下は編集部が考える学習テーマの例です。
| テーマの例 | 説明したいポイント |
|---|---|
| 公開データを使う需要予測 | 単純な予測方法との比較、時間の順序を踏まえた評価、誤差が大きい条件 |
| 利用許可のある文書を使う検索・回答アプリ | 参照文書の選び方、回答の根拠、答えがない質問への対応、応答時間と費用 |
| 画像を分類する小さなアプリ | データの偏り、分類を間違えやすい条件、評価結果、利用できる範囲 |
データの出所と利用条件を確認し、実行方法、使用したモデル、評価の手順を残しましょう。うまくいかなかった点や次に改善したい点も書くと、自分で考えて開発した過程を説明しやすくなります。チームで制作した場合は、自分の担当範囲を明確にします。
AIエンジニアの求人選びで確認したいこと
自分に合う求人を探すには、技術名の数よりも、入社後に担当する仕事を具体的に把握することが大切です。求人票や面接では、次の点を確認してみてください。
- 開発対象：モデル自体の開発か、既存モデルを使うアプリ開発か。どの課題や利用者を対象にするか。
- 担当工程：検証が中心か、本番への導入や運用まで関わるか。直近の案件で期待される成果物は何か。
- 開発体制：データを整える担当者、レビューする技術者、業務側の相談相手がいるか。
- 経験の条件：「未経験可」はAI分野のみを指すのか。入社後の配属と育成の進め方はどうか。
- 働き方と評価：顧客先での勤務や障害対応の有無、リモート勤務の条件、成果を評価する基準は何か。
AIエンジニアの仕事には、技術を試す楽しさと、品質や費用を確かめながら改善を続ける地道さの両方があります。自分がつくりたいものと、すでに持っている開発・業務経験を整理し、次に経験したい工程を軸に求人を比較してみましょう。
