徹底解説！【積極採用中】AIエンジニア職とは？
「日本のAIエンジニア」
社会は、新たな局面へ向かっています。
減少する労働人口。止まらない人材不足。国家規模での労働生産性がますます求められる昨今の日本社会。こうした中で、AI製品を世に送り出す「AIエンジニア」の需要が高まっています。
日本社会を急速にAIに駆り立てるのが、「自動化の波」と「デジタル移行推進（DX）」の二つの潮流です。では、この背景には、どんな構造的要因があるのでしょうか？
国家規模での労働生産性超高齢社会かつ超少子社会となった現在、労働現場ではAIを活用した新たな業務の自動化が求められています。AI駆動ワークフローの開発導入やデジタルツール導入による業務効率改善が加速しています。
社会全体でのAI導入製造業、ロボット開発事業、小売業、金融業界、ヘルスケア業界、物流業界、ゲームやメディアをはじめとするエンターテイメント業界など、数々の業界で大規模なAIシステム導入が進行中です。
AI人材の供給不足専門人材の不足により、AI改革が停滞している企業も数多くあります。AIエンジニアの需要は拡大する一方です。
海外資本や海外技術者の参画
深刻な専門人材不足を受けて、採用現場でも変化が生じています。近年のAIエンジニア職の募集要項からは、日本語スキルやハンズオンでのAI関連業務経験が不問になる事例も。
海外の技術者や資本家との協業機会が増えている領域です。英語に自信があれば、未経験でも業界参入のハードルが低くなっていると言えるでしょう。
…。ニュース報道を意識したテイストでお送りいたしましたが、いかがでしたか？ここからは、気を取り直して、各業界でのAIエンジニア職の業務内容をサクッとご紹介いたします！
概要説明：AIエンジニア職とは？
幅広い業界で活躍できる業種柄、各業界ごとに業務の方向性も多岐に渡ります。ここからは、メジャーな業界での業務要素を4つ見ていきましょう！
AI・機械学習領域（システム設計から開発担当の場合）：機械学習システムの構築がメイン業務です。
・主な業務ツール：LLM（大規模言語モデル）、生成AI（文章・画像・音声生成に使用）、コンピュータビジョンシステム、予測分析モデルと最適化ツール製造領域（プロトタイプからの製品化担当の場合）：プロトタイプから製品リリースまでをシームレスに牽引するのがメイン業務です。
・主なスキル：スピーディーなプロトタイプ開発、AIモデルのテスト評価、AI製品へのシステムデプロイ、システム保守・改善スキル検証内容の正確性や信頼性とビジネスでの実用性を考慮できる人材に注目が集まっています。
部署間協業を担当する場合：業務ニーズをAIソリューションに変換する手腕が求められます。
・主なステークホルダー：データサイエンティスト、バックエンドまたはDevOpsエンジニア、プロダクトマネージャー、プロダクト設計担当、社内外のステークホルダーなどインフラストラクチャ・パイプライン・AI製品の信頼性を担当する場合：モデル構築だけでなく、E2Eの製品開発スキルが求められます。
・主な業務内容：データパイプラインの構築・運用保守、クラウド環境構築（AWS、GCP、Azurなど）、CI/CDやMLOpsの実行、モデル性能の監視
募集要項
ここからは、AIエンジニア職の募集要項や経験スキルを整理していきます。
🧰 業務ツール
プログラミング言語：
・Python（一般的）
・Go言語、TypeScript、C++（対応製品よって使用）
・SQL開発フレームワーク：
・PyTorch
・TensorFlowLangChain
・LlamaIndex （LLMを使用したエージェント機能・ワークフロー作成用）
・Hugging FaceのAIエコシステムクラウド・インフラストラクチャー：
・AWS
・Google Cloud
・Azure
・DockerとKubernetes（アプリケーションのコンテナ分離と各コンテナ管理用）生成AI開発ツール：
・GPT-4や後続モデル
・オープンソースLLM（LLaMA、Mixtral、その他国産LLMなど）
・検索拡張生成パイプライン
・ベクトルデータベース（Pinecone、Chroma、Weaviate）
本職の向き合うAI領域は、IT業界の中でも他の追随を許さない技術革新が続いています。業界最新動向や新規リリース・ベストプラクティス改訂にキャッチアップできる人材が求められています。
業務経験・スキル
ここでは、求められるスキルを重要度・カテゴリで3つに分けて、ご紹介いたします。
💪 ハードスキル（必須要項）：
機械学習・AIシステム開発におけるハンズオン業務経験
アーキテクチャ設計スキル、フレームワーク選定スキル
クラウド開発経験
Python習熟度、機械学習の基礎知識
プロトタイプから製品化までのプロジェクト推進スキル
誤解を生じさせないコミュニケーション能力と可読性を意識したドキュメント作成スキル
🙌 歓迎条件：
生成AIまたはLLMの業務利用経験
検索拡張生成アーキテクチャの専門知識
テックリード職またはメンター業務の経験
コンピュータビジョンまたはロボット開発の学歴・職歴
アジャイル開発・スクラム開発経験
🤝 ソフトスキル：日系企業では、以下のスキルも重視されます。
業務の主体性
業務内容と専門家としての信頼性
業務内外のチームワーク
知的好奇心と継続学習
スムーズな部署間またはチーム連携（協業力）
🌍 一方、外資系企業では、以下のスキルが重視されます。
業務の効率性（個人ワークのスピードや報連相）
業務内容と専門家としての信頼性
業務内外のチームワーク（敬意より好意）
知的好奇心と継続学習
スムーズな業務変更への対応（適応力）
🗣️ 言語スキル
✈️ バイリンガル求人をご検討中の方へ
AIエンジニア職は、IT業界内でも英語に触れる機会の多い業種です。
スキルを存分に活かせるシーンが皆さんを待っています。
🌍 英語での業界情報収集＆コミュニケーション
先行研究文献調査
日本語非対応のAIツール利用
海外出身社員との社内連絡・協業（外資系企業や日経大手企業の一部）
🇯🇵 日本語での折衝スキル
社内外顧客やステークホルダーとの技術交渉・業務調整
社内外折衝・調整用の資料作成やプレゼンテーションの実施
🇯🇵「英語はちょっと…。」と言う方へ
AIエンジニア職では、AI領域のトレンド把握や最先端研究情報の取得に英語が使われるシーンが多くあります。「英語で学んで、日本語で使う」と言うイメージです。
特にご注目いただきたいポイントとオススメのスキルアップ方法をご紹介いたします。
👔 英語✖️専門性：
AI領域での最新情報は、英語でリリースされる場合が多いです。新鮮度の高い情報を自身で利用・発信できると、専門人材として重宝されますよ。
ステップ1：単語の吸収：
エンジニア向けの単語本などがオススメです。技術的な場面で遭遇する英語に、単語レベルから取り組むことができます。『バイリンガルITエンジニアの英語』などの IT業界知識を活かして参考書に挑戦してみてください。
ステップ2：両言語での業界キャチアップ：
情報の吸収IT情報に特化した、最新情報をリリースする情報プラットフォームの定期的な閲覧がオススメです。可能であれば、InfoQなどの英語・日本語の両言語で情報発信を行うサイトをチェックしてください。InfoQ（英語版）と InfoQ（日本語版）はこちらからご覧いただけます。また、InfoQ（フランス語版）、InfoQ（中国語版）、InfoQ（ポルトガル語版）もございますので、ご入用の方は併せてどうぞ。
ステップ3：第一ソースの参照：
各大手研究機関の公式発表やReddit（英語圏でのX）から、最新情報のリリースやエンジニアコミュニティーの反応を拾えるようになっておきましょう。
「英語を学ぶ生活」から「英語と暮らす生活」にシフトするのがおすすめです。僭越ながら、3つの言語と暮らす筆者が実体験をもとにポイントをシェアしてみました。「話す相手の存在」、「文化を知る機会」、「定期的な交流・学習」の3点がポイントです。是非、併せてご一読ください。
🏃♂️ さらなるキャリアへ
AIエンジニア職からは、キャリアが多岐に広がっています。皆さんは、どの領域に注力したいですか？
🛠️ 技術戦略領域
シニアレベルのAIエンジニア職
AIテクニカルリード職
プリンシパルエンジニア職
アーキテクト職
🧪 研究開発領域
R&Dスペシャリスト職
LLMリサーチエンジニア職
応用科学者職
⚙️ 製品開発領域
AIプロダクトマネージャー職
AIソリューションアーキテクト職
AI プリセールスエンジニア職
AIコンサルティングエンジニア職
📈 ビジネス戦略領域
エンジニアリングマネージャー職
事業部の統括ポジション
CTO（新規事業部の立ち上げ・スタートアップ企業が多め）
AI導入が社会全体で浸透し始めている段階です。第一線で専門性を高め続けることが自己キャリアの成長だけでなく、AI時代の新たな働き方やAI製品、業績を通した社会貢献にもつながります。
💰 年収情報
ここからは、気になる年収情報を業務経験ごとにご紹介いたします。企業規模、担当プロジェクト規模で変動がある点をご了承ください。
各業務習熟度レベルでの年収目安
ジュニアレベル（0〜2年程度）：450〜600万円
ミドルレベル（5〜7年程度）：700〜1,000万円
シニアレベルまたはチームリードまたは特定分野特化のAIエンジニア：1,200万円〜
👀 必見！年収アップポイント！
生成AIの専門性：専門人材不足が深刻な分野です。生成AIスペシャリストには、年収1,200万円以上の好条件求人も多くございます。
企業カテゴリー：大手外資系企業・出資元の安定したスタートアップ事業では、年収1,500万円を超えるポジションもございます。
🧑🎓 学歴・職歴
比較的新しい業務カテゴリーです。以下の学歴または職歴がある方に、広く門戸が開かれています。
学歴：機械工学部、情報工学部など（学士号または修士号または博士号）
職歴：AI領域、エンジニア関連の前職経験
※日本語を話さない海外スペシャリストの雇用も増えています。将来の職場に英語でコミュニケーションをとる同僚がいるかもしれません。是非、業界動向と文化交流の両方を第一線で感じることができるチャンスになりますよ。
🎯 今すぐできる応募選考のチェック項目！：
ポートフォリオ作成：LLM実用、AIプロトタイプ開発、オープンソースコントリビューション、E2Eの機械学習システム開発などについて、ポートフォリオやドキュメントを作成・提出しましょう。
専門性のアピール：エンタープライズ向け生成AI、製造業におけるコンピュータビジョン、物流における予測分析、ロボット開発、自動化オートメーションなどに注目が集まっています。関連業務経験があれば、是非とも書類・面接ともに共有するのを忘れないでくださいね。
日系企業をご検討中の方へ：日系企業では、社内コミュニティやチーム文化とのマッチング度合いや「持久力」が重要になります。
外資系企業をご検討中の方へ：外資系企業では、専門家知見を活かした業務効率や業界・技術動向に機敏に対応する「適応力」が求められます。また、外資系企業の応募書類「CV」について、概要説明、書き方、経験者の方にご留意いただきたいポイントも解説しております。弊社オリジナルCVテンプレートも、是非ご活用くださいね。
👂 応募前の耳より情報！
ここからは、AIエンジニアとしてのキャリアスタート前に知っておいていただきたい点をお届けいたします。
企業組織のモダナイゼーション：各企業ごとに差があります。業務工程や目標設定で、「レガシーシステム」が存続しているケースもあります。面接場面で、認識や組織一新について擦り合わせしておきましょう。
組織意思決定スピード：各社で違いはありますが、「日系企業は計画重視」、「外資系企業は効率性重視」です。日系企業では計画段階の網羅性が、外資系企業では実行段階での機敏性が求められます。
ここからは、AIエンジニア職についてのよくあるご質問をご紹介いたします。
🌍 AIエンジニア職では、英語対応の求められる場面はありますか？
ミドルレベル以上では、英語での実務対応スキルが必須になるケースが一般的です。是非とも、計画的な語学スキルアップをオススメいたします。
特に英語対応が多くなる業務には、以下があげられます。
📖 リーディング＆ライティングスキル
業界研究文書（AI・機械学習領域の専門性）
外資系企業での書類作成
🗣️ リスニング＆スピーキングスキル
業界研究カンファレンス（AI・機械学習領域の専門性）
外資系企業での社内連携
日系企業での海外出身エンジニアとの協業（一部）
国外の顧客企業や社外ステークホルダーとの協業調整
🇯🇵 一方、下記の業務は日本語で対応する事例が多くあります。
日系企業での社内部署連携や書類作成
国内の顧客企業や社外ステークホルダーとの協業調整
📈 需要の高い業界が知りたいです！
多彩な業界での活躍機会のあるポジションです。特に求人の盛んな業界・領域をご紹介いたします。
IT業界・SaaS企業
ロボット開発・自動化オートメーション領域
EC業界、小売業、物流業界
製造業（自動車メーカー、電化製品メーカー、機械メーカー）
金融業界（銀行、貿易、保険業）
ヘルスケア業界・メディテック業界
ゲーム・エンターテイメント業界
経営コンサル事業・システム統合事業
AIスタートアップ企業・研究開発領域
社会的なAI推進に加え、AI領域も日進月歩で進化しています。これからも活躍のステージが拡大していく、将来性の楽しみなポジションです。
💪 現場で求められるスキルが知りたいです！
ズバリ、実際の業務に求められるのは、
プログラミング言語： Python
開発ワークフレーム：PyTorchまたはTensorFlow
領域の専門性：LLM、生成AIツール（LangChain、LlamaIndex、Hugging Face）
クラウドスキル：AWS、Google Cloud、Azure
データエンジニアリングスキル：パイプライン、ETL、データベース
MLOpsツールスキル：Docker、Kubernetes、CI/CD
多くの企業でE2EでAI開発が行える専門人材を募集しています。
💰 業務習熟度別に平均年収を教えてください！
ズバリ、業務経験別の平均年収は以下の通りです。
ジュニアレベル：450〜600万円
ミドルレベル：700〜1,000万円
シニアレベルまたは特定分野特化のAI・機械学習エンジニア: 1,200万円〜
リードエンジニアまたはプリンシパルレベルまたはAI・機械学習アーキテクト：1,500〜2,000万円（2,000万円以上の高収入求人もございます！）
👔 担当プロジェクトの内容が知りたいです！
AIや機械学習の専門性を活かして、以下の開発・運用・保守などを担当することになります。
LLMの実用テスト
エンタープライズ向け拡張検索生成パイプライン
予測分析システム
レコメンドエンジン
コンピュータビジョン（品質管理、ロボット開発、自動化オートメーション）
カスタマーサービス向けチャットボット開発
AI駆動SaaS製品開発
社内業務運用自動化ツール
ロボット開発・スマートファクトリーシステム
❓ 「研究」「製品開発」のどちらのウェイトが大きいですか？
現在のAI業界の企業動向は、「製品開発が中心」です。
以下がキーワードです。皆さんは、いくつ当てはまりますか？
スピーディーなプロトタイプ開発
スムーズな他部署間連携
実用プロダクトのリリース対応
社内業務の効率改善
業務プロセスの自動化
大型研究機関や大学などの教育研究機関では、研究職の募集もございます。
ただし、募集数が限られているため、転職の難易度は高い状況が続いています。
⛰️ ざっくり、転職の難易度が知りたいです！
まだまだ、需要に供給が追いついていない状態です。高い専門性があるプロフェッショナル人材であれば、非常に有利に選考を進めることができます。
選考では、以下の項目が重要です。
コーディングテストまたはライブコーディング
機械学習・AI領域の技術面接
アーキテクチャ・製品設計ディスカッション
企業カラーやアサイン予定先のチーム文化との兼ね合い
技術的な専門性の高さと問題解決能力を両立した人材を、多くの企業が求めています。
🧳 在宅勤務・リモートワークは可能ですか？
可能です。在宅・出社を取り入れたハイブリッド勤務を実施している企業が多い印象です。企業ごとに固定のオフィスデー（全社出社日）が設けられているパターンもあります。個別求人または、選考・面接段階でご確認いただくのが一番確実です。
👥 特に重要なソフトスキルが知りたいです！
企業ごとの差はあるものの、日系企業と外資系企業で異なる傾向があります。
どちらが皆さんにより合っていますか？
🇯🇵 日系企業では、以下のスキルが重視されます。
業務の主体性
協業力（敬意・引き算）
決定までの耐久力
専門職としての信頼性
🌍 外資系企業では、以下のスキルが重視されます。
業務の効率性
協業力（好意・足し算）
試行錯誤プロセスでの適応力
専門職としての信頼性
✴️ AIエンジニア職の将来性が知りたいです！
社会全体のAI改革とAI自体の革新が並走している状態です。皆さんお察しの通り、将来性は大きいと言えます。最後に、今後5〜10年で注目の領域をご紹介いたします。
自動化オートメーション領域
生成AI領域
ロボット開発領域
スマートファクトリー領域
AI駆動SaaS領域
レガシー産業におけるDX（デジタル推進事業）領域
AIエンジニア職としてのキャリアを通して、AI領域における戦略策定、アーキテクチャ設計、製品戦略策定に関わる貴重な経験が得られますよ。
