はじめに
AI系の仕事は６職種に分かれ、学ぶ順番は「共通基礎 → 専門縦棒 → 小さなプロジェクト」です。
日本国内でも AI / 生成 AI / MLOps の求人は右肩上がりで、2024〜25 年の IT 求人倍率は依然２倍超、AI 関連職は前年比 25〜30 % 増という調査も出ています。
newsdaily.jp, note.com
平均年収も一般平均の 1.5〜2 倍で推移し、生成 AI や LLM 系はさらに高水準です。
note.com, note.com, offers.jp
この記事では、①職種一覧、②学習３ステップ、③キャリア事例、④用語集、⑤次の一歩を整理します。
1. AIエンジニアってどんな仕事？
| 役割 | 説明 | 代表アウトプット |
|---|---|---|
| ① データサイエンティスト | ビジネス課題を数字で分析して 提案する人 |
売上予測レポート |
| ② MLエンジニア | 学習済みモデルをアプリや API に組み込む人 |
推論 API |
| ③ MLOps / AI SRE | モデル再学習・監視を自動化する インフラ担当 |
学習パイプライン |
| ④ CVエンジニア | 画像・動画モデルを開発 | 不良品検知カメラ |
| ⑤ LLM / 生成AIエンジニア | GPT 互換モデルを微調整・統合 | 社内QAボット |
| ⑥ プロンプトエンジニア | LLM への指示文を設計し精度を 上げる |
高品質チャット応答 |
なぜ分業？
モデルを「作る・動かす・監視する・ドメインに最適化する」までスキルが幅広く、一人では回し切れないためです。
reinforz.co.jp, blog.since2020.jp
データサイエンティストと ML エンジニアの違いは役割の起点が「分析」か「実装」かにあると明示されています。
tech-teacher.jp
2. まず何を学ぶ？３ステップ
2.1 共通基礎（全員）
-
Python
AI 用定番言語 -
数学
確率統計・線形代数 -
Git / クラウドの基本
チーム開発とデプロイこれらは初学者ロードマップでも「最初の３本柱」として紹介されています。
note.com
2.2 “T字”の縦棒（専門）
| 目指す役割 | 追加で学ぶ技術 |
|---|---|
| MLエンジニア | PyTorch / TensorFlow |
| MLOps | Docker・Kubernetes（運用自動化） |
| CVエンジニア | OpenCV・画像前処理 |
| LLMエンジニア | トークナイザ、RAG 技術(nri.com) |
| プロンプトエンジニア | 言語学基礎・A/Bテスト |
2.3 小さなプロジェクト
- Kaggle で１案件提出
- GitHub で公開
- Qiita で記事化
求人の 64 % が「GitHub URL 必須」など“見える実装”を求めるという調査もあります。note.com
3. キャリア事例
| 人物 | Before → After | 主な勉強・作業 | 成果 |
|---|---|---|---|
| Aさん （Web1年目） |
MLエンジニア | Udemy速習→画像分類を FastAPI化 |
社内検索 精度15%UP |
| Bさん （運用3年目） |
MLOps担当 | Docker入門→Kubeflow チュートリアル |
再学習を 月1→毎日 |
| Cさん （文系新卒） |
プロンプトエンジニア | Python超入門→ChatGPTで FAQ整理 |
問合せ対応 30%削減 |
4. よく出る用語ミニ解説
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| モデル | データを学習した「予測装置」 |
| 推論 | モデルが新データに答えを出すこと |
| パイプライン | ①集める→②学習→③公開を自動化した流れ |
| Docker | アプリを“お弁当箱”に詰めてどこでも動かす技術 |
| RAG | 外部検索＋生成で精度を上げる手法(note.com) |
5. 次の一歩
-
興味ある役割を１つ選ぶ
範囲が膨大なため、全部やろうとしないでどれか一つに絞りましょう。 -
基礎を２週間だけ触る
（Python＋数学）
期限を決めて効率よく学習しましょう。わからなくなったらもう一度振り返って。 -
月内に小さな作品を公開
（例：CSV→グラフ）
どんな小さなものでもアウトプットが大事です。作ったものから次の成長が見えてきます。 -
Qiita / SNSで共有
成果を公開してフィードバック獲得しましょう。モチベーションにつながります。 -
オンライン勉強会
参加して仲間を作りましょう。相談や情報交換などを行いながら継続して共に成長しましょう。
おわりに
AIが仕事を奪っていくことは間違いのない事実です。それ以上にAIに関係する職種が増え、人手が足りないこともまた事実です。
仕事の内容を次の段階へシフトしていきこれからのデジタル社会での価値を作り出せるよう、一歩踏み出してみませんか。
参考データ
- AI求人倍率は常に２倍超、日本でもAI人材不足が顕著(newsdaily.jp)
- AI関連求人は前年比＋25%増、特に MLOps／LLM 職が急伸(note.com)
- AIエンジニア平均年収は 530万円超と国内平均の1.7倍(note.com)
- 生成AIエンジニアは経験者で 700〜900万円が相場(note.com)
- プロンプトエンジニアも高年収帯で拡大中(offers.jp)
- MLOps 導入が競争力の鍵と国内ビジネス解説(reinforz.co.jp)
- データサイエンティスト vs MLエンジニアの違いを整理(tech-teacher.jp)
- CVエンジニアの役割と将来性を国内ブログが紹介(blog.since2020.jp)
- 初心者向けAI学習ロードマップ（３か月プラン）(note.com)
- PwC 世界AI雇用バロメータ 2025（賃金上昇と生産性向上）(pwc.com)