はじめに
生成AIエンジニア（LLM Engineer）は、LLM（Large Language Models/大規模言語モデル）の微調整や RAG（Retrieval Augmented Generation/検索拡張生成） システムの設計・運用を担う新興職種で、AI 関連求人の伸び率は他職種の 3.5 倍に達しています。
(mojoauth.com, DataCamp)
本記事では①業務内容、②必要スキルと学習ルート、③推奨資格、④筆者のローカル環境構築経験、⑤「なぜ？」を 5 回繰り返す深掘り分析を体系的にまとめ、次に取るべきアクションを提案します。
1. LLM/生成AIエンジニアの主な業務
| レイヤ | 代表タスク | 補足 |
|---|---|---|
| モデル | 事前学習モデルの評価・微調整、 混合モデルの比較検証 |
RAG 対応、コンテキスト長の 拡張など (mojoauth.com, hub.gflops-ai.com) |
| アプリ | Retrieval-Augmented Generation （RAG）/ エージェント設計、 プロンプト最適化、A/B テスト |
Github Copilot や LangChain の活用 (Coursera, Business Insider) |
| インフラ | GPU/CPU クラスター、 ベクトル DB、CI/CD、監視 |
Chroma・Weaviate 等の選定と チューニング (apxml.com) |
| ガバナンス | 評価指標設計（toxicity, factuality, bias）、リスク管理 |
金融業界ではビジネス理解も重視 (Business Insider) |
仮説：生成AIエンジニアは「モデル × プロダクト × ガバナンス」を一気通貫で扱える“フルスタック AI”が求められる。
1.1 需要が伸び続ける理由
AI は開発効率を上げる一方でエンジニア需要を押し上げる——リアルタイムのカーナビアプリを提供している Waze の共同創業者が指摘するように、「AI が仕事を奪う」のではなく「AI を使う仕事」が増えています。(Business Insider)
2. 必須スキルと学習ロードマップ
2.1 基礎スキル
- Python/PyTorch：LLM 実装のデファクト
- アルゴリズム・線形代数・確率統計：微調整時の損失設計に必須
-
クラウド（GCP/AWS/Azure）：GPU リソースと MLOps
(Amazon Web Services, Inc., Microsoft Learn)
2.2 LLM 固有スキル
-
トークナイザとコンテキスト制限：GPT-4 の 128k token でも Chunking 設計は不可欠
(hub.gflops-ai.com) -
ベクトル DB と RAG：Similarity Search, Hybrid Search の使い分け
(apxml.com) -
LangChain/LlamaIndex：パイプライン構築
(Coursera)
2.3 プロンプトエンジニアリング
Anthropic と OpenAI は、役割付与・Chain-of-Thought（CoT）プロンプティング・マルチショット例示を推奨
(Business Insider, OpenAI Cookbook)
Tom’s Guide も「AI を共同作業者として扱い、プロンプトを反復改善せよ」と提言
(Tom's Guide)
2.4 ハンズオンで磨く
-
Stable Diffusion WebUI：モデル比較・Seed 値の探索
(AI EBISU) -
Jan Desktop：GGUF モデルをワンクリック運用
(note（ノート）) -
FramePack：1 枚画像→最長 120 秒動画生成の実践
(WIKIWIKI)
3. 資格・認定でレベルを可視化
| 資格 | 概要 | 想定レベル |
|---|---|---|
| Google Cloud Generative AI Engineer（β） |
RAG, Vertex AI, Responsible AI を網羅 (Google Cloud) |
中級〜上級 |
| Azure DP-100 | データサイエンス＋LLM 活用を追加 (Microsoft Learn) |
中級 |
| AWS ML Specialty | SageMaker Canvas など生成AI対応へ拡充 (Amazon Web Services, Inc.) |
中級 |
| Hugging Face LLM Course | OSS スキル証明に最適 (Hugging Face) |
初級〜 |
| Prompt Engineering 講座 （Futurense など） |
無料〜有料。実務プロンプト実験 (futurense.com) |
初級 |
4. 筆者のローカル環境構築で得た学び
| ツール | 実施内容 | 得た知見 |
|---|---|---|
| Stable Diffusion | WebUI を導入し、LoRA/ControlNet の適用を検証 | Seed 値で再現性確保、欠損パッチは img2img が有効 (AI EBISU) |
| Jan | gguf 量子化モデルを導入し、 4GB VRAM でも推論確認 |
ctx_len を 4096 に調整しチャンク不要化を検証 (note（ノート）) |
| FramePack | 画像→動画生成、VRAM6GBで 安定動作 |
メインメモリ 32GB 以上がボトルネック (WIKIWIKI) |
5. なぜ？を 5 回で深掘り — ローカル環境を触る本当の価値
- なぜ ローカルで試すのか？ → クラウド GPU コストが高騰し、検証サイクルが遅れるため
- なぜ コストと速度が重要か？ → 迅速なハイパーパラメータ探索が精度を左右するため
- なぜ ハンズオンが精度に効くのか？ → 実データで失敗を繰り返し、“暗黙知” が顕在化するため
- なぜ 暗黙知が必要か？ → LLM はドキュメント外の癖（温度・トークナイザ差異）を持つため、仕様書だけでは再現できないため
- なぜ それがキャリアに直結するか？ → 企業は「運用できる即戦力」を評価し、面接でハンズオン事例を必ず問うため(Business Insider)
再検証：Wall Street でも “実装例を語れない候補者” は選考落ちする傾向。(Business Insider)
示唆・次のアクション：
- 手元で小規模モデル→クラウド移行の PoC を 2 週間以内に作る
- Prompt 改善を Git 管理し、変更履歴をポートフォリオ化
- 認定資格を 1 つ取得し、学習ログを Qiita に公開
6. リスクと代替案
| リスク | 代替/緩和策 |
|---|---|
| GPU 品薄・価格高騰 | CPU + 量子化モデル、Colab Pro, Lambda Labs |
| 情報の陳腐化 | Hugging Face / OpenAI Cookbook を定期巡回 (OpenAI Cookbook) |
| ハルシネーション | 社内 RAG＋評価指標 (BLEU, factuality) を自動化 |
まとめ
- 職責：モデル微調整・RAG・MLOps を一気通貫で担当
- 学習：基礎 CS + LLM 固有技術 + プロンプト工学。ハンズオン最優先
- 資格：GCP/AWS/Azure + Hugging Face 認定で可視化
- 実践：Stable Diffusion/Jan/FramePack で Seed・Chunk・VRAM を体感し、業務転用
- 次の一歩：自作 RAG サービスを GitHub + Qiita で公開し、市場価値を上げよう
まずはブラウザやスマホアプリで触れてみて、次にパラメータを変更できるサービスを使ってみるところから始めましょう。
トークンの数が足りなくなったりしたら物足りなくなった証拠です。ローカル環境で構築できるかを調べ、無制限の生成を楽しんでみましょう。
そうしているうちに、必要なスキルが徐々に経験として蓄積してくるはずです。
(本記事は 2025 年 7 月 26 日時点の情報をもとに執筆しました。リンク先が更新される可能性があります。最新情報は公式サイトなどでご確認ください。)