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。)