AIエンジニアとは

この頁が向いている人

この頁は、AI エンジニアという仕事が気になっていて、未経験から目指せるのかを知りたい人のための頁です。仕事内容、種類、要る技能、年収、将来性、なり方の順に書きます。

先に結論を書きます。いま「AI エンジニア」と呼ばれる仕事は、大きく 2 つに分かれます。AI そのものを作る仕事と、AI を組み込んでサービスを作る仕事です。厚生労働省の職業情報提供サイト job tag は、AI エンジニアの年収を 609.8 万円としています。ただしこれは AI エンジニアだけを数えた数ではありません。未経験から近いのは後ろの、AI を組み込んで作る仕事で、この頁の「なり方」も主にこちらの道を書きます。

AI エンジニアとは 2 つの仕事の呼び名

AI エンジニアという名前の求人を読み比べると、同じ名前で中身の違う仕事が並んでいます。違いは、AI を中から作るか、外から使って作るかです。

国の物差しでも、この 2 つは別の役割として書かれています。経済産業省と IPA が定めたデジタルスキル標準の「DX 推進スキル標準」は、DX を進める人の役割を 6 つの類型に分けています。AI の仕組みの設計と実装と運用は「データサイエンティスト」の類型に入り、デジタル技術を使った製品やサービスの設計と実装と運用は「ソフトウェアエンジニア」の類型に入っています。AI を組み込んでサービスを作る仕事は、後ろのソフトウェアエンジニアの仕事に AI が加わった形です。

厚生労働省の job tag は、データサイエンティストを AI エンジニアに含める場合もあるとしたうえで、狭い意味の AI エンジニア、つまり機械学習のエンジニアを解説しています。job tag の数を読むときは、前の方の仕事の説明だと思って読みます。

AI エンジニアの種類

求人や記事で AI エンジニアとまとめて呼ばれる仕事には、次の名前がよく出てきます。会社によって呼び名と範囲は違うので、表は目安です。

AI への指示の書き方を専門にする人を「プロンプトエンジニア」と呼ぶこともあります。いまは独立した職種というより、生成 AI を組み込んで作る仕事の中の技能の 1 つとして求められることが多い技能です。

仕事内容

AI そのものを作る仕事

予測や判定をするモデルを作り、使える精度まで育てる仕事です。job tag が書く仕事の流れは次の通りです。

1. 目標と計画を決める。チームで何を作るかを決め、受託なら依頼する会社から要件と使えるデータを聞きます
2. データを整える。 AI に学習させるデータの集め方、加工の仕方、管理の仕方を設計します
3. 学習させる。正解の分かっているデータを入れて学習させ、正解率が目標に届くまで繰り返します。学習に何日もかかることもあります
4. 確かめて納める。確かめ用のデータで、その分野の専門家と一緒に判定を確かめてから納めます
5. 運用しながら育てる。動き始めたあとも、実際のデータで AI を育て続けます

AI が使われている例として、job tag は顔認証、病気の画像診断、車の自動運転、相談の窓口の手助け、異常や障害の検知を挙げています。結果が良くなったのか偶然なのかを判断するのに、統計の考え方を毎日使う仕事です。

AI を組み込んで作る仕事

すでにある AI を部品として呼び出し、人が使える形にする仕事です。たとえば社内の規程集に答える窓口なら、資料を読み込ませる仕組み、質問を受ける画面、答えの出どころを示す表示、間違えたときの扱いまでを作ります。AI の答えはいつも同じとは限らないので、答えが正しいかをどう確かめるかを決めるのが、この仕事のいちばん大事な所です。

AI に資料を読ませて答えさせる作り方は RAG と呼ばれ、作業を代わりに進めさせる作り方はエージェントと呼ばれます。どちらも、プログラミングと Web のしくみの上に乗っています。

書くコードの多くを AI に任せる働き方

もう 1 つ、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot などの道具で、コードの多くを AI に書かせて開発するエンジニアを AI エンジニアと呼ぶこともあります。これは職種というより、どの職種でも広がっている働き方です。job tag も、生成 AI でコードの下書きを作り人が手直しすることを、よく使う道具に挙げています。AI に書かせたコードを読んで受け取るか決めるには、自分でコードを読めることが前提になります。進め方はAI駆動開発の頁にまとめています。

必要なスキル

job tag は、機械学習の手法に通じていること、Python などを使いこなせること、データ分析の技術と道具を使えることを挙げ、そのうえで画像や言葉や音声の処理、医学や農学などの分野の知識が求められることもあるとしています。

AI を組み込んで作る仕事でも、生成 AI が答えを作る仕組みは知っておきます。仕組みを知らないと、間違えやすい場面を先に避ける作りにできません。

AI エンジニアの年収

厚生労働省の job tag は、AI エンジニアの年収を次のように示しています。

この数は、AI エンジニアだけを数えたものではありません。job tag は、AI エンジニアが属する主な職業分類「その他の情報処理・通信技術者 (ソフトウェア開発を除く)」などの統計を載せていて、必ずしもその職業だけの数ではないと断っています。AI エンジニアの年収として 1 つの数を見かけたら、どの分類の数かを確かめます。

job tag には、IT の仕事の技能の段 (IT スキル標準、ITSS のレベル) ごとの年収も載っています。厚生労働省が 2023 年度に行った委託調査の結果で、真ん中の半分の人が入る幅です。

同じ職種でも、技能の段で幅が大きく動きます。未経験で入る人は、まず下の段から始まると考えて読みます。

求人で年収を調べる順

1. 目指す仕事を決める。上の見分け方で、AI そのものを作る仕事か、AI を組み込んで作る仕事かを決めます
2. 仕事内容で求人を絞る。名前で探すと 2 つが混ざるので、仕事内容の語で絞って読み比べます
3. 応募の条件と並べて読む。年収の幅の上の方には、何年の経験や何の実績が条件として書かれているかを見ます。未経験で応募できる求人の額と、経験を積んだあとの額は分けて考えます

ゆめさくは、転職や年収を約束しません。額より先に、応募の条件に書かれた技能を 1 つずつ作品で示せるかを見るほうが、次にやることが決まります。

需要と将来性

job tag は、AI の応用が様々な分野に広がり、AI エンジニアの需要は極めて高いとしています。人手が足りず、実績のある人の中途採用は奪い合いになっているとも書いています。上の表の有効求人倍率 1.96 は、ハローワークで 1 人の求職者に約 2 件の求人がある計算です。

一方で job tag は、著作権などの法律の問題や、AI 開発の危うさと倫理が話題になっていて、AI エンジニアの働き方が変わる可能性にも触れています。

AI エンジニアの仕事は AI でなくなるか

AI がコードの下書きを書く場面は増えています。それでも、何を作るかを決め、使うデータを選び、出てきた物が正しいかを確かめる仕事は残ります。AI を組み込んで作る仕事は、まさにその確かめる側の仕事です。なくなるのは、AI の出した物を読まずに流すだけの働き方のほうだと考えてください。AI 時代にエンジニアを目指す意味は、代表の記事でも書いています。

「やめとけ」と言われる理由

AI エンジニアはやめとけ、と言われる理由は主に 3 つです。技術の進み方が速く、学び続けないと置いていかれること。AI そのものを作る仕事は、大学院で学んだ人が多い世界であること。名前が流行っていて、中身の違う求人が混ざっていること。どれも、目指す方を決めて、確かめられる作品を積めば避けられます。

向いている人

• 答えの決まっていない問いを、試して比べながら進めるのが苦にならない人
• AI の答えをうのみにせず、どこが間違っているかを探したくなる人
• 新しい道具や記事を、自分から読みに行ける人
• 作った物の理由を、ほかの人に言葉で説明できる人

自分に合う職種がまだ分からない人は、適職診断で IT 職種の候補を先に出してください。

未経験から届くのはどちらか

未経験から目指すなら、AI を組み込んで作る仕事のほうが道が見えます。土台が Web の開発と同じなので、学ぶ順をそのまま積めて、作った物を人に見せやすいからです。

AI そのものを作る仕事は、job tag によれば学歴や資格が特に要るわけではありませんが、実際には大学院で情報科学や工学などを学んだ修士や博士の人が多くを占めます。統計と数学から積む長い道になるので、大学で理系の数学を学んだ人や、仕事でデータの分析をしてきた人のほうが近道です。

どちらが合うか迷う人は、エンジニア転職診断で、いまロードマップのどの段にいるかを先に見てください。

未経験からのなり方 5 つの段

AI を組み込んで作る仕事を目指す道を、ゆめさくのコースの順に並べます。期間は人によって大きく違うので、ここでは段だけを書きます。学ぶ物の全体の地図はAIエンジニアへの道にもあります。

1. AI の全体像をつかむ。 AI で何ができて何が苦手かを知り、目指す仕事をはっきりさせます。職種から選ぶ学ぶ順番の AI エンジニアに、入口のコースを並べています
2. Python と Web の基礎を積む。 Python で小さなプログラムを書き、Web のしくみ、データベースと SQL、Git まで進みます。終わった目印は、小さな物を 1 人で最後まで作れることです
3. AI を呼び出して確かめる。指示の書き方を学び、AI の答えをテストで確かめる練習をします。AIへの指示の出し方とRAG入門が、この段のコースです
4. AI を組み込んだ物を 1 つ作って公開する。自分か身近な人の困りごとから 1 つ選びます。エージェントを作るならAIエージェントの作り方に、手元で動く最小の例があります
5. 作品を整えて応募する。 README に、何を作り、AI の答えをどう確かめたかを書きます。書き方はポートフォリオの作り方に実例があります

独学、スクール、資格のどれで学ぶか

学ぶ道は、独学、スクール、資格の勉強の 3 つに分かれます。独学は費用を抑えられますが、何を作るかと、作った物が合っているかを自分で決めなければなりません。スクールは順番と相談の相手が付く代わりに費用がかかります。資格の勉強は全体像を体系で学べますが、それだけでは作る力の証明になりません。どの道でも、最後は作品で示すことになります。

転職を進めるには

応募の前に、目指す仕事の求人を 10 件ほど読み、仕事内容と応募の条件に何度も出てくる技能を書き出します。その技能を使った作品が 1 つあれば、面接で話すことが決まります。AI を組み込む仕事のほかにも、クラウドやデータベースやインフラの仕事は、AI を動かす土台として技能が活きます。段ごとの進め方はエンジニア転職ロードマップにまとめています。

役に立つ資格

job tag によれば、AI エンジニアに就くのに資格が特に要るわけではありません。資格は、全体像を体系で学ぶ道具と、学んだことの目印として使います。よく名前が挙がるのは次の資格です。

試験の日程や料金は、それぞれの主催の頁で確かめてください。ゆめさくで対策できる試験はIT資格の一覧から見られます。

よくある疑問

出典

• 厚生労働省 職業情報提供サイト job tag AIエンジニア仕事の内容、就業するには、労働条件の特徴、統計データ (年収、年齢、スキルレベル別給与、ハローワーク求人統計) (2026 年 10 月 26 日に確認)
• IPA デジタルスキル標準 DX推進スキル標準 (DSS-P) 概要類型の定義、2026 年 4 月 16 日の ver2.0 の公開に伴う更新 (2026 年 10 月 26 日に確認)
• 経済産業省 デジタル人材の育成デジタルスキル標準と IT スキル標準の策定の経緯 (2026 年 10 月 26 日に確認)
• 厚生労働省 募集・採用における年齢制限禁止について (2026 年 10 月 26 日に確認)