生成AIエンジニアとは？仕事内容と年収、どの経験から移れる？

生成AIエンジニアは、GPTやClaudeのように既にあるLLM(大規模言語モデル)を、業務のシステムやサービスに組み込むエンジニアです。企業の採用ページで確かめた生成AIとLLMのエンジニアの求人8件では、6件がLLMを使ったアプリケーションの開発経験を必須にしていました。

この記事では、生成AIエンジニアの仕事内容と求人の年収、どの経験から移れるかを、企業の求人8件と公的な調査で見ていきます。

監修三宅 悠介株式会社Pacific Meta 共同創業者 CAIO

生成AIエンジニアとは、既にあるLLMを業務に組み込むエンジニア

生成AIエンジニアの仕事は、モデルを一から作ることより、既にあるLLMを選んで業務のシステムに組み込むことが中心です。

画像の認識や需要の予測のモデルを作る仕事も含むAIエンジニアの中で、生成AIエンジニアはLLMを使う仕事を担います。求人の職種名は「生成AIエンジニア」「LLMエンジニア」「AIエンジニア」が多く、どの仕事を担うかは求人の業務内容で分かります。

仕事の種類	主な仕事
アプリケーションの開発	社内の文書を検索してLLMに渡す仕組み(RAG)を作り、業務のシステムやサービスに組み込む
評価と安全性	回答の正確さを測る仕組みを作り、誤った回答や情報の漏えいを防ぐ
基盤と運用	モデルの選定と切り替え、推論の費用と速度、利用の記録と監視を受け持つ

確かめた求人8件のうち、モデルの実装か、実際の業務での評価と改善までを必須にしていたのは2件でした。ほかの6件は、LLMを使ったアプリケーションの開発経験を入口にしています。

日本企業の生成AIの利用は、まだ広がる途中です。総務省の情報通信白書では、業務で生成AIを使っている日本企業は55.2%で、米国、ドイツ、中国の90%台との差が残っています。生成AIを活用する方針を定めた日本企業は49.7%で、前年の42.7%から増えました。

LLMを組み込む先の一例は「AIエージェント」で解説しています。

求人で見る生成AIエンジニアの年収は、上限850万〜1,500万円

年額の上限と下限の両方を載せていた5件では、下限600万〜900万円、上限850万〜1,500万円でした。

年収の幅	件数
上限か下限が1,000万円以上	4件
上限が1,000万円未満	2件

下限だけを載せた1件は1,000万円からで、年額を載せた6件のうち4件が上限か下限を1,000万円以上に置いていました。8件のうち7件は、20〜49時間分の固定残業代を年収に含めています。

上限が1,000万円未満の2件は、企業の生成AIの導入を支援する会社の求人でした。上限か下限が1,000万円以上の4件は、どれも自社のサービスにLLMを組み込む会社の求人です。件数が少ないため傾向として見る値ですが、同じ生成AIエンジニアでも、導入を支援する側か、自社のサービスを作る側かで、年収の幅が変わりやすいと読めます。

AIエンジニア全体の年収の相場と上げ方は「AIエンジニアの年収はいくら？」で解説しています。

生成AIエンジニアの求人が必須にする経験

確かめた求人8件はすべて、LLMの知識だけでなく、ソフトウェアを作った経験を必須にしていました。

必須の経験	8件のうち
LLMを使ったアプリの開発	6件
モデルの実装か、実タスクでの評価と改善	2件
Webやアプリの開発の年数(3年か5年以上)	2件
本番の導入の経験を明記	1件

求人の必須要件は「プロトタイプを実装」「実タスクに適用」「本番に導入」と、どこまで担ったかで書き分けられていました。職務経歴書でも、検証で終わったものと本番で使われたものを分け、使われた範囲、評価の方法、費用と速度、業務への効果を書くと、要件と照らしやすくなります。

職務経歴書の下書きの作り方は「職務経歴書をAIで作る手順」で解説しています。

生成AIエンジニアの仕事と近い前職

生成AIエンジニアの3つの仕事を、中身が近い前職と並べると次のとおりです。

仕事の種類	近い前職
アプリケーションの開発	Webやバックエンドのエンジニア
評価と安全性	QAエンジニア、データサイエンティスト、セキュリティエンジニア
基盤と運用	SRE、インフラエンジニア、MLOpsエンジニア

確かめた求人のうち2件は、Webやアプリの開発の年数を必須に挙げ、そのうち1件はLLMの経験を「または」の扱いにしていました。Webやバックエンドの開発の経験がある人は、社内でLLMを使った機能を1つ作り、本番に出すところまで担うと、求人の必須要件に届きます。

応募の前に確かめる、生成AIエンジニアの求人の5つの点

同じ生成AIエンジニアの求人でも、本番まで担うか、検証で終わるかで、積める経験が変わります。

確かめること	面接での聞き方の例
本番の公開まで担うか	いま本番で動いている生成AIの機能は何ですか
使えるデータがあるか	LLMに渡す社内の文書は、どこまで整っていますか
評価の仕組みがあるか	回答の正確さや利用の件数を、どう測っていますか
モデルを選ぶ権限があるか	使うモデルと推論の費用は、誰が決めていますか
事業の責任者がいるか	この機能の成果に責任を持つ事業の担当者は誰ですか

確かめた求人の多くは、年収に固定残業代を含めていました。提示額を比べるときは、固定残業の時間もあわせて確かめます。

Frontier Talentで生成AIエンジニアの求人を比べる3つの使い方

使い方1｜職務経歴書を取り込み、本番の経験を書き足す

履歴書や職務経歴書をアップロードすると、AIが読み取って経歴の欄に書き入れます。

書き入れた内容は自分で直せます。LLMを使った機能を本番に出したか、利用の件数や評価の結果がどうだったかを書き足すと、本番まで担ったかが企業に伝わります。

使い方2｜導入の支援か、自社のサービスか、移りたい側を書く

推薦は、スキルと経験に加えて、希望の条件と志向まで照らし合わせます。

希望の年収に加えて、導入を支援する会社か、自社のサービスを作る会社か、移りたい側を書いておくと、推薦される求人が絞られます。

使い方3｜推薦しない企業と、伏せる社名を決める

現在の勤務先には推薦しません。ほかに推薦を望まない企業も、プロフィールで指定できます。

現在の勤務先の社名を伏せると、企業には社名の代わりに会社の領域と規模が示されます。氏名は、本人が「話を聞く」と答えるまで企業に伝えません。転職を考えている人からは手数料を取らず、登録から入社まで無料です。

経歴を入れて求人を見る

生成AIエンジニアのよくある質問(FAQ)

機械学習のエンジニアから生成AIエンジニアに移れますか

確かめた求人8件のうち2件は、モデルの実装か、実タスクでの評価と改善の経験を必須にしていました。機械学習のモデルを作って評価した経験は、この2件の要件に当たります。LLMを使ったアプリの開発を必須にした6件では、アプリを作った経験もあわせて問われます。

生成AIエンジニアとAIエンジニアの違いは何ですか

AIエンジニアは、画像や需要の予測などのモデルを作る仕事も含む広い職種です。生成AIエンジニアは、そのうち既にあるLLMを業務やサービスに組み込む仕事を担います。

資格は必要ですか

確かめた求人8件の必須要件は、どれも開発や実装の経験が中心でした。日本ディープラーニング協会のG検定などは知識を示す材料になりますが、求人で問われるのは作って動かした経験です。

生成AIエンジニアの年収はAIエンジニアより高いですか

確かめた求人では、生成AIとLLMの求人の上限は850万〜1,500万円で、機械学習のエンジニアの求人の1,100万〜1,500万円と重なっていました。確かめた8件では、上限か下限が1,000万円以上の4件はどれも自社のサービスを作る会社の求人でしたが、件数が少ないため傾向として見る値です。

生成AIエンジニアの仕事と転職のまとめ

生成AIエンジニアは、既にあるLLMを業務やサービスに組み込むエンジニアで、仕事はアプリケーションの開発、評価と安全性、基盤と運用に分かれます。求人の年収は上限850万〜1,500万円で、上限か下限が1,000万円以上の4件はどれも自社のサービスを作る会社の求人でした。

確かめた求人はすべてソフトウェアを作った経験を必須にしており、職務経歴書では本番で使われた経験を分けて書くことが入口になります。

株式会社Pacific Meta（有料職業紹介事業 許可番号13-ユ-320149）が運営するFrontier Talentは、AI、ブロックチェーン、セキュリティ等のテクノロジー領域を扱う人材紹介サービスです。登録すると、AIが経歴と希望の条件に適合する求人を紹介し、氏名を非開示にした経歴を企業に推薦します。現在の勤務先には推薦せず、ほかに推薦を避けたい企業もプロフィールで指定できます。