生成AIエンジニアLab

生成AIの最新技術を、ハンズオンで解き明かす実践ラボです。
次の一歩を描きながらAI時代のキャリアを模索する羅針盤を目指します。

本気でAI人材になりたい!高年収で将来性が高いAIエンジニア職に就きたい!

現在の仕事に不満があったり、キャリアの停滞感を感じているなら、このページで紹介する転職サービスは必見です。ここでは、現役のAIエンジニアが市場動向を分析し、使いやすい転職サイト・転職エージェントを厳選してご紹介します。

目次
AI業界の待遇を概観する
生成AI市場の急成長と高値で売れる経験
AIエンジニアは激務なのか
AIエンジニアの将来性

AIエンジニアになるメリット
転職エージェントを活用して効率的に転職しよう
AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ
転職サイト・転職エージェントを利用する時期は?
おすすめの転職サイト・転職エージェント
 「現職ITエンジニアの年収アップをサポート!」TechClipsエージェント
 「ITエンジニアの年収アップと環境改善に強い」 : レバテックキャリア
 「手厚いサポートと情報量で満足度No.1!」 : マイナビ転職IT AGENT
おわりに
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人工知能や機械学習を勉強をしているシステムエンジニア(SE)が増えてきていると感じます。

ただでさえIT人材が不足している売り手市場にもかからわず、さらに新しいスキルを身に付けようと休日に勉強を続けるシステムエンジニアを見て、日本を支えているのは、間違いなく彼らのようなエンジニアであると強く感じます。

システムエンジニア(SE)の労働環境は非常に厳しい

これまで日本の情報システムを支えてきたのはシステムエンジニア(SE)です。しかし、必ずしも労働環境は恵まれたものではありません。
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今後10年のAIの進化で、新たな情報システムの大半に機械学習処理が実装され、AI関連のサービスがビジネスの主流となり、結果的に今存在する約半分の仕事が無くなってしまいます。

生き残る方法の一つは、AIに仕事を奪われる側から、AIで仕事を奪う側になることではないでしょうか。

中国の春秋戦国時代の思想家、列子は「時を得る者は栄え、時を失う者は滅ぶ」と言われました。時代の流れとはすごいもので、流れに沿った1の努力は、時に10や100の結果を生むことがあります。具体的なアクションは、AIを理解し、キャリアにAIの色をつけていくことです。

本記事では、AIを全く知らない人が、AI人材になる方法を4ステップでまとめました。現職が銀行員、事務職、営業職などビジネス職種の方を想定しています。
人工知能20
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AIエンジニアは、最も将来性が高い職業の一つでしょう。データを使って科学する仕事は楽しいです。しかし、現役のAIエンジニアにも様々な悩みがあったりします。

「優秀な人材と働きたい」「LLMの研究をしたい」「自分の専門分野を深めたい」などです。

組織の論理から脱却し、自分のキャリアをコントロール性をどうすれば高めることができるのか、現役のAIエンジニアが検討してみました。

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生成AIの普及は、エンジニアのキャリア市場を大きく揺るがしています。
「自分の仕事がAIに置き換えられるのではないか」
「これまで積み上げてきた経験が無駄になるのではないか」

特にフロントエンド開発や運用保守など、生成AIへの代替可能性が高い業務に従事しているエンジニアにとって、この不安は現実味を帯びています。

コード補完や自動化が当たり前になった時代、価値が集まるのは、「どの技術を学び、どんな環境で経験を積むかを見極める判断力」や「過去の経験を次の成長に結びつける力」です。
そのため、転職エージェントを選ぶ際も、従来の「年収アップ」や「今のスキルに合う求人があるか」だけでは不十分で、長期的にキャリアを伸ばせる環境を提示できるかどうかが重要になります。

本記事では、現役の生成AIエンジニアが、生成AI時代に通用する転職エージェント選び方を解説します。

※本記事には、マイナビのプロモーションを含みます。

結論(転職エージェントを選ぶ方程式)

 転職エージェントの価値 = 誠実さ × 求人数 
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目次
1.AIエンジニアの仕事内容
2.AIエンジニアに向いている人とは?
3.AIエンジニアになるメリットとは
4.AIエンジニアの将来性とは
5.AIエンジニアに必要なスキル
6.AIエンジニアになるための勉強法
7.AIエンジニアになるため大学は必要か
8.AIエンジニアを目指しプログラミングスクールに通うべきか
9.AIエンジニアになる方法はAIエンジニアの仕事をすること
10.AIエンジニアに未経験から転職できるのか?
11.AIエンジニアの求人と選び方
12.AIエンジニアの採用は2025年度から本格化
13.AIエンジニアにおすすめの転職エージェント
14.AIエンジニアになる3ステップ
さいごに

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未経験からAIエンジニアに就職したい人に向けて、自身の体験談を交えて解説します。

転職エージェントから言われた言葉

新卒で入社した会社で、ずっと企画の仕事をしてきました。
企画職とは、顧客やユーザーにヒアリングして「困ってること」を聞き出し、自社で解決できそうな課題を選んで具体化する仕事です。

「問題発見」と「問題解決」を一緒に行うところがポイントで、いろいろ仮説を立ててひたすらリサーチを繰り返していました。辛い局面もありましたが、好奇心が強い方だったので、新しいことを調べたり新しい人と会うことは楽しかったです。
(某社の2年目社員に完全論破されたり、某社の女性マネージャーに詰められたこともすべて良い思い出です)

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AIエージェントの評価方法を解説します。

目次
【第Ⅰ部】基礎:AIの評価は新人研修と同じ
【第Ⅱ部】課題:マーケティングAIの評価が難しい理由
【第Ⅲ部】設計編:評価指標の定義
【第Ⅳ部】実装編:AIにAIを採点させる
【第Ⅴ部】運用編:現場投入の検証ステップ

※本記事は、第Ⅳ~Ⅴ部まで解説します。第Ⅰ~Ⅲ部は、以下の記事をご確認ください。

前の記事(第Ⅰ~Ⅲ部):マーケティングAIエージェントの評価指標の作り方

【第Ⅰ~Ⅲ部】振り返り

前回の記事では、マーケティング領域におけるAIエージェントの評価について、その考え方から具体的な指標の定義までを解説しました。ここまでの重要ポイントを振り返ります。
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AIエージェントの評価方法と評価指標を解説します。

目次
【第Ⅰ部】基礎:AIの評価は新人研修と同じ
【第Ⅱ部】課題:マーケティングAIの評価が難しい理由
【第Ⅲ部】設計編:評価指標の定義
【第Ⅳ部】実装編:AIにAIを採点させる
【第Ⅴ部】運用編:現場投入の検証ステップ
※本記事では、第Ⅲ部まで解説します。

【第Ⅰ部】基礎:AIの評価は新人研修と同じ

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AIエージェントの評価は、「新入社員の研修期間」に例えると、直感的に理解できます。
従来のソフトウェアテスト(バグがないか確認すること)とは少し違う、エージェント特有の評価の全体像を解説します。
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RAGの実装において、「検索精度の頭打ち」と「情報の鮮度・権限管理」は大きな課題です。
単一のベクトル検索だけでは、文脈が不足したチャンクを取り違えたり、権限外のドキュメントを参照したりするリスクがあります。
本記事では、この課題を解決するためのデータ構造設計(メタデータ設計)を解説します。

メタデータの「2つの扱い方」

メタデータ設計の最大の論点は、「メタデータを本文(ベクトル化対象)に含めるべきか否か」です。情報の性質によって以下の「レベル1」と「レベル2」を使い分けるのが良いでしょう。
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