「生成AIエンジニア」という言葉は広く使われていますが、企業が求めている姿は従来のMLエンジニアとは大きく異なります。特に大企業では、生成AIやAIエージェントの内製化が進む中で「どんなスキルを持つ人材が必要なのか」「どの職種が担うべきか」が分かりにくいまま、プロジェクトだけが先行してしまう状況が増えています。
本記事では、生成AI時代のエンジニア像の変化と、企業が押さえるべき人材・体制づくりのポイントを簡潔に整理します。
この記事でわかること
・生成AI時代に求められるエンジニア像の変化
・AIエージェント内製化に必要なスキル要件
・大企業が整えるべきAI人材・体制づくりのポイント
生成AI時代、エンジニア像はどう変わったのか
生成AIの普及で、企業が求める“AIエンジニア”像は大きく変わりつつあります。従来型のように高度なモデル開発スキルを前提とするのではなく、業務理解と生成AIツールを組み合わせて素早くプロトタイプを作れるかどうかが価値の中心になっています。
特に大企業では、PoCやAIエージェント開発が短期間で進む一方、従来の人材要件がそのままでは適応できず、役割の再整理が必要になっています。
企業が求める「生成AIエンジニア」の実態
多くの企業が「生成AIエンジニア」を探す背景には、特定の職種名称を知りたいというより、自社で生成AIを扱うための“役割”を把握したいという目的があります。
実際の業務では、1人でモデル構築を行うよりも、業務要件の理解、プロンプト設計、AIエージェントの構成整理、プロトタイプ開発までを横断的に担うケースが増えています。従来のMLエンジニアよりも、生成AIを業務に結びつける「ハイブリッド型」の役割が必要とされるのが実態です。
生成AIエンジニアに求められるスキルセット
生成AIを扱う人材に必要とされるのは、従来のような高度なアルゴリズム実装力だけではありません。重要になるのは、業務要件を分解し、プロンプト設計・RAG構成・AIエージェントの挙動を自然言語で定義できる力です。
また、Cursorや各種APIを使って小さく動くプロトタイプを素早く作れるスピードも評価軸に含まれます。技術よりも“業務×AI”を橋渡しする総合力が問われる点が特徴です。
企業がつまずきやすい生成AI人材・体制づくりの壁
生成AIを本格的に展開しようとする企業ほど、人材と体制づくりの段階でつまずきやすいポイントが表面化します。よくあるのが、「プロンプトが書ける人」を増やせば内製化できると誤解してしまうケースです。
実際には、業務プロセスの理解やルール整理が伴わなければAIエージェントの品質は安定せず、部署単位のPoCが乱立して成果が横に広がらない事態につながります。
また、従来のIT部門と業務部門が分断されたままプロジェクトを進めると、要件定義が曖昧なまま開発が始まり、期待とのズレが大きくなる傾向があります。生成AIを定着させるには、スキルの問題だけでなく、部門横断で意思決定と改善を回せる体制設計が欠かせません。
内製化に向けたチーム設計と役割分担
生成AIを本格的に活用するには、特定の職種に依存するのではなく、業務部門・IT部門・データ部門が横断して動ける体制づくりが欠かせません。プロトタイプを短期間で形にする担当、業務ルールやデータ構造を理解する担当、そしてAIエージェントの要件を整理する担当が連携し、必要に応じて外部パートナーと役割を補完し合う設計が求められます。
【まとめ】生成AI人材は「スキル」より「体制」で活きる
属人化を避けるためにも、スキルより“機動力のあるチーム配置”が鍵になります。
生成AIの普及により、企業が求めるエンジニア像は専門技術の深さよりも、業務理解とスピード感を備えた“横断型の実装力”へと移り変わっています。明確な職種名で整理しにくいものの、プロンプト設計・AIエージェント構成・小規模プロトタイプ開発を担える人材が、内製化を進める上で中核になります。自社の人材要件を再定義し、複数部門が連携できる体制を整えることで、生成AI活用の成果は大きく変わります。
