AIエンジニアと生成AIエンジニアの違い｜仕事内容・必要スキル・どっちを目指すべき？
AIエンジニアと生成AIエンジニアという言葉、ここ数年で一気に耳にするようになりましたよね。
でも実際のところ、「何がどう違うのか」「どちらを目指して勉強を始めればいいのか」までイメージできている人は、まだそれほど多くありません。
「AIの仕事をしてみたい。でも“AIエンジニア”と“生成AIエンジニア”って、具体的にどう違うの？」
「数学が苦手でも、生成AIエンジニアならいけるって本当？」
そんなモヤモヤをスッキリさせるのが、この記事の目的です。
この記事では、
- AIエンジニアと生成AIエンジニアのざっくりとした違い
- それぞれの仕事内容・必要スキル・向いているタイプ
- どちらを目指すべきかを判断するための考え方
を、できるだけ専門用語をかみ砕きながら解説していきます。
また、記事の後半では、
- 「まずはPythonから始めたい」人向けの学習ロードマップ
- 生成AIエンジニアを最短距離で目指すための具体的なルート
までお話しします。
「AIの世界に一歩踏み出したいけれど、最初の一歩の方向がわからない」という方は、ぜひ肩の力を抜いて読み進めてみてくださいね。
AIエンジニアと生成AIエンジニアの違いをざっくり一言でいうと
まずは細かい話に入る前に、「結局どう違うの？」という疑問にざっくり答えておきます。
ここで全体像をつかんでおくと、この後の章もぐっとイメージしやすくなります。
一言でまとめると、次のようなイメージです。
- AIエンジニア：AIモデルそのものを作り、学習させて、精度を高めていく人
- 生成AIエンジニア：既存の生成AI（ChatGPTなど）を、APIやフレームワークで組み合わせて「サービス」や「業務ツール」にしていく人
どちらもAIを扱う仕事ですが、「フォーカスしている対象（モデルなのか、プロダクトなのか）」や「必要とされるスキルのバランス」が少し違っています。
ここから、もう少し丁寧に見ていきましょう。
AIエンジニアと生成AIエンジニアの役割のざっくり比較
まずはイメージをつかみやすいように、両者の役割の違いを表にしてみます。
あくまで「ざっくりイメージ」をつかむためのものなので、「例外もある」くらいの気持ちで読んでみてください。
| 項目 | AIエンジニア | 生成AIエンジニア |
|---|---|---|
| 主な役割 | モデルを作る・鍛える | 生成AIを使ってサービスを作る |
| 主に触るもの | 機械学習モデル・データ・アルゴリズム | LLM（ChatGPTなど）・API・Webアプリ |
| 仕事のイメージ | モデル精度の改善、アルゴリズム検証 | チャットボットや業務ツールの開発・運用 |
| 強みになりやすいもの | 数学・統計・機械学習の理解 | プロダクト思考・業務理解・設計力 |
| コードの役割 | 学習コード・評価コード・MLパイプライン | API連携・アプリケーション実装・RAG構成など |
ざっくり言うと、
- 「AIそのもの（モデル）をどう強くするか」に熱中できる人は、AIエンジニア寄り
- 「AIを使ってどんなサービス・ツールを作るか」にワクワクする人は、生成AIエンジニア寄り
になりやすい傾向があります。
もちろん、どちらの仕事でもPythonはほぼ必須です。
別記事では「AI時代に、なぜ今もPythonを学ぶ価値があるのか」について詳しく解説しているので、あとで気になったらそちらもチェックしてみてください。
共通している3つのポイント
ここまで読むと、「けっこう違う職種なんだな」と感じたかもしれません。
一方で、AIエンジニアと生成AIエンジニアには、共通しているポイントもいくつかあります。
代表的なものを、3つだけ挙げてみます。
Pythonの基礎はどちらでも必須
- 条件分岐・ループ・関数といった基本的な文法
- ライブラリを使いこなす力（AIエンジニアならNumPy/Pandas、生成AIエンジニアならAPIクライアントなど）
AIの基本概念をざっくり理解していること
- 「AIって結局なにをしているのか」
- 教師あり学習・教師なし学習・ニューラルネットワーク・LLMがざっくりどう動いているか
といった “教養としてのAIリテラシー” は、どちらの職種にも役立ちます。
新しい技術をキャッチアップし続ける姿勢
- AI分野は変化がとても速いので、「一度勉強したら終わり」にはなりません。
- 新しいモデルやツールが出てきたとき、「ちょっと触ってみよう」と思える好奇心が大きな武器になります。
つまり、
- 最初の入口で「AIエンジニアか、生成AIエンジニアか」をきっちり決める必要はない
- 共通部分（Python＋AIの基礎）を押さえてから、どちらに比重を寄せるか決めても十分間に合う
ということです。
このあと第２章では、AIエンジニアと生成AIエンジニアの「仕事内容の違い」を、もう少し具体的な日々のイメージに落とし込んで解説していきます。
仕事内容の違いを具体的に見てみる
ここからは、「名前の違い」ではなく、実際にどんな仕事をしているのかという視点で見ていきます。
日々の業務イメージがつくと、「自分がやりたいのはこっちかも」とだいぶ判断しやすくなります。
AIエンジニアの主な仕事内容
AIエンジニアは、ざっくり言うと「モデルを作って育てる人」です。
大量のデータを扱いながら、機械学習モデルや深層学習モデルを設計・検証し、精度を高めていくのが中心的な仕事になります。
具体的には、次のような業務がよくあります。
- ビジネス課題の整理
- 「売上予測をしたい」「不正検知をしたい」「離脱しそうなユーザーを予測したい」など、解きたい問題を言語化する
- データの収集・前処理
- ログデータや業務データを集める
- 欠損値や外れ値を処理し、モデルが学習しやすい形に整える
- モデルの選定・学習
- 回帰・分類・クラスタリングなど、問題に合ったアルゴリズムを選ぶ
- ハイパーパラメータを調整しながら、精度の高いモデルを作っていく
- モデルの評価・改善
- 精度指標（正解率、再現率、F1スコアなど）を使ってモデルを評価
- 特徴量の見直しやアルゴリズム変更などを行い、精度をさらに上げていく
- 本番環境へのデプロイ・運用
- 作ったモデルをAPIとして公開したり、既存システムに組み込む
- 時間とともに精度が落ちていないか監視し、必要に応じて再学習する
イメージとしては、
データと向き合いながら、より賢いモデルを作るために試行錯誤する仕事
という感じです。
新しい論文をチェックしたり、最先端のアルゴリズムを試してみるのが好きな人には、非常に楽しい領域だと思います。
生成AIエンジニアの主な仕事内容
一方で、生成AIエンジニアは「既存の生成AIを使って、ユーザーが使える“プロダクト”にする人」というイメージに近いです。
自分でモデルをゼロから作るというより、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルを活用し、実際に役立つサービスとして形にするのが中心です。
よくある業務内容としては、次のようなものがあります。
- 業務やサービスのヒアリング・要件定義
- 「社内マニュアルをAIに読ませて質問に答えてほしい」
- 「お客様からの問い合わせを自動で一次対応したい」
など、現場の課題をヒアリングして、どんなAIツールを作るかを決める
- LLM API の選定・接続
- OpenAIのAPI（ChatGPTなど）や他社のモデルを比較・検証する
- 実際にAPIを叩いて、応答の傾向やコストを確認する
- プロンプト設計・チューニング
- 「どういう指示を出せば、欲しい答えが返ってくるか」を試行錯誤する
- システムメッセージやテンプレートを工夫して、安定した出力を目指す
- 社内データとの連携（RAGなど）
- 社内マニュアルやFAQ、ドキュメントを検索できるように整える
- ベクターデータベースなどを使い、「手元のデータ × LLM」で賢く答えられる仕組みを作る
- Webアプリやチャットボットとしての実装
- フロントエンド（画面）とバックエンド（API）をつなぎ、実際にユーザーが使える形にする
- ログを分析して、使いにくい部分や誤回答が多いパターンを改善していく
こちらの仕事は、
AIを “裏側の賢いエンジン” として組み込みながら、ユーザーにとって使いやすいツールやサービスを作る仕事
と考えると分かりやすいかもしれません。
モデルの研究よりも、現場の業務を理解して「ここはAIに任せられるのでは？」と設計し実際に動くサービスとして提供する、プロダクト志向・業務改善志向が強い職種です。
生成AIエンジニアの仕事内容や将来性・年収について、もっと詳しく知りたい方は、別記事でかなり踏み込んで解説していますので、あとでじっくり読んでみてください。
同じ「AIエンジニア募集」でも中身が違うことがある
ここまで読むと、「AIエンジニアと生成AIエンジニア、結構違うじゃん！」と感じた方も多いと思います。
ところが、実際の求人票では、この2つがごちゃっと混ざっていることがよくあります。
そのため、求人を見るときはタイトルだけで判断せず、次のあたりをチェックするとイメージがつかみやすくなります。
- 「機械学習モデルの構築・学習・評価」と書かれているか
- 「LLM API を使ったアプリケーション開発」と書かれているか
- 「ChatGPT / OpenAI API / LangChain / RAG」といったキーワードがあるか
- 「Python + ○○（機械学習ライブラリ）」なのか、「Python + Webフレームワーク（FastAPIなど）」なのか
こうしたポイントを意識しながら求人票を読むと、
自分がやりたい仕事に近いのは、AIエンジニア寄りなのか、生成AIエンジニア寄りなのか
が、かなり見えやすくなります。
次の章では、それぞれの職種に求められるスキルセットと、向いているタイプの違いについて、もう少し踏み込んで解説していきます。
「数学が不安」「コードは書けるけど研究は苦手かも」という方は、きっと判断材料になるはずです。
必要なスキル・向いている人の違い
ここからは、「結局どんなスキルが必要なの？」という話に踏み込んでいきます。
仕事内容が違えば、求められるスキルのバランスや、向いている人のタイプも少しずつ変わってきます。
「自分はAIエンジニア寄りかな？生成AIエンジニア寄りかな？」と考えながら読んでみてください。
AIエンジニアに求められるスキルセット
AIエンジニアは、機械学習モデルや深層学習モデルを扱うことが多い職種です。
そのため、プログラミングだけでなく、数学や統計といった “理論寄り” の要素もある程度求められます。
具体的には、次のようなスキルが挙げられます。
プログラミング（主にPython）
- Pythonの基本文法（条件分岐・ループ・関数・クラスなど）
- NumPy / Pandas などによるデータ処理
- 機械学習ライブラリ（scikit-learn など）の利用経験
数学の基礎
- 高校〜大学初級レベルの線形代数（ベクトル・行列など）
- 確率・統計（確率分布、期待値、分散、仮説検定など）
- 微分・積分（最適化のイメージをつかむため）
機械学習・深層学習の知識
- 回帰・分類・クラスタリングなどの基本的な手法
- ニューラルネットワークの仕組みや学習の流れ
- 過学習・汎化性能などの考え方
データエンジニアリング寄りのスキル
- データベース（SQL）の基礎
- データ前処理・特徴量エンジニアリングの実務感
インフラ・MLOps の基礎
- クラウド（AWS / GCP / Azure）の基本サービス
- Docker などのコンテナ技術
- モデルを本番環境にデプロイする流れ
こうやって書くと「うわ、難しそう…」と感じるかもしれませんが、最初からすべて完璧にできる必要はありません。
現場でも、
- まずは「データ前処理や既存モデルのチューニング」から入る
- 少しずつ、数学やアルゴリズムの理解を深めていく
というキャリアの進め方をしている方は多いです。
AIエンジニアに向いている人の特徴
では、どんなタイプの人がAIエンジニアに向いているのでしょうか。
あくまで一例ですが、次のような傾向があります。
- 数学やアルゴリズムに対して、そこまで抵抗がない
- データを分析して原因を探るのが好き
- 精度をコツコツと改善していくのが楽しい
- 論文や技術ブログを読みながら、新しいモデルを試すのが好き
逆に言うと、
「AIそのものの仕組みを深く理解したい」「モデルの精度を追い込みたい」
という欲求が強い人ほど、AIエンジニアの仕事にハマりやすい傾向があります。
生成AIエンジニアに求められるスキルセット
次に、生成AIエンジニアに求められるスキルを整理してみましょう。
こちらは、「LLM（大規模言語モデル）をどう活用してサービスを作るか」という視点が強い職種です。
必要になるスキルは、次のようなものが中心になります。
プログラミング（主にPython）
- Pythonの基本文法
- HTTP通信・APIの扱い方（リクエスト送信、レスポンスの処理など）
- Webフレームワーク（FastAPI / Flask など）を使った簡単なAPIサーバー構築
LLM / 生成AIの活用スキル
- OpenAI API や ChatGPT API を使った開発経験
- モデルへの指示（プロンプト）を工夫しながら、欲しい出力を引き出すスキル
- 文章生成・要約・分類・翻訳など、LLMでできるタスクの理解
プロンプトエンジニアリング
- 「どんな指示をどう書けば、安定して良い回答が返ってくるか」を設計する力
- システムメッセージ・ユーザーメッセージ・ツール呼び出しなど、役割の使い分け
データ連携（RAG など）
- 自社ドキュメントやマニュアルを検索できる形に整える
- ベクターデータベースやEmbeddingの基本的な考え方
プロダクト開発・業務改善のスキル
- 現場の業務フローをヒアリングして、どこをAIで自動化できそうかを見つける力
- ユーザーからのフィードバックをもとに、仕様やプロンプトを改善していく力
「プロンプトエンジニアリングって何？」という方は、以下の記事で実例ベースで詳しく解説しています。
生成AIエンジニアを目指すなら、必ず押さえておきたいテーマなので、あとでぜひ読んでみてください。
また、「Python から ChatGPT API を使ってみたい」という方は、こちらの記事がかなり実践的です。
生成AIエンジニアに向いている人の特徴
では、生成AIエンジニアに向いている人はどんなタイプでしょうか。
こちらも一例ですが、次のような傾向があります。
- 「ユーザーが使える形」にするのが好き
- 業務フローやビジネスの流れを整理するのが得意
- まず作ってみて、手を動かしながら学ぶのが好き
- 人とのコミュニケーションが苦ではない
こちらは、
「AIを使って、具体的なプロダクトや業務改善を実現したい」
という気持ちが強い人に向きやすい職種です。
数学の深い理論よりも、ユーザーの課題を聞いて、それを解決するツールを素早く形にしてフィードバックをもとに改善していくといった流れに楽しさを感じる人にフィットしやすい傾向があります。
次の章では、キャリアパスの違いと、その先にどんな未来があるのかを整理していきます。
「将来的にどんな働き方をしたいか」をイメージしながら読むと、自分の進みたい方向がさらに明確になってくるはずです。
キャリアパスの違い｜その先にどんな未来があるか
ここまでで、「仕事内容」と「必要なスキル・向いているタイプ」の違いを見てきました。
次はもう一歩先に進んで、AIエンジニアと生成AIエンジニアのキャリアパスの違いを見ていきましょう。
どちらを目指すにしても、「この先どんな働き方につながるのか」がイメージできると、進路も決めやすくなります。
AIエンジニアの主なキャリアパターン
AIエンジニアは、モデル開発や機械学習の専門性を武器にキャリアを築いていくパターンが多いです。
ここでは代表的なキャリアパスを、イメージしやすい形で整理してみます。
たとえば、次のような流れがよくあります。
- 機械学習エンジニアとして実務経験を積む
- 特定の分野（推薦システム・画像認識・自然言語処理など）に強みを持つ
- シニアMLエンジニアやテックリードとして、チーム全体の技術方針に関わる
- 研究寄りのポジション（リサーチエンジニア・R&D）に進む
AIエンジニアのキャリアは、
「より高度なモデルを設計・実装できるようになる」
「大規模なデータ・システムを扱えるようになる」
といった方向に深まっていくことが多いです。
生成AIエンジニアの主なキャリアパターン
生成AIエンジニアは、「生成AI × プロダクト開発」という掛け算でキャリアを広げやすい職種です。
モデルそのものを作るというより、「生成AIを活用して、どれだけ価値のあるサービス・ツールを作れるか」が評価されやすいのが特徴です。
キャリアの方向性としては、例えば次のようなパターンがあります。
- 生成AIエンジニアとして、社内向け・顧客向けのAIツール開発を担当する
- プロダクトマネージャー寄りのロールにシフトし、「AIプロダクトの企画〜設計」により深く関わる
- 社内DX（業務自動化）の専門家として、複数部門の業務改善プロジェクトをリードする
- フリーランスとして、企業の生成AI導入コンサルティングやPoC開発を請け負う
こちらは、
「ビジネス課題に対して、生成AIをどう組み合わせて解決するか」
という視点が強く、ビジネスサイドとエンジニアリングの “橋渡し役” のような立ち位置になることも多いです。
生成AIエンジニアの年収や市場価値については、以下の記事で詳しくデータつきで解説しているので、気になる方は合わせてチェックしてみてください。
「一生の職業」を最初から決めなくていい理由
ここまでキャリアパスの話を書いてきましたが、実は一番伝えたいのは次のポイントです。
AIエンジニアか生成AIエンジニアかを、「最初から一生分」決め切る必要はない
ということです。
AI分野は技術の変化が非常に速く、数年前には存在しなかった職種が、今では当たり前になっていることも珍しくありません。
生成AIエンジニアという職種自体も、ここ数年で一気に広がったものですよね。
だからこそ、
- 「まずは生成AIエンジニアとしてプロダクト開発に関わる」
- その中で余力が出てきたら、数学や機械学習を深めてAIエンジニア寄りにシフトする
あるいは逆に、
- 「AIエンジニアとしてMLの基礎をしっかり学ぶ」
- その後、LLMやRAGを活用したプロダクト開発を学び、生成AIエンジニア寄りの仕事もできるようにする
といった段階的なキャリア設計でもまったく問題ありません。
よくある質問（FAQ）
ここまで読んできて、「だいたいイメージはついたけれど、まだ不安や疑問が残っている」という方も多いと思います。
この章では、読者の方からよくいただく質問をピックアップして、Q&A形式でまとめてお答えしていきます。
数学が苦手でも、AIエンジニアや生成AIエンジニアを目指せますか？
この質問は本当に多いです。
結論から言うと、「目指せます。ただし、どこまで数学に踏み込むかで戦略が変わります」というイメージに近いです。
AIエンジニアの場合は、機械学習モデルや深層学習の理論を扱う場面が多いため、どうしても数学の要素は避けて通れません。
とはいえ、いきなり大学数学を完璧に理解する必要はなく、「ベクトル・行列がなんとなくイメージできる」「確率や平均・分散の基本的な意味がわかる」といったレベルから、実務で使いながら少しずつキャッチアップしていくやり方でも十分戦えます。
一方で、生成AIエンジニアは、
- 既存のLLM（ChatGPTなど）を活用してサービスを作る
- プロンプト設計や業務フローの理解が重要になる
といった特徴があるため、数学が苦手でも始めやすい側面があります。
「数学がかなり不安…」という方は、まずは生成AIエンジニア寄りのスキル（Python＋API＋プロンプト）から入ってみて、余裕が出てきた段階で少しずつ数学・機械学習を学んでいく、という順番もおすすめです。
独学とスクール、どちらから始めるのがいいですか？
これは「性格」と「現在の状況」によって変わる部分が大きいです。
ざっくりとした考え方としては、次のようなイメージを持っておくと判断しやすくなります。
独学が向きやすいのは、例えばこんなタイプです。
- 自分で学習計画を立てるのが好き
- エラーやつまづきを、調べながら乗り越えるのが苦にならない
- 時間の制約が少なく、マイペースに進めたい
一方、スクール活用が向きやすいのは、次のようなケースです。
- 一定期間に集中してレベルを上げたい
- 「何からやればいいか分からない」状態から抜け出したい
- 質問できる環境や、転職サポートがあると安心する
特に生成AIエンジニアを目指す場合は複数の要素をバランスよく学ぶ必要があるため、カリキュラム化されたスクールをうまく活用するメリットは大きいです。
AI・生成AIスクールを検討したい方は、こちらの記事が参考になります。
まとめ｜「AIを作る人」と「AIでサービスを作る人」
AIエンジニアと生成AIエンジニアの違いを、改めて一言でまとめると次のようになります。
- AIエンジニア：
→ 「機械学習モデルそのものを作り、育てる人」 - 生成AIエンジニア：
→ 「ChatGPTなどの生成AIを使って、サービスや業務ツールを作る人」
どちらもAI時代に求められる重要な職種ですが、仕事の中心に置いているものが少し違っていました。
ここまで読んでくださった方は、きっともう「AIや生成AIを使う側」ではなく、「AIや生成AIを使って何かを作る側」に回りたいという思いがあるはずです。
あとは、ほんの少しの勇気と、最初の一歩だけです。
ぜひあなたのペースで、AI・生成AIの世界に飛び込んでみてくださいね。
