【保存版】よく聞く「えーあい」関連のお仕事一覧あいうえお順に、まずは20のお仕事から。　補遺に膨大な資料付き！！エクセルファイルもあるよ！

こんにちは黒パグです🐾

AIエンジニア。
データサイエンティスト。
プロンプトエンジニア。

名前は聞く。求人にも書いてある。
でも、何をしている人なのか説明しようとすると、ちょっと詰まる。

AIを研究する人もいれば、データを整える人もいる。できたものを動かし続ける仕事もある。ひとまず名前を並べて、のぞいてみよう。

今回は、よく聞く職名を中心に20項目を抜粋した。75項目の詳しい辞典と国際おちんぎん資料は、補遺に収録している。

並び順は読み方で。AIは「えーあい」なので、えのところに入ります。呼び名や担当範囲は会社によって違い、小さなチームで兼任することも、大きな組織で細かく分担することもある。

👇音声解説のポッドキャストをご用意しました。通勤通学の移動中や家事などでながら作業の合間にどうぞ

01　アノテーター

画像の車を囲む。音声を書き起こす。文章を種類ごとに分ける。
AIの学習などに使うデータへ、目印や正解を付ける人。「この場合はどちらに分類する？」という基準も、きちんとそろえていく。

02　インフラエンジニア

サーバー、ネットワーク、データを置く場所。AIが動く土台を支える人。
大量の計算やデータのやり取りを支え、障害にも備える。AIが答えを出すまでには、通ってこなければならない場所が結構ある。

03　AIエンジニア

AIを使う機能やシステムを作る人の、広い呼び名。モデルを学習させる仕事も、既存のAIをアプリへ組み込む仕事も含まれる。

メニューに「お料理」と書いてあるくらい広い。何を作っているか、もう少し聞きたい。

04　AIガバナンス担当

組織でAIを使うためのルールや確認体制を整える。どんなAIが使われ、誰が何を確認し、問題が起きたらどう対応するか。情報の扱いと責任の所在も含めて考える仕事。

05　AIクリエイター

AIを使って画像、映像、音楽、文章などを作る人。作りたいものを考え、生成したものを選び、編集して仕上げる。
同じ呼び名でも、映像を作る人と文章を書く人では、使う道具も作業もずいぶん違う。
noteでメンシプや企業案件をしている人は名乗ってもいいと思います。

06　AIコンサルタント

会社や組織の困りごとを整理して、AIをどこでどう使うかを考える。導入計画、費用対効果、製品選びなどを支援する人。
相談や計画が中心の場合も、実装まで引き受ける場合もある。

07　AIトレーナー

回答のお手本を作る、AIの答えを比べる、間違いを指摘する。そうして改善に使うデータを作る人。

人間にAIの使い方を教える講師を、こう呼ぶ場合もある。
鍛える相手がAIなのか人なのかで、だいぶ違う。

08　AIプロダクトマネージャー

AI製品を誰に届け、何に役立てるか。何から作り、どこを改善するか。利用者の反応と事業の成果を見ながら、製品の方針や優先順位を決めていく。
使う人の困りごとと、AIでできることの間を行き来する。

09　SRE

えすあーるいー。Site Reliability Engineer。
サービスが安定して動くよう、監視、自動化、障害への対応などを整える。

夜中の電話を取る場面もある。その電話が鳴る原因を減らすことも仕事。

SRE心の声代表
いいな？金曜日の夕方に1行だけ更新なんてアホなことやるなよ？マジで。

10　MLOpsエンジニア

えむえるおぷす。機械学習モデルを継続して作り、更新し、動かすための仕組みを整える人。
学習や評価の自動化、モデルの版管理、監視などを扱う。一度動いたモデルを、来週も来月も使っていくための仕事になる。

11　LLMエンジニア

えるえるえむ。大規模言語モデルを使う仕組みを作る。社内文書を探して答えるAIや、外部の道具を使うAIなどにも関わる。
検索、評価、権限、費用、応答速度。指示文を考えるほかにも、作り込むところがいくつもある。
黒パグはここにいたりSREやってたり、まあいろいろ。

12　機械学習エンジニア

データから学ぶモデルを作り、使える仕組みへ実装する。需要の予測、不正の検知、おすすめの表示なども守備範囲。
文章も絵も出さないAIが、こちらにもいる。

13　コンテキストエンジニア

AIへ渡す情報を、必要な場面に合わせて整える仕事の呼び名。指示、資料、会話の履歴、道具の説明などを扱う。
必要な資料を選び、古い情報を整理し、足りないものを取りに行く仕組みも考える。資料を全部入れておけば済む、とはいかない。

14　データアナリスト

売上、利用状況、施策の効果などを調べ、判断に必要な材料を示す。
「なんとなく良くなった気がする」を数字で確かめる人。気のせいだった場合も、ちゃんと報告する。

15　データエンジニア

データを集め、運び、加工し、継続して使えるようにする人。さまざまなシステムの間に、データが流れる仕組みを作る。
分析もモデルの学習も、使えるデータが届くところから始まる。上流の項目が一つ変わると、下流まで確認が必要になることもある。

16　データサイエンティスト

統計、機械学習、業務の知識を組み合わせて、データから課題を解く。分析、予測モデル、実験などを扱う人。
何を予測すれば役に立つのか。そんな相談から始まることもある。

17　ドメインエキスパート

医療、法律、製造など、その分野の実務に詳しい人。何を解くべきか、AIの答えが現場で使えるかを判断する。

「現場では、そこはそうしません」

AIを作る側が知らなかった話が、ここから出てくる。

18　プロンプトエンジニア

AIへ渡す指示や例、答えの形式などを設計する。いろいろな入力で試し、指示を変える前と後の結果も比べる。
一つの相談でうまく答えられたら、別の相談でも確かめる。指示を作る作業と、働き方を評価する作業が続いている。

19　リサーチサイエンティスト

AIの新しい方法や性質を研究する人。仮説を立て、実験し、結果を論文などで共有する。
研究をコードや実験基盤として実現する、リサーチエンジニアとも協力する。

20　レッドチーム担当

攻撃や悪用の視点から、AIシステムの弱点を探す。合意した対象と範囲で、情報が漏れないか、想定外の操作が起きないかなどを確かめる人。
見つけた問題は、開発側が再現して調べられる形にまとめて渡す。

■ 園児、気づいてしまう

ここからは、架空の園児とエンジニアの会話です。

園児
「あれ？これけんにんしてるひとほとんどだよね」

👨‍💻
「…………」

園児
「いんふるえんざとかでもやすめないんだよね、かわいそー」

👨‍💻
「家で寝てますよ？」
「ラップトップもちこみで」

■ 無駄に豪華な資料補遺

おちんぎんの話も、補遺へ入れた。

日本、米国、英国、シンガポール、ドイツ、カナダ、豪州、スイス。8か国の公的な賃金統計、人材会社の給与ガイド、実際の求人をまとめている。

基本給なのか、賞与や株式を含む総報酬なのか。通貨、経験、対象年が違えば、同じ数字でも意味は変わる。原通貨と条件を添え、公開済みの2027年版予測は2026年の実績と分けた。

補遺の中身は、こちら。

・あいうえお順の75項目辞典。仕事内容、成果物、関連する英語名、連携する相手。
・8か国・63件の報酬レコード。原通貨、資料の種類、経験区分、対象年、出典付き。
・基本給、株式、賞与、総報酬、OTEなどの用語解説。
・職種から報酬資料を探す対応表。資料が足りない分野も明示。
・別名索引、役割分担の例、参考資料。

本文で取り上げなかった音声、画像、ロボット、デザイン、法務、講師などのお仕事も収録している。最初から読んでも、気になる職名だけ引いてもよい。

本文より、補遺のほうがずっと長くなりました。

公開資料の確認日：2026年10月19日。
詳しい数値と出典は「えーあい関連のお仕事一覧・資料補遺」を参照。

58Pの大型PDF！！　こんな世界があるんだ！！という感じでご覧ください。

おちんぎん表　エクセルでまとめたよ！

デスクトップで読んでね！

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