技術スタック別
年収比較2026

LLM関連の求人は増加傾向にあります。特にRAG（検索拡張生成）を使った社内システム構築やChatbot開発の需要が急増しています。エンジニアの供給が追いついておらず、年収プレミアムが生じています。

業務自動化・社内コパイロットの需要拡大により、AIエージェントを設計・実装できる人材の需要が急増しています。ツール連携・評価・安全性まで担える経験者は希少で高単価です。

深層学習エンジニアの需要は拡大しており、特にPyTorch経験者を求める求人が目立ちます。LLM開発の多くがPyTorchベースのため、今後もPyTorch優位が続く見通しです。

企業の社内AI・チャットボット導入が加速し、RAGを実装できるエンジニアの需要が急増しています。LangChain/ベクトル検索の実務経験者は高い年収プレミアムが付きます。

クローズドAPIだけでなく、オープンソースLLMを自社環境で活用したい企業が増えています。Transformersでのファインチューニング・推論実装ができる人材の需要が拡大しています。

企業のAI導入が進む中、クラウドML基盤を構築・運用できるエンジニアの需要が急増しています。AWS/GCPの認定資格保持者には、年収プレミアムが付くケースも多くあります。特にMLOpsの文脈でのクラウドスキルが重視されています。

MLOps市場は2026年に向けて急速に拡大しています。ML基盤を構築・運用できるエンジニアの不足は深刻で、Docker/K8sスキルを持つMLエンジニアは年収700万円以上が一般的です。KubernetesによるMLパイプラインの自動化・スケーリングを実装できる人材は特に希少で、年収プレミアムが発生しています。

クリエイティブ業界やプロダクトへの画像生成AIの組み込みが進んでいます。Stable Diffusionのカスタマイズ(LoRA/ControlNet)やAPI連携、基盤構築のスキルが求められています。

生成AIを導入する企業の増加に伴い、プロンプト設計・評価を担える人材の需要が拡大しています。単独職種というより、生成AIエンジニアの中核スキルとして高く評価されます。

PythonはAI関連求人で最も広く求められるスキルです。転職で求められるのは文法の知識ではなく、①Pandas/NumPyでのデータ処理、②scikit-learnでのモデル構築の基礎、③Git・SQLなどの周辺ツール、④コードレビューに耐える書き方（型ヒント・テスト）の4点です。未経験からの転職でも、この基礎力とポートフォリオがあれば多くの企業でポテンシャル採用の対象になります。

データアナリスト求人の大半でSQLが必須要件です。Tableau・Power BIなどのBIツールスキルは、データアナリストとしての差別化要因になっています。特にSaaS企業・EC・金融業界でのデータ活用需要が高く、未経験からの転職でもSQLの実力があれば書類通過率が大幅に向上します。