フリーランス求人を探すLLMエンジニアとは？高年収が見込まれる職種の仕事内容や必要スキルを紹介
「LLMエンジニアは高年収だと聞くが、具体的にどのような仕事をするのだろうか？」「LLMエンジニアになるには、どんなスキルが必要なのだろうか？」と気になっていませんか？
現在、LLM（大規模言語モデル）の需要拡大に伴い求人数も急増しており、エンジニアの間で非常に注目されている職種です。
そこで本記事では、LLMエンジニアについて詳しく解説します。仕事内容や必須スキル、未経験から転身するためのロードマップも紹介していますので、これからのキャリア形成にぜひお役立てください。
目次
LLM(大規模言語モデル)とは
LLM(Large Language Models、大規模言語モデル)とは、データセットとディープラーニング技術によって構築された言語モデルです。
2017年にGoogleの研究者たちが「Transformer」を発表しました。単語の順序や配列を処理し、テキスト内のパターンを捉える力が高まり、より研究されるようになりました。 LLMは文章内の単語の並び方の確率を割り当てるモデルです。「計算量」「データ量」「パラメーター量」を強化することで、より高度な言語理解を実現しています。
またファインチューニングを行うことで、特定分野に特化させることも可能です。 私たちの身の回りでは「文章作成」「翻訳」「プログラムのバグチェック」「カスタマーサポート」に使われ始めています。
言語モデルとは
言語モデルとは言語（テキストや言葉）を分析して、言葉のつながり方を統計的に見つけ出すモデルを指します。特定の単語の次に、どんな単語が入るかを予測します。
「今日の天気は」に続く言葉を考えてみましょう。言語モデルは「晴れです」や「雨です」が続く確率は高いと予想します。一方で「おいしいです」「走ります」が続く確率は極めて低いと判断します。このように、次の単語の出現確率を計算し続けることで、人間が使う言葉のパターンを理解し、自然な文章を生成しているのです。
ファインチューニングとは
ファインチューニングとは学習済みの言語モデルを特定のタスクやユースケースに合わせて微調整する技術です。例えば、キャラクターのような口調に調整したり、専門分野の知識を補足したりする際にファインチューニングを行います。
言語モデルの基礎の土台を活用しつつ、新しいデータセットを用いて再トレーニングを行います。これにより、新しいサービスやタスク向けにモデルを磨き上げることができるのです。
生成AIとの違い
LLMと生成AIは人工知能（AI）の一種ですが「階層」と「得意分野」が違います。
生成AIは、言語に限らず画像や音声、動画などの新しいコンテンツを生み出すことができる技術です。 一方でLLMは、生成AIの一種で言語分野に特化しており、人間のように言語を理解できるモデルを指します。つまり、生成AIのグループの中にLLMが存在しています。
ChatGPTとの違い
LLMは技術の基盤（モデル）であり、ChatGPTはLLMを応用して作られたサービスです。OpenAI社がChatGPTを開発しており、人との対話に特化するように調整されています。自然な会話を重視しており、ユーザーの入力に対して適切な応答を返すことに最適化されている点が大きな特徴です。
LLMは推論能力が向上しており、より高速な応答が可能になるなど進化し続けており、2025年12月に OpenAI社は最新モデルGPT-5.2を発表し、今もなお大きな話題を集めています。
LLMエンジニアとは？
LLMが普及する中で、LLMエンジニアが注目されています。
LLMエンジニアとは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の技術を活用して企業の課題を解決するための新しいサービスやアプリケーションを開発する職種です。主な役割と仕事内容は以下の通りです。
LLMエンジニアの仕事内容や役割
LLMエンジニアの仕事内容は、LLMを使用したサービスやアプリケーションの「設計」「開発」「改善」です。現在はLLMを設計、開発するよりも、ChatGPTやClaudeなどの既存モデルを業務に合わせてカスタマイズする方が効率的です。そのため、LLMエンジニアには、企業のニーズを理解して、最適な活用方法を提案、実装する役割が求められています。
主な業務は、社内チャットボットの導入やAIエージェントによる業務自動化、RAGシステムの構築やAPI連携を用いた実務への組み込みです。これらの業務を通じて、LLMが持つ力を引き出し、ビジネスの現場で価値を生み出すことが使命です。
アプリケーションの開発
アプリケーション開発では、業務フローのどこにLLM(ChatGPT／Claude等)を使えば楽になるかというユースケースを発掘し、具体的な形にしていきます。主な業務内容は「要件定義」「設計」「開発」「システム連携」「プロンプト設計」「改善」です。
アプリケーション開発の技術力だけではなく、現場の課題を理解して解決できる力が求められることもあります。業務の課題を理解し、実用的なプロダクトに落とし込める方が向いている仕事です。
RAG構成の開発・運用
RAGシステムの開発・運用では、社内規定やナレッジデータを基にシステムを構築していきます。主な業務内容は「データ整備」「バックエンド開発」「RAG設計・開発」「回答精度の評価・チューニング」「PoC（検証）」です。
そのため、RAGシステムの構築経験に加えて、AI開発への深い理解が求められます。 PoC（検証）フェーズに携わることが多いため、柔軟に対応できる方が向いている仕事です。
プロンプトの設計
プロンプトの設計では、ChatGPTやClaudeといった生成AIを活用し、クライアントのビジネスゴールを達成するための解決策を形にしていきます。主な業務内容は「プロンプトの要件定義」「プロンプト設計・開発・評価」「レクチャー」です。
最新技術のキャッチアップに加え、高い論理的思考力と仮説検証能力が求められます。そのため、知的好奇心が旺盛な人に向いている仕事です。
LLMの追加学習
LLMの追加学習（ファインチューニング）では、業界特有の言語や独自の回答スタイルを定着させるためにモデルを調整します。
主な業務内容は「学習データのクレンジング」「ファインチューニング」「検証」です。数値を分析し、地道な試行錯誤を繰り返してモデルを磨き上げることにやりがいを感じる方に向いている仕事です。
最新技術に関する調査や研究
最新技術に関する調査や研究では、日進月歩で進化する生成AI領域の技術動向をキャッチアップし、ビジネスへの活用を提言していきます。主な業務内容は「最新論文の調査」「性能検証」「試作」「ロードマップの策定」「ナレッジ共有」です。
単に情報を収集するだけでなく、自社のビジネスにどのような実利をもたらすかを冷静に分析する力が求められます。未知の領域を切り拓くことに喜びを感じられる旺盛な探究心を持つ方に向いている仕事です。
AIエンジニアとの違い
LLMエンジニアとAIエンジニアの違いは「範囲」です。
AIエンジニアは、人工知能に関わる職種全般を指します。AIのプロジェクトには「画像認識」「音声解析」「ロボット制御」「需要予測」など多岐に渡ります。これらのプロジェクトに携わる人をAIエンジニアというのが一般的です。
これに対してLLMエンジニアは、LLM(大規模言語モデル)に特化したスペシャリストという位置づけになります。LLMエンジニアは最新技術を駆使して、テキスト生成やチャットボットの構築などを行います。
機械学習エンジニアとの違い
LLMエンジニアと機械学習エンジニアの違いは「仕事内容」です。 機械学習エンジニアはデータを収集し、最適なアルゴリズムを選定して、モデルをゼロから構築します。
一方でLLMエンジニアは、学習を終えた大規模言語モデルをいかに賢く使いこなし、実用的なシステムへと組み込むかを考えます。モデルを構築するのではなく、プロンプトの調整や外部システムと連携してタスクを実行させることが主な仕事です。
LLMエンジニアに求められる主なスキルや知識
LLMエンジニアとして活躍するためには幅広いスキルや知識が必要です。
自然言語処理 (NLP)への理解
自然言語処理（NLP）は、コンピューターがテキストデータを理解し、処理するための技術です。LLM（大規模言語モデル）の根幹となるため、自然言語処理への理解が求められます。とくに文章を単語や意味のある単位に分割する「トークン化」や、文章の背後にある感情を読み取る「感情分析」、固有名詞を特定する「エンティティ抽出」などが欠かせません。
また言葉を数値のベクトルとして表現する埋め込みや文脈の中での重要度を計算するAttention機構の概念はRAGシステムの構築やハルシネーションの抑制に役立ちます。
機械学習 (ML) 、深層学習 (DL)への理解
機械学習（ML）と深層学習（DL）は、LLMが学習するためのエンジンです。これらを理解することで、LLMを最適化できます。
現在のLLMの主流であるTransformerの構造や、単語間の関連度を計算するAttention機構を学べば、なぜ特定のプロンプトが有効なのか、なぜハルシネーションが発生するのかをわかるようになり、重宝します。
大規模言語モデル (LLM)への理解
単にモデルを利用するだけでなく、GPT-5.2などの特徴を理解し、それらを実際のアプリケーションへと落とし込む能力が求められます。 テキスト生成や高度な自然言語処理技術を習得し、ユーザーのクエリに対して最適な回答を導き出すための設計を行わなければなりません。
さらに、自律的にタスクを行うAIエージェントの設計・開発など、LLMの可能性を最大限に引き出す応用力も現場では求められます。
機械学習・深層学習ライブラリの知見
LLM開発の土台となる、各種ライブラリの活用スキルは欠かせません。 PyTorchやTensorFlowといった深層学習フレームワークを用いて、モデルのファインチューニングや推論の最適化を行うスキルが求められます。
また、scikit-learnなどの機械学習ライブラリを活用し、データのパターンの学習や予測モデルの構築を効率的に進める能力も求められます。
社会人向けのAI教育講座【AIジョブキャンプ】
「AIジョブキャンプ」では、AIにおいて欠かせない機械学習を学べるオンライン講座を受講できます。 AIジョブキャンプは社会人向けの「AI教育講座」と業務委託の案件紹介をする「エージェント」サービスがセットになった無料の研修プログラムです。 機械学習の講座も現役のデータサイエンティストによるもので、充実した内容となっています。 将来的に独立を検討している人なども、スキルアップ支援としてAIジョブキャンプを活用できます。
Pythonなどのプログラミングスキル
AI開発において、Pythonは圧倒的なシェアを誇るプログラミング言語です。豊富なライブラリを使いこなし、素早くプロトタイプを構築するスキルは必須です。一方で、大規模なデータのリアルタイム処理やモデルの高速化が求められる現場では、C++が役立ちます。
Pythonで実装したロジックのボトルネックをC++で書き換えてパフォーマンスを向上させるなどが行えれば、さまざまな仕事に携われます。
LangChain・LlamaIndex(フレームワーク)に関するスキル
LLMの機能を拡張し、実用的なシステムへと統合するためのエコシステムの理解も必要です。
外部データとLLMを連携させたり、複数のタスクを連結させたりするための標準的なフレームワークLangChainやLlamaIndexを使いこなす力が求められます。
Hugging Faceの利用スキル
学習済みモデルやデータセットが共有されているプラットフォーム「Hugging Face」を活用し、最適なモデルの選定やデプロイを迅速に行うスキルも求められます。 これらを習得することで、開発スピードと品質を飛躍的に向上させることができます。
LLMとVector DB(ベクトルデータベース)の連携スキル
LLMが外部システム内のデータを参照して回答を生成するRAGの構築では、Vector DBの知識は不可欠です。
Pineconeなどのベクトルデータベースを構築・運用し、膨大なドキュメントから関連情報を高速に検索・抽出する仕組みを構築しなければなりません。LLMとデータベースを連携させ、より良いシステムを作る力が求められます。
データ分析やレポーティングスキル
LLMプロジェクトの成功は、改善にかかっています。モデルの出力ログやユーザーの利用データを分析し、どのように改善すべきかを導く力が必要です。
またエンジニア以外のステークホルダーにも伝わる形でレポーティングすることで、意思決定を促進する役割が求められます。
論理的思考力や問題解決能力
LLMエンジニアには、技術力以上に課題を把握する力が求められます。 クライアントの漠然とした要望から真の課題を特定し解決できる形へと落とし込む論理的思考力が欠かせません。また、仮説に基づいたプロンプトの調整や改善を繰り返し、原因を冷静に分析して最適解を見つけ出す力も求められます。
LLMエンジニアの年収や案件単価の相場
企業がDX推進で生成AIの活用を掲げていますが、RAGシステムの構築やファインチューニングを主導できるエンジニアは極めて稀少な存在です。需要と供給のバランスが崩れており、企業は優秀な人材を採用するために高水準の報酬を提示しています。そのため、正社員でもフリーランスでも稼ぐことができます。
正社員LLMエンジニアの平均年収
専門スキルを持つLLMエンジニアの争奪戦が繰り広げられており、平均年収は右肩上がりに伸びています。 例えば、国内だとジュニア層は600万円、実務経験を積んだミドル層は1,000万円を超えるケースが一般的です。特定の業界に精通していたり、豊富な開発経験を持っていたりするスペシャリストの場合は、1,500万円以上の提示も珍しくありません。
グローバル市場では競争が激化しており、大手テック企業では年収2,500万円以上でのオファーもあります。
フリーランスや副業案件の平均単価
LLMエンジニアの案件単価は高く、フリーランス市場でも正当に評価されています。
フルタイム（週5日）の案件であれば、年収換算で1,000万円を超えるケースが標準的です。とくに、RAGシステムの構築やモデルの評価・改善までを一気通貫で任せられる人材は、良い条件で契約されています。
LLMエンジニアの案件は高単価であることに加え、週2〜3日稼働やフルリモートといった柔軟な契約形態が豊富な点も魅力です。
LLMエンジニアのフリーランス案件を探すなら【BIGDATA NAVI】
LLMエンジニア向けの案件紹介サービスとして、BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）があります。ビッグデータ関連の求人サイトでは業界最大級の案件数を誇り、機械学習・AIなどの先端案件が豊富であることが魅力です。
ITエンジニアやプログラマー、データサイエンティスト、コンサルタント・PM・PMOといったIT系人材は一度登録して案件紹介を受けてみるとよいでしょう。
LLMエンジニアになるには資格が必要？
LLMエンジニアになるために必須の資格はありません。LLMエンジニアに求められるのは開発経験やスキルです。しかし、体系的な知識を習得していることを証明するために有効な資格はあります。
＜LLMエンジニア関連の資格＞
| G検定 | AI・ディープラーニングの活⽤リテラシーを証明する |
| E資格 | ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を証明する |
| Pythonエンジニア認定試験 | プログラミング言語Pythonの専門知識の保有を証明する |
| 統計検定 | データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力を証明する |
| 情報処理技術者試験 | 情報処理技術者としての知識やスキルを証明する |
未経験者からLLMエンジニアになる事は難しい？他の職種からキャリアチェンジは可能？
LLMエンジニアは注目されている職種ですが、誰でも簡単になれるわけではありません。LLMエンジニアの参入障壁は低くないのが現状です。一方で、ITエンジニアのスキルや経験を持っている場合は、キャリアを変えることができます。もう少しLLMエンジニアの難易度について深堀りしてみましょう。
完全未経験からLLMエンジニアになる事は厳しい
IT業界の実務経験がない状態からLLMエンジニアを目指すのは非常に険しい道です。LLMを扱うには、Pythonなどのプログラミングスキルをはじめ、API連携、データベース操作、数学的知識が必要になります。
ChatGPTのプロンプト作成だけではなく、トークンコストの最適化や回答精度の定量的評価、ハルシネーション対策など品質保証も担当しなければなりません。 技術が進化している中、ITエンジニアの基礎力がない状態でキャッチアップしていくのは想像以上に難しく現実的ではありません。
「Webエンジニア」や「データサイエンティスト」からキャリアチェンジが現実的
一方で、Webエンジニアやデータサイエンティストの実務経験がある場合は、LLMエンジニアに転身しやすいです。
WebエンジニアはAPIの扱い方、システムアーキテクチャの設計に慣れています。LangChainやLlamaIndexなどのフレームワーク、プロンプト設計の知識を上乗せするだけで、即戦力のLLMエンジニアとして活躍できます。
データサイエンティストは、モデルの特性を理解しています。RAGシステムの構築において重要なチューニングやファインチューニングの調整などで、その専門性を発揮できます。
未経験からLLMエンジニアになれる？ロードマップを紹介
IT業界の実務経験がない状態からLLMエンジニアを目指すのは非常に険しい道だとお伝えしましたが、ロードマップを策定して行動するなど工夫次第で転身は可能です。未経験からLLMエンジニアになるためのロードマップをご紹介するため、ぜひ参考にしてみてください。
ステップ1.プログラミングとデータサイエンスの基礎を固める
まずは、プログラミングスキルとデータサイエンスの基礎を固めます。
AI・機械学習分野の必須言語のPythonを習得しましょう。変数、データ型、制御構文、関数、クラスの基本といった文法を理解して簡単なプログラムを自力で作れるレベルを目指します。
また、データサイエンスの基礎力としてNumPyやPandasを用いたデータ操作、Matplotlibでの可視化技術を習得しましょう。 基礎学習ではYouTubeや書籍などを活用するのがおすすめです。
ステップ2.機械学習の基礎を習得してプロジェクトを実践
プログラミングとデータサイエンスの基礎を固めたら、機械学習の基礎を習得します。
まず、機械学習の基本理論「教師あり学習」「教師なし学習」「線形回帰」を学びます。そして、Pythonのライブラリを使い、モデルを構築してみることが大切です。モデルの精度を左右するデータの前処理やモデルの性能を測定するための評価方法を習得しましょう。
理論学習と実践を組み合わせることで、機械学習を使いこなすための基礎力を養っていきます。
ステップ3.自然言語処理（NLP）の基礎と深層学習（DL）の専門性を深める
機械学習の全体像を掴んだ後は、自然言語処理（NLP）と深層学習（DL）の専門性を深めていきます。
まず、単語をベクトル化する技術を学びます。とくに現在のLLMの基盤であるTransformerとAttention機構の仕組みを理解することが大切です。
これらを理解したら、PyTorchやTensorFlowを用いてニューラルネットワークを構築してみましょう。Hugging Faceなどで公開されている既存モデルを活用し、ファインチューニングを試すことで、LLM開発のイメージを掴んでいけます。
ステップ4.LLMの実践的な開発スキルを身につける
次にLLMをビジネスで活用するための開発スキルを習得します。まず、OpenAI APIやClaude APIなどを利用し、プログラムからLLMを操作する方法を習得します。この段階で特に重要となるのが「プロンプトエンジニアリング」と「RAG(検索拡張生成)」です。
プロンプトエンジニアリングとは、LLMに対して適切な指示（プロンプト）を出すことで、意図した通りの出力を引き出す技術です。一方で、RAGはLLMを外部のデータベースと連携する技術をいいます。これにより、LLMが持っていない情報を補完し、AI特有のハルシネーションを抑制して、回答の精度を高めることができます。
ステップ5.LLMエンジニアとしてキャリアを積んで市場価値を高める
技術を習得したら、キャリアを積んでLLMエンジニアとして市場価値を高めていきましょう。プロジェクトに参加してキャリアを積むためには、スキルを客観的に証明できるポートフォリオを用意することが大切です。
自分で企画、開発したアプリケーションをポートフォリオにまとめましょう。コードをGitHubで公開するだけでなく、開発の目的を記載しておくことで、コーディング以外の課題解決能力などをアピールできます。
また、勉強会に参加し、他のエンジニアと交流することも大切です。他のエンジニアと交流することで、キャリアのチャンスを引き寄せることができます。
LLMエンジニアの将来性
LLMエンジニアの将来性は極めて高いです。株式会社富士キメラ総研のプレスリリース『2025 生成AI／LLMで飛躍するAI市場総調査』には、LLMは注目市場と紹介されています。LLMの市場規模は2024年に400億円、2028年に1,840億円にものぼります。
ChatGPTが誕生して生成AIへの注目が高まったことや、ChatGPTやAzureなどのAPIが利用可能となったことが影響して、市場拡大が続いています。 業務へのLLM活用に加え、自社サービスへのLLMの組み込みが進んでいるため、今後も需要が伸びていく状況です。そのため、エンジニアとしての市場価値を高めて中長期で働きたい人はLLMエンジニアへの転身がおすすめです。
まとめ
LLMエンジニアは、大規模言語モデルを活用して企業の課題解決やサービス開発を行う専門職です。需要の急増に伴い、実務経験者は年収1,000万円を超えるケースも多く、非常に将来性の高い職種といえます。
フリーランスになればライフスタイルに合った働き方で、高年収が得られます。もしフリーランスエンジニアに転身したいと思っている方は、スキルを正当に評価し、最適なプロジェクトを提案してくれるフリーランスエージェントに相談してみてはいかがでしょうか？「BIGDATA NAVI」でもフリーランスキャリアの相談に乗っているため、ぜひお問い合わせください。
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