「LLMもRAGもエージェントも、名前は知っている。でも、作れるかと言われると自信がない」

「ベクトルDB、埋め込み、評価、LLMOps。覚えることが多すぎて、どこから手をつけるか決まらない」

「AIエンジニアに興味はあるが、いまの自分との距離がつかめない」

そんな悩みはありませんか？

AI関連の学習情報は、覚えるべきものが並列に流れてきます。どこまでやれば足りるのかという線が見えないまま止まっている方は少なくありません。

そこで今回は、AI関連職の求人票を27件、職種を5つに分けて開き、必須要件と歓迎要件の両方を読みました。

まず、RAGを必須要件に明記していた求人は27件中0件でした。AIエージェントも、必須に入っていたのは2件だけです。どちらも一貫して、歓迎要件か入社後の業務内容として書かれていました。

そして求人は、はっきり2つのタイプに割れていました。モデルの研究開発を主務とする求人と、作ったものを本番で回すことを主務とする求人です。ITエンジニアが届きやすいのは後者で、必須要件はいまの開発と運用の仕事でした。

さらに意外だったのが、必須欄に最も一貫して入っていたものです。Web開発でもクラウドでもなく、「品質を自分で定義して測り、改善した経験」と「曖昧な要件を構造化し、事業側と合意する力」の2つでした。

とはいえ、それだけで務まるわけでもありません。本セミナーでは、いまの経験がそのまま通用する範囲を示したうえで、足りない部分が何で、それをどこまでやれば実務で通用するのかまでお伝えします。

■ このセミナーでわかること
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✓ LLM・RAG・AIエージェントが、実務では何を作る仕事なのか
✓ 求人票27件が、必須要件として実際に書いていたこと
✓ いまの開発・運用・テストの経験が、AI開発のどこでそのまま効くのか
✓ 足りない部分は何で、どの水準まで到達すればよいのか
✓ いまは手を出さなくてよい領域はどこか
✓ どこまでできれば、実務で通用すると言えるのか

■ このような方におすすめです
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✓ システム開発、インフラ、保守運用、社内SE、PMなどの経験がある方
✓ AIエンジニアへの転身に興味はあるが、いまの経験との距離がつかめない方
✓ LLMやRAGを触ってはみたが、良し悪しの判断がつかない方
✓ 学習情報が多すぎて、どこから手をつけるか決められない方
✓ スクールや講座を検討する前に、必要な範囲を把握しておきたい方

※AI・機械学習の実務経験は不要です。現在ITエンジニアとして働いている方、過去にIT業務へ携わった経験がある方が主な対象です。

■ 当日の内容
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1．AIエンジニアは、実際に何を作っているのか
LLMを呼ぶ、RAGを足す、エージェントにする。この3つが同じ仕組みの上に積み上がっていることを整理します。

2．求人票27件が、必須要件に書いていたこと
どの媒体のどの企業を読んだのかを開示します。職種を5つに分けて読むと、求人は2つのタイプに割れていました。必須欄に実際に並んでいたものを、原文のまま見ていきます。

3．いまの経験が、そのまま効く場所
本番のRAGで問題になるのは、取り込みの品質、アクセス権、ログ設計、更新への追従です。求人票の原文でも、DB設計やモニタリング設計として書かれています。

4．付け足すのは、データを読む力・AI実装・品質評価の3つ
データ分析と統計・機械学習でデータを読めること、RAGとAIエージェントを自分で組めること、AIの出力品質を自分で測れること。この順番でしか積み上がらない理由と、到達ラインの目安をお伝えします。

5．手を出さなくてよい領域と、到達ライン
求人票が必須にも歓迎要件にも挙げていなかった領域を先に外し、どこまでできれば実務で通用するのかを、動かせる・測れる・直せるの3段階で示します。

6．質疑応答
申込時と冒頭アンケートで寄せられた質問を参考にお答えします。

※内容は当日の進行により一部変更となる場合があります。

■ 参加者限定特典
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ご参加いただいた方へ、セミナー終了後に次の資料をお送りします。

『AIを作る側へ進むための学習ロードマップ』

必要になるスキルの全体像、役割ごとに変わる学習範囲、学ぶ順番の考え方を整理したガイドです。セミナーの振り返りと、今後の学習計画づくりにご活用ください。

■ 希望者向け無料個別相談
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セミナー終了後、希望される方へ無料の個別相談をご案内します。

個別相談では、これまでのご経験を伺いながら、次の内容を一緒に整理します。

✓ いまの経歴が、どの求人の必須要件に届いているか
✓ 足りない部分に、どれくらいの時間を見ておけばよいか
✓ ご自身に合った学習の範囲と順番
✓ 教育訓練給付金の対象となる可能性

講座への申込を前提としたものではありません。「自分の場合はどうなのかを確認したい」という段階でもご利用いただけます。

※教育訓練給付金の受給資格および支給可否は、最終的にハローワークが判断します。

■ 登壇者
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三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表取締役）

慶應義塾大学で金融工学を専攻後、スタートアップでデータサイエンティストとして勤務。セブン＆アイ・ホールディングスでのAI推進を経て、株式会社リベルクラフトを設立。

企業のAI・データ活用支援と人材育成に取り組み、JAXA関連の支援実績、AI Market AWARD 2025受賞、著書7冊。最新刊は『いちばんやさしい生成AI＆ナレッジ活用の教本』（インプレス）。

■ 開催概要
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日時：2026年9月8日（火）18:00〜19:00
形式：オンライン
参加費：無料
参加方法：お申し込み後、参加用URLをご案内します
主催：Craft College・株式会社リベルクラフト

■ 注意事項
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・オンライン配信URLは、お申し込みいただいた方へご案内します。
・安定したインターネット環境からご参加ください。
・同業他社による営業・勧誘、内容の録画・録音・無断転載はご遠慮ください。
・当日の内容や時間は、進行状況により一部変更となる場合があります。

■ 主催者について
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Craft Collegeは、AI・データサイエンスを実務で活用できる人材を育成するオンラインスクールです。株式会社リベルクラフトが運営しています。