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生成AIまわりの案件、実際どうなのか

ここ最近、生成AIというワードはバズったけれど、 実際のところは「PoC止まりで終わるもの」と「プロダクトに落とし込むもの」に結構分かれてきています。

問い合わせは増えたけれど、単純にAPIを叩いて終わりじゃなくて、 業務にどう組み込むか、結果をどう管理するかまで任される話がほとんどです。

どんな技術が重宝される？

Python は当たり前として、OpenAI API や Hugging Face、LLM まわりのツールにどれだけ触れてるか。 あと最近だと LangChain を実案件で回したことがある人は話が早いです。

結局、プロンプト設計だけで終わる案件は少なくて、 裏側ではベクトルDB（Pinecone、Weaviate）を使ってRAGを組むとか、クラウド（AWS/GCP）に乗せて運用回すとかが必要になってきます。

単価感はどんなもんか

生成AI案件も、最初はPoCとして月70〜90万円くらいが多いです。 ただ、商用で動かすフェーズに進むと月100万円以上で継続というケースが増えています。

エンタープライズ系だと、LLMのファインチューニングやデータ整備まで含めて、 チームで長期に任される流れも出てきました。

フルリモートが基本？

ほとんどの機械学習案件もほぼリモートが多いです。 ただ、クライアントのデータを扱う都合で、 機密情報の取り扱いが厳しいところだけは最初だけオンサイト、という例も残っています。

案件選びで押さえておきたいこと

生成AIは話題先行で進めがちなので、 「とりあえずやってみよう」で終わらない計画が立っているかは最初に聞いておくのがおすすめです。

• PoCだけで終わりそうか、本番化まで見込めるか
• LLMを外部APIで済ませるか、自社で動かすか
• ベクトルDBやストレージまわりの知見は必要か
• 結果の評価とログ管理をどこまで作るか

単価を上げるなら

API叩いて終わるところで止まらずに、RAGの設計やファインチューニングまで手が出せると声がかかりやすいです。

クラウドインフラ、MLOps、ログ解析など、周辺を抑えておくと、 「AIエンジニアだけど裏も作れる人」として扱ってもらえます。

最後にひとこと

生成AIの流れは速いですが、結局のところ「ビジネスで回る形にできるか」が鍵です。 プロンプトを作るだけでなく、仕組みに落として繰り返し使えるところまで付き合える人は重宝されます。