技術力だけじゃない！2025年版：AIエンジニアが“本当に”評価される3つの力とは
1. はじめに：AIエンジニアの役割が大きく変わってきている
AIや機械学習の技術が日進月歩で進化する中、AIエンジニアの仕事も大きく変わりつつあります。
かつては「モデル構築ができれば重宝される」時代でしたが、今はそれだけでは通用しません。
現場で求められているのは、“動くモデル”よりも“使われる仕組み”。
プロジェクトに貢献するには、技術だけでなくビジネスやユーザーとのつながりを意識したスキルが求められるようになってきました。
この記事では、2025年においてAIエンジニアが“本当に”評価される3つのスキルについて、実務経験をベースにお伝えします。
2. 力①：課題を“自分ごと化”する共感力と翻訳力
AIプロジェクトがうまくいかない原因の多くは、「技術的な問題」ではなく「課題設定のズレ」です。
業務上のボトルネックが明確でないままモデル開発に入ると、最終的に「使われないAI」ができあがってしまいます。
そこで重要になるのが、現場の課題を“自分ごと”として捉えられる力。
つまり、関係者との対話を通じて本当のニーズを理解し、それを技術言語へと“翻訳”できる力です。
✔ こんな力が問われる
- ユーザーやビジネス側の声を引き出すヒアリング力
- 定性的な課題を、定量的な要件に落とし込むスキル
- 分析結果をわかりやすく伝えるストーリーテリング能力
🔑 ポイント
AIエンジニアには「分析する力」と同時に、「共感して言語化する力」も求められています。これができる人は、チームからの信頼も厚くなり、プロジェクトの推進力になります。
3. 力②：生成AIを“道具”として使いこなす柔軟性
ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、AIエンジニアの業務の進め方は大きく変わりました。
レポートの要約、コードの自動生成、資料の下書きなど、従来は手間がかかっていた作業が一気に効率化されています。
ただし、差がつくのは「生成AIをどれだけ工夫して使いこなせるか」です。
✔ こんな力が問われる
- プロンプトの設計スキル（＝AIへの指示の出し方）
- ChatGPTやClaudeなどのツールを実務に組み込む応用力
- セキュリティ・情報管理に配慮したAI運用のリテラシー
🔑 ポイント
「全部自分で書くこと」が評価される時代は終わりました。
今は**“AIと協働して結果を出す人”が評価される時代**です。生成AIを業務に自然に組み込める人ほど、成果を出しやすくなります。
4. 力③：MLOpsやデータ基盤まで見通せる実装力
どれだけ精度の高いモデルを作っても、実運用で使われなければ意味がありません。
モデルを継続的に改善しながら活用してもらうには、MLOpsやデータ基盤の知識が不可欠です。
この視点を持ったAIエンジニアは、プロジェクトの“その後”まで責任を持つことができます。
✔ こんな力が問われる
- モデルの学習・再学習を自動化するパイプライン構築力（Airflowなど）
- データの収集・加工・保存を設計するデータエンジニアリングの基礎力
- クラウド（AWS/GCP）やDB（BigQuery/Snowflake）の実務経験
🔑 ポイント
技術選定やPoCだけでなく、**実運用を支える“土台作り”**に目を向けられる人は、チーム全体の信頼を得やすく、プロジェクトの中核になりやすいです。
5. おわりに：評価されるのは「技術力＋α」を持つ人材
2025年、AIエンジニアとして活躍するには技術力だけでは足りません。
評価されるのは、「技術力を活かして価値を届けられる人」です。
改めて、3つの“本当に”評価される力
- 共感力と課題翻訳力
- 生成AIを使いこなす柔軟性
- 運用まで考える実装力（MLOps・データ基盤）
この3つを意識して行動できる人は、組織内外から信頼されるAIエンジニアとしてキャリアを切り拓いていけるでしょう。
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