【一覧】AIエンジニアとAIコンサルタントの違い
AIエンジニアとAIコンサルタントの違いは、解決する課題にあります。
- AIコンサルタント：どの業務にAIを使うべきかを考える
- AIエンジニア：作るものをどう実現し、精度を高めるかを担う
まずは、両職種の違いを一覧で確認しましょう。
| 比較軸 | AIエンジニア | AIコンサルタント |
| 解決する課題 | 作るものをどう実現し、精度を高めるか | どの業務にAIを使うべきか |
| 主な業務 | 社内文書を検索して回答する仕組み（RAG）の構築、LLMと既存システムの連携、出力の評価・改善 | 業務の整理、AI活用の優先順位付け、投資対効果の見積もり |
| 主な成果物 | 動くシステム、精度の評価結果 | 戦略資料、業務の設計書 |
| 求められる力 | システムを開発し、精度を高める力 | 業務を理解し、AIの使いどころを判断する力 |
| 先に迎える段階 | 作るものが決まっている実装段階 | AIを使う業務が決まっていない構想段階 |
AIエンジニアとAIコンサルタントはどちらから採用すべき？
AIエンジニアとAIコンサルタントのどちらを先に迎えるかは、自社のAI活用の段階に応じて、次の4つのパターンを目安に判断しましょう。
- AIを使う業務が決まっていない：AIコンサルタント
- 作るものが決まっている：AIエンジニア
- 1つの業務で小さく試したい：活用支援もできるAIエンジニア1名
- 判断を急ぎたい：両職種を週1〜2日ずつ
ここからは、AI活用の段階と各パターンを詳しく解説します。
AI活用の4段階
経済産業省のガイドラインでは、AI開発を「アセスメント→PoC（概念実証）→開発→追加学習」の段階に分けて進める考え方を示しています。主に機械学習の開発を想定していますが、段階を分ける考え方は生成AIの導入にも応用できます。
生成AIの導入を4段階で整理すると、次の通りです。
| 段階 | 取り組むこと | 中心になる職種 |
| 構想 | AIを使う業務と目的、成功の基準を決める | AIコンサルタント |
| 検証 | 小さく試し、効果と実現性を確かめる | AIエンジニア（検証計画が未定なら、先にAIコンサルタントが計画を立てる） |
| 実装 | 検証した仕組みを本番の業務やサービスに組み込む | AIエンジニア |
| 定着 | 利用状況を見ながら精度を高め、対象業務を広げる | AIエンジニア（対象業務の選定はAIコンサルタント） |
自社がどの段階にいるかを確認すると、先に迎えるべき職種が見えてきます。
▼参考：AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版｜経済産業省
何にAIを使うかが決まっていない場合
「AIで何かしたい」と考えていても、対象業務や目的が決まっていないなら、AIコンサルタントから迎えましょう。SOKUDANへの相談でも、求める人材像をすぐに答えられない企業は少なくありません。
この段階では、どの業務にAIを使えば効果が出るかを判断する力が必要です。IPAの調査では、AI導入・運用上の課題として「専門人材が不足している」が50.1%で最多となり、「生成AIの効果やリスクに関する理解が不足している」が45.8%で続きました。
開発を担う人材に加え、効果やリスクを判断する役割も不足していることがうかがえます。
まずはAIコンサルタントに、業務の整理から活用テーマの絞り込み、検証計画づくりまでを依頼します。計画が固まってからAIエンジニアを迎えれば、作るものを明確にしたうえで開発を始められます。
作るものが決まっている場合
社内文書を検索して回答するRAGや、問い合わせ対応のチャットボットなど、作るものが決まっているなら、AIエンジニアから迎えましょう。必要なのは、システムを開発し、業務で使える精度まで高める力です。
この段階でAIコンサルタントを先に迎えると、決まったことを再検討する時間がかかりがちです。作るものが明確なら、AIエンジニアに直接依頼することで早く着手できます。
ただし、回答の正答率や利用件数、削減できた作業時間など、評価の基準は社内で決めておく必要があります。基準があれば試作の出来を判断しやすく、次の段階に進むかどうかも決めやすくなります。
1業務で小さく試したい場合
1つの業務で小さく試すなら、活用支援もできるAIエンジニア1名から迎える方法が向いています。活用支援とは、業務の整理や現場への定着を手伝うことです。両職種を別々に迎えるより調整の手間が少なく、早く結果を確かめられます。
実務では、要件整理もできるAIエンジニアや、実装に詳しいAIコンサルタントもいます。小規模な取り組みなら、業務の整理から試作までを1名に任せることも可能です。
1名で進める場合は、対象業務を1つに絞り、社内の窓口担当を決めましょう。担当者が業務の流れや課題を共有すると、外部人材も現場で使える仕組みを作りやすくなります。
ただし、試したい業務が決まっていることが前提です。どの業務で試すかも未定なら、AIコンサルタントから迎えましょう。
判断を急ぐ場合
構想から実装までの判断を急ぐ場合は、AIコンサルタントとAIエンジニアを週1〜2日ずつ迎える方法があります。必要な稼働量で依頼できる業務委託ならではの選択肢です。
AIコンサルタントがAIを使う業務や目的を整理し、AIエンジニアが技術面の確認や小さな試作を担えば、計画づくりと実現性の検証を並行して進められます。計画を立てた後に実現が難しいとわかるような手戻りも減らせるでしょう。
ただし、AIを使う業務や目的が固まる前に、開発範囲を広げないことが大切です。AIエンジニアには技術面の確認や小さな試作から依頼し、方針が固まってから本格的な開発に進みましょう。
AIコンサルタントからAIエンジニアへ引き継ぐ方法
AIコンサルタントの成果物は、次に迎えるAIエンジニアへの依頼内容になります。引き継ぐ項目を依頼時に決めておくと、AIエンジニアが早く着手できます。ここでは、引き継ぐ項目と進め方を紹介します。
引き継ぐ項目
AIコンサルタントからAIエンジニアへ引き継ぐ項目は、主に次の4つです。いずれも、開発の範囲や評価方法を決めるために欠かせません。
| 引き継ぐ項目 | AIコンサルタントが決めること | AIエンジニアが使う場面 |
| 対象業務と利用者 | どの業務で、誰が使う仕組みにするか | 画面や操作の流れを設計するとき |
| 成功の基準 | 何がどれだけ変われば成功とするか | 出力の評価方法を決めるとき |
| 使うデータと守るべきルール | データを使える範囲と、人による確認が必要な工程 | データを連携し、確認の手順を組み込むとき |
| 作る範囲 | 既存ツールで対応する部分と、新たに作る部分 | 開発の範囲と順番を決めるとき |
これらが揃っていれば、AIエンジニアは参画直後から開発の範囲や評価方法を固められます。AIコンサルタントへの依頼時に成果物として指定し、引き継ぎを見据えて検討を進めてもらいましょう。
両者の参画期間を一部重ねて引き継ぐ
資料だけで引き継ぐと、判断の経緯や案を見送った理由が伝わらず、AIエンジニアが同じ検討や提案を繰り返す原因になります。
AIコンサルタントの契約が終わる前に、AIエンジニアとの参画期間を一定期間重ねましょう。その間に打ち合わせや質疑の場を設け、資料にない背景も共有してもらいます。
社内の窓口担当も同席し、決定事項と判断の経緯を記録しておくことが大切です。記録が社内にあれば、外部人材が入れ替わっても取り組みを続けやすくなります。
AIエンジニアとAIコンサルタントを業務委託で依頼するときの違い
業務委託では、構想段階のAIコンサルタントには期間と検討する課題を、実装段階のAIエンジニアには作るものと評価基準を定めて依頼するのが基本です。職種に合わせて依頼の範囲を決めると、成果物や期間の認識がズレにくくなります。
AIコンサルタント：期間と論点で区切って依頼する
AIコンサルタントには、週1〜2日などの稼働で、期間を区切って依頼すると進めやすくなります。検討内容によって必要な時間が変わるため、作業量ではなく、期間と検討する課題で範囲を決めましょう。
依頼時には、対象部門や扱うテーマの数、期間終了時に受け取る成果物を決めます。成果物の例は、業務の整理結果、テーマの優先順位、検証計画、AIエンジニアへの引き継ぎ資料です。
途中で検討する課題が増えた場合の扱いも、あらかじめ決めておきましょう。例えば、追加分は次の期間に回すと決めておけば、当初の成果物が後回しになるのを防げます。
AIエンジニア：作るものと評価基準で区切って依頼する
AIエンジニアには、検証、本開発と段階を区切って依頼し、各段階の終わりに継続するかを判断しましょう。期待した精度が出ない場合も、早めに方針を見直せます。
依頼時には、作るもの、評価基準、使うデータ、開発環境、成果物を決めます。評価基準の例は、回答の正答率や処理時間です。
着手前には、データや社内システムへの接続権限を整え、社内のセキュリティルールも共有しておきましょう。準備が整っていれば、参画後すぐに作業を始めやすくなります。
SOKUDANでは即戦力のAI人材を探せる
SOKUDAN（ソクダン）は、転職市場にはいない、AI時代の即戦力となる業務委託人材に最短60分で出会えるマッチングサービスです。LLMアプリ開発エンジニアやAIコンサルタント、生成AIの活用設計を担う専門人材が登録しています。
| 課題 | SOKUDANの対応 |
| AIを使う業務が決まっていない | 活用方法が未定の段階から、担当者が採用要件の整理を支援 |
| AIコンサルタントから迎えたい | AI導入の課題設定や生成AIの活用設計を経験した人材が登録 |
| AIエンジニアから迎えたい | 社内向けAIアシスタントの開発やRAG構築を経験した人材が登録 |
| 1つの業務で小さく試したい | 週1〜2日から1名に依頼でき、必要なスキルの整理も担当者が支援 |
| 両職種に少しずつ依頼したい | 両職種に週1〜2日ずつ同時に依頼可能。複数職種による専属AIプロチームの編成にも対応 |
| 候補者の見極めが難しい | AIと人による二重スクリーニングで候補者を5名程度に絞り、複数人を比較可能 |
| すぐに着手したい | 最短60分で候補者と出会える |
| 費用や契約に不安がある | 初期費用0円から利用可能。基本は3者間契約で、正社員化にも対応 |
どちらの職種を先に迎えるか決まっていなくても、採用要件の整理から相談できます。
AIエンジニアとAIコンサルタントの採用に関するよくある質問
最後に、AIエンジニアとAIコンサルタントの採用を検討する企業から、よく寄せられる質問に回答します。
1人で両方を兼ねられる人はいる？
AIエンジニアとAIコンサルタントを兼ねられる人材はいますが、多くはありません。見極めるには、業務の整理から開発までを担った経験を確認しましょう。「AIを使う業務を決め、自ら試作した経験」を具体的に聞くと、判断しやすくなります。
小規模な取り組みなら、1人に両方を任せる方法も現実的です。構想と開発の業務量が増えた段階で、役割を分けて2人目を迎えましょう。
AIコンサルタントだけ迎えて、作る人がいない状態にならない？
AIコンサルタントだけを迎えると、開発を担う人がいないまま計画が進むことがあります。実現性を確かめずに計画を広げると、検証段階で見直しが必要になる場合もあります。
防ぐには、構想段階から開発を誰に任せるかも考えておくことが大切です。検証計画を立てる際は、AIエンジニアに一時的に技術面の確認を依頼しましょう。AIコンサルタントへの依頼範囲には、エンジニアへの引き継ぎ資料の作成も含めておきます。
AIエンジニアを先に入れて失敗するケースは？
典型的なのは、作るものが曖昧なまま開発を始めるケースです。対象業務が決まらずに試作だけが増え、作った仕組みが使われないことがあります。
防ぐには、迎える前に対象業務と成功の基準を社内で決め、業務側の窓口担当を置きましょう。決めきれない場合は、AIコンサルタントと整理してから、AIエンジニアに依頼するのがおすすめです。
まとめ
AIエンジニアは「どう作り、精度を高めるか」を担い、AIコンサルタントは「どの業務にAIを使うべきか」を考える職種です。活用する業務が未定ならAIコンサルタント、作るものが決まっているならAIエンジニアから迎えましょう。
迷ったら、作りたいものを社内で説明できるか確認してみてください。業務委託なら、1つの業務で小さく試す、両職種を週1〜2日ずつ迎えるといった始め方も可能です。
SOKUDANでは、AIの活用方法が未定の段階から、担当者が採用要件の整理を支援します。両職種に週1〜2日から同時に依頼でき、AIと人による二重スクリーニングを経た複数の候補者を比較できます。
まずはサービス資料で、登録人材の特徴や依頼の進め方を確認してみてください。
