LinkedInはこのほど、待望の「Skills on the Rise（急成長スキル）レポート2026」を公開した。急速に変化する今日の労働環境で一歩先を行くために、プロフェッショナルが投資すべき領域を明らかにしたものだ。
同レポートは、いくつかのカテゴリーや業務機能にわたるスキルを特定している。AI（人工知能）がここ数年にわたり注目のトピックであり、今後の働き方の進化においても重要であり続けるなか、今回のレポートでは「AIエンジニアリングと実装」がスキルのトップカテゴリーとして取り上げられた。
これらのスキルが何であるかを知ることは、以下をはじめとする多くの面で役立つ。
- 履歴書やLinkedInのプロフィールのスキル欄に記載すべき内容を把握できる
- 採用担当者が求めているものを理解し、自分がその職務に適任であることを示せるよう、応募書類の方向性を調整できる
- 労働市場における自身の価値を高め、雇用主やクライアントにとってより必要な存在となるために、どの分野でリスキリング（スキルの学び直し）を行うべきかの計画を立てられる
- 特定の分野に専門特化することで、より高単価のコンサルティングプロジェクトやギグワーク（単発案件）を獲得できるようになる
LinkedInは次のように指摘している。「AIの導入が加速するにつれ、AIモデルやアプリケーションの構築、統合、運用に必要な技術的専門知識を持つプロフェッショナルへのニーズも高まっている。その専門知識には、AIシステムを企業のデータに接続すること、プロンプティングやチューニングを通じてモデルの出力を調整すること、そしてAPIやインフラを利用してAIを現実の製品に組み込むことなどが含まれる」
これは、以下のような職種にまたがる、年収6桁ドル（10万ドル（約1580万円）以上）を狙えるスキルセットだ。
- AIエンジニア
- 機械学習（マシンラーニング）エンジニア
- AIソフトウェア開発者
- データサイエンティスト
- プロンプトエンジニア
- フルスタックソフトウェアエンジニア
これらの職種はいずれも平均で10万ドル（約1580万円）から20万ドル（約3160万円）の年収を得ており、AIネイティブ企業（AI技術の活用を前提に設立された企業）ではさらに高い収入を得られる可能性がある。
スタートアップ企業はAIスキルを持つエンジニアに対して割増報酬を支払っており、ベンチャーキャピタル（VC）の支援を受ける他社から人材を引き抜くケースも見られる。これは、この分野の人材が不足しており、需要が非常に強く過去最高水準に達していることの確かな証拠であり、これらのスキルを伴う職種が極めて収益性の高いものとなっていることを示している。
急成長しているAIエンジニアリングスキル上位10選
LinkedInが自社プラットフォームの蓄積データを分析した結果に基づく、この分野（AIエンジニアリングおよび実装）で最も急成長しているスキルは以下の通りだ。
- データアノテーション（技術的なスキルがなくてもこの作業で収入を得る方法については、筆者の最近のForbes記事を参照）
- FastAPI
- Google Gemini
- LangChain
- モデルのトレーニングとファインチューニング
- OpenAI API
- プロンプトエンジニアリング
- 検索拡張生成（RAG）
- ベクターデータベース
- XGBoost
OpenAI APIやGoogle Geminiのように、スキル関連のレポートに新たに登場したものもある。これは、スキル需要（そしてAIそのもの）が、わずか数カ月の間にいかに急速に変化し得るかを物語っている。
急成長しているAI実装・エンジニアリングスキル上位10選がわかったところで、次に生じる当然の疑問は、「これらをどのようにして学ぶべきか」ということだ。
無料のAIコース＆チュートリアル
心配は無用だ。これらの各AIスキルを習得するために役立つ無料のリソース、コース、資格のリストを以下にまとめた。
- The AI Ecosystem For Developers: Models, Datasets, and APIs（LinkedIn Learningのコース。3月23日まで無料で受講可能。既存のLinkedIn Premium会員は完全に無料）
- データアノテーション：Elevify Data Annotation Course（無料）
- FastAPI：freeCodeCampによるYouTube動画「Fast API Crash Course for Beginners」
- Google Gemini：Google Cloud Skills BoostのGemini学習パスとマイクロコース
- LangChain：LangChain Academyの「QuickStart LangSmith Essentials」
- モデルのトレーニングとファインチューニング：アンドリュー・ン（Andrew Ng）によるYouTube上のスタンフォード大学「CS229」講義
- OpenAI API：OpenAI Academyの無料リソースとAPIに関するウェビナー
- プロンプトエンジニアリング：DeepLearning.aiによる無料コース「ChatGPT Prompt Engineering for Developers」
- RAG：PineconeのRAGチュートリアル
- ベクターデータベース：Pinecone Learn
- XGBoost：Kaggleの無料チュートリアル
このように、労働市場での競争力を維持するために費用をかける必要はない。
いち早く行動を起こし、迅速にスキルを磨き、新興技術の動向を常に把握しているプロフェッショナルこそが、企業におけるAIの実装プロジェクトや規模拡大（スケーリング）を担う最適なポジションを獲得し、自身のキャリアを前進させることができるだろう。
