こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はRAGエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
RAGエンジニアとは？将来性ある？
RAGエンジニアとは？
RAGエンジニアは、「RAG（ラグ）」と呼ばれる技術を活用し、AIチャットや検索サービスをより賢く進化させるお仕事です。
RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語に訳すと「検索強化生成」となります。最近よく耳にするChatGPT（チャットジーピーティー）や、企業のお問い合わせチャットボットが、もっと正確に情報を答えるための仕組みです。
例えば、楽天市場やANAの自動チャットで「荷物の追跡方法を教えて」と聞いたとき、AIが「たぶんこうかな？」と適当な答えをするだけでなく、実際の最新マニュアルやFAQ（よくある質問）から探し出してベストな答えを返してくれる――そんな仕組みがRAGなんです。
この土台を作る、あるいは改善する技術者が、RAGエンジニアです。
RAGエンジニアの仕事内容
RAGエンジニアは、日々の生活でも意外と身近な「AIの賢さ」を支えています。どんな仕事をしているのか、具体的に見てみましょう。
- チャットボットの頭脳作り
(例：Yahoo!知恵袋の質問にAIが素早く正確に答えられるよう、膨大な情報から必要な答えを探し出しやすくする) - 企業のFAQシステム開発
(例：大手銀行のお問い合わせページで、最新の利用規約やサービス情報を自動で探し出して答えるAIを改良) - 情報データベースの整理・管理
(例：東急ハンズのような商品数が多いお店で、商品情報や使い方ガイドがAIからすぐ見つかるよう仕組み化) - AIとデータのつなぎ役
(例：LINEのAIチャットが、公式サイトやお知らせ記事から情報を集め、間違いの少ない返答ができるように設計) - 最新技術やトレンドの調査・導入
(例：ChatGPTやGoogle BARDなど新しいAIサービスが登場した際、自社サービスに組みこめるように調査し、実際に開発)
どうでしたか？
RAGエンジニアは、これからどんどん拡大するAI分野の中でも、特に「情報の正しさ」に関わる重要な役割です。
あなたの身近なサービスも、もしかしたらRAGエンジニアたちの工夫で、もっと便利になっているかもしれませんよ！
RAGエンジニアの年収と将来性
RAGエンジニアは、AI技術の進化とともに注目を集める職種です。日本におけるRAGエンジニアの平均年収に関する具体的なデータはまだ少ないですが、関連するAIエンジニアの情報から推測できます。例えば、AIエンジニアの平均年収は約535万円と報告されています。 (rookie.levtech.jp)
これは、日本の平均給与が約400万円であることを考えると、RAGエンジニアも同様に高い年収が期待できる職種と言えるでしょう。
さらに、AI技術の進化と企業のデジタル化が進む中で、RAGエンジニアの需要は今後も増加すると予想されます。そのため、将来性の高い職種として注目されています。
どうやったらRAGエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、RAGエンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
RAGエンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
RAGエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェント、リクナビNEXTなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
RAGエンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ
ここまで読んでいるということは、あなたはRAGエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、RAGエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本概念と、情報検索および生成AIの概要について学ぶ
- STEP2: Pythonなどの主要なプログラミング言語、またはRAGで頻繁に利用されるライブラリ（TransformersやLangChain等）の基礎を習得する
- STEP3: ElasticsearchやFAISSなどのベクトル検索エンジンの基礎と、情報検索・データストアリングの仕組みを学ぶ
- STEP4: 大規模言語モデル（LLM）の知識と、その活用・API連携、プロンプト設計や発話生成、検索・生成の統合実装方法を学習する
- STEP5: RAGシステムの設計・評価・最適化や、品質保証・セキュリティ・実運用でのベストプラクティスを理解し、アプリケーション構築までの一連の流れを習得する
効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。
書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。
以降では本題に入っていきます！ RAGエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本概念と、情報検索および生成AIの概要について学ぶ
まずは、RAG（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）の全体像を理解しましょう。 RAGとは、簡単に言うと「検索」と「人工知能による文章生成」を組み合わせた技術です。例えば、LINEのAIチャットやGoogle検索結果に要約が表示されるサービスなどが身近な例です。RAGでは、まず必要な情報をデータベースやネット上から「検索」し、それをAI（生成モデル）が分かりやすい文章に「生成」してくれます。これにより、手元になかった情報も賢く活用できるのが魅力です。 このステップでは、検索技術・AI生成技術の両方の基本的な仕組みと、なぜこれらが今注目されているのか、背景から学びましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- 情報検索の基礎知識
- 生成AI（ChatGPTなど）の基礎
- 検索と生成の違い
- RAGのアイデアが生まれた背景
- 日常での身近な応用事例
RAGの基本概念と概要を学べる動画教材
このコースは、近年注目が高まるRAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジニアを目指したい方に最適です。
RAGは「検索」と「生成AI」の力をあわせて、より現実的な質問応答やAIチャットボットなどを実現する仕組みです。本コースでは、まずRAGと大規模言語モデル（LLM）の仕組みを丁寧に解説し、実際にPythonを使って実装する方法までを学べます。
Webページの情報をAIに参照させ、社内リソースを活かしたQAチャットボットを作るなど、実務で役立つ具体的な知識を身につけられるのが魅力です。プログラミング初心者にも配慮した構成で、講師はデータ分析やAI実務に豊富な経験を持ち、丁寧な解説に定評があります。
このコースの難易度は【2:普通】です。AIやRAGの分野が未経験でも理解できる内容ですが、基本的なPythonの操作には慣れておくとよりスムーズに学習できます。
このコースは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本概念や情報検索、生成AIについて基礎から学びたい方に最適です。
RAGエンジニアを目指す方にとって不可欠な、独自情報を活用したChatGPT風WEBアプリの開発手法を、Next.jsとAzure OpenAI Serviceを活用しながら、丁寧に解説しています。
RAGの理論だけでなく、実際に使える形で「自分専用AIチャット」の作り方を体験できるのが本コースの大きな魅力です。社内固有の情報への対応方法など、実務で重宝する内容がそろっており、転職や実務への応用力を伸ばしたい方にもおすすめです。
また講師はAzureを活用した開発に精通し、未経験者にも分かりやすく解説してくれるので、安心して受講できます。
ハンズオン形式で実際に手を動かすことで、理解を深められる構成です。
このコースの難易度は、【2:普通】です。初めてRAGや生成AIを学ぶ方でも取り組みやすく、基礎からしっかりと身につけたい方におすすめです。
STEP2: Pythonなどの主要なプログラミング言語、またはRAGで頻繁に利用されるライブラリ（TransformersやLangChain等）の基礎を習得する
続いて、RAGエンジニアとして使われる主なプログラミング言語やライブラリについて学びましょう。 RAGの開発現場では、Pythonというプログラミング言語がよく使われます。例えば、AI開発で有名なOpenAIやhuggingfaceではPythonが標準的です。LangChainやTransformersというツールもRAGに欠かせません。いきなり難しいコードを書く必要はありません。小さなプログラムを動かしながら、ライブラリを使う体験を重ねましょう。 身近な例でいうと、スマホアプリで天気予報を表示する仕組みも、裏ではAPIという技術で実際にデータを取り寄せています。RAGの基礎も、こうしたAPIや外部ライブラリをどう使うかを学ぶところから始まります。
このステップで学ぶスキルや知識
- Pythonの基本書き方
- 外部ライブラリのインストールと使い方
- Transformersの基本操作
- LangChainの概要
- APIを使った簡単な情報取得
RAG関連言語・ライブラリの基礎を学べる動画教材
このコースは「RAGエンジニア」を目指す方に最適な内容となっています。
まず、**Pythonをはじめとした主要なプログラミング言語や、RAG開発で頻繁に使われるライブラリ（Transformers、LangChain等）**の基礎を体系的に学ぶことができます。講義では、大規模言語モデル（LLM）やRAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを初心者にも分かるように解説し、実際にPythonでRAGの基本実装にチャレンジします。
コース後半では、Webページの情報をもとにAIが回答を生成できるシステムを、実務で使われる流れに沿って構築。RAGによるQAチャットボット開発の実践的な手順を身につけることができます。「社内に蓄積された知識をもとに回答する」といったケースにも応用できる内容です。
Udemyならではのハンズオン形式で、順を追って着実にスキルアップでき、講師の豊富な実務経験からの解説も魅力です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。プログラミングやAIに初めて触れる方でも進めやすい内容ですが、基礎的なパソコン操作やPythonの基本が分かっているとよりスムーズに学習を進められるでしょう。
このコースは、RAGエンジニアを目指す方に向けた「LangChain」の基礎から応用までを体系的に学べる内容です。Pythonを使ったプログラミングに加え、RAG分野で活躍するために必須となる「LangChain」や人気のAIライブラリの使い方を、実際のアプリ開発を通じて身につけられる点が特徴です。
講座では、LangChainの概要から始まり、シンプルなアプリ開発、さまざまな機能の利用、さらには応用事例までを順を追って学習できます。Pythonの解説が最小限に留まるものの、基礎ノートブックの配布やGoogle Colaboratoryの利用など、「これから始める方」も学びやすい工夫がなされています。
Udemyらしく、好きなタイミングで反復学習しやすいカリキュラム構成も魅力です。LLMやRAG開発の初学者でも、実践的なスキルを身につけるきっかけになるでしょう。
このコースの難易度は、【2:普通】です。PythonやRAGに触れたことがなくても理解できる内容ですが、事前にプログラミングの基礎知識があると、よりスムーズに学習を進めやすいでしょう。
STEP3: ElasticsearchやFAISSなどのベクトル検索エンジンの基礎と、情報検索・データストアリングの仕組みを学ぶ
RAGは「情報検索」が要になっています。ここでは、ElasticsearchやFAISSといったベクトル検索エンジンについて学びましょう。 これらは、大量の文章データなどを「似ているもの同士で素早く探し出す」機能があります。例えば、Amazonで欲しい商品と「似たアイテム」をおすすめされる仕組みもベクトル検索の仲間です。また、Googleフォトが風景写真だけを自動で出してくれるのも、ある意味でベクトル検索の応用です。 このステップでは、こうした検索エンジンの簡単な原理や、データの保存・検索がどう行われているかを押さえましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- ベクトル検索の考え方
- Elasticsearchの入門
- FAISSの基本操作
- データストアリングのイメージ
- 身近なレコメンド機能との関連
ベクトル検索エンジンの基礎を学べる動画教材
このコースは、RAGエンジニアを目指す方にぴったりの内容です。
ElasticsearchやFAISSなどのベクトル検索エンジンの基礎や、情報検索・データストアリングの仕組みについて、初心者にも分かりやすく解説しています。
本コースでは、大規模言語モデル（LLM）にRAGを組み合わせて、Webページなど特定の情報を元にAIが質問に答える仕組みをPythonで実装します。
社内の情報や資料を使ったQAチャットボットなど、実務で応用できる内容が学べるのがポイントです。
特徴として、AIやデータサイエンス分野で多くの受講生から高評価を得ているウマたん講師が、難しいテーマを簡潔に解説しています。
ステップごとのカリキュラムで、初めてRAGを勉強する方にも安心です。
このコースの難易度は【2:普通】です。この分野が未学習でも理解できる内容となっています。
プログラミング初級者やAIに興味があるビジネスマンにもおすすめです。
このコースは「RAGエンジニア」を目指す方に向けて、ElasticsearchやFAISSなどに代表されるベクトル検索エンジンの基礎や、情報検索・データストアリングの仕組みを実践的に学べる内容となっています。
本コースでは、Azure OpenAI（GPT）とAzure AI Searchを活用したチャットボット開発に取り組みながら、検索エンジンの仕組みや、PDFデータの取り込み、およびLangChainの利用方法までを一通り体験できます。ハンズオンを通して、「知識」と「実装力」の両面を高める仕組みが魅力です。
実務に直結した内容なので、開発現場で即戦力となれる技術が身につきます。具体的には、RAG（Retrieval-Augmented Generation）型システムを構築するうえで欠かせない情報検索やデータストア設計の基本が習得できます。講師は豊富な開発実績を持つ方で、現場で役立つ知見も多く盛り込まれています。
このコースの難易度は【3:難しい】です。情報検索やAI検索、クラウド技術について未経験の場合はやや難しさを感じるかもしれません。基礎知識があると理解しやすい内容です。
このコースは、RAGエンジニアを目指す方にとって欠かせない、自然言語処理の基礎をやさしく身につけることができます。
ElasticsearchやFAISSなどのベクトル検索エンジンの理解には、まず言葉の分割やベクトル化の仕組み、情報検索の基礎知識が重要です。本講座では、Pythonを使って形態素解析、tf-idf、Word2Vec、Doc2Vecといった技術を実践しながら学びます。ニュース記事のデータを使った実例や、COS類似度による比較、OpenAIのEmbeddingsAPIのハンズオンも体験できるため、実務や応用を意識した内容となっています。
アニメーションや手を動かすパートが多く、初心者にも理解しやすい工夫がされており、自然言語処理が初めての方でも安心です。RAGエンジニアに必要な情報検索やデータストアリングの基礎がしっかりと身につきます。
このコースの難易度は【1：易しい】です。初学者でも無理なく自然言語処理の基礎から学べる内容で、これからRAGエンジニアを目指す方に最適です。
STEP4: 大規模言語モデル（LLM）の知識と、その活用・API連携、プロンプト設計や発話生成、検索・生成の統合実装方法を学習する
次は、大規模言語モデル（LLM）の活用方法や、RAGにおいてLLMと他の技術がどう連携するかを理解しましょう。 今話題のChatGPTもLLMの一種で、プロンプト（指示文）という形でAIに問いかけを行います。LLMの得意分野や弱点を知ることで、RAGシステム全体をより効果的に組み立てることができます。たとえば、LINEのAIチャットや旅行予約サイトなど、お客さんごとに答えが変わるサービスで活用されています。 また、外部APIとどうやって安全かつうまくやりとりするか、プロンプトでうまく指示する工夫もポイントです。このステップでは、生成AIの活用と、検索＋生成の統合的な実装が主テーマとなります。
このステップで学ぶスキルや知識
- LLM（大規模言語モデル）の基礎知識
- プロンプト設計のコツ
- API連携の方法
- 検索結果の整理と生成の流れ
- 現実のアプリケーション例
LLM活用とRAG統合実装を学べる動画教材
このコースは「RAGエンジニア」を目指している方に最適です。
大規模言語モデル（LLM）の基礎から、RAG（検索拡張生成）の仕組み、活用方法までを丁寧に学ぶことができます。RAGは、自社の情報やWebページのデータを活用してAIに適切な回答をさせたい時に非常に役立つ手法です。実際にPythonを使いながらRAGを実装し、Webページの情報をもとにしたQAチャットボットの作成方法まで実践的に学べます。
初心者向けに基礎から解説されており、プログラミング経験が浅い方でも安心して取り組めます。また、講師のウマたん（上野佑馬）氏はデータサイエンス分野で評価も高く、実務での知識も豊富です。
Udemyならではの動画教材で、繰り返し復習しながら自分のペースで学習できる点も魅力となっています。
このコースの難易度は【2:普通】です。分野未経験でも理解が可能ですが、多少Pythonの知識があるとよりスムーズに学習できるでしょう。
STEP5: RAGシステムの設計・評価・最適化や、品質保証・セキュリティ・実運用でのベストプラクティスを理解し、アプリケーション構築までの一連の流れを習得する
最後のステップでは、RAGシステム全体の設計や運用、評価・最適化方法を学びます。 品質・安全性・スピードを高め、「信頼できるサービス」にするにはノウハウが必要です。日本で使われるSaaS（サース）やWebサービスも、設計や品質保証、セキュリティ対策を重視しています。たとえば、楽天やメルカリのような大規模サービスでは、予想外の事態にも強い設計が大事です。 このステップでは、作ったシステムの評価方法や改善ポイント、専門家によるベストプラクティスや運用時の注意点を、具体例も交えながら身につけましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- システム全体設計の考え方
- 品質評価の基本
- セキュリティと安全対策
- 運用上のトラブル対策
- ベストプラクティスの理解
RAGシステム設計・評価・運用を学べる動画教材
この講座は、RAGエンジニアを目指している方に向けて、システム設計の本質を実践的に学べる内容です。
RAGシステム特有の設計・評価・最適化、そして品質保証やセキュリティ、実運用で大切なポイントまで、一連の流れを「要件分析」「基本設計」「詳細設計」を通じて丁寧に解説します。
このコースで身につくのは、単なる設計書作成の技術ではなく、「どのようにしてシステム価値やビジネス価値を高めるか」という実践的な視点です。業務要件を抽出・整理する力や、保守性の高いアプリケーション設計のコツは、現場で必要とされるスキルと直結しています。
特徴的なのは、現役起業家エンジニアが「現場で求められる勘や経験」を体系化し、体験型ワークで実践力を高めてくれる点です。Udemyコースならではの分かりやすい構成で、疑問が生まれたら何度でも振り返りながら学習できます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。分野未経験でも理解は可能ですが、実践力を求める内容なので、基礎的なIT知識があるとよりスムーズに学べるでしょう。
RAGエンジニアを目指している方に最適な入門コースです。
本コースでは、「RAGシステムの設計・評価・最適化」や「品質保証・セキュリティ・ベストプラクティス」といった幅広いスキルの習得の土台として、システム開発全体の流れと各段階で必要な知識を体系的に学べます。現場経験豊富な講師による実体験に基づいた解説を通して、自分にとって本当に必要なスキルや、職場で直面しがちな課題とその解決策を明確にできます。
また、エンジニアとしてどのような役割や知識が求められるのかを、プロジェクトの進行に沿って分かりやすく紹介している点も特徴です。個々の技術の細かい解説よりも、「幅広い視野を持ち自走できるエンジニア」への第一歩を踏み出したい方におすすめの内容です。
このコースの難易度は【1:易しい】です。エンジニア未経験者でも理解しやすい構成となっており、初学者が安心してスタートできるコースです。
RAGエンジニアを目指す方にとって、RAGシステムの設計や品質保証、セキュリティ、運用まで幅広い知識は欠かせません。このコースは、ITシステム全体の流れや要件定義・設計・テスト・運用など、基礎から応用まで体系的に学べる内容です。
特に、RAGエンジニアとして求められる「アプリケーション構築の全体像」や「現場で必要となるベストプラクティス」を理解するうえで非常に役立ちます。例えば、各開発工程における要点や、セキュリティ対応、運用設計などの実践的な知識が身につきます。
コースではセルフマネジメントや会議運営など、チームで働くための基本も学べる点が特長です。講師は現役エンジニア経験者なので、実体験をもとにした分かりやすい解説も魅力の一つです。
このコースの難易度は【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能ですが、IT開発に馴染みのない方は一部で難しさを感じる場合があります。
まとめ：RAGエンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、RAGエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、RAGエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
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