リモートワークでRAGエンジニアとして働くことは、AI時代の新しいキャリアとして現実的な選択肢になりつつあります。

この記事では、RAGエンジニアの仕事内容から案件の現状、リモートワークで働くために必要なスキル、そして案件を探す具体的な方法まで、網羅的に解説しています。

最先端の分野で、場所に縛られない自由な働き方を実現したい方は、ぜひ読み進めてみてください。

そもそもRAGエンジニアとはどんな仕事なのか

AI、特にChatGPTのような生成AIが身近な存在になりましたが、その能力をさらに引き出し、ビジネスの現場で本当に役立つものへと進化させるエンジニアがいます。それがRAGエンジニアです。

ここでは、RAGエンジニアの仕事内容と、なぜ今、多くの企業から求められているのかを、わかりやすく紐解いていきましょう。

RAGの基本とRAGエンジニアの具体的な仕事内容

RAGとは、Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略称です。少し難しく聞こえるかもしれませんが、仕組みは意外とシンプルです。

用語	説明
Retrieval（検索）	企業の持つ膨大な資料やデータの中から、質問に関連する正確な情報を見つけ出します。
Generation（生成）	見つけ出した情報をもとに、AIが自然で分かりやすい文章を作成します。

この2つを組み合わせることで、AIが不正確な情報や、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を作り出すのを防ぎ、根拠に基づいた回答を生成できるようになります。RAGエンジニアは、企業の独自データと大規模言語モデルを繋ぎ合わせ、AIの回答精度を飛躍的に高める専門家です。

主な仕事には、RAGシステムの設計、開発、そして精度を高めるための調整や運用が含まれます。まさに、AIを賢いアシスタントに育て上げる、やりがいのある仕事といえるでしょう。

なぜ今RAGエンジニアが求められるのか

多くの企業が、業務効率を上げるためにAIの導入を進めています。しかし、一般的なAIでは、社内ルールや専門的な製品情報といった、企業内部のデータに関する質問には答えられません。

そこでRAGエンジニアの出番です。RAGを導入することで、例えば以下のようなことが実現可能になります。

• 膨大なマニュアルを読まなくてもAIに聞くだけで業務手順を把握できる。
• 専門的な問い合わせに、AIが過去の事例や資料を基に24時間365日対応する。
• 新人でもベテラン社員が持つ暗黙の知識をAIを通じて活用できる。

このように、自社専用のAIを構築し、業務効率化や新たなサービス開発を実現するために、RAGエンジニアの存在が不可欠になっているのです。フリーランスや副業での活躍の場も、こうした企業の強いニーズから生まれています。

RAGエンジニアのリモートワーク案件は増えている？

最先端の職種であるRAGエンジニア。リモートワークでの働き方に関心を持つ方も多いはずです。

では、実際のところ、RAGエンジニアの案件数はどうなのでしょうか。市場の現状と今後の見通しを詳しく見ていきましょう。

RAGエンジニアの案件数と市場のリアルな現状

Webエンジニアのような他の職種と比較した場合、RAGエンジニア専門のリモートワーク案件の絶対数は、まだ発展途上の段階です。専門性が非常に高いため、市場に出てくる案件の数自体が限られているのが現状といえます。

しかし、重要なのはその中身です。数が少ないということは、それだけ希少価値が高いことを意味します。案件数はまだ発展途上ですが、その希少性と専門性の高さから、一件あたりの単価は高い傾向にあります。質の高い業務委託案件を求める方にとっては、非常に魅力的な市場といえるでしょう。

今後リモートワーク案件が増加すると予測される理由

現状の案件数は多くなくとも、将来性は非常に明るいといえます。今後、RAGエンジニアのリモートワーク案件が増加すると予測される理由を以下にご紹介します。

• 企業の本格的なAI活用フェーズへの移行
• 働き方として定着したリモートワーク文化
• 勤務地を問わない全国規模での人材獲得競争
• 専門人材確保のための柔軟な契約形態の増加

まず、企業のAI活用が本格化している点です。多くの企業が実証実験の段階を終え、実際の業務にAIを組み込むフェーズへと移行しています。この流れは、RAGエンジニアの需要を直接的に押し上げる要因となります。

そして、リモートワークという働き方が社会に定着した点です。総務省の調査によれば、従業員100人以上の企業におけるテレワーク導入率は2023年時点で49.9%に達しました。これはコロナ禍前の約20%から大幅に上昇し、働き方の選択肢として社会に根付いたことを示しています。

出典：May 26, 2025 | Does telework sever the psychological bond with the organization?｜Meiji.net

特にRAGエンジニアが携わるAI開発は、PCと安定したネットワーク環境さえあれば場所を選ばずに業務を完結させやすい特性があります。この特性が、企業が勤務地を問わず、地方やさらには海外に住む優秀なエンジニアに業務を委託する動きを後押ししています。

さらに、専門人材の獲得競争が激化している点です。企業にとって、優秀なRAGエンジニアを確保することは重要な経営課題です。そのため、業務委託や副業といった柔軟な契約形態や、フルリモートという魅力的な条件を提示する企業が増加していくと考えられます。

多くの企業が実用的なAI活用へと舵を切る中で、RAGエンジニアの需要は着実に高まっていくでしょう。

​​リモートワークでRAGエンジニアとして働く5つのメリット

最先端の専門職であるRAGエンジニアと、柔軟な働き方であるリモートワーク。この2つが組み合わさることで、エンジニアのキャリアに多くの好影響が生まれます。ここでは、その中でも特に大きな以下のメリットを解説します。

• 場所に縛られない自由な働き方ができる
• 高い専門性による高単価案件を獲得しやすい
• 最新技術に触れ続けられる刺激的な成長環境
• 通勤時間ゼロで生まれる自己投資の時間
• 多様なプロジェクトで広がるキャリアパス

【メリット1】場所に縛られない自由な働き方の実現

リモートワークで得られる最大のメリットは、働く場所を自分で選べる自由です。毎朝の満員電車に揺られることなく、落ち着いた自宅や、時には気分を変えてカフェで仕事を進めることもできます。通勤にかけていた時間を、自己投資や家族との対話、趣味の時間に充てることで、生活全体の質が向上するでしょう。

特に、私たちRemoguのサービスが推進している地方での働き方とも、相性は抜群です。地方の豊かな自然環境の中で暮らしながら、都心部の企業が手がける最先端のAIプロジェクトに参画する、そんな理想のワークライフバランスを追求できます。

働き方のスタイル	得られる生活の変化
完全在宅ワーク	通勤ストレスからの解放、家族と過ごす時間の増加、集中できる書斎の構築
地方移住	都会の喧騒を離れた穏やかな暮らし、自然豊かな環境での子育て、広い住環境の確保
ワーケーション	旅行先やリゾート地での業務、心身のリフレッシュと創造性の向上

このように、RAGエンジニアという専門職とリモートワークを掛け合わせることで、仕事とプライベートの両方を充実させる新しい生き方をデザインできます。

【メリット2】高い専門性による高単価案件を獲得しやすい

RAGエンジニアは、AI分野の中でも特に新しい領域であり、市場にはまだ専門家の数が多くありません。需要に対して供給が追いついていない状況は、エンジニアにとって大きなチャンスを意味します。

多くの企業が生成AIのビジネス活用を本格化させる中で、その精度を左右するRAG技術を扱える人材は、まさに引く手あまたの状態です。

その希少価値の高さは、報酬に直接反映されます。高い専門性が正当に評価されるため、高単価な業務委託案件を獲得しやすいのは、生活の安定とモチベーションに直結する大きなメリットです。

市場の動向	エンジニアへの影響
企業のAI投資活発化	大規模で挑戦的なプロジェクトの増加
DX推進の加速	様々な業界での活躍の場の拡大
専門人材の不足	報酬水準の上昇と好条件案件の獲得

結果として、スキルを磨けば磨くほど、より良い条件の案件を選ぶことができるようになります。これは、キャリアの主導権を自分で握ることができる、理想的な状態といえるでしょう。

【メリット3】最新技術に触れ続けられる刺激的な成長環境

生成AIの技術は、驚くほどのスピードで進化を続けています。昨日まで最新だったモデルや手法が、今日にはもう古くなっていることも珍しくありません。RAGエンジニアの仕事は、その進化の最前線に立ち、常に新しい知識やスキルを吸収し続けることが求められる、知的に刺激的なものです。

日々の業務を通じて、自身の市場価値を継続的に高めていける点は、成長意欲の高いエンジニアにとって何よりの魅力でしょう。仕事そのものがスキルアップに繋がり、エンジニアとして停滞することなく、常に新しい挑戦を楽しめる環境が用意されています。

技術領域	具体的な業務例
大規模言語モデル（LLM）	新しいモデルの性能評価やチューニング
ベクトルデータベース	最新の検索技術を検証し、システムに導入
フレームワーク	LangChainやLlamaIndexなどの技術アップデートに追随し、活用する
評価手法	RAGシステムの精度を測るための新しい指標を学習し、適用する

このような環境に身を置くことで、自然とAI分野におけるトップクラスの専門性を維持し続けることができます。好奇心旺盛なエンジニアにとって、最高の成長の場となるはずです。

【メリット4】通勤時間ゼロで生まれる自己投資の時間

• 通勤時間の完全な削減
• 自己投資に使える時間の創出
• スキルと収入を伸ばす好循環の実現
• 時間配分の自由なデザイン

往復で毎日1時間や2時間かかっていた通勤時間がなくなる影響は、想像以上に大きいものです。その時間は、単純に休息や家族との団欒に充てるだけでなく、戦略的な自己投資の時間としても活用できます。

新たに生まれた時間を、技術書の学習や、副業として別の小規模案件に挑戦する時間に充てることで、自身のスキルと収入をさらに伸ばす好循環を生み出せます。時間は有限であり、その使い方を自分でデザインできるのはリモートワーカーの特権です。

【メリット5】多様なプロジェクトで広がるキャリアパス

働く場所が限定されないリモートワークでは、日本全国、時には世界中の企業がクライアントになり得ます。特定の地域や業界に縛られることなく、多種多様な案件にチャレンジできる機会が広がります。

• 地理的な制約を受けない案件選択
• 多様な業界での実務経験の蓄積
• 単一の組織では得られない幅広い知見
• 将来的なキャリアの選択肢の拡大

金融、医療、製造、エンターテインメントなど、様々な業界の課題にRAG技術を用いて取り組む経験は、エンジニアとしての視野を広げ、対応できる領域を大きく成長させてくれるでしょう。

多様な案件を経験することで、単一の企業に勤めるだけでは得られない幅広い知見が蓄積され、将来のキャリアの選択肢が格段に豊かになります。

リモートワークで活躍するRAGエンジニア必須のスキル5選

リモートワークでRAGエンジニアとして確かな成果を出し、多くの企業から選ばれる存在になるためには、技術的な専門性と、場所を問わず信頼される人間性の両方が求められます。ここでは、特に重要となる5つの必須スキルを厳選して解説します。

• 大規模言語モデル（LLM）に関する知識
• Pythonと主要AIフレームワークの習得
• クラウドプラットフォームの活用スキル
• 高い自律性と自己管理能力
• 能動的なコミュニケーション能力

【スキル1】大規模言語モデル（LLM）に関する知識

RAGエンジニアリングの中核をなすのは、GPTシリーズに代表される大規模言語モデル（LLM）です。質の高い開発を行うためには、以下の基礎知識を体系的に理解しておくことが求められます。

知識/用語	概要
Transformer（トランスフォーマー）	現在の主要なLLMの基盤となっている深層学習モデル。
Embeddings（エンベディング）	単語や文章を、意味の近さを計算できる数値ベクトルに変換する技術。
プロンプトエンジニアリング	AIから望ましい出力を得るために、指示（プロンプト）を工夫する技術。
ハルシネーション	AIが事実に基づかない、もっともらしい嘘の情報を生成してしまう現象。
Fine-tuning	特定のタスクやデータに適応させるために、既存の学習済みモデルを追加で訓練すること。

単にAPIを呼び出すだけでなく、LLMが動く仕組みや、得意・不得意といった特性を深く理解していることが、質の高い開発に繋がります。

AIの特性を理解しているからこそ、その能力を最大限に引き出し、ビジネス課題の解決に結びつける最適な設計を描くことができます。

【スキル2】Pythonと主要AIフレームワークの習得

AI開発の世界では、プログラミング言語Pythonが共通語となっています。高いレベルのPythonスキルはもちろんのこと、RAG開発を効率的に進めるためのフレームワークに習熟していることは、今や必須といえます。

代表的なフレームワークには、以下のようなものがあります。

フレームワーク	主な役割と特徴
LangChain	LLMを中心としたアプリケーション開発の「司令塔」。プロンプト、モデル、外部データなどを柔軟に組み合わせ、複雑な処理の流れ（チェーン）を構築するのに長けている。
LlamaIndex	LLMに外部データを取り込ませる「データ連携役」。PDFやWebサイトなど、多様なデータをLLMが理解しやすい形に整理・変換（インデックス化）し、効率的な検索を可能にする。
Haystack	本番環境での運用を強く意識した「パイプライン構築役」。データの検索から回答生成までの一連の流れ（パイプライン）を、柔軟かつ頑健に構築できるのが特徴。

これらのフレームワークを使いこなせることは、ゼロからコードを書く手間を大幅に削減し、開発のスピードと質を直接的に向上させる武器となります。

例えば、LangChainで処理の全体像を設計し、LlamaIndexで効率的なデータ検索部分を構築するといったように、それぞれの得意分野を組み合わせて活用する場面も少なくありません。

案件に参画する上でも、これらのフレームワークへの習熟度は、即戦力として評価されるために重要です。

【スキル3】クラウドプラットフォームの活用スキル

開発したRAGシステムを実際に動かし、多くの人が利用できるようにするためには、クラウドプラットフォームの知識が欠かせません。主要なクラウドサービス上で、システムを構築・運用する能力が求められます。

代表的なクラウドプラットフォームは以下のとおりです。

プラットフォーム	特徴
AWS （Amazon Web Services）	業界シェアが高く、フルマネージドな基盤モデルを提供するAmazon Bedrockから、本格的な機械学習開発環境のAmazon SageMakerまで、幅広いサービスが揃っている。
Azure	OpenAIとの連携により、最新のGPTモデルを企業向けに利用しやすいAzure OpenAI Serviceが強み。エンタープライズ向けの堅牢な検索機能も充実。
GCP  (Google Cloud, 旧称 Google Cloud Platform)	データ分析基盤に強く、Vertex AIという統合プラットフォーム上で、データの準備からモデル開発、運用までを一気通貫で行える。

2025年のFlexera社の調査によれば、中小企業におけるクラウド利用率はAWSが53%、GCPが46%、Azureが29%となっており、これらの主要プラットフォームが市場の中心であることがわかります。

出典：State of the Cloud Report｜Flexera

これら主要3社のクラウドを押さえておけば、対応できる案件の幅が格段に広がります。

特にリモートワークでは、開発から本番運用まで全てがクラウド上で完結します。拡張性や費用対効果を考えながら、安定したシステムを構築する能力は、RAGエンジニアにとって極めて実践的なスキルです。

机上の空論で終わらせず、実際にビジネスインパクトを与えるサービスとして世に出すための、いわば最後の砦となるスキルといえるでしょう。

【スキル4】高い自律性と自己管理能力

• 1日の始めにタスクをリスト化し優先順位を設定
• ポモドーロテクニックなどで集中と休憩のリズムを構築
• 完了したタスクを可視化し達成感を得る工
• 週の終わりや月の終わりに定期的な自己評価を実施

リモートワークでは、オフィス勤務のように誰かが仕事の進捗を常に見てくれるわけではありません。そのため、自分自身でタスクを管理し、納期から逆算して計画的に仕事を進める高い自律性が不可欠です。

「言われたからやる」のではなく、自ら課題を見つけ、解決策を考え、行動に移す姿勢が、遠隔で働く上での信頼の土台を築きます。この能力は、フリーランスとして独立して働く上でも、成功を左右する重要な要素となります。

【スキル5】能動的なコミュニケーション能力

顔が見えないリモート環境では、コミュニケーションの質がプロジェクトの成否を分けます。チャットやドキュメントといったテキストベースで、自分の考えや進捗状況を、誤解なく、かつ簡潔に伝える能力が求められます。

• 結論から先に伝えるPREP法を意識した文章作成
• 朝会や日報での定期的な進捗状況の共有
• 不明点を放置せず、すぐに質問する習慣
• テキストで伝わりにくい内容は即座に短いビデオ通話を提案
• 感謝やポジティブな反応を意識的に表現

特に重要なのは、問題が発生してから報告するのではなく、問題が起きる前に「能動的に」情報共有する姿勢です。自らの状況をこまめに発信し、疑問点をすぐに質問できるオープンな姿勢が、リモートチームの一体感と開発スピードを高めます。

RAGエンジニアのリモートワーク案件を探す3つの方法

 必要なスキルを身につけたら、次はいよいよ実践の場である案件探しです。RAGエンジニアがリモートワーク案件と出会うための効果的な3つの方法には、それぞれ特徴があります。まずは全体像を把握し、自分に合った方法から試してみましょう。

方法	メリット	デメリット
技術ブログやSNSで発信する	自身の専門性を深くアピールでき、企業から直接声がかかる可能性がある。セルフブランディングに繋がる。	すぐに案件に結びつくとは限らず、継続的な情報発信の手間と時間が必要になる。
求人サービスで直接探す	公開されている案件数が多く、自分のペースで探せる。幅広い選択肢の中から比較検討できる。	応募者が多く競争になる場合がある。好条件の非公開案件には出会えない。
専門エージェントを活用する	非公開の高単価案件を紹介してもらえる。面倒な単価交渉や契約手続きを代行してくれる。	エージェントとの面談ややり取りが必要。自分のスキルや経験によっては紹介を受けられない場合がある。

それぞれの方法について、より詳しく見ていきます。

【方法1】技術ブログやSNSで専門性を発信する

自身のスキルを技術ブログやSNSで発信し、セルフブランディングに繋げるのは一つの手法です。RAGに関する解説などを継続的に発信すれば、RAGの専門家として認知されるきっかけにはなるかもしれません。

しかし、これはあくまで長期的な戦略であり、相応の労力が求められます。有益な情報を発信し続けるには多くの時間と手間がかかりますし、その活動がすぐに案件獲得に直結するとは限りません。

すぐにでも案件を探したい方にとっては、やや遠回りな方法といえるでしょう。

【方法2】求人サービスで直接案件を探す

求人サービスを使い、自分で直接案件を探すのも一般的な方法です。AI関連の専門サイトも増えてはいますが、膨大な情報の中から、本当に自分のスキルや希望に合う質の高い案件を自分で見極めるのは、大変な手間がかかります。

また、条件の良いリモートワーク案件には全国から応募が殺到し、競争率が高くなりがちです。本当に魅力的な高単価・非公開の案件は、そもそも市場に出回っていないという側面も念頭に置くべきでしょう。

【方法3】専門のエージェントを活用する

時間や労力を大幅に削減し、質の高い案件と出会うために最も効率的で確実な方法が、専門のエージェントを活用することです。エージェントサービスはWeb上には公開されていない、好条件の非公開・高単価案件を多数保有しています。

エージェントは、あなたのスキルや経験を正しく理解した上で、最適な案件を提案します。面倒な単価交渉や契約手続きも代行するため、最も得意な開発業務に集中できます。

エンジニアとしてのキャリアを本気で考えるなら、リモートワーク案件のプロをパートナーとして活用することをおすすめします。

リモートワークとRAGエンジニアに関するよくある疑問

リモートワークでのRAGエンジニアという働き方について、多くの方が抱く疑問点をまとめました。

キャリアを考える上での参考にしてみてください。

【Q1】RAGエンジニアの経験がないと、リモートワークの案件は難しいでしょうか？

A. 未経験からでも挑戦の道は十分にあります。

RAGは新しい分野なので、実務経験を持つ人はまだ少数です。そのため、企業側もポテンシャルを評価する傾向にあります。

Pythonや機械学習の基礎知識は学習しておくと良いでしょう。個人で簡単なRAGアプリを開発した実績は何よりのアピール材料になります。自主的に学び行動する姿勢が、未経験から案件を獲得する上で評価されるでしょう。

【Q2】フリーランスのRAGエンジニアは、どのくらいの収入を見込めますか？

A. 収入はスキルや経験、案件の内容によって大きく変動します。ただ、RAGエンジニアは高い専門性が求められる職種です。

専門家の数がまだ少ないため、案件の単価は他のエンジニア職種と比較して高い傾向にあります。経験を積み、複数の業務委託案件をこなせるようになれば、高い収入水準を目指すことも可能です。

確かな実績を積み重ねていくことが、高収入への近道といえるかもしれません。

【Q3】本業と両立して、副業としてRAGエンジニアの仕事はできますか？

A. 副業から始めることは十分に可能です。多くの案件は業務委託契約であり、成果物ベースで仕事を進めます。稼働時間を柔軟に調整しやすい案件も多く、副業として始めやすい環境です。

まずは小規模なプロジェクトから挑戦し、経験を積んでいくのが良いでしょう。本業とのバランスを取るため、無理のない範囲で取り組める案件選びと、徹底した時間管理が成功の分かれ目となります。

【Q4】AI技術の進化は速いですが、RAGのスキルはすぐに古くなりませんか？

A. 技術の進化は確かに速いですが、RAGの根本的な考え方は長く役立つでしょう。なぜなら、企業内のデータとAIを結びつけたいというニーズは、今後もなくならないからです。

使用するライブラリや手法は変わるかもしれません。しかし、情報検索や生成AIの基本原理を理解していれば、新しい技術にも対応できます。特定のスキルに固執せず、学び続ける姿勢こそが、変化の速い業界で活躍し続けるための力となります。

【Q5】RAGの開発には、高性能なパソコンが必要になりますか？

A. 必ずしも高性能なパソコンが必要なわけではありません。AIモデルの学習や大量データの処理といった、負荷の大きい作業の多くはクラウド上で行われます。そのため、個人のパソコンに求められるのは、快適にプログラミングができる程度の性能です。

むしろリモートワークでは、パソコンのスペック以上に安定した高速なインターネット回線が業務効率に影響します。標準的な開発環境を整え、クラウドサービスを上手に活用することを考えると良いでしょう。

【まとめ】RAGエンジニアとしてリモートワークで新しいキャリアを築こう

ここまで、RAGエンジニアの仕事内容から、リモートワークでの働き方、必要なスキル、そして案件の探し方までを詳しく解説してきました。

RAGエンジニアという希少価値の高いスキルと、リモートワークという自由な働き方の組み合わせが、いかに多くの可能性を秘めているか、感じていただけたのではないでしょうか。

AIの世界は変化が速く、常に学び続ける姿勢が求められます。しかし、その変化こそが、エンジニアとしての成長と市場価値を高め続ける原動力となるのです。

AIと共に進化する未来は、もう始まっています。場所を選ばずに最先端の仕事に挑戦できる今だからこそ、自分らしいキャリアを築く絶好の機会です。