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【No.125】AIスキル給与+58% — RAGデモ1週間実務パック

江戸テック瓦版

二次分析では、エンジニア求人の約27%が AI スキルを要求または優遇し、AI スキル付きポジションの中央値給与が約58%高い、との整理が AI Pulse 等 で言及されています。
「Copilot を触った」だけでは JD の語彙とずれ、RAG・Agent・eval ハーネスが残る型にポートフォリオを合わせる必要があります。

この記事は、給与プレミアムの数字を議論で終わらせず、社内 PDF 10枚で RAG デモを1週間で作る手順とコピペ資産としてまとめた深掘りです。

この記事に含まれるもの

分析の読み方 — 27% JD・+58% 中央値の二次要約と限界

ポートフォリオ差の3要素フレーム — プロンプトだけ vs RAG/eval

RAGデモ1週間プラン — 日別タスクと完了定義

GitHub PR 説明テンプレ — 求人に刺さる書き方

README 冒頭3行テンプレ — リポジトリの顔

JD 自己採点シート — 27%の求人に近づくチェック

30日ロードマップ — デモ→PR→応募まで

この記事で持ち帰れること

単価が残るのは「プロンプトだけ」ではなく、検索でき、評価まで回るパイプを示せる人です。二次要約は個人の給与を保証しませんが、1本のデモ PR で差が付く、という実務感覚は今日から試せます。

今週試す1手: 社内 PDF 10枚（または公開可能な代替文書）で RAG デモを1つ作る（下記1週間プランの第1〜3日を最優先）。

何が言われているか — 求人と給与プレミアム

AI Pulse の分析要約 を手がかりにすると、次のような整理があります。

JD の AI 言及
エンジニア求人の約27%が AI スキルを要求または優遇、との二次分析。

給与プレミアム
AI スキル付きポジションの中央値給与が約58%高い、との二次要約。

残るスキル語彙
RAG・エージェント・評価ハーネス等が JD に残る、との論調。

数値は調査・地域・職種でブレます。取り込むべきは、ポートフォリオ1本で語彙を揃えるという方向です。

ポートフォリオ差の3要素（フレームワーク）

1. 入力が固定できる
社内 PDF 10枚など、再現可能なコーパスを選ぶ。

2. 検索が動く
チャットだけでなく、根拠付き回答（引用または chunk 表示）まで見せる。

3. 評価の入口がある
最低10ケースの eval リスト（質問・期待キーワード）を README に書く。

よくある誤解と切り返し

誤解1: 「+58%＝全員が58%上がる」
切り返し: 中央値の相対差の話。個人の交渉結果を保証しない。

誤解2: 「プロンプト職で十分」
切り返し: プロットの論点ではプロンプトだけは単価が下がる方向、との二次論。RAG/eval が残る。

誤解3: 「大規模データがないと RAG は無理」
切り返し: 今週の一手は10枚の PDF で十分。規模よりパイプの見せ方。

RAGデモ1週間プラン（コピー用）

社内許可・個人情報・契約を確認したうえで実施してください。

第1日 — コーパス

  • PDF 10枚を1フォルダに（ファイル名規則: 01_〜10_）

  • 完了定義: 合計ページ数と文字化け有無をメモ

第2日 — インデックス

  • 既存 OSS または社内許可のスタックで chunk 化・ベクトル化

  • 完了定義: 1問投げて chunk が返る

第3日 — 回答 UI

  • CLI または最小 Web で「質問→回答＋根拠1行」

  • 完了定義: デモ動画30秒またはスクショ3枚

第4日 — eval 10ケース

  • 質問10個と期待キーワードを README に列挙

  • 完了定義: 10件中7件以上でキーワードが含まれる（厳密な自動 eval 不要）

第5日 — PR

  • GitHub に PR または public リポジトリへ push（秘密情報は除外）

  • 完了定義: PR 本文に下記テンプレを貼った

第6〜7日 — 振り返り

  • README 冒頭3行を直し、LinkedIn または職務経歴にリンク1行追加

  • 完了定義: 第三者が README だけで再現手順を追える

GitHub PR 説明テンプレ（コピー用）

PR 本文の先頭に固定してください。

目的（1行）
社内文書10枚向け RAG デモ — 検索・根拠表示・eval 10ケース

スコープ

  • コーパス: （　）枚 PDF（匿名化済み）

  • スタック: （　）

  • 非スコープ: 本番認証・マルチテナント

デモの見方

  1. （　）を clone

  2. （　）を実行

  3. 質問例: 「（　）」

eval
README の10ケース表を参照。手動で（　）/10 合格。

AI 使用箇所

  • コード: （　）

  • 人間検証: （　）

完了定義: マージまたは Open の PR に上記全文がある。

README 冒頭3行テンプレ（コピー用）

リポジトリトップに貼る「求人向けの顔」です。

行1: RAG demo over （　） internal-style PDFs — retrieval + cited answers.

行2: Stack: （　）. Eval: 10 manual cases in `eval.md`.

行3: Not production — demonstrates ingestion, search, and evaluation loop in 1 week.

日本語版（職務経歴用・1行）
社内文書10枚の RAG デモ（検索・根拠表示・eval 10ケース）を1週間で構築。

JD 自己採点シート（コピー用）

応募前に各項目を 0/1/2 で採点（0=無、1=触った、2=デモ or 本番）。

  1. RAG（検索パイプライン）: （　）

  2. Agent ワークフロー: （　）

  3. eval / テストハーネス: （　）

  4. 本番デプロイ・監視: （　）

  5. プロンプトのみ: （　）

合計: （　）/10

解釈（目安）

  • 6以上: 27%層の JD に近い語彙

  • 4以下: 今週の RAG デモで +2 を狙う

完了定義: 採点後、最も低い項目に1行の改善アクションを書いた。

30日ロードマップ

第1週 — RAG デモ

  • 上記1週間プランを完走

  • 完了定義: PR または public README リンクがある

第2週 — eval の言語化

  • eval 10ケースを面接用に3行要約（精度ではなく手順を語る）

  • 完了定義: 1分で説明できる

第3週 — 求人接続

  • JD 自己採点を5件の求人に適用し、ギャップ1つを直す

  • 完了定義: 応募または保存が3件

第4週 — 次の1本

  • Agent または eval 自動化の小 PR を1本追加

  • 完了定義: ポートフォリオが「2本」になった

ペルソナ別の使い方

正社員 — 社内許可範囲の PDF でデモ。昇進・異動面談で README リンクを渡す。

転職 — public リポジトリは匿名化コーパスで可。職務経歴の先頭に README 3行を貼る。

副業・受託 — クライアント向けに「10文書 RAG PoC」の見積の根拠資料として同じ README を流用できる（別途 0127 の見積テンプレと組み合わせ可）。

ショート動画との関係

ショート 0125 は【時給】のフックで、+58% と 27% JD を一席で伝えています。動画は概要、本記事は 1週間プラン・PR・README・採点シート の保存用です。第1日は PDF 10枚の選定から始めてください。

参照

二次要約（AI Pulse・求人分析 2026）。エンジニア求人の約27%が AI スキルを要求/優遇、AI スキル付きの中央値給与が約58%高い、との分析。個人の保証ではない。

免責

本記事は二次分析の要約と、学習用 RAG デモの手順テンプレです。給与・比率は調査・地域・交渉で大きく異なります。社内文書の利用は許可・匿名化・契約を守ってください。

江戸テック瓦版 — AI 時代の生存戦略

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