AI技術は成長分野であり、将来性を感じてAIエンジニアを目指そうと考えている方も増えています。
IT人材の需要は高まっている一方で、「AIエンジニアはやめとけ」「AIエンジニアはオワコン」といった否定的な声も一部で挙がっており、方向性に迷っている人もいるでしょう。
そこでこの記事では、「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由を調査し、AIエンジニアの現実も踏まえて解説します。
▼この記事に書いてあること
AIエンジニアには難しい専門スキルが必要か、数学ができない人はやめた方がいいのかなど、向いている人の傾向も紹介しているので、ぜひご参考ください。
「AIエンジニアはやめとけ」と言われる5つの理由
AI技術の発展とともにAIエンジニアの需要も高まっていますが、一部では「AIエンジニアはやめとけ」という意見もあるようです。
否定的な意見を目にしてしまうと、「これから目指す価値はあるの？」「自分には向いていないかも…」と挑戦するのをためらってしまうかもしれませんね。
今後活躍が期待されるはずのAIエンジニアが、なぜ「やめとけ」と言われるのでしょうか。
ここからは、「AIエンジニアはやめとけ」と言われる5つの理由を紹介します。
①難しい専門スキルが必要
AIエンジニアになるためには、高度な数学的知識やプログラミングスキルなど、難しい専門スキルが必須です。
具体的には、主に以下のスキルが必要になります。
- プログラミング言語
- 確率・統計など数学的知識
- アプリケーション開発スキル
- クラウドサービス知識 など
これらのスキル習得にはいずれも多くの時間を要するため、ある程度スキルの下地がないと実践レベルに達するにはかなりの労力を要します。
求められるスキルの高さからAIエンジニアの難易度は非常に高いとされており、未経験から目指すには1年以上の学習期間が必要になるケースも少なくありません。
AIエンジニアになるには難しい専門スキルの習得が必要だから、未経験者には「やめとけ」とアドバイスの意味で使われることもあるのでしょう。
②常に情報やスキルのアップデートが必要
AI分野は技術の進歩が著しく、AIエンジニアは常に最新の情報やスキルを追い続ける必要があります。
一般的な職業の場合は、一度スキルを習得すれば何年も対応することができますが、AIエンジニアの場合はここまで学んだらゴールといった地点がありません。
知識をアップデートするためには、自分から率先してアンテナを張り、継続的に学習し続けることが肝心です。
一般的な職業と違って、AIエンジニアになった後も労力が多いことから、「やめとけ」と言われる一因になっています。
③人材不足で激務になりやすい
AIエンジニアを含めて、IT業界のマンパワーは、需要に対して供給が追いついていない状況です。
データ収集やモデルのチューニングなど地道な作業が多いにも関わらず、人材不足のために激務になりやすいと言われています。
特に、AIエンジニアは人手が足りていない傾向があり、1人のエンジニアにかかる業務負担が重くなりがちです。
就職先によっては長期間労働が慢性的に発生するリスクを孕んでいることが、「やめとけ」と言われる理由のひとつです。
④優秀なライバルが増える傾向
現在、日本ではIT人材の育成が急速に進んでおり、小・中学生からプログラミングを学ぶ時代になっています。
国や自治体が主導となって若年層にIT技術の指導を積極的に行う取り組みも盛んで、子どものころからAIが身近な存在となる日も遠くありません。（参考1）厚生労働省-ITマスターのご案内
AI技術を専門的に学ぶ大学や専門学校も増えており、ITやAI技術など高度な知識・スキルを習得した人材が続々と育っています。
社会人がこれから努力してAIエンジニアを目指しても、数年後には優秀なライバルとの競争が予想されることから、「やめとけ」と言う人もいるようです。
⑤AIに代替されて仕事がなくなる可能性が高い
AI技術が今後さらに進歩することによって、AIエンジニアの仕事自体がAIに置き換わる可能性を指摘する声があります。
たしかに、AIが基礎的なコーディングや単純なモデルの構築を代替する自動生成技術は進んでおり、初級レベルのエンジニアやプログラマーの仕事の一部を担うこともあるでしょう。
しかし、現実的にはAIエンジニアの仕事そのものがなくなるというより、「求められる知識やスキルが高度化していく」と考えられています。
また、AIが出力した結果を見極める人間の目はまだまだ必要であり、近い将来AIにすべての仕事が代替されるとは考えにくいため、これからAIエンジニアを目指す価値は十分あります。
AIエンジニアはいらないの？オワコンではない本当の将来性
AI技術の進歩により、これまでエンジニアやプログラマーの仕事だった業務の一部を代替できるようになっています。
このような流れからか、「AIエンジニアはいらない」「オワコン」といった声が一部で挙がっているようです。
しかし、実際の現場においてAIはあくまでツールであり、AIを使いこなして価値を生み出すAIエンジニアの需要はむしろ高まっています。
人材不足の観点からも、単純作業をAIにまかせていくのが効率的ですが、高度な課題を解決するAIエンジニアの存在は今後も必要不可欠ですよ。
自動車、金融、医療など多様な業界でAI導入や開発・運用のニーズは高まっており、専門的な知識を持つAIエンジニアはむしろ不足しているため、将来性は非常に高いと言えます。
AIエンジニアが向いている人
AIエンジニアはこれから益々需要が高まっていくと予想され、目指してみる価値はあります。
ここでは、AIエンジニアに向いている人の特徴を紹介します。
勉強やリサーチが好きな人
AI技術は日々進化が目覚ましく、AIエンジニアとして就職した後も常に最新の情報をリサーチし、知識やスキルを身につけていく必要があります。
勉強が好きな人や知らないことを探求するのが好きな人であれば、AIエンジニア向けの素質を備えていると言えるでしょう。
知識の習得に貪欲なタイプの人は、AIエンジニアとして継続して活躍していける可能性が高まります。
自己管理ができる人
AIエンジニアとして活躍するにあたって必要な要件のひとつに、「自己管理能力の高さ」が挙げられます。
AIエンジニアは人材不足の傾向があり、時期や就職先によっては激務になることも想定されます。
たとえハードワークになっても体調を崩さないように、スケジュール管理や体調管理を徹底することもAIエンジニアに必要なスキルです。
フリーランスでの働き方を希望する方は、特に自己管理能力が求められます。
高収入を目指したい人
AIエンジニアの収入はスキルレベルや地域によって異なりますが、平均年収は約628万円と高い水準にあります。（参考2）厚生労働省-職業情報提供サイト（job tag）|AIエンジニア職業詳細
人材市場でも需要は非常に高く、大手・外資系企業への転職、フリーランス化で年収アップも可能です。
スキルと経験次第で年収1,000万円以上も目指せるため、高収入を目指したい人には魅力的でしょう。
AIエンジニアはやめた方がいい人
ジョブチェンジを検討中、あるいはAI分野への将来性を感じて、これからAIエンジニアを目指そうとしている人もいるでしょう。
しかし、高度なスキルや知識の習得が求められる難易度の高い職種であり、その過程で時間や費用もかかるため、自分に適しているか事前に知っておくことは大切です。
ここでは、AIエンジニアはやめた方がいい人の特徴を紹介します。
数学ができない人
AIエンジニアの仕事であるAIモデルの構築やデータ分析には、微分積分や線形代数、統計学の知識が不可欠です。
AIエンジニアを目指すに当たって、数学ができない人や統計学に苦手意識がある人は、学習段階で挫折する可能性があります。
たとえAIエンジニアになれたとしても、日々大量の数値データと向き合う必要があるため、数学が苦手な人は向いていないと言えるでしょう。
忍耐力・集中力がない人
AIエンジニアの業務は、大量のデータを整理したり、何度もパラメータを調整したりなど、地道な作業を長時間行う忍耐力が必要な場面も少なくありません。
同じ作業をコツコツする中でも精確性は欠かせないため、集中力も求められます。
忍耐力や集中力がない人はミスを発生しやすく、仕事のクオリティが下がるため、AIエンジニアにあまり向いていないタイプと言えるでしょう。
論理的思考が苦手な人
AIエンジニアには、複雑なアルゴリズムやデータ構造を理解し、筋道立てて開発やコード設計するための「論理的思考」が必須です。
原因の分析や仮説の検証など、数学的な知識を踏まえてロジックを構築していく作業は、論理的な思考が非常に重要になってきます。
また、計画や結果などを人にデータや数値を交えて他者と対話する機会もあり、感覚的な判断を避けなければいけない場面も少なくありません。
「なんとなく」で仕事をする人や筋道立てて解決できない人は、AIエンジニアを目指すと苦労する可能性が高いですよ。
AIエンジニアは未経験でもなれる？
結論から言うと、AIエンジニアは未経験でもなれます。
ただし、「未経験歓迎」と求人情報にあったとしても、一定レベルの学習実態や成果が求められることが多いでしょう。
大前提として、AI・IT関連のスキル学習は必須で、主に以下の習得が求められます。
- Pythonなどのプログラミングスキル
- 数学・統計学の基礎
- AI基礎理論・技術 など
また、どの業界にも共通と言えますが、年齢が上がるほど未経験からの挑戦は難易度が上がります。
AIエンジニア未経験の30代の場合、アピールポイントとなるのは、前職での経験やAI関連資格（G検定やDS検定など）の取得です。
30代であれば、スキルを習得できるプログラミングスクールで専門教育訓練給付金などの補助金の取得条件を満たしている場合が多く、費用を最小限に抑えてリスキングすることも可能。
AIエンジニア未経験の40代が目指すのはよりハードルが高いですが、これまでの社会人経験やマネジメント力が武器になる可能性もあるでしょう。
未経験だからといって初めからあきらめずに、まずはアピールポイントを増やしましょう。
【AIエンジニアの現実】やりがい&大変なこと口コミまとめ
AIエンジニアの現実を知るために、AIエンジニアになって楽しいことや苦労したことなど、現場で働いている人の声を調査しました。
AIエンジニアのやりがいとして、以下のような口コミが見られます。
- 開発したAIがきちんと動作する達成感
- 新しい技術のプロダクトが楽しい
- 年収アップが期待できる
主に、「新しい価値の創造に携われる」「最先端技術に触れられる」「高収入が期待できる」といった点が、やりがいにつながっているようです。
一方、AIエンジニアの大変なことや辛いこととして、以下のような口コミが見つかります。
- 技術進化が早すぎてついていくのが大変
- 数学・統計学の理解が難しい
- 前提となる膨大なデータ準備に時間がかかる
「技術の進化が早すぎる」「数学・統計のハードルが高い」「データの準備に時間がかかる」といった点が、AIエンジニアの大変さを表すリアルな声のようです。
AIエンジニアは、最先端技術に触れられる需要の高い仕事であるとともに、高い専門性と技術力が必須です。
大変さは伴うものの、それに応じたやりがいや達成感も感じられる仕事でもあり、将来性も期待できるため、目指す価値は十分にあります。
▼参考にしたページ一覧
（参考1）厚生労働省-ITマスターのご案内
（参考2）厚生労働省-職業情報提供サイト（job tag）|AIエンジニア職業詳細
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