AIエンジニアはやめとけ？実態と理由、転職に向いている人の特徴

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AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、人工知能（AI）技術を活用して新しいシステムやサービスを開発する専門職です。

機械学習やディープラーニングといった技術を駆使し、大量のデータを分析・学習させてAIモデルを構築し、実際のシステムに実装する役割を担います。

主な仕事内容は、以下のとおりです。

スマートスピーカーやレコメンデーション機能などの身近なサービスから、自動運転や医療診断支援といった高度な分野まで、幅広い領域で活躍しています。

ビジネス課題を解決に導く、現代社会で不可欠な役割を担う技術者がAIエンジニアです。

（参考：職業情報提供サイト「job tag」『AIエンジニア』）

「AIエンジニアはやめとけ」は本当？実態と理由を解説

「AIエンジニアはやめとけ」という意見には、AIエンジニア特有の厳しさや誤解が背景にあります。華やかなイメージとは裏腹に、地道な作業や高い学習コストが求められるのは事実です。

ここからは、どのような理由で「やめとけ」と言われるのか、具体的な5つの実態を解説します。

ネガティブな側面も理解し、適切にキャリアを選択できる知識を身につけましょう。

理由1：習得すべきスキルの難易度が高く、独学では限界がある

「AIエンジニアはやめとけ」といわれる理由には、業務に必要なスキルの難易度が独学で習得するには高いことが挙げられます。

実際、AIエンジニアには高度な専門知識が求められます。Pythonなどのプログラミング言語をはじめ、以下のような知識も必要です。

• ・機械学習の理論
• ・統計学
• ・線形代数

基礎レベルであれば独学でも学ぶことは可能ですが、実践レベルとなると高い壁があります。特に最新の論文を読み解き、複雑なアルゴリズムを実装する段階になると、一人での学習に限界を感じやすいでしょう。

理由2：技術の進化が早く、学び続けなければならない

AI分野の技術革新は、他のIT分野と比較しても非常に速いペースで進んでいます。先日まで主流だった技術が、新しい論文の発表一つで時代遅れになることも珍しくありません。

そのため、急速な変化に常に対応し続けるために、最新の論文をチェックしたり、新しいフレームワークを試したりする自己研鑽が欠かせません。

この「学び続ける姿勢」を楽しめない人にとっては、大きな精神的負担となります。常に知識をアップデートし続ける覚悟がなければ、第一線で活躍し続けるのは難しいでしょう。

理由3：想像以上に地道なデータ整理や検証作業が多い

AIエンジニアの仕事は、華やかなモデル開発だけではありません。業務時間の多くが、以下のようなデータの収集やデータクレンジングと呼ばれる整理の作業に費やされます。

• ・膨大なデータからノイズを除去
• ・欠損している値を補完
• ・適切な形式に変換

また、モデル開発後も精度の検証とチューニングを何度も繰り返します。期待した結果が出なければ、データの見直しやアルゴリズムの変更を行い、再び検証しなければなりません。

派手さとは無縁な地道な努力が求められることで、「想像していたのと違った」と感じる人もいるでしょう。

理由4：優秀な人材が多く、採用・転職の競争が激しい

AIは将来性が高い分野であるため、世界中から優秀な人材が集まっています。大学院で専門分野を研究してきた修士号・博士号取得者や、他分野で高い実績を持つエンジニアも珍しくありません。

特に大手IT企業や先進的な研究開発部門では、採用のハードルが非常に高いのが実情です。単にプログラミングができるだけでなく、特定のドメイン知識や高度な数学的素養、研究実績が問われることもあるでしょう。

未経験からの転職市場も同様です。ポテンシャル採用の枠は存在しますが、基礎学習を習得中レベルでは他の求職者に埋もれてしまうことが考えられます。

競争相手が優秀であるという現実を認識し、差別化できる強みや実績を準備しなければ、希望のポジションを得るのは難しいでしょう。

理由5：AIの発展で仕事が奪われる懸念がある

「AIエンジニアはやめとけ」といわれるのには、AI自身が進化することで「AIエンジニアの仕事が自動化されるのではないか」といった懸念があることも理由の一つです。

実際に、コーディングを自動生成するAIや、モデル開発プロセスを効率化するAutoML（自動機械学習）といった技術が登場しています。これにより、単純なコーディング作業や定型的なデータ分析業務は、将来的にAIに代替される可能性が高いです。

しかし、AIエンジニアの仕事自体がなくなるわけではありません。AIにどのような課題を解かせるか定義する「課題設定能力」や、ビジネスの文脈を理解して最適なAI活用を提案する「コンサルティング能力」の重要性は増していくと考えられます。

AIを使いこなす側の立場であり続ける限り、仕事が奪われる心配は少ないでしょう。

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AIエンジニアに向いていない人の特徴3つ

「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由は、そのまま向いていない人の特徴に当てはまります。

AIエンジニアは高い専門性と継続的な努力が求められる職種です。もし以下の特徴に当てはまる場合、AIエンジニアのキャリアは苦痛に感じるかもしれません。

以下、それぞれ具体的に解説します。自分自身の適性を見極める参考にしましょう。

数学的思考やデータ分析に強い苦手意識がある

数学的思考やデータ分析に強い苦手意識がある人は、AIエンジニアに向いていない可能性が高いかもしれません。

AI開発の根幹には、統計学や線形代数といった数学の理論が存在します。AIモデルがなぜそのように動作するのかを理解し、問題発生時に原因を特定するためには、数学的な思考が不可欠です。

また、データ分析も必須です。AIエンジニアの仕事は、膨大なデータから意味のあるパターンを見つけ出し、仮説を立てて検証するプロセスがほとんどを占めます。

そのため、数字やデータを見て論理的に考えることが苦手な人にとって、AIエンジニアの業務は大きなストレス源となるでしょう。

学び続けることが苦痛に感じる

AI技術の進化スピードは非常に速く、学習に終わりがありません。新しい技術トレンドや論文を追いかけ、自分の知識を常に最新の状態に保つ努力が求められます。

「学生時代の勉強で十分」「仕事以外の時間まで学習したくない」と考える人には、AIエンジニアは不向きです。

学び続けることを「成長の機会」ではなく「苦痛な義務」と感じてしまう場合、長期的なキャリアを築くのは難しいでしょう。

地道な検証作業が面倒

AI開発は、華やかな成果の裏で、膨大な量の地道な作業に支えられています。とくにデータの整理や、モデルの精度を上げるためのパラメータ調整、繰り返し行われる検証作業は、忍耐力が必要です。

そのため、「面倒な単純作業は嫌い」「すぐに結果が出ないとモチベーションが下がる」というタイプの人にとって、AIエンジニアの仕事は意欲を感じにくい可能性があります。

試行錯誤のプロセスそのものを楽しめなければ、AIエンジニアの日常業務にフラストレーションを感じ続けることになるでしょう。

「やめとけ」と言われても挑戦すべき？AIエンジニアで成功しやすい人の特徴

ネガティブな側面がある一方で、AIエンジニアはやりがいのある仕事です。以下のような特徴を持つ人にとっては、仕事を通して自身のキャリアの可能性を高めることもできるでしょう。

以下、それぞれ詳細に解説します。自分に当てはまるかを確認してみましょう。

知的好奇心が強く、技術や概念の探求が好き

AIエンジニアとして活躍する人は、強い知的好奇心を持っている傾向があります。

「なぜこのモデルは高い精度が出るのか」「新しいアルゴリズムはどのような仕組みなのか」といった技術的な探求を純粋に楽しめることが重要です。

急速な技術進化は、好奇心旺盛な人にとっては刺激的な環境です。新しい知識を得ること自体に喜びを感じるうえ、自らのスキルとして取り込めるでしょう。

単に技術を使うだけでなく、その背景にある理論や概念を深く理解しようとする姿勢があれば、複雑な問題に直面したときの解決能力にもつながります。

試行錯誤を楽しめる粘り強さがある

AI開発は、一度で完璧な結果が出ることはまずありません。期待した精度が出なかったり、予期せぬエラーに遭遇することは日常茶飯事です。

AIエンジニアには、こうした状況でも諦めない粘り強さが求められます。「なぜうまくいかないのか」を分析し、データの見直しやパラメータの調整を行う地道な試行錯誤のプロセスを楽しめるかどうかが重要です。

うまくいかない状況を「失敗」ではなく「学習の機会」と捉え、粘り強く最適解を探し続けられる人は、AIエンジニアとして大きな成果を出せるでしょう。

複雑な課題を整理・構造化して考えられる

AIエンジニアが取り組む課題は、「売上を予測したい」「不良品を検知したい」といったビジネス上の曖昧な要求から始まります。この要求を、AIで解決可能な具体的な問題へと落とし込む能力が必要です。

そのためには、複雑に絡み合った課題を冷静に分析し、要素ごとに分解して整理する構造化能力が求められます。何が問題の本質なのか、どのデータを使ってどのようなAIモデルを構築すれば解決できるのかを論理的に設計しなければなりません。

そのため、感情論や感覚ではなく、データとロジックに基づいて物事を考えられる人は、AIエンジニアに適しているでしょう。

自律的に学び、キャリアの方向性を自ら設計できる

AI分野はまだ新しく、確立されたキャリアパスが少ないのが現状です。会社が手取り足取り教育してくれる環境は稀で、多くの場合、自分自身で必要なスキルを定義して学習する自律性が求められます。

技術のトレンドを追いながら、「自分は画像認識の専門家になる」「自然言語処理を極める」といったキャリアの方向性を自ら設計することが大切です。言われたことだけをする受け身の姿勢ではなく、主体的に考え、動くことが市場価値の高いAIエンジニアには不可欠です。

自ら課題を見つけて解決策を学び、キャリアを切り開いていく姿勢を持つ人にとって、AI分野は無限の可能性がある仕事でしょう。

AIに仕事を奪われるは誤解？AIエンジニアの将来性と今後の需要

「AIに仕事が奪われる」という懸念は、多くの場合誤解に基づいています。AIエンジニアはAIに代替される側ではなく、AIを活用してビジネスを牽引する側です。

あらゆる産業でAI活用が急務となっており、その需要は今後も拡大し続けます。

以下、具体的に解説します。

あらゆる業界でAI人材の需要が急拡大している

現在、IT業界だけでなく、医療・金融・製造・小売・農業など、あらゆる業界でDX化が進行中です。業務効率化や新サービスの創出、コスト削減など、AI活用のニーズは爆発的に増加しています。

経済産業省による2040年の就業構造推計では、「労働供給は少子高齢化による人口減少に伴い減少するものの、AI・ロボットの活用促進などにより大きな不足は生じない」としています。同時に、「職種間のミスマッチによりAI・ロボット等の利活用人材が約300万人不足する」との見込みです。

AI技術を扱える専門家の価値はますます高まり、特定の業界に縛られず、多様な分野で活躍の場を見つけることが可能になるでしょう。

（参考：経済産業省『経済産業省の産業人材育成に関する取組について』）

市場拡大が続くAI分野は、長期的なキャリアが築ける

AI関連市場は、世界的に見ても急速な成長を続けています。AIは一過性のブームではなく、社会インフラとして今後定着していく技術と考えられるでしょう。

このような成長市場に身を置くことで、長期的なキャリアを築くうえで大きなアドバンテージとなります。市場が拡大し続ける限り、AIエンジニアの役割がなくなることは考えにくく、多様で高度な役割が求められ続ける可能性が高いです。

技術の進化に合わせてスキルをアップデートし続ければ、年齢を重ねても第一線で活躍し続けることが望めます。安定した需要のうえで、自身の専門性を高めるキャリアパスが描ける可能性もAIエンジニアの仕事の魅力です。

最先端技術に触れ、社会を変えるプロジェクトに関われる

AIエンジニアとして働くことで、常に最先端の技術に触れることが可能です。

自動運転や画像診断、自然言語処理による対話システムなど、数年前まではSFの世界だった技術が、現実のサービスとして実装されています。

こうした技術革新の最前線に立ち、自らの手で未来のサービスを生み出す経験は、他では得難いやりがいです。

また、自分が開発したAIが、医療現場で人命を救う助けになったり、社会の非効率を解消したりと、社会に大きなインパクトを与えるプロジェクトに携われる可能性もあります。

自分の仕事が世界をよりよく変えていく手応えを感じられるのは、AIエンジニアならではの醍醐味でしょう。

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専門職としてキャリアアップ・年収アップが狙える

AIエンジニアは、高度な専門性が求められる職種です。そのため、他のITエンジニア職と比較しても、給与水準が高い傾向にあります。

また、キャリアパスも多様です。自身の志向に合わせて、以下のようなキャリアを選択できます。

• ・特定の技術を極める「スペシャリスト」
• ・チームを率いる「AIリードエンジニア」「プロジェクトマネージャー」
• ・データ活用の戦略を担う「データサイエンティスト」など

将来的には、AI技術の知見を活かして、企業の経営課題を解決する「AIコンサルタント」や、CTO（最高技術責任者）のような経営層を目指したりすることも可能です。

専門性を軸にした、市場価値の高いキャリア形成を実現できます。

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【未経験者向け】AIエンジニアに転職するためのステップ

AIエンジニアへの道は険しいですが、闇雲に学習を始めるのではなく適切なステップを踏めば実現可能です。

ここでは、戦略的にキャリアチェンジを進めるための3つのステップを紹介します。

以下、それぞれ具体的に解説します。

【基礎】必要なスキルを理解し、学び始める

まずは、AIエンジニアに必要な基礎知識を体系的に学ぶことから始めましょう。具体的には、以下の3つです。

• ・プログラミング言語（主にPython）
• ・数学（統計学、線形代数）
• ・機械学習の基礎理論

これらは独学も可能ですが、難易度が高い傾向があります。オンラインの学習プラットフォームや専門スクールを活用することが効率的です。

単に知識を暗記するのではなく、「なぜそうなるのか」という理論的な背景を理解することが重要です。基礎がしっかりしていなければ、応用的な開発やトラブルシューティングに対応できません。

焦らず、土台となる知識を確実に習得しましょう。

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【実績】学んだ知識をポートフォリオで形にする

基礎学習を一通り終えたら、次にその知識を使って「何かを作る」経験が必要です。具体的な成果物を提示できれば、採用の際に大きなアドバンテージとなります。

学んだ機械学習の技術を使い、データ収集からモデル構築、Webアプリケーションの実装までを一貫して行いましょう。画像認識アプリや簡単な予測システムなどがおすすめです。

Webアプリケーションを作成できたら、実績としてポートフォリオにまとめましょう。ポートフォリオを作成することで、現在の技術力を示せます。

「Kaggle（カグル）」のようなデータ分析コンペティションに参加することも、実績作りにおすすめです。

【キャリア設計】エージェントを活用して転職戦略を練る

スキルとポートフォリオが準備できたら、転職活動に移ります。

しかし、AIエンジニアの求人は専門性が高く、未経験者向けの求人を自力で探すのは困難です。IT・AIの領域を得意分野とする転職エージェントを活用しましょう。

IT・AI分野専門のエージェントは、未経験者採用に積極的な企業の非公開求人情報を持っている場合があります。また、あなたのスキルセットやポートフォリオを見て、どの企業ならアピールが響くか、客観的なアドバイスも可能です。

履歴書や職務経歴書の添削、面接対策はもちろん、AIエンジニアとしての長期的なキャリアプランについても相談することができます。独力で進めるよりも、効率的かつ戦略的に転職活動を進められます。

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