AIエンジニアは、AI技術の発展とともに需要が高くなっている将来性がある仕事です。しかし、AIエンジニアはやめとけと言われることもあるため、転職して良いのか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

本記事では、やめとけと言われる理由や、向いている人について解説します。さらに、おすすめの理由やAIエンジニアに必要なスキルを学ぶ方法も紹介します。AIエンジニアへの転職を検討している方は、参考にしてください。

「やめとけ」で諦める前にプロにあなたの適性を診断してもらおう

AIエンジニアは、就職難度が高いことや常にAIに関する深い知識やスキルが求められることが理由でやめとけと言われることがあります。これから目指そうとしている職種の悪い噂を聞くと、自然と自分にも当てはめてしまい、漠然とした不安を抱えることはよくあります。しかし、これらは一般的な傾向であり、あなたに必ずしも当てはまるわけではありません。

最も回避しなければならないことは、ネットにはびこる情報だけを信じて「実は自分に向いていたかもしれないキャリアを諦めること」「適性がないのに無理に続けて時間だけが過ぎること」です。

「本当にAIエンジニアはやめておくべきなのか、挑戦するべきなのか」その答えを一人で悩み続けるよりも、ITエンジニア・IT業界に精通したプロに相談して最短ルートで結論を出しませんか？

AIエンジニアとは？

AIエンジニアはAI技術を基盤としたシステムに関する業務を行う技術者

AIエンジニアとは、AI技術を基盤としたしたシステム開発・運用、アルゴリズム設計、データ解析を専門とする技術者のことです。

ビッグデータと言われる大量のデータを学習させ、データの検証や分析をくり返し、精度の高いAIを構築します。

例えば、日常生活の中では、以下のものに活用されています。

• 自動車の自動運転
• お掃除ロボット
• 冷蔵庫
• 症状診断アプリ
• 顔認証など

AIは今後日常に欠かせなくなると考えられるため、AIエンジニアのニーズも高くなるでしょう。

AIエンジニアはやめとけと言われる理由5選

1.高度なスキルが必要だから　

AIエンジニアは、次のように、求められるスキルや技術の難易度が高い傾向があります。

• AIプログラミングスキル
• アプリケーション開発スキル
• 確率・統計などの数学スキル
• データの取り扱いに関する知識

さらに、一般的なエンジニアのスキル以外にも、AIに関する知識が必要です。数学的な基礎知識やプログラミングスキルも求められるため、習得が難しいと感じる人が多いでしょう。

2.就職が難しい可能性があるから　

AIエンジニアは、高度なスキルや知識を求められるため、採用されるのが難しい可能性があります。企業は即戦力を求めていることが多く、実務経験や専門知識が必要なことが多いためです。

例えば、以下のような採用条件があります。特にエンジニア初心者は、参入するのが難しい傾向があります。

• AI関連プロジェクトでの実務経験
• 大学での研究実績
• 機械学習や統計学に関する修士号や博士号レベルの知識

3.最新の技術を学び続ける必要があるから

AI技術の進歩は早いため、常に最新の知識やスキルを学び続けることが求められます。特に、AIエンジニアは、昨今注目を集め、急速に技術が発展するAIを主軸にしています。

フレームワークやAIモデルなどは常に新しくなるため、継続的に学び、変化に対応することが必要です。最新の技術を学ぶためには、英語の論文を読まなければならないケースもあり、学習のハードルが高いと感じる人もいます。

4.生成AIに代替される可能性があるから　

ChatGPTのような生成AIが登場したことで、AIエンジニアの仕事が奪われる可能性があると言われています。生成AIとは、学習したデータをもとに画像や音声などの新しいコンテンツを新たに生み出す人工知能のことです。

AI技術は発展しているため、これまでは人がやってきた仕事にAIが対応できる事例が増えています。そのため、AIエンジニアの仕事がなくなるという不安が生まれています。

しかし、生成AIだけでは業務が完結できないため、AIエンジニアの仕事がなくなるとは考えにくいです。

5.業務負担が大きくなるから　

AIエンジニアは人手不足の傾向があるため、労働負担が大きくなる可能性が高いです。統計学やプログラミングスキルなどの専門知識が求められるため、育成に時間がかかることが原因の一つです。

AIを導入したい企業は多いですが、需要に対して人材が足りないため、長時間労働が発生することがあります。残業や休日出勤が増える傾向があり、健康に悪影響を及ぼすリスクがあります。

AIエンジニアに向いていない人の3つの特徴　

1.数学が苦手な人　

システムの開発では数学が必要になるため、苦手意識があると仕事をするのが難しいでしょう。

AIの仕組みには、数理科学を使うので、理解していないと業務ができない可能性があります。

AIエンジニアに求められる数学の知識は、以下の3つです。

• 微積分
• 線形代数
• 数理統計学

苦手な場合は、数学が重要視されないインフラエンジニアのようなエンジニア職を検討するのがおすすめです。

2.一人で作業するのが好きな人　

チームでプロジェクトを進めるケースが多いため、他の人と一緒に作業するのが苦手な人には向かないでしょう。

AIエンジニアは、サーバーの管理者や企画担当者など、さまざまな業種の人とコミュニケーションをとる必要があるからです。

プロジェクトを成功させるためには、チームメンバーと議論したり情報交換をしたりしながら進めることが大切です。そのため、チームで仕事をするのが苦手な人は、業務が苦痛に感じる可能性があります。

3.論理的思考力に自信がない人

機械学習モデルの設計やデータ分析を行うためには、論理的に考える力が必須です。

また、プログラミングをする際は、過程を考えてコンピューターに適切な指示を出す必要があります。論理的に考えられなければ、AIアルゴリズムやデータ構造を理解できず、業務ができない可能性が高いです。

数学的な思考や複雑な問題を体系的に整理して考えるのが苦手な人は、AIエンジニアの仕事は難しいでしょう。

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AIエンジニアに向いてる人の5つの特徴

1.論理的思考力が高い人

問題分析やAIの開発などでは、論理的な思考が求められることが多いです。

論理的思考力とは、筋道を立てながら物事を矛盾なく考え、結論を出す思考法のことです。

AIエンジニアの仕事は、AI技術を使って問題を解決をすることなので、論点を整理したり分析したりする力が求められます。

また、プログラミングは論理的に考えて作業しないと、効率的なプログラミングコードを書けません。

AIエンジニアを目指す場合は、次のように論理的に考える力を鍛えることが大切です。

• 日頃から具体的な言葉を使う
• 論理的思考に関する書籍を読む
• 仮説を立ててリサーチする
• 友人や知人と討論して自分の考えを話す

問題を論理的に分析し、解決するために考えられる人は、AIエンジニアに向いていると言えます。

2.プログラミングの知識がある人

AI開発はプログラミング言語を使用して行うため、プログラミングスキルが必須です。

特に、AIエンジニアの業務では、以下の言語が求められる傾向があります。

• Python
• JavaScript
• Julia
• R言語
• JavaScript

PythonやR言語は、自然言語処理のプログラムや統計分析で使われます。しかし、言語の知識がなくても、学んでスキルを習得していく姿勢が大切です。プログラミングが好きで、新しい言語を学ぶのに抵抗がない人にはおすすめです。

3.忍耐力がある人

AIエンジニアは、延々と続く作業や反復作業をすることが多いため、持久力や忍耐力が求められます。

数年単位のプロジェクトや、長時間にわたるデータの準備などがあり、すぐに成果が出るわけではありません。そのため、短期間で結果が出なくても、諦めずに粘り強く続けることが重要です。

長期的な視点で物事を見て、日々の業務に取り組める人は、AIエンジニアとして活躍できるでしょう。

4.新しいことを学ぶのが好きな人

AI技術は常に進化しているため、最新の技術を学び続ける必要があります。

統計学やアルゴリズムなど、さまざまな知識を求められ、一度学習したら終わりではありません。また、AI開発では、活用される場面によっても学ぶべきことが変わります。

例えば、金融系のAIなら金融、介護系なら介護現場に関する知識も求められるでしょう。

新しい技術や物事を学ぶことに抵抗がない人は、AIエンジニアの仕事に向いていると言えます。

5.コミュニケーション能力が高い人

AIエンジニアはチームで業務を行うことが多いため、コミュニケーションをとりながら進める必要があります。一人で完結する仕事はほとんどなく、多くの人と意思疎通や情報交換をしながらプロジェクトを進めるからです。

また、エンジニア同士だけでなく、アルゴリズムの研究者や事業企画者などと仕事をすることもあります。そのため、知識がない人に対して、専門用語を分かりやすく伝える力も重要です。

きついAIエンジニアをおすすめする理由

1.将来性がある仕事だから

AI技術は急速に発展しており、AIエンジニアの需要は高くなると考えられます。

AIシステムを活用するためには、改良し続ける必要があるため、AIに関する技術や知識のある人材が求められます。

技術が発展すれば、より高度なAI技術やスキルが求められるので、AIエンジニアはますます必要とされるでしょう。今後、AI人材は必要不可欠な存在になるので、将来性がある仕事だと言えます。

2.収入が高い傾向があるから

AIエンジニアは、高度な技術と専門知識が必要になるため給与が高いケースが多いです。平均年収は約543万円で、月給に換算すると45万円になります。

一方、ITエンジニアの平均月収は約470万円で、月給にすると39万円です。同じエンジニア職でも、AIエンジニアのほうが収入が高い傾向があります。AIエンジニアは、プログラミングスキルや開発経験を活かして稼ぎたい人に向いているでしょう。

引用 ：AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料

引用 ：ITエンジニアの仕事の年収・時給・給料

3.社会貢献できるから　

AIは次のように、業務を通して社会問題の解決に貢献しています。

• 業務効率化
• 利便性向上
• 人手不足解消
• 生産性向上

例えば、介護ロボットや自動配膳ロボットは、現場の人手不足の解消につながります。AIエンジニアは単なる技術者ではなく、社会の問題解決に貢献していると言えるでしょう。I技術を活用し、社会貢献やビジネスを変えていきたいと考えている人にはおすすめの仕事です。

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AIエンジニアに必要な知識を学ぶ方法3選

1.オンライン講座を受講する

AIエンジニアに必要なスキルを学ぶためには、専門のオンライン講座を受ける方法があります。インターネット環境で受講でき、目的や予算に合わせて選べるのがメリットです。

例えば、SAMURAI ENGINEERやAidemyなど、AIエンジニアになるための講座があります。

転職サポートをしてくれる所もあるので、キャリアチェンジしたい人は選ぶと良いでしょう。

2.コミュニティやイベントに参加する

AIに関するイベントやコミュニティに参加すると、最新技術や情報を学べます。勉強会や協議会などでは、AIについて学べるだけでなく、仲間や専門家とつながれる可能性もあります。

ビジネス向けAI完全攻略セミナーや、AIエンジニア育成講座などのエンジニア向けのAI研修に参加するのがおすすめです。

コミュニティやイベントは、成長できるだけでなく、人脈が広がることも期待できます。

3.書籍で勉強する

学びたい知識やスキルに関する本を購入し、独学で勉強する方法もあります。

さまざまな種類の書籍が販売されているため、学習したい内容に合わせて選ぶことが可能です。

例えば、次の参考書でAIに関する知識を学べます。

• いちばんやさしいAI〈人工知能〉超入門
• エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説
• 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書

自分の好きな時間に勉強できますが、計画性がないと途中でやめてしまう可能性があります。しっかりと計画を立て、継続して学習できる人にはおすすめの方法です。

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まとめ

AIエンジニアはやめとけと言われるが将来性の高い職種　

AIエンジニアは高度なスキルが求められ、企業の採用基準も高いため、やめとけと言われることが多いです。また、最新の技術を学び続ける必要がありますが、業務を通して社会問題の解決に貢献できるというポジティブな側面も多く存在します。

AIエンジニアを目指している方からすると、将来性が高い一方で求められるスキルも高く、不安になるのは当然です。

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