「AIエンジニアとしてのキャリアを検討中ですが、”やめとけ”と言われます。一体、その理由は？」このような疑問を持つユーザーのために、今回の記事では以下の情報を明確にします。
- AIエンジニアが「やめとけ」と言われる具体的な理由
- AIエンジニアが高収入なる可能性とその理由について
- AIエンジニアに向いている人、向いていない人の特徴
- AIエンジニアになる為にすべき事について
今回の記事を読み終えた後、ユーザーはAIエンジニアとしてのキャリアについてより深い理解を得ることができ、自身がこの分野に向いているかどうかを見極めるための具体的な情報を手に入れることができるでしょう。
AIエンジニアとは
AIエンジニアは、人工知能（AI）の分野で活動する専門家です。
この分野は急速に発展しており、AIエンジニアはコンピュータプログラム、アルゴリズム、およびデータ分析を利用して、機械やシステムに「知能」を与えるための技術を開発します。
彼らの仕事は、特定の問題を解決するためのAIモデルの設計、開発、テスト、および改善を含むことが多いです。
この職業に必要なスキルは多岐にわたり、以下のようなものがあります。
- プログラミング言語（Python、Java、C++など）の知識
- 機械学習やディープラーニングの原理への理解
- 数学的なバックグラウンド、特に統計学やアルゴリズム
- データ構造やデータベースの管理に関する知識
- ソフトスキル、特に問題解決能力、チームワーク、コミュニケーション能力
AIエンジニアは多様な産業で活躍しており、その需要は増加しています。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由
将来的に高収入になることが予想されるAIエンジニアですが、巷では「やめておけ」という意見も多数あります。
その理由が以下になります。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由：高度な学習が必要
AIエンジニアになるためには、高度な数学やプログラミング、データサイエンスの知識が求められます。
これらの分野は日々進化しており、継続的な学習が必要です。
例えば、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムは非常に複雑で、これらを理解し活用するには、高度な数学的知識が必須となります。
またAI分野では、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーション能力やビジネス理解も必要です。
これらを身につけるためには、絶えず学び、成長し続ける必要があります。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由：求められる期待値が大きい
AIシステムの設計と実装は、時には重大な倫理的、社会的影響を持つことがあり、エンジニアはこれらの責任を理解し、適切に対応する必要があります。
特にビジネスの世界では、AIを活用して効率化やコスト削減、新しいサービスの開発などが期待されています。
そのため、AIエンジニアには高いパフォーマンスが求められ、その分プレッシャーも大きいです。
プロジェクトが成功すれば大きな評価を受けることができますが、期待に応えられない場合、その責任は重くなるでしょう。
このため、AIエンジニアは非常に要求の高い職業とされています。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由：最新情報を追うのが大変
AI技術は急速に進化しており、最新のトレンドや技術を追い続ける必要があります。
例えば、新しいプログラミング言語やフレームワーク、アルゴリズムが頻繁に登場し、これらに適応するためには、継続的な学習と実践が不可欠です。
また、AI技術は様々な業界で応用されているため、それぞれの業界の特定のニーズや技術動向に適応する必要があります。
これは、AIエンジニアにとって多岐にわたる知識とスキルが求められることを意味します。
このように、常に業界の最前線を走り続けることは、時間と労力を要するため、この速度についていくのが難しいと感じる人も多いでしょう。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由：激務になる・ハードワーク
AIプロジェクトは複雑で、しばしば締め切りや成果物の圧力の下で行われると想定されます。
このため、長時間労働や週末の仕事が発生することも少なくないかと思われます。
プロジェクトの成功はチーム全体の努力に依存しますが、個々のエンジニアも高い責任感を持ち、多くの時間とエネルギーを投入する必要があるでしょう。
特に、スタートアップや急成長している企業では、激務が常態化している場合が多い傾向です。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由：競争の激化
AI分野は人気が高く、多くの人がこの分野に進出しています。
特に、有名企業や大手企業では、高度なスキルと経験を持つエンジニアが多く、これらの企業で働くためには、他の候補者との差別化が必要です。
また、フリーランスとして活動する場合には、多くのプロジェクトを獲得するための競争に直面することでしょう。
このように、高いスキルと実績が求められる環境は、多くのプレッシャーを生み出すと予想されます。
AIエンジニアの現状・将来性は実際どうなの？
厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、AIエンジニアの平均年収は『534.6万円』ですので、国内全体の平均年収（437万円、厚生労働省2020年家計調査調べ）と比べると高い傾向にあります。
また、AIエンジニアは将来的に以下のようになると予想されています。
年収が高くなる！年収1,000万円越えの事例も！
AIエンジニアの収入は上昇傾向にあり、この上昇は今後も続くと予想されています。
日本の平均年収が停滞しているのに対し、AIエンジニアの年収は比較的良好な成長を見せています。
これは、AIエンジニアが次世代の仕組みを作る重要な役割を担っているため、将来性が非常に高いことに起因しています。
また、アメリカの事例ではAIエンジニアの一つである、プロンプトエンジニアの年収が1,300万円にまで上昇した事例があるほどです。
AI人材の不足が予想される
現在、AI技術者の需要は供給を上回っており、この傾向は今後も続くと予想されています。
特に日本においては欧米諸国や先進国の中でもAI教育において遅れをとっていることに加え、少子高齢化によるAI人材不足が懸念されています。
また、高度なスキルを持つエンジニアの不足が顕著であり、企業は優秀なAIエンジニアを確保するために競争しています。
高度な技術と専門知識を持つエンジニアを育てるには、十分な訓練や学習が必要な為、人材確保が非常な困難になっています。
AIエンジニアの需要が高まる
AI技術は製造、医療、金融、エンターテインメントなど、多岐にわたる分野での応用が進んでいます。
そのため、AIエンジニアの需要は今後も拡大することが予想されます。
新しい技術やアプリケーションの開発が進むにつれて、AIエンジニアの役割はより重要になっていくでしょう。
これらの点から、AIエンジニアの職業は高収入が期待でき、将来的にも安定した需要が見込まれる職種と言えます。
AIエンジニアが向いてる人の特徴とは？
高収入で今後成長を見込める職種であるAIエンジニアですが、向いてる人と向いていない人がいます。
向いてる人の特徴は以下です。
AIエンジニアが向いてる人：論理・数学が得意な人
AIエンジニアには、論理的思考能力と数学の知識が不可欠です。
AI技術の基盤となるアルゴリズムの理解や開発には、統計学や確率論などの数学的知識が求められます。
また、複雑な問題を解析し、効率的な解決策を見つけるためには、論理的に物事を考える能力が必要です。
要するに、AIエンジニアリングは、論理的な問題解決と数学的な原理に深く根ざしています。
これらのスキルを持つ人は、AI分野で成功するための強い基盤を持っていると言えるでしょう。
AIエンジニアが向いてる人：継続して学習ができる人
AIと機械学習の分野は非常に急速に進化しています。
よって、最新の技術やトレンドを追い続ける必要があります。
このため、新しい知識を習得し、スキルを更新し続けることができる人がAIエンジニアに向いています。
また、AIはさまざまな業界で応用されています。
異なる領域でのAIの応用に適応するためには、AI以外の幅広い知識も必要になってきます。
このように自己学習能力と継続的な学習への意欲、そして、幅広い業界知識への知見が、この分野で成功するための鍵となります。
AIエンジニアが向いてる人：クライアントワークが得意な人
AIエンジニアは、技術的なスキルだけでなく、顧客やチームメンバーとのコミュニケーション能力も重要です。
プロジェクトの要件を理解し、適切な解決策を提案するためには、クライアントのニーズを的確に捉える能力が求められます。
また、多様なバックグラウンドを持つチームメンバーと効果的に協働することも、プロジェクトの成功に不可欠です。
これらの特徴を持つ人は、AIエンジニアとして活躍するための素養があると言えます。
数学や論理的思考が得意で、常に学び続ける意欲があり、人とのコミュニケーションを大切にできる人が、この分野で成功しやすいでしょう。
AIエンジニアが向いていない人の特徴とは？
AIエンジニアが向いてる人がいる一方、向いていない人もいます。
AIエンジニアに向いていないと言われてる人の特徴は以下です。
AIエンジニアが向いていない人：数学・コンピュータが苦手な人
AIエンジニアには数学的な知識とコンピュータサイエンスの基礎が必須です。
A Iエンジニアには基本スキルとして、
- 確率論、統計学、線形代数などの数学的概念
- プログラミング
- 複雑な問題解決能力
- データ分析とモデリング
などの幅広い数学的なスキルが必要になります。
これらのスキルが欠けていると、AIの分野での成功は難しいでしょう。
数学やコンピュータサイエンスに苦手意識がある人は、この職業の選択を再考した方が良いかもしれません。
AIエンジニアが向いていない人：継続的な学習ができない人
AIの世界は常に進化しており、新しい技術や手法が絶えず登場します。
そのため、継続的な自己学習とスキルのアップデートが必須です。
常に新しい
- アルゴリズム
- ツール
- 技術
が継続的に開発されており、最新の知識を常に更新する必要があります。
よって、学ぶことが苦手、または新しい知識を習得することに抵抗がある人は、AIエンジニアとして適していない可能性があります。
AIエンジニアが向いていない人：コミュニケーション・チームワークが苦手な人
AIプロジェクトは多くの場合、チームで行われます。
- 異なるスキルを持つメンバー
- 他の分野の専門家
- 異なるバックグラウンドを持つ人々
などから、アイデアを共有することで、より効果的なシステムを開発できます。
また、AIの開発は複雑であり、他人からのフィードバックが不可欠です。
新しい視点や批判的なフィードバックを受け入れることで、プロジェクトを改善できます。
よって、コミュニケーション能力やチームワークは、プロジェクトの成功に不可欠です。
このような環境で働くことが苦手な人は、AIエンジニアとしての道を歩むのが難しいかもしれません。
AIエンジニアが向いていない人：プログラミング未経験者
プログラミングはAIエンジニアの基本スキルです。
特にPythonなどの言語はAI分野で広く使われています。
プログラミングの経験が全くない場合、基礎から学ぶ必要があります。未経験からAIエンジニアになることは可能ですが、その道のりは長く険しいものになるでしょう。
これらの特徴を持つ人は、AIエンジニアとしてのキャリアを選ぶ前に、自身の適性や興味をよく考えることが大切です。
また、これらの特徴に当てはまる場合でも、学び続ける意欲があれば、将来的にはAIエンジニアとして活躍することも可能です。
AIエンジニアになる方法
AIエンジニアになるための学習方法は主に二つあります。
一つは本や参考書を使用して独学で学ぶ方法、もう一つはプログラミングスクールに通う方法です。
これらの方法にはそれぞれ特徴があり、自分に合った学習スタイルを選ぶことが重要です。
AIエンジニアになる方法：本や参考書で独学で勉強する
まず、本や参考書を使って独学で勉強する方法です。
この方法のメリットは、自分のペースでじっくりと学習を進められることです。特に、AI開発にはプログラミングだけでなく、数学やアルゴリズムの知識も必要です。
参考書で基礎からしっかりと学ぶことができれば、理解が深まります。
しかし、独学の場合、分からない点を誰かに直接質問できないというデメリットもあります。
また、どの本や資料が良いのかを自分で見極める必要があるため、情報収集にも工夫が必要です。
AIエンジニアになる方法：プログラミングスクールに通う
次に、プログラミングスクールに通う方法です。
この方法の最大のメリットは、専門の講師から直接指導を受けられることです。初学者にとっては特に、分からないことをすぐに質問できる環境が重要です。
また、カリキュラムが組まれているため、効率的に学習を進めることができます。
ただし、プログラミングスクールには費用がかかります。
また、スクールによってはカリキュラムの質にばらつきがあるため、選ぶ際には事前のリサーチが必要になります。
どちらの方法も、AIエンジニアとして成功するためには、継続的な学習と実践が必要です。
興味と情熱を持って取り組むことが、この分野での成長と成功の鍵となります。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由のまとめ
AIエンジニアは将来性が高く、今後ますます需要が上がり、高収入も見込める職種です。
しかし、AIエンジニアとしてのキャリアを検討する際には、以下のようなポイントを考慮する必要があります。
- AIエンジニアとして長期的に活躍するには、高度な学習と継続的努力が必要
- AIエンジニアは、論理的思考や数学が得意な人に適している
- AIエンジニアとして良い成果を出すには、学習意欲に加え、クライアントワーク適応が重要
- AIエンジニアになる為には、独学またはプログラミングスクールで学ぶという2パターンの学習方法がある
AIエンジニアとしてのキャリアは、適切なスキルと情熱があれば、大きな成功を収めることができます。
AIエンジニアのキャリアを選ぶ際には、是非これらのポイントを参考にしてください。
