AIエンジニアに将来性はある？やめとけと言われる理由は激務？不要ではない理由

AIエンジニアは、その高い需要と成長可能性から注目される職業です。

しかし、「やめとけ」と言われることも少なくありません。

その理由には激務や多様なスキルの要求が挙げられます。

それでもAIエンジニアは不要な職種ではなく、むしろ将来のテクノロジー社会において重要な役割を担う存在です。

本記事では、AIエンジニアの仕事内容や激務の背景、将来性、適性、そしてキャリア形成の方法について分かりやすく解説します。

AIエンジニアとは？基本的な職務内容と役割

AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を駆使して課題解決を行う専門職です。

企業や社会の様々な分野で、データをもとに価値を生み出す役割を担っています。

具体的には、AI技術を用いたシステムやアプリケーションの設計、構築、運用を通じて、企業の業務効率化や社会課題の解決に寄与します。

AIエンジニアの主な業務内容

AIエンジニアの役割は、単なる技術者としての側面だけではありません。

彼らはデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアの役割も担いながら、顧客のニーズに応じた解決策を提供します。

また、ビジネスや社会的課題を技術で解決する「架け橋」としての役割も重要です。

これにより、AIエンジニアは単なる技術者以上の価値を持つ存在となります。

AIエンジニアの仕事は以下のように多岐にわたります。

これらの業務では、AIエンジニアが機械学習やデータ分析の専門知識を駆使して、データから有益な洞察を引き出し、意思決定をサポートします。

AIエンジニアが関わるプロジェクト例

AIエンジニアが関わる領域は非常に広く、多様な業界や課題に対応することが求めらるでしょう。

それぞれのプロジェクトでは、AIエンジニアが持つ専門知識やスキルを活かして、課題解決を実現しています。

AIエンジニアは以下のような多彩なプロジェクトに関与します。

これらの分野では、AI技術が効率化や精度向上に寄与し、企業や社会に大きな価値を提供しているのが魅力です。

AIエンジニアが関与するプロジェクトは、業界や課題に応じて多岐にわたるため、幅広いスキルと柔軟な思考が求められます。

AIエンジニアが激務と言われる理由

AIエンジニアは、高度な専門性と広範なスキルが求められる職業です。

その理由として、業務内容の多様性や急速に進化する技術のトレンドへの対応が挙げられます。

このため、「激務」とされることも多いのが現状です。

激務の原因1：業務範囲の広さ

彼らの仕事には、複数の分野での知識と実践力が求められるため、一つのスキルにとどまらず、多岐にわたる専門性を備える必要があります。

また、技術的なスキルに加え、ビジネスやプロジェクト管理の知識を持つことも非常に有益です。

AIエンジニアには以下のような多様なスキルが要求されます。

また、プロジェクト全体を管理し、データ収集からモデルの運用まで一貫して行う必要があることが多く、これが業務範囲の広さにつながっています。

激務の原因2：技術の進化スピード

AI技術は日々進化しており、新しいアルゴリズムや手法が次々と登場します。

そのため、エンジニアは常に最新技術を学び続ける必要があります。

この学びは、単なる技術的な知識習得にとどまらず、実務での適用や応用能力も求められるため、大きな負担となる場合があるでしょう。

さらに、新しい技術を採用する際には、既存のプロジェクトやシステムとの互換性を確認し、適切に統合する必要があります。

これにより、技術革新のスピードと現場での実用化を両立させる挑戦が続くのです。

激務の原因3：人材不足の影響

AIエンジニアは慢性的に人材不足です。

その結果、一人当たりの業務負担が増加し、複数のプロジェクトを同時にこなさなければならないケースが多いのです。

この状況は特にスタートアップ企業や中小規模の企業で顕著であり、限られた人員で幅広いタスクを処理する必要が生じます。

さらに、業務範囲が広がると、データ分析やモデル構築だけでなく、クラウドインフラの管理やプロジェクトの進行管理なども兼務する場合があります。

このような多忙な環境では、業務効率を最大化しながら、質の高い成果を出すためのスキルと体力が求められるでしょう。

AIエンジニアに将来性はある？需要とキャリアの可能性

AI技術の進化に伴い、AIエンジニアの需要は急速に拡大しています。

産業の枠を超えて様々な分野で求められるスキルを持つAIエンジニアは、社会のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支える要となっています。

企業や公共機関では、AIを活用した効率化や新しいサービスの開発が進んでおり、これらの取り組みにおいてAIエンジニアの専門知識が欠かせません。

本章では、AIエンジニアの需要拡大の背景やキャリアの可能性について詳しく見ていきます。

需要拡大の背景と成長市場

AI市場は急速に拡大しています。年平均成長率は高まると予測されています。

2022年には前年比78.4％増の18兆7,148億円まで成長すると見込まれており、その後も2030年まで緩やかな加速度的成長が予測されている

出典：総務省：第2部　情報通信分野の現状と課題

特に企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進が、AIエンジニアの需要をさらに押し上げています。

この背景には、AI技術が持つ多様な可能性が大きいです。

例えば、製造業では生産工程の効率化、医療分野では診断の高度化、そして金融業界ではリスク管理の精度向上など、産業全体の構造を革新する力を秘めているでしょう。

また、AIを基盤とする新規事業の創出や、既存のビジネスモデルをAIで再設計する取り組みも進行中で、これに伴い専門スキルを持つ人材への需要は増す一方です。

AIエンジニアのキャリアパス例

AIエンジニアのキャリアは多岐にわたります。

その具体例として以下が挙げられます。

スペシャリストになると、企業や研究機関での技術的リーダーとして活躍できるかもしれません。

また、新しいAI技術の発展をリードする立場となり、画期的な製品やサービスを生み出す可能性があります。

具体例としては、自然言語処理を進化させる新しい手法を開発し、それを基にした高度なAIアシスタントを生み出すことが挙げられます。

他職種との比較に見る優位性

AIエンジニアの平均年収は他職種よりも高く、日本の平均年収を大きく上回っています。

AIエンジニアの仕事の平均年収は約496万円。日本の平均年収と比較すると高い傾向にあります。

出典：求人ボックス 給料ナビ

AIエンジニアの初任給が他のエンジニア職種よりも高いことも一般的で、経験を積むことでさらなる昇給が見込まれます。

また、AI技術は様々な産業で活用されるため、キャリアの選択肢が非常に幅広い点も魅力です。

製造業や医療、金融、不動産などの業界での活躍はもちろん、スタートアップで新しいサービスを生み出す役割や、研究職としてAI技術の最先端を追求する選択肢もあります。

このように、AIエンジニアは経済的な報酬面と職業的な充実感の両方を期待できる、将来性豊かな職種と言えます。

AIエンジニアに向いている人・向いていない人の特徴

AIエンジニアを目指す際には、自分自身の適性を見極めることが重要です。

この分野では、高度な専門知識やスキルだけでなく、個人の特性や姿勢が成功に直結します。

ここでは、AIエンジニアに向いている人の特徴と、向いていない人の特徴を具体的に説明します。

適性を知ることで、自分の将来のキャリア選択に役立てることができるしょう。

向いている人の特徴

AIエンジニアに向いている人は、以下のような特性を持っています。

これらの特徴がある場合、AI分野でのキャリアを成功させやすいでしょう。

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築く際に大きなアドバンテージを持っています。

特に、柔軟に変化に対応できる能力は、AI業界の速い技術革新に適応するために欠かせません。

向いていない人の特徴

一方で、以下のような特徴がある場合、AIエンジニアとしてのキャリアは難しいかもしれません。

AIエンジニアとして活躍するためには、自分自身の適性をよく理解し、それを活かせる環境を見つけることが大切です。

また、不得意な分野があったとしても、意欲と努力で克服することは可能です。

この章を参考に、自分がAIエンジニアとしてどの程度適しているのかを検討してみてください。

AIエンジニアの激務を軽減する方法

AIエンジニアとして成功するには、激務の負担を軽減しながら長期的に働ける環境を整えることが重要です。

この分野では業務の幅広さや技術の進化スピードによって大きなプレッシャーが生じるため、効果的な対策が必要です。

ここでは、激務を軽減する具体的な方法を解説します。

自己管理と業務範囲の明確化

業務効率を高めるためには、日々のタスクを適切に管理する能力が重要です。

優先順位を設定し、重要なタスクに集中することで、時間の無駄を減らせます。

また、チーム内で役割分担を明確にし、個人にかかる負担を軽減することも効果的です。

例えば、プロジェクトマネージャーやリーダーと相談して、過剰なタスクを調整する習慣を持つことが推奨されます。

これにより、精神的な負担を大幅に減らすことが可能です。

スキルの選択と集中

AI分野では新しい技術やツールが日々登場しており、すべてを網羅しようとするのは現実的ではありません。

そのため、特定の分野に焦点を絞り、専門性を高めることが重要です。

例えば、自然言語処理（NLP）や画像認識、強化学習などの領域に特化することで、深い知識と実践的なスキルを習得できます。

これにより、プロジェクトにおいて他のメンバーと差別化を図り、専門家としての価値を提供できるでしょう。

さらに、幅広いスキルを無理に習得しようとすることは、学習効率を低下させる可能性があります。

限られた時間とリソースを効率的に活用するためには、自分の興味やキャリア目標に合致したスキルを選び、それを重点的に磨くことが効果的です。

このアプローチは、結果として業務負担の軽減にもつながります。

すべてを完璧にこなそうとするストレスを減らし、得意分野での貢献を最大化することで、職場での信頼と評価を高めることができます。

キャリアチェンジの選択肢

AIエンジニアとしての働き方に限界を感じたり、柔軟な働き方を求めたりする場合、キャリアチェンジの選択肢を検討することが重要です。

以下に具体的な例を挙げます。

これらの選択肢を計画的に検討し、自分に合った働き方を見つけることで、長期的に充実したキャリアを築くことができるでしょう。

AIエンジニアを目指すためのステップ

AIエンジニアとしてキャリアを築くには、計画的な学習と実践が不可欠です。

この職業では、基礎スキルの習得から実務経験の積み重ね、そして就職活動に至るまで段階的な準備が求められます。

本セクションでは、AIエンジニアを目指す際の具体的なステップについて解説します。

基礎スキルの習得方法

AIエンジニアとしての基礎スキルを習得するには、いくつかの重要なステップがあります。

まず、PythonやRといったプログラミング言語を習得することが必要です。

これらはAI開発における基本的なツールであり、特にPythonはその汎用性と広範なライブラリの利用可能性から、業界で最も人気のある言語です。

また、数学的な基礎も不可欠で、線形代数や統計学、確率論の理解が重要になります。

これらの分野は、機械学習アルゴリズムの構造やデータの振る舞いを正しく理解するための鍵です。

さらに、これらのスキルを実践的に学ぶ手段としてオンライン講座の活用が挙げられます。

例えば、CourseraやUdemyでは、AIや機械学習に特化したコースが多数提供されています。

これらのリソースを活用しながら学びを進めることで、AIエンジニアに必要な基礎をしっかりと築くことができるでしょう。

実践的な経験を積む方法

AIエンジニアとしての実務能力を磨くためには、理論だけでなく実践的な経験が欠かせません。

個人プロジェクトを立ち上げるのはその第一歩です。

例えば、天気データを使って気温予測モデルを構築したり、画像認識技術を応用して物体を分類するシステムを開発したりすることで、興味を持ったテーマを基に学びを深められます。

こうしたプロジェクトは、技術を応用する力を養うだけでなく、ポートフォリオとしてまとめることで就職活動時に役立ちます。

具体的な成果物を通じて採用担当者に自分のスキルを示すことができ、自己アピールの重要な材料となるでしょう。

さらに、インターンシップやハッカソンへの参加も非常に有効です。

これらの場では、現実の課題を解決する経験が得られるほか、チームで協力しながら開発を進めるスキルも身につきます。

こうしたの活動を積極的に活用し、理論を実践に繋げることで、現場での即戦力として成長することができます。

就職活動で注意すべきポイント

AIエンジニアとしての就職活動では、以下の点に注意しましょう。

面接の際には、自分が将来どのようにAI分野で成長したいかを明確に伝えることも効果的です。

これにより、企業が候補者の目標を理解し、適したポジションを提供できる可能性が高まります。

まとめ

AIエンジニアは激務と言われる一方で、需要と将来性が非常に高い職業です。

そのため、この職種はチャレンジングでありながらも、やりがいに満ちたキャリアパスを提供します。

AIエンジニアを目指す方は、新しい技術や変化する市場ニーズに柔軟に対応できる力を養うことが大切です。

適切なスキル管理と自己啓発を通じて、自分に合った分野で活躍することで、専門性を高めながら長期的なキャリアを築けるでしょう。