こんにちは、ITプロマガジンです。
AIエンジニアは将来性のある職種として注目される一方で、「やめとけ」といった否定的な意見が見られる職種でもあります。AIを前提とした業務設計やシステム開発の需要は拡大している一方、生成AIやAIツールの普及により、「専門職としての価値が下がるのではないか」と感じる人もいるようです。
本記事では、AIエンジニアがやめとけといわれる理由を整理したうえで、それでも需要が続く根拠や、向いている人・向いていない人の特徴を解説します。あわせて、AIエンジニアになる方法や、将来性を高めるために意識すべきポイントについても紹介します。AIエンジニアを目指すべきか判断する材料として、ぜひ参考にしてください。
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目次
AIエンジニアとは
AIエンジニアとは、AI（人工知能）や機械学習の技術を用いて、業務課題を解決するシステムを設計・開発・運用するエンジニアです。データ分析やモデル構築だけでなく、実際の業務やサービスにAIを組み込む役割も担います。
業務プロセスは複数の工程に分かれます。要件定義では、AIで解決すべき課題を整理。その後、データの収集や前処理を行い、学習用データを整備します。モデル構築や学習、ファインチューニング、パラメータ調整を経て、性能テストや検証を進める流れです。
さらに、開発したモデルをアプリケーションやシステムに実装する仕事もあり、API連携やクラウド環境へのデプロイを行い、運用後の改善まで含めて担当します。
このように研究開発メインというパターンのほか、実装と運用まで含めたエンジニアリング力が求められることもある、活躍の幅が広い職種といえます。
AIエンジニアはやめとけといわれる6つの理由
AIエンジニアが「やめとけ」といわれる背景には、技術環境の変化や働き方の実情があります。ここでは、代表的な理由を整理します。
既存のAIツールが普及している
既存のAIツールが高度化し、専門的な開発を行わなくても成果を出せる場面が増えています。その結果、AIエンジニアの仕事が不要になるのではないかと考えられがちです。
例えば、「ChatGPT」「Gemini」のような生成AIは、文章生成や要約、アイデア整理、画像生成などを簡単に行えます。業務効率化の用途であれば、ツールを導入するだけで一定の効果が出る場合もあります。
ただし、ツールで解決できるのは限定的な領域です。業務要件に合わせた設計や、既存システムとの連携には専門的な判断が必要になります。ツール前提の時代だからこそ、AIエンジニアの役割が変化しているといえます。
AI開発・導入のハードルが下がっている
クラウドサービスの普及により、AI開発や導入のハードルは大きく下がりました。専門的な環境構築をしなくても、AIを試せる時代になっています。
「Amazon Bedrock」のようなサービスを使えば、AIエンジニアでなくても、クラウド上でモデルを利用し、アプリケーションに組み込むことが可能です。
一方で、サービス選定や設計を誤ると、期待した効果が出ないということにもなりかねません。クラウドAIを正しく使いこなせるエンジニアは、引き続き必要とされています。
学習ハードルが高い
AIエンジニアには、多岐にわたる知識が求められます。プログラミングだけでなく、数学、統計、アルゴリズム、データ処理の理解は必須です。基礎知識の幅が広いため、学習段階で負担を感じやすい職種といえます。
さらに、AI分野は技術進化が速く、継続的な学習が欠かせません。新しいモデルや手法が次々と登場し、過去に学んだ内容だけでは対応できない場面も増えています。学習量の多さに疲弊し、「やめとけ」という人もいます。
スキルの汎用性が低い
AIエンジニアの業務は専門性が高く、他職種に転用しにくいと感じられる場合があります。特定のモデルや手法に依存する経験が多いと、キャリアの柔軟性に不安を持つ人もいるでしょう。例えば同じAIでも、統計データ予測と、自然言語処理では全く異なる知識・スキルが必要です。
Webエンジニアのように、幅広い分野で使える言語やフレームワークを扱う職種と比べると、選択肢が狭く見える点は否定できません。そのため転職時に職種を変えにくいと感じるケースもありえます。
最新情報を追うのが大変
AI分野は先端技術であり、変化のスピードが非常に速い領域です。新しいモデルや手法、ライブラリが次々と登場し、短期間で技術トレンドが入れ替わります。そのため、常に最新情報を追い続ける負担が発生します。
学んだばかりの知識や手法が、数ヶ月後には使われなくなるケースも珍しくありません。知識の陳腐化が早く、努力が報われにくいと感じる人もいます。
また、業務時間外での情報収集や学習も必要です。仕事のための時間が長くなりやすく、「激務になりやすい職種」と見られることがあります。
地道な作業が多いから
AIエンジニアの業務には、データの前処理などの地道な作業も多くあります。モデル構築よりも前の段階で、データの整理や欠損値対応、形式の統一などを繰り返す場面が少なくありません。
これらの作業は成果が見えにくく、作業時間もかかります。高度なアルゴリズムを扱うイメージとのギャップから、実務が単調に感じられることも珍しくありません。
さらに、試行錯誤を重ねてもすぐに結果が出るとは限らないため、何度も検証や調整を繰り返す必要があり、忍耐力が求められます。コツコツした作業を苦手とする人にとっては、負担が大きいでしょう。
AIエンジニアはやめとけとは言い切れない理由
AIエンジニアには厳しい側面がある一方で、市場全体を見渡すと評価され続ける理由も存在します。技術動向や人材需給を踏まえると、「やめとけ」とは一概にいえません。ここでは主な理由を紹介します。
AIツールを使いこなせる人材は不可欠
AIツールの機能は年々高度化していますが、導入すれば自動的に成果が出るわけではありません。ツールの特性や制約を理解したうえで、「何を選び、業務にどう組み込むか」を設計する役割が求められます。
実際の現場では、課題整理や要件定義の段階で判断を誤ると、AIを導入しても十分な効果が得られません。「どのツールを使うべきか」「どの範囲をAIに任せるべきか」といった意思決定には、専門的な知見が必要になります。
クラウド上で利用できるAI開発サービスについても同様です。手軽に使える一方で、性能やコスト、運用負荷を見極める力が欠かせません。AIに精通し、ツールを前提とした設計ができる人材は、今後も重宝される傾向にあります。
高収入を狙える
AIエンジニアは、ITエンジニアのなかでも収入水準が高い職種とされています。専門性が高く、人材不足が続いている点が背景にあります。
企業側は即戦力となる人材を求める傾向が強く、スキルや実績に応じて報酬が設定されやすい状況です。特に実務経験を積んだエンジニアは、年収面で優遇されるケースが多く見られます。
フリーランス向けの案件でも、高単価の募集が目立ちます。ITプロパートナーズが扱うAIエンジニア向け案件では、月額90万〜100万円程度のものも珍しくありません。スキルを磨くことで、収入面の選択肢が広がりやすい職種といえます。
将来性のあるスキルが身につく
AIエンジニアは慢性的に人材が不足しており、今後もその傾向が続くと考えられています。多くの企業がデータ活用や業務のDXを進めており、AI技術への需要は拡大している状況です。
製造業や金融、医療、マーケティングなど、活用領域は特定の業界に限られません。AIを前提とした業務設計が進むにつれて、専門知識を持つ人材の重要性は高まっています。
AI開発やデータ活用の経験は、一時的な流行で終わるスキルではありません。長期的に価値を持つ領域に関われる点は、AIエンジニアならではの魅力です。
AIエンジニアになるのはやめた方がいい人・向いてない人の特徴
AIエンジニアは需要のある職種ですが、誰にでも向いているわけではありません。適性によっては別のキャリアを検討したほうがよいケースもあります。ここでは、向いていないと考えられる特徴を紹介します。
数学・論理的思考が苦手
AIエンジニアの業務では、数学や論理的思考を使う場面が頻繁にあります。モデルの仕組みを理解したり、結果の妥当性を検証したりする際には、数式や理論を避けて通れません。
そのため、数学やロジックに苦手意識が強い人にとっては、業務そのものが負担になりやすくなります。処理結果を感覚で判断することは難しく、理由・根拠を説明できないと業務が進まない場面が数多くあるのです。
一人で仕事がしたい
AIエンジニアは、黙々と一人で作業する職種という印象を持たれがちです。しかし実際には、関係者とのやり取りが発生する場面が少なくありません。
特にクライアント向けのプロジェクトでは、要件のすり合わせや進捗共有が求められます。分析結果やモデルの挙動を説明する場面もあり、最低限の対話は避けられません。
人と関わる仕事を極力避けたいと考えている場合、想定とのギャップを感じる可能性があります。
地道な作業を苦痛に感じる
AIエンジニアの業務には、地道な作業も多くあります。データの前処理や形式調整、検証作業など、同じ作業を繰り返す場面も決して少なくありません。
こうした工程は成果が見えにくく、作業時間もかかります。派手な開発を想像していると、実務との違いに戸惑うことがあるでしょう。
コツコツした作業を苦痛に感じる人にとっては、継続が難しくなる可能性があります。
AIエンジニアが向いている人の特徴
AIエンジニアに向いている人には、次のような特徴があります。
- 論理・数学が得意
- 学習・調査が好き
- 最新技術を学ぶのが好き
以下では、それぞれについて詳しく解説します。
論理・数学が得意な人
論理的思考や理数的スキルへの適性がある人は、AIエンジニアに向いているといえます。AIエンジニアはプログラミングスキルに加えて、論理的な思考力や数学・統計などのスキルがあると有利です。
アルゴリズムの読み解きなどには、線形代数や微分積分といった大学レベルの知識が必要ですし、データ分析や処理の際にはデータをもとに論理立てて思考できる力が不可欠になります。実際、AIエンジニアは、理数系出身者が多い傾向です。
学習・調査が好きな人
常に最新情報を取り入れるのが好きな、向上心のある人がAIエンジニアに向いています。AI技術は日々発展しており常に学び続けなければならないため、新しい技術を自発的にキャッチアップしようとする姿勢が必要です。
好奇心が強く学びに貪欲であれば、若手がどんどん参入してきても負けないスキルを維持できるでしょう。
最新技術を学ぶのが好きな人
前述の通り、AI分野は技術のアップデートが非常に早く、新しいモデルや手法、開発環境が次々と登場します。そのため、最新技術に触れること自体を前向きに楽しめる人は、AIエンジニアとして適性があるといえるでしょう。
実務においても、従来のやり方が最適とは限らない場面が多く、常に新しい選択肢を検討する姿勢が求められます。過去の知識に固執せず、変化を受け入れながらスキルを更新することが欠かせません。
新しい技術を試し、その結果を検証するプロセスを負担に感じない人であれば、変化の激しいAI分野でも継続して成長しやすいでしょう。
AIエンジニアになる方法
AIエンジニアになるには、いくつかの代表的なルートがあります。ここでは2つのルートを紹介します。
大学などでAIを学ぶ
情報科学やAIを扱う大学・大学院で学び、そのまま就職するルートは、AIエンジニアを目指すうえでの王道といえます。数学や統計、アルゴリズムを体系的に学べるため、理論面の理解を深めやすくなります。
職業情報サイト「job tag」によると、「大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の様々な分野の修士か博士号取得者が多くを占める」とされていました。研究を通じて専門性を高めたうえで、企業の研究開発部門や技術職に進むケースもあります。
基礎理論を重視したい人や、長期的に専門分野を掘り下げたい人に向いたルートです。
プログラミングスクールに通う
プログラミングスクールを活用し、実務に近いスキルを身につけてAIエンジニアを目指す方法もあります。基礎的なプログラミングに加え、機械学習やデータ分析の入門的な内容を学べるスクールも増えています。
プログラミングスクールは、独学では難しい部分をカリキュラムに沿って学べる点が特徴です。短期間で必要な知識を整理したい人にとっては、おすすめの選択肢となります。
将来性のあるAIエンジニアになるためのポイント
AIエンジニアとして長く活躍するには、単に開発スキルを身につけるだけでは不十分です。技術の変化を前提に、実務で求められる力を意識して磨いていく必要があります。ここでは3つのポイントを紹介します。
既存のAIツールを使いこなせるようにしておく
AIツールが高度化した現在、AIエンジニアにはツールそのものを理解し、適切に使いこなす力が求められます。モデルを一から開発する場面が減る一方で、既存ツールを前提とした設計や運用の重要性が高まっています。
実務では、AIツールの特性や制約を把握したうえで、業務要件にどう適用するかを検討します。単純に機能を使うだけでなく、精度やコスト、運用負荷まで考慮する姿勢が必要です。
また、AIツールと既存システムを連携させる場面も多く見られます。APIを介した接続やデータの受け渡しを理解していなければ、実装は進みません。AIツールの知識は、開発の実務において欠かせない要素となっています。
クラウドサービスに精通しておく
AI開発では、AWSやGoogle Cloudなどのパブリッククラウドを利用するケースが一般的です。学習環境や推論基盤をオンプレミスで構築する例は減り、クラウド前提での設計が主流になっています。
AWSであれば、「Amazon SageMaker」を使った学習・推論環境の構築や、「Amazon Bedrock」を利用した生成AIの活用が代表的です。Google Cloudでは、「Vertex AI」を中心に、モデル学習からデプロイまでを一貫して管理できます。これらのサービスを理解していないと、AI開発の実務に対応するのは難しくなります。
将来的にも長く活躍するうえでは、モデル開発だけでなく、このようにインフラを含めて設計できるスキルがあると役立ちます。
一度学んだことに捕らわれないようにする
将来的に活躍するためには、学び直しやリスキリングを常に続ける積極性が必要です。
繰り返しになりますが、AI業界は変化が激しく、一度身につけた知識だけで通用し続ける分野ではありません。モデルの構造や開発手法、利用されるクラウドサービスは短いスパンで更新されます。
既存のAIツールやクラウドサービスについても、新機能の追加や仕様変更が頻繁に行われています。過去の成功体験に固執すると、技術選定や設計判断を誤るリスクが高まるでしょう。
「新しい技術を前提に自分のスキルを更新し続けられること」が、AIエンジニアとして生き残る条件になります。
AIエンジニアについてよくある疑問
AIエンジニアを目指すにあたり、資格や働き方について疑問を持つ人も多いでしょう。ここでは、よくある質問について実情を整理します。
資格があると有利？
AIエンジニアになるために資格は必須ではありませんが、アピール材料にはなるでしょう。例えば、次のような資格が挙げられます。
- G検定
- E検定
- Pythonエンジニア認定データ分析試験
「G検定」は日本ディープラーニング協会が運営し、ディープラーニングの基礎、最新動向、法律・倫理、人工知能などに関する知識を証明できる資格です。
「E検定」もディープラーニングエンジニア向けの資格ですが、G検定よりも高度な試験となっています。また、データ分析に特化した認定試験として「Pythonエンジニア認定データ分析試験」もおすすめです。
AIエンジニアは副業も可能？
AIエンジニアの仕事は副業でも可能です。クラウドソーシングなどで検索すると、副業向けの案件が多く見られます。未経験では難しいかもしれませんが、関連ジャンルの実績があれば採用の可能性も高いでしょう。
副業案件が豊富なプラットフォームとして、ITプロパートナーズがおすすめです。週2～3日の稼働やリモート案件など、柔軟な働き方が実現できる案件を多く掲載しています。スタートアップ・ベンチャー企業の仕事を受注することで、さまざまな経験ができる点も魅力です。
AIエンジニアはフリーランスになれる？
AIエンジニアは、フリーランスとして独立しやすい職種の1つです。企業側が専門人材をスポットで求めるケースが多く、フリーランス向けの案件も一定数存在します。
案件単価は比較的高く、スキルや実績によっては高収入を狙える仕事であるのは確かです。特に、実務経験が豊富なエンジニアは条件面で有利になりやすい傾向があります。
フリーランスエージェント向け案件紹介サービスの弊社ITプロパートナーズでも、AIエンジニア向けの案件は多く取り扱っています。
まとめ
AIエンジニアは、学習負担の大きさや専門スキル・知識の偏りなどから「やめとけ」といわれることがあります。実際、最新技術のキャッチアップや地道な作業が求められる点は、向き不向きが分かれやすい要素です。
一方で、AIツールやクラウドサービスを前提とした開発が進むなかで、AIに精通したエンジニアの需要は依然として高い状況が続いています。特に、既存ツールを活用した設計力や、インフラを含めてシステム全体を考えられるスキルがあると、市場価値が上がりやすい分野です。
AIエンジニアとして将来性を高めたい場合は、自身の適性を見極めたうえで、自身のスキル・経験が活かせる環境を選ぶことが重要です。フリーランスや副業といった選択肢を検討する際には、ITプロパートナーズのようなフリーランス向け案件紹介サービスの活用をご検討ください。専門スタッフがスキル・経験をヒアリングのうえ、条件にマッチする案件をご紹介します。
- 高額案件を定期的に紹介してもらいたい
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