AIエンジニアはやめとけと言われる理由7選！なるための方法4つも解説

「AIエンジニアはやめとけと言われるけど、理由は何なんだろう」
「AIエンジニアは将来AIに取って代わるのかな？」

と思うことはありませんか？

AIエンジニアを目指そうとしても、ネガティブな意見があると目指すかどうかで迷ってしまいますよね。

では、AIエンジニアがやめとけと言われる理由はどのようなものがあるのでしょうか？

そこで今回は、

について詳しく解説します。

この記事を見ればAIエンジニアがやめとけと言われる理由、AIエンジニアを目指すべきかどうかが理解ます。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

AIエンジニアの現状を解説

まずはAIエンジニアの現状について紹介していきます。

AIエンジニアの現状について、以下の2つのポイントから解説していきます。

AIエンジニアの現状を知り、AIエンジニアについての理解を深めていきましょう。

AIエンジニアの平均年収・待遇

国内のAIエンジニアの平均年収は約580万と言われており、日本の平均年収としては高水準な傾向にあります。

しかし、経験やスキル、地域差があるため、平均年収に差があるのが特徴です。

企業は、AIエンジニアの実務経験や持ち合わせている専門的な知識などを必要としています。

そのため、給与は年功序列ではなく、経験やスキルに左右されるので実力主義な給与体系になっています。

高い能力が求められるAIエンジニアは、平均年収が比較的高水準で、企業からの待遇は良いといえるでしょう。

人材の需要に対して供給は不足

AI関連の市場は日々拡大している為、需要はとても高くなっています。

しかし、需要に対して供給が追い付いていないのが現状であり、2019年にはIT企業の約7割がAI技術者不足と答えています。

AIエンジニアは、以下のように幅広いスキルが求められる職種です。

人材の育成が難しいことが、AIエンジニアの供給不足の理由となっています。

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AIエンジニアの需要は？需要が高まる産業や仕事を解説

AIにはどのような需要があるのかを以下の視点でそれぞれ紹介していきます。

どのような産業で需要が高まり、どのような仕事で需要が見込めるかを解説していきます。

1.AIの需要が高まる産業

AIは、これまでITやインターネット広告などで導入されていました。

今後は、幅広い業界で需要が高まっていくと予想されます。

AIの需要が高まる産業の例を、下記でご紹介します。

製造業を例に事例を紹介すると、AIの画像処理技術を使った不良品検品がおこなわれています。

画像認識で不良品を検品するため、これまで人力でおこなっていた検品作業を効率化できています。

2.需要が見込める仕事

AIの需要が見込める仕事としては、以下の仕事があげられます。

具体例のひとつとして、DXについて紹介します。

DXとは、デジタル技術を浸透させ、人々の生活をよりよくしていくための取り組みです。

DXを企業内に当てはめて考えた場合、データ活用やAIによる業務削減などの取り組みになります。

企業全体で、デジタル技術を活用したビジネス変革が求められています。

AIはDXを推進するために欠かせない技術です。

AIエンジニアが活躍している2つの場面を解説

AIエンジニアの活躍の場は、おもに以下の2つです。

それぞれの場所でAIエンジニアがどのように活躍しているのか解説していきます。

1.民間企業

AIエンジニアの勤務先の例として、以下のような企業があります。

民間企業の中でも、新たにAI部門を設立してAIエンジニアを雇用する民間企業も増えています。

そのため、AIエンジニアの活躍の場は民間企業にも広がっています。

民間企業の中での仕事内容の例としては、企業内のデータを分析し、顧客ニーズの把握などです。

顧客ニーズの把握は、新商品の開発や既存商品のブラッシュアップに必要になるため、どの企業も必要としています。

このようにAIエンジニアは、企業が持つ課題の解決にも貢献できるため、大手企業などは積極的にAIエンジニアの雇用を進めているのです。

2.大学・研究機関

AIエンジニアの活躍の場として、大学や研究機関があげられます。

大学や研究機関は、民間企業と違って以下のような理由で働きたいと考えている人に向いている職場です。

大学や研究機関で働くことで、AIを活かした開発ではなく、AI分野の発達などの仕事に取り組めます。

よりアカデミックな仕事をしたい人におすすめな職場です。

急成長中のIT業界の中でも「AIエンジニア」はとても需要が高いです。

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AIエンジニアの将来性

AIエンジニアは、2010年代からの深層学習・ディープラーニングの発展に伴って需要が高まりました。

深層学習・ディープラーニングの発展によってAIが利用できうる分野が広がったためです。

以下のような分野で利用が広がりました。

今後AI技術の進化により、AIが利用できうる分野の拡大が予想されるため、将来性は明るいといえます。

こんな理由ならやめとけ！AIエンジニアの適性に合わない3つの志望動機

そもそもAIエンジニアという職業はレベルが高く、安易な理由でなろうと思うと大変なことになりかねません。

AIエンジニアはやりがいも責任もある仕事です。

もしあなたが、以下のような理由でAIエンジニアを目指すのなら「やめとけ」と伝えたいところです。

安易な理由でAIエンジニアになろうとしていないか、ご自身の考えと照らし合わせながら読み進めてみてください。

1.今流行りの仕事だから

今流行りのAIエンジニアですが、仕事としてまったく知識のない人が踏み込むには敷居があまりにも高い職業です。

以下のような知識やスキルが求められます。

よって「今流行りの仕事だからAIエンジニアになろう」と、安易な気持ちで挑むのはやめておいた方がいいでしょう。

2.AIを作るのが楽しそうだから

AIエンジニアは、高い技術的ハードルがあるため、初心者が簡単に始められるものではありません。

そのため「AIを作るのが楽しそうだから」という動機はプログラミング学習を途中で挫折してしまう可能性があります。

たとえば、AIエンジニアが使うプログラミング言語のひとつであるPythonは、習得するまでに数ヶ月かかります。

その他にも学習することは沢山あるため、プログラミング学習に挫折しないためにも、AIエンジニアになる目的をより明確化させることからはじめましょう。

3.ひとりでできそうな仕事だから

AIエンジニアを目指す方の中には、ひとりでできそうな仕事でコミュニケーション力を必要としない職種だと、誤解している人もいます。

AIに限らずエンジニアの仕事は複数人でプロジェクトを組んでの仕事になります。

ほかのプロジェクトメンバーとのコミュニケーション力は必要ですし、最低でもプロジェクトリーダーへの報告などのコミュニケーションは必須です。

「コミュニケーションがなくて楽そう」というイメージでAIエンジニアを目指すのは、やめとけと言われる理由のひとつです。

AIエンジニアはなくなる？やめとけと言われる7つの理由

AIエンジニアをやめとけと言われる理由は、おもに以下の7つです。

それぞれの理由について解説していくので、AIエンジニアを目指べきなのかを決めるための参考にしてください。

1.大学や大学院で学んできたレベルの高い志望者が増えている

AIエンジニアには、大学や大学院で最新のAIプログラミング技術を学んだ人たちが増えてきています。

そのため、未経験からAIエンジニアを目指す場合、レベルの高い志望者と採用枠を争わなければいけません。

また、AIエンジニアとして採用された後も、レベルの高い人材と働くことになります。

そのため、レベルの高い人材に匹敵するスキルを持ち合わせていないと、いくらAIエンジニアといっても高収入は期待できません。

ほかの人材と差別化するためには、これまでの経験を活かしてビジネスサイドの提案ができるスキルを身につけるなどの工夫が必要です。

2.身につける技術のハードルが高い

AIエンジニアはやめとけと言われる理由のひとつとして、技術のハードルの高さがあげられます。

AIエンジニアは、需要の高さから未経験者やエンジニアからの転職で多くの人が挑戦しますが、挫折してしまう割合が高いのが現状です。

未経験で採用される可能性もありますが、エンジニアとしての業務内容の多さが理由で挫折してしまう人もいます。

3.AIエンジニアの職務はAIに取って代わられる可能性がある

AIエンジニアに限らないですが、将来的に市場環境が変化し、AIエンジニアの仕事がAIに取って代わられる可能性があります。

たしかに近年は、ディープラーニングの分野でAI研究が大きく進歩しています。

しかし、進化したAIがエンジニアの仕事を代替わりできるほど、AI技術の進歩はまだまだいたっていません。

また、今の技術で開発されているシステムの保守運用などの仕事もあります。

いますぐに取って代わられる可能性は低いですが、市場の変化に合わせてスキルアップは必要です。

4.ほかの職種よりも業務がハード

IT市場へのAIエンジニアの供給人数が少なく、技術革新のスピードに追い付くのが大変なため、業務内容はほかの職種よりもハードであるといえます。

また、システムの仕様変更なども多く、クライアントの納期に間に合わせるためには労働時間も残業が多く、休日勤務もあります。

業務がハードである分好待遇も期待できる職種ですが、ワークライフバランスを考えて目指すべきかを判断しましょう。

5.デスクワークなので運動不足から健康を損なう

長時間PCに向かって作業するデスクワークであることから、運動不足に陥るとの懸念もあります。

長時間の座り仕事に苦痛に感じる人には、不向きな仕事といえるでしょう。

また、PCを長時間見続けていると、目が疲れやすくなります。

健康面に気を配れない人は、健康を損なう可能性があるため、注意が必要です。

6.技術の進化が早くスキルアップが欠かせない

技術の進歩に伴い、その需要も高まるAIエンジニアですが、AI技術は進化が早いのが特徴です。

時代の流れに追いつくために、自身も常にスキルアップを続けなければならないことが苦痛に感じてしまうこともあります。

AIエンジニアのスキルアップは、プログラミングスキルだけでなく、幅広い分野で必要になります。

最新技術やIT技術に興味が持てない人は、スキルアップを続けるのは向いていないかもしれません。

7.同じAIエンジニアでもスキルが異なる

AIエンジニアは、以下の2つの職種にわかれます。

機械学習エンジニアは、おもにAI技術を開発するエンジニアです。

一方のデータサイエンティストは、収集したデータを分析し、課題解決の提案をおこないます。

それぞれAIエンジニアではありますが、求められるスキルはことなります。

そのため、AIエンジニアが開発メンバーに必要な人数がいても、それぞれのスキルが違うため、どちらかの領域の担当者に負担がかかりやすくなってしまいます。

AIエンジニアになる4つの方法

AIエンジニアは多くの知識がいるため、自分に合った勉強法を見つけましょう。

AIエンジニアになるための方法を4つ解説していきます。

それぞれの方法で、どれが自分に合っているかを確認しながら読み進めてみてください。

1.大学・大学院へ通う

AIエンジニアになるためには、深層学習・ディープラーニングの研究をおこなっている大学の学部・学科へ進学する方法があります。

大学では最先端のAI研究をしているため、最新技術のAI技術を習得したい方にはおすすめです。

データサイエンスに特化した学部のある大学は、以下になります。

しかし、いま社会人として働いている方であれば、大学に通うのは非常にハードルが高い方法です。

2.専門学校へ通う

AIエンジニアになるために、AIエンジニア向け専門学校に通う方法もあります。

専門学校は、2年から3年が多いため、大学よりも期間が短くなっています。

期間は短いですが、トータル学習時間は日本電子専門学校を例にすると、2年間で1,820時間です。

まとまった学習時間を確保できるメリットもあります。

AIエンジニア向けの専門学校は、以下の学校になります。

さらに、専門学校は最終ゴールが就職であるため、学校からの手厚い就職サポートがうけられます。

専門学校も社会人が通うのはハードルが高いですが、期間は大学よりも短いため、キャリアチェンジとして進学するもの選択肢のひとつです。

3.プログラミングスクールへ通う

AIエンジニアコースを開講しているプログラミングスクールに通うと、AIエンジニアに必要なスキルを効率的に学習できます。

プログラミングスクールを選ぶ際は、以下のポイントに注意しながら選びましょう。

希望に合うプログラミングスクールが見つかったら、スクールが用意している無料カウンセリングや体験会で雰囲気を掴んでみてください。

プログラマーは働きながら目指せる！社会人おすすめスクール10選

4.独学で学ぶ

独学で学ぶメリットは、学習費用を抑えられることです。

ここまで紹介した学習方法は、どれも費用が高額になります。

まずはAI学習が自分に合っているかを知るために、独学からはじめてみるのもおすすめです。

独学での学習方法は、おもに以下の3つになります。

AIエンジニアは学ぶべきスキルや知識が多いため、独学での挫折する可能性もあります。

しかし、学生時代に自分で学習スケジュールを立てて、継続的に勉強していた経験がある方は、独学での勉強が合っているかもしれません。

自分にあった学習方法を見つけてみてください。

まとめ：AIエンジニアはやめとけと言われるが魅力的な職種

今回は、AIエンジニアはやめとけと言われる理由について紹介しました。

AIエンジニアは、スキルの幅が広く、未経験からスキルを身につけるにはハードルが高いのが特徴です。

以下、今回のまとめです。

AIエンジニアは、業務内容もハードですが、その分やりがいや高収入も期待できる魅力的な職種です。

これからAIエンジニアを目指そうと考えている方は、どのような学習スケジュールでスキルを身につけたらいいのか、プログラミングスクールの無料カウンセリングを使って相談してみてください。