AIエンジニアには高い需要があり、高年収も期待される一方で、「AIエンジニアはやめとけ」というネガティブな意見も存在します。
このような疑問にお答えします。
AIエンジニアは需要が高まっており、将来性もある仕事です。
しかし、高度な知識を必要とするので、なるまでのハードルが低くはありません。
この記事では、AIエンジニアに興味がある人や自分の適性を知りたい人のために参考になる情報を紹介します。
AIエンジニアが気になっている人は参考にしてください。
- AIエンジニアは日頃から技術をキャッチアップする必要がある
- AIエンジニアは専門性が高く、高収入を狙える
- 論理的思考な人はAIエンジニアに向いている
- AIエンジニアを目指すなら大学がスクールに入るのがおすすめ
AIエンジニアがやめとけと言われる理由
AIエンジニアになることはメリットも多いですが、実際になるまでは簡単ではありません。
AIエンジニアやめとけと言われる理由は以下です。
プログラミングの知識だけでなく、AIのアルゴリズムを理解するには高度な数学が必要です。
微分積分学、線形代数、統計学などは、一般的な学問ではなく、これらの基礎がなければAIの複雑な仕組みを理解することは難しいでしょう。
AIエンジニアをやめとけと言われる理由を紹介します。
日頃から最新技術のキャッチアップを行う必要がある
AIエンジニアは常に最新の技術トレンドに追いつく必要があります。
IT技術の進歩は著しく、その中でもAIは特に速いペースで進化しています。
技術の進歩に追いつくためには、自己学習と継続的なスキルの向上が欠かせません。
他の分野に比べてもっとも多くの学習が必要であり、技術の進歩に対応できない人はAIエンジニアとして成功することは難しいでしょう。
慢性的な人手不足のため長時間労働になりやすい
AIエンジニアの需要が高まっている一方で、その人材は不足しています。
その理由として、仕事のプレッシャーが高く人の入れ替わりが激しいです。
人材の流出が多く、結果として1人当たりの仕事量が増大しています。
業務の偏りが慢性的な長時間労働につながり、業務と休みのバランスを取ることが難しくなります。
また、AIエンジニアには高度な専門知識と継続的な学習意欲が求められることもプレッシャーの1つです。
これらの理由で、「AIエンジニアはやめとけ」という声もあるのが現実です。
AIの発展に伴いAIエンジニアが不要になると言われている
一部で唱えられるAIが進化すればAIエンジニアが不要になるという言われますが、そう考えるのはまだ早いでしょう。
現在の段階ではAIはツールやシステムの一部を担当し、その開発や保守においてAIエンジニアが不可欠です。
実際、AIエンジニアの需要は急増しており、業界全体で人材不足が叫ばれています。
企業のデジタル化が進む中、AI技術の適用範囲も広がり、ますますエンジニアのスキルが求められている状況です。
エンジニアがスキルを向上させ、最新のトレンドに適応すれば、AIの進展がむしろ新たなキャリアの可能性を切り開くきっかけとなるでしょう。
AIエンジニアとして働くメリット
「AIエンジニアはやめとけ」という声もあれど、実際にはAIエンジニアには多くのメリットがあります。
それぞれの理由について詳しく紹介をします。
AIエンジニアとして幅広い業界で仕事ができる
AI技術の進化により、医療・介護、製造業、農業・漁業、物流・インフラなど、様々な分野でAIエンジニアが求められています。
DXの推進やシステム開発、データ分析など、幅広い業務が展開されており、フリーランスとしても活躍の場が広がっています。
また、フルリモートOKの案件も増加傾向にあり、柔軟な働き方が可能です。
AI技術の応用範囲が広がりつつある中、自由度の高い仕事が魅力的な一因となっています。
専門性が高く高年収を狙いやすい
もう一つのメリットは、AIエンジニアの専門性と高い年収です。
高度な技術とスキルが求められ、そのために高年収が期待できます。
AIのニーズが急増しており、人材不足が進んでいる状況から、優秀なエンジニアは好待遇で年収が上がっています。
さらに、データサイエンティストやITコンサルタントへのキャリアアップも可能であり、将来的なキャリアパスも豊富です。
AIエンジニアの需要は今後も拡大していく見込みであり、高いスキルを持つプロフェッショナルが長期的に安定した収入を得られる可能性が高いです。
スキルが付けばフリーランスとして独立できる
AIエンジニアとしてのスキルを身につけることは、フリーランスのキャリアに繋がります。
AIエンジニアの需要は依然として高まっています。
人材不足も背景にあり、十分なスキルをつければ仕事の受注には事欠かないでしょう。
フリーランスとしてのメリットには、高い収入の見込みが挙げられます。
プロジェクトごとの単価交渉が可能であり、経験やスキルに見合った報酬を得ることが期待できます。
週2・3日の勤務やフルリモートの案件を選択することで、柔軟な働き方ができます。
フリーランスAIエンジニアとしての働き方は、自由度が高く、多様なライフスタイルに対応できるメリットがあります。
AIエンジニアの基本情報【平均年収・仕事内容・将来性】
AIエンジニアの仕事内容や年収について紹介します。
AIエンジニアの仕事や年収は以下のようになっています。
それぞれの内容について詳しく紹介をします。
AIエンジニアはプログラム分野とアナリティクス分野に分かれる
AIエンジニアとしての職務は、主にプログラム分野とアナリティクス分野に分類されます。
プログラム分野では、AI開発が中心となり、理想的なパフォーマンスを実現するためのシステム処理や実装、テストが主な業務です。
声認識や画像認識などの機能を持つAIを開発し、ユーザーやデバイスとの適合性を高める作業も重要です。
機械学習モデルを構築するためのプログラムは、主にKerasやTensorFlow、PyTorchなどのライブラリを使用。
プログラミング言語としてはPythonが主流であり、AIエンジニアは高度なプログラミングスキルが必要です。
アナリティクス分野では、AIエンジニアはデータアナリストの側面もあります。
データサイエンティストに近いがより専門的にデータ分析に焦点を当て、AI技術を駆使してデータを解析・分析します。
企業のサービスに関するユーザーの動向や将来のニーズを明らかにし、問題解決の手段やサービスの改善策を提案する役割が重要です。
AIエンジニアの平均年収は「534万円」とITエンジニアの中でも高水準
AIエンジニアの平均年収が500万円前後とされ、これはITエンジニアの中でも高水準です。
国税庁の「民間給与実態統計調査」によれば、全業種の平均年収は約430万円であり、AIエンジニアの高年収はその約1.4倍に相当します。
難しいスキルや知識が要求されることが、この待遇の理由と考えられます。
2030年以降もAIエンジニアの需要は拡大すると見込まれている
経済産業省の「IT人材供給に関する調査」によれば、2030年以降もAIエンジニアの需要は拡大すると予測されています。
将来的な需要数は約14万人と見込まれ、これは現在の需要よりもさらに増加しています。
この予測は、AI技術の進化と様々な産業への導入が期待されるためです。
このような理由からこの先もAIエンジニアの需要は高まっていくのは間違いありません。
AIエンジニアに向いている人・向いていない人
AIエンジニアには向いている人と向いていない人の特徴があります。
AIの仕事は論理的な思考が必要不可欠です。
また、ある程度の高度な知識を必要とするため、粘り強く学習する力も必要です。
AIエンジニアに向いている人と向いていない人の特徴を紹介します。
AIエンジニアがおすすめな人の特徴
AIエンジニアに向いているのは、論理的思考や数学的スキルへの適性がある人です。
AI開発には高度なプログラミングスキルだけでなく、複雑な数学や統計の知識が必要です。
論理的な思考力があると、AIのアルゴリズムやモデルの理解が容易になります。
また、AI技術の急速な進化に追いつくため、学習と調査が好きな人に向いています。
自発的かつ継続的な学習が不可欠であり、新しい技術のキャッチアップが日常です。
向上心があり、常に新しい知識を吸収しようとする姿勢が必要です。
また、慢性的な人手不足により長時間労働が発生しやすい状況なので、自己管理ができ、体調管理やスケジュール管理が得意な人もAIエンジニアに向いています。
AIエンジニアが向いていない人の特徴
AIエンジニアはAIやプログラミングに深い興味がない人には向いていません。
この職業には高度な知識やスキルが必要であり、興味を持って学ぶことが重要です。
AI技術の進化についていけないと、業務に適応することが難しくなります。
年収だけが目的で、AIやプログラミングに対する熱意がない人も適していません。
AIエンジニアになるには多くの学習と努力が必要であり、仕事に対する情熱やモチベーションがなければ挫折しやすい状況です。
また、AIエンジニアは常に最新の技術トレンドに追いつく必要があるため、継続的な学習が苦手な人には向いていません。
新しい情報をキャッチアップし、地道にスキルを向上させる姿勢が不可欠です。
まとめると、AIエンジニアは興味・向上心・継続的な学習意欲があり、論理的思考と数学的スキルを備えた人にとって魅力的な職業といえるでしょう。
【状況別】AIエンジニアを目指す方法
状況に合ったAIエンジニアを目指す方法を紹介します。
それぞれの方法について詳しく解説をします。
AIエンジニアになるには情報系の大学や専門学校に入るのが一般的
AIエンジニアを目指すなら、情報系の大学や専門学校へ行くことが一般的な道です。
大学進学を検討している場合は、AIの研究を専攻し、基礎から応用まで幅広い知識を身につけましょう。
最先端のAI技術に触れる機会も増え、将来的な実務で役立つことも多いです。
社会人が未経験から目指す場合はスクールに通うのがベスト
社会人で他の職種から転身する場合は、プログラミングスクールがベストです。
侍エンジニア、テックアカデミー、winスクールなどのスクールでは、未経験者でも最短でAIエンジニアに必要な知識やスキルを身につけられます。
転職サポートも充実しており、スムーズな転職が期待できます。
AIエンジニアのキャリアパス
AIエンジニアのキャリアパスについて紹介します。
AIエンジニアの主なキャリアパスは以下です。
それぞれの職業について詳しく紹介をします。
データサイエンティスト・AIエンジニアのスペシャリストを目指す
AIエンジニアがキャリアパスを検討する一つの選択肢は、データサイエンティストとしてのスペシャリストを目指すことです。
データサイエンティストはビッグデータを分析し、その結果からビジネスに有益な施策を提案します。
この業務にはプログラミングスキルや統計学の基本的な知識、課題解決に向けたコンサルティング能力が求められます。
AIエンジニアがデータサイエンティストに転身することで、より幅広い業務に挑戦することが出来ます。
マネジメント・コンサルタント職を目指す
AIエンジニアが別のキャリアパスとして考えることができるのは、マネジメント・コンサルタント職です。
データに強みを持ったAIエンジニアは、ビジネス戦略の構築において不可欠な存在となります。
AIの進化に伴い、データ分析がますます重要視される中で、AIエンジニアはデータ分析やデータマネジメントのスキルを身につけ、経営コンサルタントとしてのキャリアを築くことができます。
ビジネス戦略においてデータとビジネスを両立させるスキルは大きなアドバンテージとなります。
AIエンジニアが選択するキャリアパスは多岐にわたりますが、将来の展望や自身の興味に合った分野を見つけ、着実にスキルを積み重ねていくことが重要です。
AIエンジニアへの転職に有利な資格一覧
| 資格 | 主な内容 | 対象 |
|---|---|---|
| G検定 | – ディープラーニングの基礎知識 事業にディープラーニングを活用するスキル 幅広いAI関連知識 | ディープラーニング基礎知識を持つ方 |
| E資格 | – ディープラーニングの実装能力<br>- AIエンジニアとしてのスキル | ディープラーニングを実装したい方、キャリアアップを目指す方 |
| AWS Certified Machine Learning-Specialty | – AWSを用いた機械学習ソリューションの設計・実装・デプロイの能力 | 機械学習やデータサイエンスに従事するエンジニア、データサイエンティスト |
| Professional Data Engineer | – GCP上での機械学習やデータ分析ソリューションの構築・運用の能力 | GCPを使用して機械学習やデータ分析を行うデータエンジニア |
| データサイエンティスト検定™（DS検定）リテラシーレベル | – データサイエンスのスキルや知識の素養の確認 | データサイエンティストを目指す方 |
| 統計検定 | – 統計に関する知識や活用力の評価 | 統計に関心があり、スキルを評価したい方 |
AIエンジニアを目指すなら上記の資格を取っておくと、転職に有利になります。
しかし、勉強に時間を取られて、スキルアップができないと意味がないので、バランスを見ながらやりましょう。
【まとめ】AIエンジニアはやめとけ
ここまでAIエンジニアがやめとけと言われる理由について解説をしました。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由は高度な技術を必要とすることや常に勉強をしないといけないなどです。
しかし、今後もAIエンジニアは不足すると予想されています。
最初の入り口は大変かもしれませんが、スキルを身につければ、高収入で柔軟な働き方の出来る魅力ある職業です。もし、AIエンジニアが気になる方は求人などで必要な条件などを確認してみてはいかがでしょうか。
