AIエンジニアとは「AIのプログラム開発」や「AIから収集したデータの分析」などを行うエンジニアを指します。
近年、様々な分野においてAIの活用が推進されており、AIエンジニアは今後さらに需要が伸びる職業の1つでしょう。
さらに、高年収も期待できる職業です。
しかし、その一方で「AIエンジニアとして働くのはやめとけ」という意見を見聞きした人もいるのではないでしょうか？
本記事では「なぜAIエンジニアはネガティブな意見が多いのか」その理由を深掘りして解説します。
・AIエンジニアに興味はあるが、ネガティブな意見を聞いて不安になっている
・自分はAIエンジニアの適性があるか知りたい
こう思っている方は、ぜひ参考にしてください。
目次
AIエンジニアがやめとけと言われる理由
「AIエンジニアとして働くのはやめとけ」と言われる主な理由は以下の5つです。
・高度な学習が必要
・求められる期待値が大きい
・技術の進歩が著しく速い
・ハードワーク
・今から学んでも遅い
それぞれについて以下に詳しく解説します。
高度な学習が必要
AIエンジニアならではの大変な点は、学習内容が高度なことです。
AIエンジニアに必要な知識といえば「プログラミング」が1番に思い浮かぶ方も多いのではないでしょうか？
もちろんプログラミングに関する知識も必要ですが、それだけではありません。
AIのアルゴリズムを理解するためには、高度な数学の知識が必要です。
例えば、微分積分学や線形代数・統計学など、理数系の高校や大学で学ぶ知識がAIアルゴリズムの基礎となります。
これらは必ずしも全員が履修した学問ではないため、難易度の高い職業と考えられます。
求められる期待値が大きい
AIエンジニアがやめとけと言われる大きな理由の1つに、プレッシャーの高さがあります。
AIエンジニアの仕事は、指示通りに開発や分析を行うだけではありません。
顧客の問題点や理想を聞いた上で「どのように開発・分析するのが顧客にとって最適か」を考えながら働く必要があります。
業務によっては、自身の導き出した答えが顧客の将来を左右することもあるでしょう。
このように、AIエンジニアはコンサルティング力のような大きな期待値を求められることも特徴の1つです。
技術の進歩が著しく速い
IT技術は凄まじい勢いで進歩しているため、AIエンジニアは常に継続的な学習を求められます。
AIは特に技術の進歩が著しい分野であり、他分野に比べて必要な勉強量も多いです。
自発的かつ継続的に学習できる人でなければ、AIエンジニアとして働くことは難しいでしょう。
ハードワーク
激務となる可能性が大きい点も「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由の1つです。
繰り返しになりますが、AIエンジニアは高度な知識や技術が求められる仕事であり、誰にでも務まるわけではありません。
そのため、多くの企業で人材が不足しており、1人当たりの仕事量が多いことも特徴です。
今から学んでも遅い
一部「AIは今から学んでも遅い」という意見もあります。
というのも学習指導要領の改定により、最近は小学校から高校の授業でプログラミング学習が導入されました。
また、子どもの習い事として、プログラミング教室に通わせる親も増えています。
そのため、将来AIエンジニアを志望する今の子ども達は、小学生からプログラミングに触れている可能性があるのです。
幼い頃から長期的にプログラミングを学んでいる分、将来の学生や若手社員の技術力は、今よりも高くなっていることが予想されます。
社会人になってからプログラミングの勉強を行ったとしても、中途半端な知識しか持っていないと、今の子どもたちに技術力で負けてしまう可能性もあるでしょう。
「AIエンジニアはやめとけ」と思う人の特徴
AIエンジニアになりたい理由を聞かれたときに「将来性がある」「年収が高そう」「かっこよさそう」などと答える方もいるでしょう。
しかし、表面的な部分しか見ていなかったり条件だけで目指す人は、後々後悔や挫折をする可能性が高いです。
また、上記のような理由に加えて、以下の特徴に当てはまる人にもAIエンジニアはおすすめしません。
・論理的思考ができない
・勉強が嫌い
・プログラミングに挫折した
・チームワークが苦手
それぞれの特徴について、以下に詳しく解説します。
論理的思考ができない
先ほどもお伝えした通り、AIの分野は数学や統計学の知識が元になっており、論理的な思考と判断が求められます。
必ずしも得意である必要はありませんが、ロジカルに考えることが苦手という人にはおすすめしない職業です。
勉強が嫌い
AIエンジニアは自己学習が求められる仕事のため、勉強が嫌いな人にもおすすめできません。
自ら最新の知識や技術を学ばなければ、周囲に後れを取ってしまいます。
そのために、仕事が上手くいかなかったり、出世が遅れることもあるでしょう。
学習意欲がなく受け身の人は、残念ながらAIエンジニアには向いていません。
プログラミングに挫折した
過去にプログラミングを勉強したが、挫折してしまった方もあまりおすすめはできません。
ただし、挫折した原因が「勉強する環境が整っていなかった」など、プログラミングに対する苦手意識以外であれば、再度挑戦する価値はあるでしょう。
プログラミングを勉強したことのない人は、AI分野では「Python」がよく用いられます。
そのため、1度学んでから適性を考えてみてください。
チームワークが苦手
AIエンジニアの仕事は1人で行うものはほとんどなく、社内の上司や部下、顧客と一緒に進めることがほとんどです。
また、開発したものや分析したデータの活用法などを、顧客に分かりやすく説明することも求められます。
そのため、技術力と同様にコミュニケーション能力や協調性も重要であり、コミュニケーション能力やチームワークに不安のある人は、AIエンジニアに向いていない可能性があります。
やめとけと言われる中でもAIエンジニアをおすすめできる理由
求められる技術や資質の多いAIエンジニアですが、もちろん向いている方もいます。
先ほど紹介した「AIエンジニアのネガティブな側面が気にならない」または「向いていない人の特徴に全く当てはまらない」という人は、適性があるかもしれません。
そんな人に向けて、AIエンジニアのおすすめポイント3つをまとめました。
・将来性がある
・高年収を得やすい
・スキルを持った人材が少ない
それぞれについて以下に詳しく解説します。
将来性がある
経済産業省の調査によると「今後もIT利活用の高度化・多様化が進展することが予想され、中長期的にもITに対する需要は引き続き増加する可能性が高い」と発表されています。
もちろんAIも例外ではありません。
このことから、将来AIエンジニアの仕事がなくなる可能性は、他の職業と比べて低いと考えられます。
常に勉強をし続けなければならない大変さはありますが、将来の不安が小さいことは魅力の1つです。
参考「経済産業省：IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」
https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/daiyoji_sangyo_skill/pdf/001_s02_00.pdf
高年収を得やすい
AIエンジニアは高年収を得やすいことも魅力の1つです。
高度な知識を用いるため、誰にでも務まる職業ではありませんが、その分人材の需要は今後も高まることでしょう。
そのため、企業は優秀な人材を確保するために高待遇の条件で募集をかけていることが多く、AIエンジニアは高年収を得やすいのです。
スキルを持った人材が少ない
AI分野は、まだスキルを持った人材が少ない点も魅力の1つです。
現在のAIブームは、2000年代に登場した「ディープラーニング」を中心に日々発展しています。
AI技術自体は1960年から登場していましたが、ディープラーニングはまだ歴史が浅く、10年以上の経験を持った人はほとんどいません。
そのため、現在は未経験であっても、今後の勉強次第では高い役職に就ける可能性が十分あります。
未経験からAIエンジニアを目指す方法
ここまでの内容を読んで「未経験だけど、これからAIエンジニアを目指したい」という方もいるのではないでしょうか？
そんな方に向けて、ここでは未経験からAIエンジニアになるまでのステップ例をご紹介します。
STEP1：大学や大学院でAI分野を学ぶ
STEP2：統計学・線形代数・機械学習・プログラミングを学ぶ
STEP3：実務経験を積める企業に就職する
順番に詳細を解説していきます。
STEP1：大学や大学院でAI分野を学ぶ
もしあなたが学生や20歳前後であれば、大学や大学院でAIについて学ぶことも1つの方法です。
腰を据えて学ぶことで確実に知識が身につきますし、大学や大学院でAIについて学んだ実績があれば、就活でも有利に働きます。
卒業後、AIエンジニアとして就職することも夢ではありません。
しかし、この方法は多くの時間と費用がかかるため「働きながらAIエンジニアの勉強をしたい」と考える社会人にはおすすめしません。
社会人には次に紹介する、STEP2の方法をおすすめします。
STEP2：統計学・線形代数・機械学習・プログラミングを学ぶ
数学や統計学・プログラミングなど専門知識が必要なAIエンジニアですが、独学でも学べます。
その時におすすめなのが、オンライン教材やスクールの活用です。
特に、働きながら専門知識を学びたい社会人には、ぴったりの学習法といえるでしょう。
オンライン教材は、パソコンやスマホがあればいつでも学べる点が魅力です。
最近ではAIやプログラミングに関する教材も増え、月額数百円から学べるものもあります。自力でコツコツと勉強できる方にはおすすめの学習方法です。
また「授業形式で勉強したい」「講師に質問できる環境がほしい」という方は、スクールがおすすめです。
スクールでは体系的に専門知識を教えてくれる上に、2〜6か月ほどで一通りの基本を学べます。
オンライン教材よりも費用はかかりますが、効率よく学べる点はスクールの大きなメリットでしょう。
このように、現在は大学に通わなくとも専門知識を学ぶ場所が設けられているので、積極的に活用してみてください。
STEP3：実務経験を積める企業に就職する
基礎知識が身についたら、実務経験を積める企業へ就職しましょう。
AIエンジニアは需要の高い職業であるため、就職先の選択肢はたくさんあります。
しかし、前述した通りAIエンジニアはハードワークであることも多く、中にはブラック企業も存在します。
「AIエンジニアはやめとけ」と言う人の中には、ブラック企業に入社してしまい後悔している人も少なくないでしょう。
そのため、就職する際は給料の良い企業や早く内定をもらえた企業に安易に飛びつくのではなく、複数の企業を比較して見極めることが大切です。
まとめ
近年、様々な分野でAIの活用が推進されており、AIエンジニアは今後需要が高まる職業の1つです。
技術が身につけば、就職先に困ることも少ないでしょう。
しかし、その専門性の高さから求められる技術や資質が高く、AIエンジニアに適性のある人は限られているのも事実です。
AIエンジニアを目指す方は、自身の適性をよく考えてから行動に移すことをおすすめします。
また、ラクスパートナーズでは「機械学習エンジニア派遣」も行っており、実務経験が積めてスキルアップできる環境も用意しています。
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