AIエンジニアは「やめとけ」と言われる4つの理由とそれでもオススメする理由とは

2023.12.28(公開: 2023.12.28)

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AIエンジニアはやめとけと言われている4つの理由とは

AIエンジニアリングは、その革新性と可能性で多くの人々を魅了していますが、その難易度は高いのも確かです。そういった背景から、多くの専門家や教育機関がAIエンジニアを目指す者に対して慎重になるよう促しています。しかし、なぜ多くの人が「AIエンジニアはやめとけ」と警告するのでしょうか？以下では、AIエンジニアになることの困難さと、この分野が直面している具体的な課題について深く掘り下げて説明します。

エンジニアとして高い素養が必要

AIエンジニアになるための道は、多くの専門的知識とスキルを要求する厳しいものです。まず、技術的な面では、プログラミング言語の習得は基本中の基本であり、PythonやJavaなどの言語に精通していることが前提となります。しかし、それだけでは不十分で、アルゴリズムの設計と最適化、データ構造の理解、そして機械学習や深層学習の原理と技術への深い洞察が不可欠です。これらの分野は、それぞれが複雑で、常に新しい研究や手法が発表されているため、最新のトレンドを追い続けることが重要です。さらに、技術的スキル以外にも、論理的思考力や問題解決能力が極めて重要です。実際の問題に対して、適切なアルゴリズムを選択し、効率的なコードを書き、予期しない問題に対処できる能力が求められます。創造性もまた、新しい問題に対する解決策を考え抜く中で必要とされます。

また、AIエンジニアは常に学習を続けなければなりません。技術は日々進化しており、新しいプログラミング言語、フレームワーク、ライブラリが登場し続けています。これらに迅速に対応し、新しい知識を身につけ、実務に活かす能力は、この分野で成功するためには不可欠と言えるでしょう。AIエンジニアとしてのキャリアは技術的なハードルは高く、競争は激しく、要求されるスキルセットは広範にわたります。さらに、これらすべての分野で高い能力を持ち続ける必要があり、そのためには継続的な努力と学習が不可欠です。このような環境は、高いやりがいと同時に大きな挑戦をもたらすため、AIエンジニアを目指す人々は、これらの要求に耐える準備ができているかどうかを慎重に考える必要があります。

高度な学習が必要でハードルが高い

AIエンジニアリングは、その急速な発展と進化により、プロフェッショナルに対して高度な技術的スキルと継続的な学習能力の両方を要求する、非常に複雑な分野です。この分野で成功するためには、単に既存の技術に精通しているだけでは不十分であり、新しいプログラミング言語、最新の機械学習アルゴリズム、進化し続けるデータ処理技術など、常に変化する技術環境に迅速に適応し、それらを実務に応用できる能力が求められます。そのため、AIエンジニアには学習と適応のための継続的な学習とその応用が求められます。

しかしながら、この継続的な学習の要求は、多くの場合、個人の時間と労力に大きな負担をかけます。新しい技術を学ぶためには時間が必要であり、多くのエンジニアはすでに期限とプロジェクトに追われています。そこに加えて継続的な学習が必要になるのですから負担は少ないとは言えないでしょう。この継続的な学習とプロフェッショナルな成長の要求は、AIエンジニアリングのハードルを高くし、多くの人にとっては大きな困難となります。しかし、これらの困難を克服し、この急成長中の分野で成功を収めることができれば、そのリターンは非常に大きなものとなると言えるでしょう。

技術の進歩が速くついていけない

AIの世界では、技術の進歩は驚異的な速さで進み、毎日のように新しい技術、プログラミング言語、フレームワークが登場し、既存の技術も継続的にアップデートされています。この環境では、エンジニアは新しい技術動向を常に監視し、習得しなければなりません。たとえば、新たに登場した機械学習のアルゴリズムを理解し、実装する能力、新しいデータ処理ツールを効果的に使用する知識、または新しい知識やスキルをを自分の作業に統合する柔軟性が必要です。

この絶え間ない変化と進歩に適応できない場合、エンジニアは技術の流れに取り残されるリスクがあります。これは、キャリアの停滞、技術的な陳腐化、さらには専門的な機会の喪失につながる可能性があります。そのため、AIの世界で生き残り、成功を収めるためには、継続的な学習、自己改善、そして業界の最前線にいることが重要です。これは、個人の成長を促進するだけでなく、技術的な進歩とともに進化し続けることを可能にします。

ハードワークになる傾向がある

AIプロジェクトの性質上、高い精度と効率は常に重要な要素です。これらのプロジェクトは、通常、複雑なデータセットを扱い、高度なアルゴリズムと技術を利用して、正確で信頼性の高い結果を生み出すことが求められます。その結果、エンジニアは厳しい品質基準を満たすために、細心の注意を払いながら作業を行う必要があり、これがしばしば長時間労働につながります。さらに、市場の競争が激しいため、製品やサービスを迅速に市場に投入するプレッシャーもあります。これにより、締め切りが迫る中で、より多くの時間と労力がプロジェクトに注がれることになります。

こうしたプロジェクトの期限や成果への圧力は、仕事以外の生活にも影響を与えます。家族との関係や社会生活が犠牲になることもあり、これがさらなるストレスと孤立を引き起こすことがあります。健康や家庭生活に悪影響を及ぼすことは、長期的にはエンジニアの仕事のパフォーマンスにも影響を与える可能性があり、これがさらにストレスを増加させる悪循環を生み出すこともあります。

AIエンジニアはやめといた方が良い人の特徴とは

AIエンジニアとしてのキャリアは非常に報酬が高く、技術的にも充実していますが、この分野はすべての人に適しているわけではありません。特定の特徴を持つ人々は、AIエンジニアリングの要求に適応することが特に困難かもしれません。

「稼げる」だけで目指している人

AIエンジニアとしての職は高収入を約束しますが、金銭的報酬だけを追求する姿勢は長期的なキャリアにおいてリスクを伴います。この分野は、複雑な問題解決、絶え間ない技術的挑戦、そして時にはストレスが伴う締め切りといった要素が含まれています。単にお金を稼ぐことだけに興味がある場合、これらの挑戦に直面した時にモチベーションを維持することが難しくなります。長時間労働と高いストレスレベルに耐えることができる強い情熱や興味がなければ、キャリアを通じて満足感を得ることは困難です。また、技術進化に対応するための継続的な学習と適応が必要ですが、これらに対する内発的な動機がないと、業界のペースに遅れをとってしまう可能性があります。

プログラミングに苦手意識がある人

AIエンジニアには、プログラミングスキルが絶対に必要です。プログラミングに対する苦手意識がある場合、日々のタスクは困難で挫折感を伴うものになるでしょう。コーディングは、AIエンジニアリングの基礎であり、アルゴリズムの設計、データの操作、モデルの構築といった業務は、全てプログラミング能力に依存しています。苦手意識を克服し、プログラミングスキルを向上させることは可能ですが、それには大量の時間と努力が必要です。このプロセスに対する献身的な姿勢と持続的な努力がなければ、技術的な要求に遅れを取り、プロジェクトの品質に影響を与える可能性があります。

論理的思考ができない

AIエンジニアリングは、論理的思考と問題解決能力を大いに要求する分野です。複雑な問題に対して、効果的かつ効率的な解決策を開発するには、情報を分析し、論理的に推論し、創造的な解決策を考案する能力が必要です。これらのスキルが不足していると、AIの世界での成功は非常に難しくなります。さらに、AIエンジニアはしばしば未知の問題に直面します。既存の知識だけでなく、新しい情報を迅速に学び、それを既知の枠組みに統合して問題を解決する柔軟性も求められます。論理的思考が苦手であると、これらの課題に効果的に対処することが難しく、プロジェクトの進行に支障をきたす可能性があります。

技術的な好奇心が薄く勉強を継続的にできない人

AI技術は常に進化しており、専門家は最新のトレンドや技術に常に追いつかなければなりません。技術に対する好奇心が薄く、自ら学び続ける意欲がない場合、この急速に変化する環境に適応するのは非常に困難です。学習意欲が低いと、新しいツールやアルゴリズムを効果的に使いこなせなくなり、技術的な進歩に取り残されるリスクが高まります。また、AIエンジニアはしばしば独自の解決策を開発する必要がありますが、新しい知識や技術に対する探求心がなければ、創造的で革新的なアイデアを生み出すことが難しくなります。

AI開発の先にある課題に意識を持てない人

AIエンジニアは技術的な問題解決者であると同時に、その開発が社会に与える影響についても深く理解している必要があります。倫理的な判断、プライバシーの保護、偏見の排除など、AI開発の先にある課題に意識を持ち、それを考慮した設計をすることが重要です。このような広い視野を持たず、技術の影響を深く考えることができない人には、AIエンジニアとしての適性がないかもしれません。AI技術は、ただ機能するだけでなく、倫理的かつ社会的に責任ある方法で利用される必要があります。この観点が欠けていると、技術がもたらす潜在的なリスクを無視してしまう恐れがあり、最終的には社会的な信頼を損なう結果につながる可能性があります。

AIエンジニアはやめとけと言われてもオススメできる理由や将来性

AIエンジニアリングは確かに難易度の高い分野ですが、多くの魅力と機会も提供しています。以下は、このキャリアパスを推奨する理由とその将来性について紹介します。

需要も高く報酬相場も高いため、稼ぐことができる

AI技術は現代のほとんどの産業を変革しており、その結果、AIエンジニアに対する需要は非常に高くなっています。企業は、ビジネスプロセスを自動化し、顧客サービスを向上させ、新しい製品やサービスを開発するためにAIの専門知識を求めています。この高い需要は、AIエンジニアの給与を他の技術分野の専門家と比較しても非常に魅力的にしています。特に、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの専門分野において高度なスキルを持つエンジニアは、特に高い報酬を得る可能性があります。さらに、この分野の専門家は、独立コンサルタントやフリーランスとしても活躍でき、自分のスキルと知識を活かして高収入を得るチャンスが豊富にあります。

AIエンジニアとしてスキルアップすることで希少性を高めることができる

AI技術は高度であり、専門的なスキルを持つエンジニアは市場で非常に希少です。このため、AIエンジニアリングのスキルを磨くことは、市場価値を大きく高めることに直結します。特定の技術やアルゴリズムに関する深い知識、大規模なデータセットを扱う能力、複雑な問題を解決するための革新的なアプローチを開発する能力など、高度なスキルを身につけることで、他のエンジニアと差別化を図り、より多くのキャリアチャンスと高い報酬を得ることができます。さらに、この分野の専門家は、最新の技術動向に常にアップデートされ、その知識を新しいプロジェクトやイノベーションに適用することができるため、業界で常に重宝されます。

独立・フリーランスとしても活躍しやすい

AIエンジニアリングのスキルは、独立して働きたいと考えている人にとって大きなメリットを提供します。フリーランスのエンジニアは、プロジェクトベースで働くことが多く、多様なクライアントや業界での経験を積むことができます。これにより、彼らは多様なスキルセットを開発し、広いネットワークを築くことが可能になります。また、独立して働くことで、より柔軟な労働条件を得られる可能性があり、仕事と私生活のバランスを取りやすくなります。ただし、フリーランスとして成功するためには、強い自己管理能力と継続的なマーケティング努力が必要ですが、これらを克服することができれば、報酬の面でも仕事の柔軟性の面でも、大きなメリットを享受することができます。

民間企業だけでなく大学や研究機関で働く選択肢もできる

AI技術は学術研究と密接に関連しており、多くの大学や研究機関がこの分野において重要な作業を行っています。これは、AIエンジニアにとって、産業界だけでなく、学術界でキャリアを築く機会もあることを意味します。研究機関での仕事は、新しいアイデアを探求し、長期的な研究プロジェクトに取り組む機会を提供します。また、教育に関わることで次世代のエンジニアを育成することもできます。学術界でのキャリアは通常、民間企業と比べて異なるペースと環境を提供しますが、理論と実践の両方に深く関与し、将来の技術革新の基盤を築くという点で大きな満足感を得られます。

世界的に見ても需要が高いため、海外で働く選択肢もできる

AI技術の需要は世界中で高まっており、これはAIエンジニアにとって国際的なキャリア機会が豊富にあることを意味します。多くの国々がAI技術の開発と応用に力を入れており、特にアメリカ、中国、ヨーロッパなどの地域ではAI分野での雇用機会が急速に増加しています。海外で働くことは、新しい文化やビジネス環境に触れる機会を提供し、プロフェッショナルとしての視野を広げることができます。また、国際的な経験は、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーションや適応能力など、個人の能力を総合的に向上させることにもつながります。さらに、世界各地でのキャリアを築くことで、より多様なプロジェクトに取り組み、異なる視点から問題を考えることができるようになります。

AIエンジニアに求められるスキル

AIエンジニアに求められるスキルは多岐にわたり、技術的な専門知識からソフトスキルまで、幅広い能力が必要です。以下に、AIエンジニアに必須のスキルとその重要性について詳しく説明します。

Pythonを使った開発実務経験が最低限のライン

PythonはAIおよび機械学習分野で最も一般的に使用されるプログラミング言語の一つです。そのシンプルで読みやすい構文、豊富なライブラリとフレームワーク（例えばTensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど）により、AIエンジニアにとって非常に有用です。Pythonを使った開発実務経験は、データ分析、モデルの開発、アルゴリズムの実装など、AIプロジェクトの様々な段階で役立ちます。実際のプロジェクトでPythonを用いて問題を解決した経験は、概念的な理解だけでなく、実用的なスキルを持っていることを示します。

フレームワークを活用した開発経験

AIエンジニアに求められるスキルは非常に専門的で、特定のフレームワークを活用した開発経験が求められます。以下では、数あるフレームワークの中でもTensorFlowとPyTorchについて解説します。

TensorFlow

TensorFlowはGoogleによって開発されたオープンソースの機械学習フレームワークで、数値計算と大規模なニューラルネットワークのトレーニングを目的としています。その柔軟性とスケーラビリティにより、画像認識、言語処理、予測分析など、多岐にわたるAIアプリケーションに利用されています。TensorFlowを使用することで、エンジニアは複雑なアルゴリズムを効率的に実装し、大量のデータを扱うことができます。また、TensorBoardといった視覚化ツールを利用することで、モデルのトレーニングをモニタリングし、パフォーマンスを最適化することが可能です。TensorFlowを使いこなせるAIエンジニアは、実践的な問題解決に必要な高度な技術を持っていると見なされます。

PyTorch

PyTorchはFacebookのAI Research labによって開発された別の人気のあるオープンソース機械学習フレームワークです。その直感的なインターフェースと動的計算グラフは、特に研究コミュニティで評価されており、新しいアイデアのプロトタイピングと実験を迅速に行うことが可能です。PyTorchはまた、強力なGPU加速をサポートし、大規模なデータセットと複雑なニューラルネットワークモデル上での効率的な計算を可能にします。PyTorchの理解と経験を持つエンジニアは、フレキシブルで高速な実験を行い、研究から実際の製品開発まで、幅広いプロジェクトに貢献することができます。

データ処理・解析のスキル

AIプロジェクトの成功は、高品質なデータとそれを効果的に処理し分析する能力に大きく依存しています。データクレンジング、変換、視覚化、および統計分析を行う能力は、意味のある洞察を引き出し、正確なモデルを構築するために不可欠です。エンジニアは、大量のデータを処理し、不足データや外れ値を扱い、データの特徴を理解し、適切な前処理手法を適用するスキルが必要です。また、データの傾向を識別し、ビジネスや研究の文脈でそれを解釈する能力も同様に重要です。

数学・統計学に関する知識

AIと機械学習は、数学と統計学の原理に深く根ざしています。線形代数、確率論、微分積分学、統計学などの知識は、アルゴリズムの背後にある理論を理解し、それらをどのように実用的な問題解決に応用するかを理解するために必要です。特に、モデルの性能を評価し、結果を解釈し、正確性と信頼性を保証するためには、統計的手法を理解し適用する能力が不可欠です。数学的な洞察は、より効果的なアルゴリズムを設計し、実験を通じてそれらを改善するための基礎を提供します。

機械学習（マシンラーニングに関する知識と経験）

機械学習は、コンピュータにデータから学習して、特定のタスクを実行する能力を与える技術です。AIエンジニアは、監視された学習、非監視学習、強化学習など、様々な学習アルゴリズムとその適用範囲に精通している必要があります。実際の問題を解決するためには、適切なモデルを選択し、データを前処理し、特徴をエンジニアリングし、モデルをトレーニングし、評価し、チューニングする一連のステップを理解し実行する能力が求められます。機械学習の知識と経験を持つエンジニアは、データから有益な洞察を引き出し、ビジネスや研究に価値をもたらすことができます。

深層学習（ディープラーニングに関する知識と経験）

深層学習は、機械学習の一分野で、特に画像認識、音声認識、自然言語処理などの複雑なタスクにおいて優れた性能を発揮します。この分野のエンジニアは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰ニューラルネットワーク（RNN）、生成敵対ネットワーク（GAN）など、多様なニューラルネットワークアーキテクチャに精通している必要があります。深層学習を活用するには、大量のデータと計算リソースが必要であり、モデルの設計、トレーニング、評価、および最適化に関する深い理解が不可欠です。深層学習のスキルを持つエンジニアは、最先端のAIアプリケーションを開発し、実践的な問題に革新的な解決策を提供する能力があります。

ビジネスコミュニケーション力

ビジネスコミュニケーション力は、技術的なスキルと同じくらいAIエンジニアにとって重要です。エンジニアは、技術的な詳細を非技術者にわかりやすく説明する能力が必要であり、プロジェクトの進捗、成果、および課題を効果的に伝えることができなければなりません。また、顧客やステークホルダーの要件を正確に理解し、適切な期待を設定するためにもコミュニケーションが不可欠です。さらに、チーム内でのコラボレーションを促進し、共同で問題を解決するためにも、明確で効果的なコミュニケーションが求められます。プレゼンテーションスキル、レポート作成能力、交渉スキルなど、幅広いコミュニケーションスキルを身につけることで、エンジニアはより影響力のある専門家になることができます。

AIエンジニアの需要と将来性は？

AIエンジニアリングは、今日のテクノロジー駆動型経済における最も活発な分野の一つです。この分野の専門家は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの技術を使用して、新しいソリューションを開発し、産業を革新し続けています。しかし、AIエンジニアの需要と将来性はどのような状況にあるのでしょうか？以下で、その現状と将来の展望を詳しく掘り下げていきます。

AIエンジニアの現状の需要

現代のビジネス環境では、AI技術への投資が急速に増加しており、それに伴いAIエンジニアの需要も高まっています。多くの企業がAIを導入し、業務の自動化、顧客体験の向上、新しいビジネスモデルの創出などを目指しています。結果として、AI専門家に対する需要は前例のない速さで増加し、特にデータサイエンス、機械学習、自然言語処理などの特定の分野での需要が顕著です。これは、AI技術が多様な産業で応用され、新たなイノベーションを生み出し続けていることが背景にあります。

AI市場の規模は拡大傾向にある

AI市場はその規模が拡大傾向にあると言えます。それに伴いAIエンジニアの市場価値も上がっていくと推測されます。AI人材の不足と国策としてのAI人材育成の2つの観点を探っていきます。

AI人材の需要に対して供給は大きく不足している

AI技術の進歩は著しく、それに伴い、産業全体でAI人材への需要が急増しています。経済産業省の試算によると、その不足数は最大で14万5000人にも上ると言われています。ビッグデータの分析、機械学習、自然言語処理など、多岐にわたるAI技術がさまざまなビジネスに統合されつつあります。しかし、これらの技術を理解し、効果的に適用できる十分な数の専門家がいません。このスキルギャップは、企業が競争力を維持し、革新を続けるために必要な人材を確保することを困難にしています。専門的なトレーニングと実践的な経験を持つAI専門家は、多くの業界で非常に求められており、その需要は今後も増え続けると予想されています。

国策として教育改革とAI人材育成を推進している

現在日本政府もAI分野を初めとするIT分野の人材不足を受け、企業や個人を対象に様々なリスキリング支援を行っています。例えば、教育訓練給付金を活用することでスキル獲得のためにプログラミングスクールを活用した場合、その受講料の最大70％が支給される仕組みがあります。その他にも大学にデータサイエンスを学べる学部を新規設置するなどの動きも活発化してきています。また、オンラインコースやブートキャンプなど、より個人がアクセスしやすい形式での教育も増えており、多くの人々にAI技術を初めとする様々な学習機会を提供しています。これらの取り組みにより、長期的にはAI分野で活躍できる人材の供給が増加し、市場の需要をより効果的に満たすことができるようになることが期待されています。

AIエンジニアの将来は明るい

AIエンジニアリングの分野は、現代社会におけるテクノロジーの進歩と変化の中心に位置しています。技術が急速に発展し続ける中で、AIエンジニアの役割はますます重要になっており、これが彼らの将来を非常に明るいものにしています。ここでは、AIエンジニアのキャリアがなぜ有望なのか、その将来性を深堀りして解説します。

今後さらにAIサービスが日常に浸透していく

AI技術の発展により、私たちの日常生活におけるAIの存在感はますます増しています。スマートフォンのアシスタントから、個人化された製品推薦、自動運転車まで、AIは多くの形で私たちの生活を豊かにしています。この傾向は今後も続くと予想され、AI技術は消費者製品、ヘルスケア、教育、交通といったさらに多くの分野に統合されていくでしょう。このように日常生活に深く浸透していくAI技術は、AIエンジニアのスキルと専門知識をさらに重要なものにしており、これらの専門家には将来にわたって多くの機会が提供されることになります。

IoT産業が今後さらに成長していく

インターネットオブシングス（IoT）は、日常の物体をインターネットに接続し、それらが相互に通信することを可能にする技術です。AIと組み合わせることで、これらのデバイスはよりスマートになり、効率的なデータ処理、自動化された意思決定、そして最終的にはより優れたユーザーエクスペリエンスを提供することができます。家庭用アプライアンスから工業機器まで、IoTデバイスの適用範囲は広大であり、この分野の成長はAIエンジニアに多くの新しい機会をもたらすことが期待されています。デバイスのインテリジェンスを向上させ、さまざまなアプリケーションでの彼らの活用を最適化するためには、AIエンジニアの専門知識が不可欠です。

まとめ

AIエンジニアリングの分野は、その技術的複雑性と絶え間ない進化により、高度な専門知識と継続的な学習意欲を持つ個人に大きな機会を提供しています。Python、TensorFlow、PyTorchといったプログラミング言語やフレームワークの習得、機械学習と深層学習の原理への深い理解、そして効果的なコミュニケーション能力は、この分野で成功するための鍵となります。AI市場は拡大の一途を辿り、特にAI人材の需要は供給を大きく上回っています。このギャップを埋めるために、世界各国が教育改革とAI人材の育成に力を入れています。さらに、AIサービスが私たちの日常生活にますます統合され、IoT産業の成長が続く中、AIエンジニアの役割はさらに重要になり、その需要は今後も増加し続けると予測されています。このような状況は、AIエンジニアにとって、今後も続く成長と機会の時代を意味しており、技術的にも個人的にも充実したキャリアを築くための理想的な環境を提供しています。