AIエンジニアには将来性がある！なのに「やめておけ」と言われる理由とは？

2024年10月23日

この記事では、「AIエンジニアになってみたいけど、検索したら辞めておけって書いてあって不安」といった方や、「これからAIエンジニアを目指してみたい」といった方々に向けて、AIエンジニアの将来性について詳しく解説していきます。

今回は、AIの現状と将来性に目を向けてAIエンジニアに向いている人はどういう人なのかを解説するので、自分自身があっているかどうかぜひ確かめてみてください！

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AIエンジニアの求人市場の現状と将来性

結論から言うとAIエンジニアはとても需要があります。

AIエンジニアの求人市場の現状とは？未経験やフリーランスの活躍とは？

AI技術の普及が進んでおり、様々な産業や業界でのAIの活用が加速しています。
自動運転車、医療診断支援、顧客サービスの自動化など、AI技術の応用範囲は広がり続けています。
AIを導入する産業が増える一方で人口減少も進んでおり、現在AIエンジニアの需要は増加しています。
特に機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを開発し、実装するAIエンジニアやデータ分析や予測モデリングを通じてビジネス上の問題を解決するデータサイエンティストなどの職種の需要が増加しています。
実際に経済産業省のデータによると、2020年時点のAI人材は需要に対して約4.5万人不足とみられていたが、2030年時点で需要に対するAI人材不足が14.5万人に拡大すると試算されています。
(参照：IT 人材需給に関する調査)
AIに関する仕事につくには、プログラミングスキルを持っていることが前提となります。
特にPythonは、機械学習やデータ分析に広く使用されており、その理解と実践が求められます。
プログラミングの経験がない場合、プログラミングの基礎から学ぶ必要があります。

「AIエンジニアになるのを辞めておけ」と言われる理由

需要が高い一方、難易度の高さからか中々オススメされない理由について紹介します。

理由1: 技術的なハードルの高さ
理由2: 急速な技術の変化
理由3: 倫理的な懸念
理由4: データの品質とアクセスの問題

理由1: 技術的なハードルの高さ

AIエンジニアになるための技術的なハードルは非常に高いです。
理由は必要となる知識の幅が広いためです。
例えば下記のような知識が必要となります。

機械学習、ディープラーニング
数学、統計学
プログラミングスキル

機械学習、ディープラーニング

機械学習とディープラーニングの理解は不可欠です。
モデルのトレーニングや評価、ハイパーパラメータの調整やデータのクレンジング、前処理などを含む大規模なデータセットを扱うスキルが必要になります。
さらに、コンピューターサイエンスの基礎的な知識が必要です。

数学、統計学

数学と統計学の知識が求められます。
データの可視化や分析において必要となります。
例えば、微積分、線形代数、確率論などの数学の基礎を理解することが重要です。
これらの知識がなければ、機械学習やディープラーニングの理解が難しくなります。

プログラミングで数学が必要な場面については下記の関連記事で詳しく解説しているので、ぜひ併せて読んでみてください。

プログラミングスキル

プログラミングスキルも必要です。
特にPythonなどのデータサイエンスや機械学習に適した言語を習得することが求められます。
さらに、データ処理やモデリングのためのライブラリやフレームワークの使用経験も必要です。

理由2: 急速な技術の変化

AI技術は急速に進化しています。新しいアルゴリズムやツールが頻繁に登場し、古い技術が陳腐化します。
急速で進む変化に対し、スピーディーにアップデートして追いつく必要がある点がAIエンジニアの難易度を上げているでしょう。
急速に変化するAI技術の理由を下記に紹介します。

モデルの性能向上
オープンソースコミュニティの活発化
産業の需要と投資

モデルの性能向上

ディープラーニングモデルの性能は年々向上しています。
画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で、新しいモデルが開発され、過去のモデルよりも優れた性能を示しています。

オープンソースコミュニティの活発化

AIのオープンソースプロジェクトやコミュニティが活発化しており、新しいアイデアや成果が継続的に共有されています。
これにより、新たな技術やツールが迅速に開発され、広く利用されています。

産業の需要と投資

AI技術への需要が急速に拡大しており、多くの企業や投資家がAIに注力しています。
このような需要と投資が、AI技術の進化を加速させる一因となっています。

理由3: 倫理的な懸念

AI技術の使用には、生産性を高める一方で多くの倫理的な問題があります。
プライバシー、バイアス、人工知能の悪用などが深刻な問題となっています。
他にも、医療現場において、AIが算出した通りの処方を行い患者の容体が悪化した場合、責任の所在がAIにあるのか医療従事者にあるのか断定が難しいと言う責任の所在が”人”なのか”AI”なのかが曖昧となるケースなどがあります。
このように、AIエンジニアにまつわる問題は様々であり、対処するためには、深い考察と倫理的な意思決定能力が必要です。

理由4: データの品質とアクセスの問題

AIを活用するにあたり、AIモデルを作成します。AIモデルをトレーニングするためには、大量のデータが必要である一方、そのデータの品質やアクセスには多くの問題があります。
データにはバイアスが含まれる場合があり、それがモデルの予測に影響を与える可能性があります。
例えば、特定の人種、性別、地域などに偏ったデータが含まれる場合、モデルが不公平な予測を行う可能性があります。
フェアな予測を行うためには、データのクレンジング、前処理、特徴エンジニアリングなどの作業が必要です。
また、大規模なデータセットにアクセスすることはしばしば難しいです。
機密性の高いデータやライセンスの制約がある際には関係者との事前の認識合わせなどが必要となり、状況に応じたコミュニケーションが求められます。

AIエンジニアに向いている人は？

AIエンジニアに向いている人の特徴をここではご紹介します。

特徴1: 強い数学的な能力
特徴2: 好奇心と学習意欲
特徴3: コミュニケーション能力
特徴4: プログラミングスキル
特徴5: 忍耐強さと柔軟性

特徴1: 強い数学的な能力

AIの分野では、様々な数学的なアルゴリズムや理論が使用されるため、数学的な能力が強い方は向いているでしょう。
例えば、機械学習アルゴリズムや最適化アルゴリズムなどがあります。
数学的な知識を持つことで、これらのアルゴリズムや理論を深く理解し、適切に選択して利用することや、モデルの数学的な性質や挙動を理解し、適切に機械学習モデルを設計し、トレーニング、評価、解釈することができます。

特徴2: 好奇心と学習意欲

好奇心の強さは実践的な強みとして重要となります。
なぜなら、AIの分野は常に進化しており、新しい技術や手法が頻繁に登場する特徴があるためです。
好奇心が強い人は、常に新しい技術やアイデアを探求し、最新のトレンドやベストプラクティスを追求することができる可能性が高くなります。
例えば、医療、金融、自動車、ロボティクスなどさまざまな領域で革新的なソリューションが開発されています。

特徴3: コミュニケーション能力

チーム内やクライアントとの間で、効果的なコミュニケーションを通じて意見を交換し、共同で問題を解決する際にコミュニケーション能力は求められます。
AIエンジニアはしばしばビジネスや顧客と連携して、要件定義やニーズの理解を行う必要があるためです。
コミュニケーション能力が強い人は、相手の要求や意図を理解し、適切な解決策を提案することやプロジェクトにおいても、複数のエンジニアやデータサイエンティスト、ビジネスチームなどと協力して進めることができます。

特徴4: プログラミングスキル

AIエンジニアを目指すにあたり、プログラミングスキルを持っていることは前提として求められます。
特にPythonの知識は必須であり、その他のプログラミング言語やフレームワークの理解も求められます。

特徴5: 忍耐強さと柔軟性

AIの開発や実装には多くの試行錯誤やエラーが伴うことがあるため、忍耐強さと柔軟性がある方はより適しているといえます。
問題が発生した場合でも、冷静に対処し解決策を見つけることが重要です。

AIエンジニアに必要なスキルとは

まずはこのスキルや知識をおさえておきたい！
AIエンジニアに必要なスキルや知識についてここではご紹介します。

プログラミングスキル
自然言語処理への理解
画像解析への理解
問題解決能力

1. プログラミングスキル

AIエンジニアに必要なプログラミングスキルとしてPythonとSQLをここでは紹介します。

Python

PythonはAIや機械学習の分野で広く使用されています。
Pythonは豊富なライブラリやフレームワークが提供されており、特に機械学習やディープラーニングの分野では多くの有用なツールが利用可能です。
例えば、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、NumPy、Pandasなどがあります。
また、Pythonは比較的シンプルで読みやすい文法であり、かつ拡張性と柔軟性に優れるため、他のプログラミング言語で書かれたモジュールやライブラリをPythonで使用することが可能です。
そのため、メンテナンスや効率性の観点からも重宝されています。

SQL

一方でSQLはデータを扱うにあたり必要なスキルとなります。
AIプロジェクトでは、大規模なデータセットを使用することが一般的です。
SQLを使用することで、データベースから必要なデータを効率的に取得し、前処理を行うことができます。
例えば、データのフィルタリング、集計、結合などの操作が可能です。
また、SQLを使用することで、データベース内のデータを簡単に探索し、必要な情報を抽出することができます。
SQLの集計機能を使用することで、データの傾向やパターンを分析することができるため、AIモデルのトレーニングや特徴エンジニアリングに役立ちます。

2. 自然言語処理への理解

自然言語処理はGoogle翻訳などの機械翻訳やSNSのスパム投稿の分類などあらゆる面で活用されています。
書かれたテキストを解析し、理解し、処理を行っており、下記のようなプロセスがあります。

トークン化: テキストを単語や文に分割
分解: 単語を語幹や接尾辞などの構成要素に分割し、品詞や意味情報を付与
構文解析: 文章の構文構造を解析し、文法的な関係を抽出
意味解析: 文章の意味や意図を理解し、意味的な関係や情報を抽出
応用タスク: 意味解析や情報抽出などの結果を使用して、テキスト分類、感情分析、機械翻訳などの応用タスクを実行

3. 画像解析への理解

画像解析はソーシャルメディアの顔認識機能やセキュリティシステム、自動車の衝突回避システムなど多方面で活用がされています。
デジタル画像を解析し、変換し、情報を抽出しており、下記のようなプロセスがあります。

画像の読み込み: デジタル画像をコンピュータに読み込み
前処理: 画像の明るさやコントラストの調整、ノイズの除去、サイズの変更など、必要に応じて画像を前処理
特徴抽出: 画像から重要な特徴を抽出。
画像分類や物体検出: 特徴抽出された情報を使用して、画像を分類したり、特定のオブジェクトを検出したりするタスクを実行

機械学習やディープラーニングのアルゴリズムが利用されることがあり、AIにおいて幅広く知識があると良いです。

4. 問題解決能力

AIエンジニアとしての仕事にはあらゆるタイミングで問題解決能力が求められます。
要件定義や提案段階から、モデルのトラブルシューティング、アウトプットとなるデータの理解や分析など様々なシチュエーションにおいて問題を解決する必要があるためです。
要件定義や提案の段階では、ビジネスのニーズや要件を理解し、適切なソリューションを提供する必要があります。

また、膨大なデータを扱い、その中から有益な情報を抽出する必要があるため、データの構造やパターンを理解し、適切なアプローチや手法を選択してデータを分析していく際においても問題解決能力は役立ちます。

AIエンジニアが将来的に活躍できる業界

実際にAIはあらゆる業界で活用され、今後も活用が期待されています。
ここではすでにAIが導入されている・導入が期待されている業界を紹介します。

医療業界
金融業界
自動車業界
小売業
製造業

医療業界

AIが、個々の患者のリスクを評価し、将来の疾患の発症を予測することで、疾患の早期発見や予防措置の実施を可能にしています。
AIが医療画像を解析し、異常や病変を検出します。これにより、がんや他の疾患の早期発見が可能になります。

実際に、X線、MRI、CTスキャンの解析などのこれまでの診察にAIが大きくサポートしています。
また予防医療としての病気の早期発見の分野でも貢献しています。

金融業界

AIを使用して、顧客の信用リスクを評価し、ローンやクレジットの審査に効率化することが可能です。
顧客のデータや行動履歴を分析し、返済能力や信用度を予測することで、信用リスクの評価が実現できます。
また、大量の取引データをリアルタイムで監視し、不正行為や詐欺の検出にも役立てられています。
異常検知アルゴリズムを使用して、不正取引のパターン特定に活用されています。

自動車業界

自動運転技術にAIが活用されています。
例えば、車両に搭載されたセンサーデータ（カメラ、レーダー、LiDARなど）を解析し、周囲の障害物や交通状況を検出し、自動車が安全かつ効率的に運転できるように制御しています。

他にも、車両のセンサーデータや運行データを分析し、故障の予兆を検出し、定期メンテナンスや修理の必要性を予測することでメンテナンスの観点からも役立てられています。

小売業

ターゲティングやマーケティングにAIが役立てられています。
例えば、顧客の好みや興味に基づいて、個別に適した商品やサービスを提案することや、個々の顧客に最適な商品やキャンペーンを提供することによって、顧客満足度や購買意欲を向上させることを実現しています。

また、顧客の行動データや購買履歴を分析し、顧客を異なるセグメントに分類し、顧客に合わせたターゲティングやマーケティング施策の検討に活用されています。

製造業

品質管理の観点でセンサーデータやビッグデータを分析し、製品の品質を監視し、不良品率を削減しています。

また、生産ラインの稼働データや在庫レベルの分析や、受注状況から需要予測をたて、生産スケジュールを最適化することに活用されています。

AIエンジニアの給料は？

正社員AIエンジニアの平均年収は約598万円と想定されています。(2024年2月19日時点)
こちらは給与所得者の平均年収が約458万円のため、正社員として働く職種の中では比較的給料が高いということがわかります。
(参照：求人ボックス給与ナビ, 令和4年分民間給与実態統計調査)

未経験からでもAIエンジニアを目指すためにやるべきこと

未経験からAIエンジニアを目指すには上記したように、プログラミング知識や問題解決であったり数学的な知識が必要となります。
プログラミング知識においては、特にPythonは機械学習やデータ分析に広く使用されているため、基礎を抑えておくことは必須になります。
プログラミング学習は挫折しやすいため、スクールのように躓いたらすぐに相談できる環境で勉強することが効率的です。