「AIエンジニアはやめとけ」といわれる理由を解説！将来性や適性を紹介 | レバテックフリーランス
「AIエンジニアはやめとけ」といわれる主な理由は、幅広い専門知識が求められることや、技術の進歩が速く継続的な学習が必要なことなどにあります。
一方で、AIの活用拡大に伴って人材需要が高まっており、高水準の年収を狙えることから、将来性の高い職種ともいえるでしょう。
この記事では、「AIエンジニアはやめとけ」とされる理由やAIエンジニアの将来性、向いている人の特徴、未経験から目指す方法について解説します。
「AIエンジニアはやめとけ」といわれる理由
AIエンジニアについて、一部で「やめとけ」という声が挙がる主な理由は以下の通りです。
それぞれ解説します。
習得難易度が高い専門知識が求められる
AIエンジニアには、一般的なシステム開発のプログラミングスキルだけでなく、高度な数学や統計学、機械学習の理論といった幅広い専門知識が必要とされます。習得すべき知識の幅が広く、学習のハードルが高いことが「やめとけ」といわれる理由の一つです。
特に線形代数や微分積分といった数学的な基礎は、独学で学ぶ際に難しさを感じる可能性があります。複雑な数式の意味を理解するまでに時間がかかり、学習途中でハードルを感じる人もいるでしょう。
最新の知識を追い続ける必要がある
AI分野は技術の進歩するスピードが速く、新しいモデルや手法が次々と登場するため、常に最新の知識をアップデートし続ける必要があります。人によってはトレンドを追い続けることが負担になる点が「やめとけ」といわれる要因の一つです。
たとえば、数年前に主流だった技術が、現在ではすでに古い手法として扱われているケースもあります。AIエンジニアには、最新の論文や技術情報を確認したり、新しいツールを試したりするなど、継続的に知識をアップデートする姿勢が求められます。
データ前処理などの地道な作業が多い
AIエンジニアの業務では、AIに学習させるデータを収集・整理する「データ前処理」を行います。データ内の抜け漏れ（欠損値）を処理したり、表記の揺れを修正したりといった地道な作業が必要です。
どれだけ高度なアルゴリズムやモデルを採用しても、入力するデータの品質が十分でなければAIの予測・認識精度は向上しません。
しかし、「常に最先端のAIモデルを開発・分析する」といったイメージを持っていると、実際の地道な作業の多さにギャップを感じる場合があります。その結果、想像していた仕事と違ったと、不満や負担につながってしまう場合もあるでしょう。
プロジェクトによっては業務負荷が高くなりやすい
AI開発では、事前に期待した精度が得られるか見通しにくい場合があります。そのため、プロジェクトによっては業務負荷が高くなることもあるでしょう。
たとえば、モデルが目標とする精度に達しない場合は、原因を検証し、プログラムやデータ前処理などを見直す必要があります。こうした試行錯誤や手戻りが発生しやすいことが、「やめとけ」といわれる理由の一つです。
「やめとけ」といわれるAIエンジニアの将来性は？
「やめとけ」といわれることもあるAIエンジニアですが、決して将来性がないわけではありません。むしろ市場からの需要は高く、今後も成長が期待される職種です。
ただし、AIエンジニアの将来性については、以下の通りポジティブな側面と注意すべき変化の双方を押さえておく必要があります。
- AIの活用拡大に伴い人材需要が高まる
- 単純な実装作業はAIに代替される可能性がある
それぞれ紹介します。
AIの活用拡大に伴い人材需要が高まる
国内外を問わずAI技術を導入する企業が増えたことで、AIエンジニアの需要も高まっていると考えられます。
現在では、製造業における自動化や医療の画像診断、金融業界での不正検知、一般企業での業務効率化など、幅広い分野でAIの活用が進んでいます。市場の拡大に対して高度な専門性を持つ人材の需要は大きいでしょう。
特にデータ構造を理解し、ビジネス課題の解決にAIを活かせるエンジニアの必要性は今後も高まっていくと予想されます。
単純な実装作業はAIに代替される可能性がある
AIエンジニア全体の需要が高まる一方で、比較的簡易なコーディングなどの定型的な作業は、AIに代替される可能性があります。生成AIやAIを活用した開発支援ツールでは、プログラムの記述やバグ修正、テストコードの生成などを支援できるようになっているためです。
そのため、今後AIエンジニアには、単なるコーディングにとどまらず、高度な設計力やビジネスにおける課題設定力など、AIだけでは代替しにくい領域の専門性を磨くことが求められるでしょう。
AIエンジニアとして働く3つのメリット
AIエンジニアとして働くことで受けられるメリットも存在します。主なメリットは以下の通りです。
それぞれ紹介します。
高い年収水準を狙える
AIエンジニアは、一般的なITエンジニアよりも高い年収水準を狙える点がメリットです。
経済産業省の報告では、AIなどの技術を扱う先端IT従事者の年収は一般的なエンジニアより高く、最も多い年収層が「1,000万〜1,500万円」に達することが示されています。
同資料ではデジタル人材を確保するために新卒にも年収1,000万円以上を提示する事例や、年齢・学歴問わずスキルに応じた報酬体系を導入する事例が紹介されています。確かな専門性を身に付ければ、市場価値に見合った高い報酬を得やすい職種といえるでしょう。
幅広い成長産業で活躍できる
AIエンジニアとして働くメリットの一つに、多様な成長産業で自身のスキルを発揮できる点があります。AI技術がIT業界の枠を超え、あらゆる産業で導入が進んでいるためです。
具体的には、医療分野における画像診断支援システムの開発や、物流分野での高精度な需要予測、製造業における工場の自動化など、幅広い分野の課題解決に関われます。
あらゆる業界から需要があるため、自身の興味に合わせて分野をまたいだキャリアチェンジが可能です。
市場価値を高める強みになる
AIエンジニアの専門性を身に付けると、対応できる業務の幅が広がり、エンジニアとしての強みにつながるメリットもあります。
システム開発の経験がある場合、既存のスキルにAI技術を掛け合わせれば、システム全体の設計からAIの組み込みまでを主導できる人材として評価されるでしょう。
また、IT未経験から挑戦する場合であっても、データの処理から構築までを一貫して扱える専門性は、案件獲得や今後のキャリア形成において強力な武器になります。
AIエンジニアに向いている人の特徴
AIエンジニアに向いている人の主な特徴は以下の通りです。
- 数字やデータをもとに分析するのが得意な人
- 新しい知識の習得を楽しめる人
- 地道な検証や改善を粘り強く続けられる人
- 論理的思考力がある人
それぞれ紹介します。
数字やデータをもとに分析するのが得意な人
AI開発の現場では、集めた情報の傾向を正しく読み解き、仮説検証を繰り返すプロセスが欠かせません。そのため、普段から数値を根拠に物事を考えるのが好きなタイプは、適性を発揮しやすいでしょう。
実際の現場でも、売上データやサービスの利用履歴といった数値を分析し、課題の原因を探る場面が頻繁にあります。
現職でデータ分析に触れている環境にあれば、既存の経験を活かしつつスキルを伸ばせる可能性もあるでしょう。
新しい知識の習得を楽しめる人
日々登場する技術へ好奇心を持ち、自発的にキャッチアップできる性質は、変化の激しいAI分野において大きな強みとなります。AIの分野は技術の進化が速いため、働き始めてからも継続して学び続ける姿勢が欠かせません。
たとえば、新しいAIモデルや機械学習の手法、最新の開発ライブラリが登場した際に、進んで情報を集めて試せる人は環境の変化にもスムーズに対応できるでしょう。
反対に、新しいことを学び続ける作業を負担に感じやすい場合は、仕事への意欲を維持することが難しくなる可能性があります。
地道な検証や改善を粘り強く続けられる人
思い通りの結果が出ないときでも、諦めずに試行錯誤を続けられる粘り強さは、AIエンジニアにとって大きな強みになります。AI開発では、モデルの精度を高めるために継続的な検証や改善が必要になるためです。
実務においては、データの前処理やパラメータの調整など、細かい確認と実験を繰り返す場合があります。すぐに結果が出なくても、根気強く取り組める人は成果を出しやすい傾向があるでしょう。
論理的思考力がある人
予期せぬ課題に直面した際、仮説を立てて構造的に問題を解決できるロジカルな思考力も求められます。
AI開発において期待した精度や結果が得られない場合、入力データの偏りやアルゴリズムの選定、パラメータ設定など、原因となり得る要素は多岐にわたります。そのため、「どこに課題があるのか」を要素ごとに切り分け、仮説をもとに1つずつ検証していくプロセスが必要です。
感情や勘に頼るのではなく、要因を整理して順番にテストを進められる人は、複雑な課題解決が求められる現場でも活躍できるでしょう。
AIエンジニアを目指す方法
AIエンジニアを目指す際は、段階を踏んでスキルを身につけることが重要です。具体的なステップは以下の通りです。
それぞれ解説します。
1.Pythonとデータ処理の基礎スキルを習得する
AIエンジニアを目指す最初のステップとして、Pythonとデータ処理の基礎スキルを習得しましょう。AI開発の多くはPythonを用いて行われており、業界標準の言語として広く使われています。
まずはPythonの基本文法である変数や関数、条件分岐などを学びましょう。続いて、PandasやNumPyといった、データの整理・加工に使用するライブラリの使い方を身につけます。
2.数学・統計の基本と機械学習の仕組みを理解する
プログラミング基礎の次は、データ処理の土台となる数学や統計の基本と、、機械学習の仕組みを理解していきます。機械学習モデルが予測や判断を行う仕組みを正しく理解するうえで、線形代数や微分・積分、確率・統計などの知識が役立つためです。
なお、すべての数式や理論を完璧に理解してから次に進もうとすると、学習のハードルが高くなってしまいます。まずは基本的な概念を押さえ、機械学習の学習を進めるなかで必要に応じて数学や統計の知識を補っていく方法もおすすめです。
3.AIモデルの実装スキルを身につける
数学や機械学習の基礎を理解したら、実際にAIモデルの構築・学習・評価に取り組みましょう。
たとえば、Scikit-learnなどの主要ライブラリを活用し、分類や回帰といった基本的なモデルを構築してみるのがおすすめです。データを用いた学習から精度の評価まで、一連の流れを自分の手で動かして試すことで、実務に繋がる実装力が身につきます。
基礎的なモデルの実装に慣れてきたら、画像認識や自然言語処理で使われるディープラーニングなど、より発展的な領域へも学習範囲を広げていきましょう。
4.実務を意識したポートフォリオを作成する
実装経験を積んだ後は、自身のスキルや開発経験を客観的に示すためのポートフォリオを作成します。案件獲得や提案の場面において、具体的な成果物や実績を提示できると、スキルの証明として大きな説得力を持つためです。
ポートフォリオを作成する際は、特定の業務領域や課題を想定し、データの前処理からモデルの構築・評価までの一連の流れをまとめる方法が有効です。
単にソースコードを掲載するだけでなく、課題設定や使用したデータ、モデルを選んだ理由、精度の評価結果なども併記しましょう。開発の過程や自身の思考プロセスを相手に具体的に伝えられます。
5.エージェントなどを活用して案件を獲得する
ポートフォリオが準備できたら、フリーランス向けエージェントなどを使って案件を獲得しましょう。個人での営業活動や独学だけでは、希望に合う案件情報や企業との接点を十分に得るのが難しい場合があるためです。
エージェントを利用すれば、自身のスキルセットや希望条件に合致した案件の提案を受けられるほか、発注元企業との交渉支援なども期待できます。
レバテックフリーランスでは、AI開発や機械学習プロジェクトをはじめ、エンジニア向けの案件を多数取り扱っています。在宅・リモート案件や企業との直取引案件も用意しているため、AIエンジニアとして案件獲得を目指す方はぜひ一度ご相談ください。
AIエンジニアに関するよくある質問
ここでは、AIエンジニアに関するよくある質問について答えます。
Q. 未経験でもAIエンジニアを目指せる？
未経験からでもAIエンジニアを目指すことは可能です。ただし、AIエンジニアにはプログラミングスキルだけでなく、数学・統計や機械学習の理論など、幅広い専門知識が求められます。
未経験から目指す場合は、まずPythonやデータ処理の基礎から学び始め、数学・統計の基本、機械学習の仕組み、実際のモデル実装へと段階的に学習を進めると良いでしょう。
Q. AIエンジニアを目指す際に有利になる資格は？
資格を取得したからといって、必ずしも案件獲得などで優位になるとは限りません。しかし、AIや機械学習に関する一定の知識を備えていることを示す客観的な材料になります。
代表的な資格としては、G検定（ジェネラリスト検定）やE資格（エンジニア資格）が挙げられます。G検定は、AIやディープラーニングに関する基礎知識から、ビジネスへの活用法、法務・倫理面まで幅広いリテラシーを網羅的に問う試験です。まずはAIの全体像や基礎知識を押さえたい場合に適しています。
一方、E資格は、ディープラーニングの理論やアルゴリズム、Pythonを使った実装寄りの知識が試されるエンジニア向けの資格です。機械学習や深層学習の仕組みをより深く理解し、実装に関わる知見を体系的に身につけたい場合に適しているでしょう。
Q. AIエンジニアに求められる数学知識のレベルは？
AIエンジニアに求められる数学知識は、職種や業務内容によって異なります。機械学習の基礎を理解するうえでは、線形代数や微分積分、確率・統計などの知識が役立ちます。
一方で、新しいアルゴリズムの開発や研究に近い業務では、より高度な数学知識が必要になることもあります。まずは基礎を身につけ、目指す業務に応じて必要な知識を深めていくとよいでしょう。
※本記事は2026年10月時点の情報を基に執筆しております。
最後に
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