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AIエンジニアは激務?つらいこと・悩み・辞める理由

最先端のAI技術を用いるAIエンジニアとして働いていきたいと考える人は増えてきています。しかしながら、「AIエンジニアは激務」だという風にも言われてもおり、その実情が気になるところだと思います。この記事では、AIエンジニアの実情として、激務になりがちな理由について見ていきます。AIエンジニアのつらいところや悩み、辞める理由までも解説していますので、AIエンジニア志望の人は、ぜひ参考にしてみてください。

AIエンジニアが激務になりがちな理由

AIエンジニアが激務だという話は、メディアなどを通じてよく耳にするのではないでしょうか。ここでは、AIエンジニアが激務になりがちな理由をより詳しく見ていきます。

AI人材の不足

新しい技術分野と言われるAI分野は、携わる人材が不足しています。こうした人材不足が、AIエンジニアが激務になりがちな理由の一つです。AIの注目度が高いことから、AIエンジニアは数多くいると思われがちですが、急激に需要が高まった分野のため需要に対して人材が不足しています。こうした理由から、1人あたりの業務量や負担が大きくなりやすいと言われています。加えて、技術力のあるAIエンジニアは限られており、人材育成が追いついていないという実態もあります。こうした点も激務が解消されない理由です。

また、AIエンジニアと一口に言っても、実際の役割は大きく2つに分割されます。それが、プログラマーとアナリストです。プログラマーはAIを開発するエンジニアで、一方のアナリストは、AIによって導き出されたデータの解析や、プログラマーと協力してAIをより使いやすくしていくのが主な仕事です。プログラマーとアナリストで業務が細分化されることで、限られた担当者だけでたくさんの業務をしなければならず、より負荷がかかりやすい状況が生まれています。

業務の範囲が広い

AIエンジニアの担当する業務範囲はとても広いです。システムの構築だけではなく、できあがったAIの分析をし、改善していく作業を1人で行うことも少なくありません。業務範囲が広いことで、たくさんのスキルを身に付けなければなりません。忙しい日々の業務に加えて学習する時間も取らなければならない点も、激務に拍車をかけています。

日々技術がアップデートされる

新しい分野だけに、AIの技術は日々アップデートされています。世界中から注目を集めているため、開発競争も激しく、業界が変化するスピードは激烈です。それに伴って、AIエンジニアは常に新しい技術を習得する必要があり、これも激務につながっています。前述したように、AIエンジニアは日々の業務をこなしつつ、勉強時間の確保をしなければならない職業です。忙しい毎日の中で最新技術の習得のため、海外の技術論文などに目を通す労力はかなりの時間的負担になります。

激務になってしまったら

自分のキャパシティーを超えるような仕事量が続き、なんとかしたいと考えたとき、AIエンジニアはどうすればよいでしょうか。まずは、自分の1日の仕事量を把握することが大切です。紙に書いても良いですし、アプリを活用するのも良い手段です。できる仕事量と現状の仕事量を割り出したら、まずはギャップをしっかりと確認しましょう。ここでは、解決策を2つご紹介します。

仕事量を減らすよう相談する

自分の仕事量がキャパシティーを超えているようなら、仕事量を減らしてもらえるように相談をすることが必要です。上司や同僚に相談をして、仕事量の調整ができれば状況を改善できるでしょう。自分以外のAIエンジニアに相談して、意見をもらったり対策を練ることができれば、解決策を見出せます。仕事量を減らせる可能性もあるでしょう。1人で悩んでいてもなかなか問題は解消できませんので、周りに相談をする姿勢が大切です。

転職

仕事量を減らしてもらえるように相談するなどしても、状況が改善されないなら、転職を視野に入れるのも1つの方法です。激務が蔓延化し、それが当たり前になってしまっている企業も存在します。体や心の健康面に問題が出てからでは遅いので、体調を崩す前に思い切って職場を変える勇気も時には必要です。AIはどんどん広がりを見せている分野で、その需要も高くなっているので、AIエンジニアの需要もたくさんあります。転職をするときに出てくる課題もクリアしやすいでしょう。給与的にも同じか、今よりも良い条件を提示されることも少なくありません。 また、フリーランスとして転職、独立することも選択肢の一つです。AIエンジニアの案件は多くあるので、スキルや経験を持つのであればフリーランスでも活躍できるでしょう。

AIエンジニアのつらいこと

AIエンジニアには、この仕事ならではのつらいことがあります。ここでは、AIエンジニアのつらいことを具体的に見ていきます。

理数系の高度な知識が求められる

AIエンジニアには様々な能力が求められます。その中でも、統計学や数学など、理数系の高度な知識が必要です。プログラミングやAI分野の機械学習・ディープラーニングといった専門知識だけでなく、理数系の高度なスキルが求められるのはつらいところと言えます。さらにキャリアを重ねたエンジニアなら、基礎だけでは足りません。応用レベルの理数系知識が必要とされ、スキルアップのためには常に勉強をする姿勢も求められます。期待値が上がっていくプレッシャーもつらいことと言えるでしょう。

周りのレベルについていけない

AIエンジニアをやっていると、周りと能力の比較をしてしまうことがあります。もともとAIや理数系に強いエンジニアを見ると、自分と比べてかなりハイレベルに思えることもあるでしょう。また、常に最新技術を学んでいく必要もあるため、だんだんとついていけないと感じてくることがあります。自信をなくしてしまったり、努力が足りないとネガティブな気持ちになるAIエンジニアは少なくありません。優れた人たちと肩を並べて仕事をするのはキャリアにおいてプラス材料ですが、ついていけないと感じてしまうとつらくなるでしょう。

キャリアが不明確

新しい分野の職業ということもあり、AIエンジニアのキャリアパスは不明確な面があります。いろいろな企業で新たにAI部門が設立されていますが、ロールモデルとなるような存在も少ないため、キャリアビジョンがイメージしづらいところがあります。5年後・10年後の自分の姿を描けないまま働くことに不安やつらさを感じる人もいるでしょう。エンジニアとして自分の裁量で仕事を進められるのは良いことですが、会社の中で自らキャリアを切り開くという強い気概がないと、こうした不安やつらさは解消されないかもしれません。

AIエンジニアを辞める理由

AIエンジニアが、仕事を辞めてしまうケースもあります。AIエンジニアの場合、給料水準は高いと言われているため、給与の低さを理由に辞めることは少ないようです。具体的には、「より高収入の企業へキャリアアップとして転職」「フリーランスのAIエンジニアとして独立」「自分の作りたいAIサービスを実現できる会社に転職」といった、ポジティブな理由で会社を退職するケースが多くあります。しかしながら、退職してAIの業界から離れるケースも少なくありません。ここでは、AIエンジニアそのものを辞めてしまう理由を見ていきます。

イメージと仕事内容のギャップ

AIの世界は目新しく、最先端の技術を身に付けて、バリバリとクリエイティブな仕事をこなすことをイメージしていたものの、実際の業務とのギャップに苦しむ人は意外と多いです。新しい技術を導入する仕事ももちろんありますが、実際には不具合に修正を加えるような地道な仕事もたくさんあります。時間的な拘束も多く、さまざまなタスクをこなさなければなりません。業務量の多さから勉強する時間も少なくなりがちです。頭に描いていたイメージと大きく異なることで、仕事を離れる人は少なからずいます。

適性がないことに気づいた

AIエンジニアに求められる知識やスキルは広く深いです。プログラミングや機械学習、ディープラーニングなどへのスキルや知識だけでなく、理数系のスキルも必要になるため、自分に適性がないと判断をする人も多いです。いくら勉強しても周りに追いつけなかったり、新しい技術がなかなか身に付かないケースもあります。そもそも勉強をするための時間がなく、諦めてしまう人も少なくありません。いろいろな意味で適性がないことに気がつくと、AIエンジニアそのものを辞めてしまうでしょう。

興味がなくなった

AIの分野への興味をなくし、AIエンジニアを辞める人もいます。興味を失うパターンも様々で、単純にAIの世界に興味をなくす人もいれば、最新技術や知識をアップデートしていくことに興味がなくなるといった人もいます。いずれにしても、その世界や技術に興味がないまま仕事を続けるのは難しいでしょう。

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