フリーランス求人を探すAIエンジニアはやめとけ？後悔する5つの理由と現実
近年はChatGPTなどAI技術の発展が著しく、AIエンジニアを目指している人も増えています。
しかし、「AIエンジニアはやめとけ」という意見が多いのも現実です。
本記事では、なぜ「やめとけ」と言われるのか、その理由を解説します。
あわせて、AIエンジニアに向いている人の特徴や将来性についても解説します。
- ・AIエンジニアが「やめとけ」と言われる理由
- ・自分がAIエンジニアに向いているかどうか
- ・AIエンジニアの需要、収入、将来性
- ・未経験から目指すのに必要な事前準備
目次
AIエンジニアはやめとけと言われる5つの理由
AI技術の普及によりAIエンジニアの需要は高まっていますが、SNSでは「やめとけ」という意見も見かけます。
「やめとけ」といわれる理由は、主に次の5つです。
高度な数学・プログラミング知識が必要
1つ目の理由として、AIエンジニアになるための技術習得の難易度が非常に高いことが挙げられます。
AIエンジニアに必要なスキルにプログラミングがあります。
なかでもPythonは機械学習やディープラーニングの分野で広く使われておいるため、必須言語と言えます。
また、データ処理や分析にはSQL、Webアプリケーション開発にはJavaScriptなども求められることがあります。
加えて、AIのアルゴリズムを理解し、適切なモデル選択やハイパーパラメータのチューニングを行うために、線形代数、微分積分、確率論、統計学といった数学の専門知識も必要になりす。
さらに、解析したデータを評価する知識や論理的思考力も重要になります。
上記のスキルは単独でも習得が難しいものばかりであり、技術習得の途中で挫折する人が多いため「やめとけ」と言われてしまうのです。
実際の業務は地道なデータ前処理が多い
AIエンジニアの仕事は最先端で華やかなイメージを持たれがちですが、実際のAI開発においては、モデル構築よりもデータの前処理に多くの時間を費やすのが一般的です。
具体的には、欠損値の処理、外れ値の検出、データの正規化、特徴量エンジニアリングなど、データを適切な形に整える地道な作業が大半を占めます。
また、AI分野は需要に対して供給が追い付いておらず、AIエンジニアの人材不足が深刻です。
そのため必然的に1人あたりの業務量が多くなりがちで、前処理などの作業負担も重なり、激務になる可能性が高いといえます。
このように、労働環境が厳しいため「やめとけ」という意見もあります。
技術の進歩が速く絶え間ない学習が必要
AI技術は発展が著しい分野です。
2024年以降、GPT-4oやClaudeなどのモデルが登場したことを皮切りに、現在も半年前の常識がすぐに陳腐化するペースで更新され続けています。
これらの最新情報を追うためには、日々の情報収集と継続的な学習が欠かせません。
業務時間外での学習や技術検証が日常化しやすく、学びを止めればスキルが陳腐化し市場価値が下がるリスクがあります。
継続的な学習が苦手な人にとっては、AIエンジニアという仕事は大きな負担になるため「やめとけ」と言われやすいでしょう。
単純な実装は生成AIに代替されるリスク
将来的にAIエンジニアの需要が減少する可能性から「やめとけ」という意見も見られます。
需要減少となる理由のひとつが、単純な実装作業の自動化です。
実際、生成AIやAutoMLの進化により、これまでエンジニアが手作業で行っていたコーディングや基本的なモデル構築の一部が完全に代替、あるいは効率化されています。
そのため、生成AIでは代替できない高度な設計力や課題解決力を身につけなければ、AIエンジニアとしての市場価値が低下する可能性はあります。
ただし、AIシステムの企画・設計や、精度を担保するための検証、保守・運用には、依然として人間の専門知識が不可欠です。
生成AIを使いこなす側に回れるかどうかが、今後のAIエンジニアの明暗を分けるといえるでしょう。
要求水準が高く未経験からの転職が困難
AIエンジニアには数学的理解やプログラミング、データ処理能力など幅広いスキルセットが求められます。
そのため、未経験から独学でAIエンジニアを目指すのはかなり難しいといえます。
また、AIエンジニアは自分ひとりで完結する仕事ではありません。
クライアントやプロジェクトチームのメンバーと協力して業務をおこない、適切な報告・連絡・相談が求められるため、チームワークやコミュニケーション能力も必要です。
このように現場で求められる要求水準が高いため、未経験から転職活動をしてもなかなか内定が出ず挫折してしまった人が「やめとけ」と言っているケースも少なくありません。
やめとけと言われやすい・後悔しやすい人の特徴
AIエンジニアは専門性が高い職種のため、人によって向き不向きがあります。
AIエンジニアに求められるスキルと自分の適性がミスマッチだった場合、挫折する可能性も高くなります。
ここでは、AIエンジニアに向いていない人・後悔しやすい人の特徴を解説します。
受動的で自発的な学習や情報収集が苦手な人
AI分野は技術発展が著しい分野であるため、日々の情報収集や新しい技術の勉強が必須になります。
AIエンジニアになってからも継続的に自己学習をする必要があるため、勉強を継続できない人はAIエンジニアになったとしても活躍できる可能性は低いでしょう。
また、AIの概念や技術は複雑で難解です。
新しいことに興味を持って、自発的に学習・情報収集に取り組める人、AIの複雑な概念にも興味が持てる人がAIエンジニアに向いているといえます。
地道なエラー解消やデータ前処理作業が嫌な人
AIエンジニアのシステム開発業務にはプログラミングが不可欠であり、エラーやバグの原因を粘り強く特定し、解消していく作業が日常的に発生します。
また前述のとおり、実務ではモデル構築そのものよりも、データクレンジングや前処理といった地道な作業に多くの時間を割くことになります。
華やかな成果よりも、こうした泥臭い作業にじっくり向き合うことが求められるため、単調な作業が苦手な人にとってはストレスの大きい仕事だといえるでしょう。
数学的思考や論理的アプローチに拒絶反応がある人
AIエンジニアは、プログラミングやデータ分析の場面で論理的な思考力を求められます。
また、AIのアルゴリズムを理解し、適切なモデル選定やチューニングをおこなうには、確率・統計学をはじめとする数学的知識も欠かせません。
論理的に物事を組み立てることや数字を扱うことに強い苦手意識・拒絶反応がある人は、AIエンジニアの業務でつまずきやすく、向いていないといえるでしょう。
やめとけと言われても目指すメリット・将来性
ここまで「やめとけ」といわれる理由や、向いていない人の特徴を解説してきました。
しかし、AIエンジニアには他の職種にはない大きな魅力や将来性があるのも事実です。
ここでは、AIエンジニアを目指すメリットや将来性について解説します。
生成AIの活用とDX推進で実践的人材の需要が急増
現在、AI技術は自動車の自動運転、AIによる渋滞予測、医療現場での画像診断など、業種を問わずさまざまな分野で活用されています。
さらに近年は、企業のDX推進が加速しており、生成AIを業務に組み込むための実践的な知見を持つ人材の需要が急速に高まっています。
高いスキルを持った人材であれば、就職先を選べる立場になれることも珍しくありません。
案件の内容もシステム開発、データ分析、システムの保守運用、DX推進の支援など多岐にわたるため、AIエンジニアは幅広い分野で活躍できるチャンスがある職種だといえます。
慢性的な人材不足により平均年収や待遇が高い
AIエンジニアは専門性とスキルの習得難易度が高い職種であるため、高収入が期待できます。
現在のAI技術は2000年代以降のディープラーニングの発展を土台とした比較的新しい分野であり、10年以上のキャリアを積んだベテラン人材はまだ多くありません。
需要に対して供給が追いついていないことから、就職する場合は高水準の給与が見込めるほか、フリーランスとして独立してもスキルがあれば好条件の案件を獲得しやすい環境にあります。
実際、フルリモート可能な案件も豊富にあり、働き方の自由度が高いことも魅力のひとつです。
修得スキルはデータ分析等ほかの職種にも活かせる
AIエンジニアを目指す過程で身につくプログラミングスキルやデータ分析力、統計学の知識は、AI分野に限らず幅広い職種で応用が利く汎用性の高いスキルです。
たとえば、データサイエンティストやデータアナリスト、ITコンサルタントといった職種でも、AIエンジニアとして培った分析力や論理的思考力は大きな強みになります。
万が一AIエンジニアとしてのキャリアが自分に合わないと感じた場合でも、身につけたスキルを活かしてキャリアチェンジできる点は大きなメリットと言えるでしょう。
AIエンジニアを目指す具体的なステップと心構え
AIエンジニアはプログラミングをはじめとする高度なスキルが求められるため、未経験から独学だけで目指すのは簡単ではありません。
ここでは、AIエンジニアを目指すための具体的なステップと、後悔しないための心構えについて解説します。
未経験から目指す方法
未経験からAIエンジニアを目指す方法は、現時点でのスキルや状況によって異なります。
進学先を検討している学生であれば、AI関連の学部・大学院に進学し、基礎から体系的に学ぶのも一つの方法です。
学生時代にAI分野を学んだ実績があれば、就職活動でも有利に働きます。
社会人が働きながら目指す場合は、プログラミングスクールの活用がおすすめです。
特にAIに特化したスクールでは、プログラミングの基礎に加えて、AI開発で使われるPythonや機械学習について学べます。
通学・オンラインなど自分のライフスタイルに合った学習方法を選べる点もメリットです。
Web系等の関連職種からキャリアチェンジする方法
すでにWeb系エンジニアなど、AI以外の分野でエンジニアとして働いている場合は、実務経験を活かしてAI関連分野へキャリアチェンジするのがおすすめです。
プログラミングの基礎やシステム開発の実務経験があれば、AI分野特有の数学的知識や機械学習ライブラリの使い方を上乗せする形で学習を進められるため、未経験からのスタートよりもスムーズに移行しやすいといえます。
なお、キャリアチェンジの際は転職エージェントを活用するのがおすすめです。
転職エージェントを利用すれば、自分のスキルに合った求人や非公開求人を紹介してもらえるほか、応募書類の添削や面接対策といったサポートも受けられるため、転職活動の成功率を高めることができます。
後悔しないために必要な心構えと事前準備
「AIエンジニアはやめとけ」といわれる理由の多くは、業務内容や求められるスキルへの理解不足から生じるミスマッチです。
後悔を防ぐためには、目指す前に業務の実態や必要なスキルを具体的にリサーチし、自分の適性と照らし合わせておくことが大切です。
また、可能であれば、書籍や無料教材でPythonや機械学習の基礎に触れ、自分が興味を持って学習を続けられるかを事前に確認しておくとよいでしょう。
独学だけで進めるのが不安な場合は、スクールやエージェントといった外部リソースを積極的に活用し、客観的なアドバイスを取り入れながらキャリアを進めていくのがおすすめです。
まとめ
AIエンジニアは専門性が高い職業であり、技術習得の難易度が高く、継続的な学習が求められるため「やめとけ」という意見も見られます。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
