フリーランス求人を探すAIエンジニアはやめとけ？その理由や向いている人の特徴や将来性を解説
近年はChatGPTなどAI技術の発展が著しく、AI関連の仕事の需要が高まっています。
なかでもAIエンジニアは注目されており、AIエンジニアを目指している人も多いのではないでしょうか。
本記事ではAIエンジニアに向いている人の特徴や将来性を解説します。
また、AIエンジニアを目指す際に、「AIエンジニアはやめとけ」といわれる理由についても深掘りして言及します。AIエンジニアを目指している人は、ぜひ参考にしてください。
目次
AIエンジニアとは
AIエンジニアとは、AIのシステム開発やデータ分析をおこなう仕事です。
システム開発では、機械学習にかかわる開発やプログラムの実装が主な業務内容です。
データ分析では、ビッグデータの解析をおこないます。
データ分析はデータサイエンティストがおこなう場合もありますが、AIエンジニアが担当する場合もあります。
AIエンジニアはやめとけといわれる理由
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。しかしSNSなどで「AIエンジニアはやめとけ」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。
- 技術習得の難易度が高い
- 最新情報を常に追う必要がある
- 激務になること可能性がある
- ライバルが多く競争が激しい
- 今後の需要が減少する可能性がある
では、それぞれの理由をAIエンジニアの業務内容や現状についても触れながら、詳しく解説していきます。
技術習得の難易度が高い
まず、AIエンジニアになるための技術習得の難易度が高いことです。
AIエンジニアに必要なスキルとして、まずプログラミングがあげられます。
また、AIのアルゴリズムを理解するために、統計や確率といった数学の専門知識が必要です。
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す。
AIエンジニアは習得の難易度が高いスキルが複数必要なため技術習得の途中で挫折する人が多く、その結果「やめとけ」といわれてしまうと考えられます。
最新情報を常に追う必要がある
AI技術は発展が著しい分野です。
よって最新情報を常に追って、情報を取り入れ続ける必要があります。
最新情報を追うためには、日々の情報収集と継続的な学びが欠かせません。
そのため継続的な学習が苦手な人にとっては「やめとけ」という結論になるでしょう。
激務になること可能性がある
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。
よって必然的に業務量が多くなりがちで、激務になる可能性が高くなっています。
また、高い専門性を求められる職種ゆえに替えが利かず、残業や休日出勤をせざるを得ないことも多いようです。
このように、適性があっても労働環境が厳しいため「やめとけ」という意見もあります。
ライバルが多く競争が激しい
AI分野は注目されている市場であり、プログラミングスキルを学んで異業種から転職を希望する人が多い分野です。
また、学校教育でプログラミングの授業が実施されるなど、人材育成が強化されている分野でもあります。
よって現状ではAIエンジニアの人材不足が叫ばれていますが、近い将来はライバルが多く競争が激しい分野となる可能性があります。
競争が激しくなれば、AIエンジニアとして活躍できる可能性も低くなるため「やめとけ」という意見が出たものと考えられます。
今後の需要が減少する可能性がある
また、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、前項であげたAIエンジニアの供給過多です。
ほかにも、将来的にAI技術がさらに発展した場合、現在AIエンジニアがおこなっている業務もAIに取って代わられるため需要が減少するという見解もあります。
しかし、AIシステムには保守などで必ず人間の手が必要です。AIエンジニアはAIに取って代わられる職種のため「やめとけ」というのは、あまり現実的ではありません。AIエンジニアに向いていない人の特徴
AIエンジニアは専門性が高い職種のため、人によっては向いていない場合もあります。
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は挫折する可能性が高くなり、結果として「AIエンジニアはやめとけ」という後悔になりかねません。
では、AIエンジニアに向いていない人の特徴を詳しく解説していきます。
論理的思考ができない
まず、論理的思考が苦手な人はAIエンジニアには不向きです。AIエンジニアはプログラミングやデータ分析の際に、論理的な思考力が求められます。
プログラミングやデータ分析は、AIエンジニアの主要な業務であるため、論理的思考が苦手な人はAIエンジニアに向いていないと言えます。
勉強を継続できない
繰り返しになりますが、AI分野は技術発展が著しい分野です。
よって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でも勉強の継続は必要なため、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。プログラミングが苦手
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必須です。
AIエンジニアになってからも、技術の発展に取り残されないようにプログラミングの勉強をしつづけなくてはいけません。
よって、プログラミングに苦手意識を持っている人はAIエンジニアをおすすめしません。
チームワークが苦手
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・相談が求められます。
AIエンジニアには技術的なスキルだけではなく、チームワークやコミュニケーション能力も必要です。
確率や統計学など数学が苦手
AIエンジニアはデータ分析もおこないます。
データ分析には確率や統計学といった数学的知識が不可欠です。
数学が苦手な人はデータ分析も難しい場合が多く、AIエンジニアには向いていないと言えます。
AIエンジニアが向いている人の特徴
いっぽうで、AIエンジニアにはどのような人物像が求められているのでしょうか。
では、AIエンジニアに向いている人の特徴を解説していきます。
技術面での適性に加え、性格の適性についても深堀りして見ていきましょう。
AIの複雑な概念にも興味が持てる
まず、AIそのものに興味を持てることが重要です。
AIの概念や技術は複雑で難解です。
AIの概念に興味を持って、探求できる人がAIエンジニアに向いています。
論理・数学が得意
AIエンジニアの業務は、論理的思考力と数学が土台になります。
業務の土台となる論理・数学が得意な意図はAIエンジニアに向いていると言えます。
AIエンジニアの業務で使う数学の知識は、線形代数や微分積分などの大学レベルの数学です。
実際にAIエンジニアとして活躍している人は理系出身者が多い傾向にあります。
学習・調査が好き
AIエンジニアに求められることは、知的好奇心と最先端技術への探求心です。
AIの技術は日々発展しており、AIエンジニアは新しい知識の学習や最新の動向の調査が欠かせません。
新しいことに興味を持って、積極的に学習や調査に取り組める人はAIエンジニアに向いています。
自己管理ができる
AIエンジニアは人材不足のため、業務量が多くなりがちです。
さらにプロジェクトでおこなう案件が多く、スケジュール管理をはじめとした自己管理能力が求められます。
また、AIエンジニアはフリーランスとして活躍している人も多い職業です。
フリーランスの場合は働き方の自由度が高まるぶん、さらに自己管理能力が必要になります。
AIエンジニアになるために必要なスキル
AIエンジニアとして活躍するためには、専門的な知識と技術の習得が不可欠です。
単にプログラミングができるだけでなく、数学的な理解や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。
ここでは、AIエンジニアを目指す上で必要となる重要なスキルについて詳しく解説していきます。
これらのスキルを段階的に身につけることで、実務で通用するAIエンジニアへの道が開けるでしょう。
プログラミングスキル
AIエンジニアにとってプログラミングスキルは最も基本となる能力です。
特に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り、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。
単に文法を知っているだけでなく、効率的なコードを書く能力や、チーム開発で使われるGitなどのバージョン管理ツールの操作も重要です。
AIや機械学習ライブラリの知識
実際のAI開発では、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnといった機械学習ライブラリを効果的に活用する必要があります。
これらのライブラリは複雑なアルゴリズムを簡単に実装できるようにしてくれますが、適切に使いこなすには各ライブラリの特徴や使い分けを理解することが重要です。
また、ニューラルネットワークの構築方法や、学習済みモデルの活用方法など、実践的な知識も求められます。
常に最新のライブラリやフレームワークの動向をキャッチアップする姿勢も必要です。
データの前処理・加工スキル
AI開発において、実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ことが一般的です。
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技術が必要です。
PandasやNumPyといったデータ操作ライブラリを使いこなし、データの品質を見極める目も重要になります。
また、大量のデータを効率的に処理するためのデータパイプライン設計の知識も、実務では欠かせないスキルとなっています。
数学・統計学の知識
AIエンジニアには、線形代数、微分積分、確率論、統計学といった数学的知識が求められます。
機械学習アルゴリズムの仕組みを理解し、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には、これらの数学的基礎が不可欠です。
特に、行列演算やベクトル計算、最適化理論などは、ディープラーニングを扱う上で頻繁に登場します。
すべてを完璧に理解する必要はありませんが、基本的な概念を押さえておくことで、問題解決の幅が大きく広がります。
AIエンジニアのメリットや魅力
技術習得の難易度が高いAIエンジニアですが、そのぶんメリットや魅力も高く人気の職種です。
事実、プログラミングのスキルを身につけて異業種からAIエンジニアを目指す人も多く存在します。
では、AIエンジニアのメリットや魅力を詳しく見ていきましょう。
幅広い分野で就職先がある
まず、AIエンジニアは就職先の業種が幅広いことが魅力です。
現在、AI技術はさまざまな分野で使用されています。たとえば、自動車の自動運転やAIによる道路の渋滞予測、医療現場での画像診断などです。
このようにAI技術は業種を問わずに幅広い分野で使用されており、AIエンジニアも幅広い分野で活躍が可能です。
また、案件の業務内容も幅広く、システム開発、データ分析、システムの保守運用、DX化の推進といったように多岐にわたります。
フリーランスとして独立しやすい
AIエンジニアは働き方の自由度が高く、フリーランスとして独立しやすいことも魅力のひとつです。
AIエンジニアの案件はクライアント企業に常駐する案件のほかにも、フルリモート可能な案件も豊富です。
よって、フリーランスとしても働きやすい職種と言えます。高収入が期待できる
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のため、高収入が期待できます。
さらにAI分野は人材が不足しているため、就職する場合は高水準の給与が見込まれます。
また、フリーランスの場合もスキルがあれば好条件の案件獲得が可能です。
高度なスキルを持った人材が不足している
AIエンジニアは高度なスキルを持った人材が不足しており、売り手市場であることも魅力です。
現在のAI技術は2000年以降のディープラーニングを発展させた比較的新しい技術で、現在進行で著しく発展しています。
よって、10年以上のキャリアを積み重ねた人材が少なく、さらにスキルの取得難易度も高いことから、高度なスキルを持った人材は非常に重宝されるのです。
そのため、AIエンジニアはスキルを磨けば活躍できる可能性が高いと言えます。
未経験からAIエンジニアになるのは難しい？
AIエンジニアはプログラミングをはじめ高度なスキルが求められるため、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でしょう。
ではどうやったらAIエンジニアになれるのか、その方法を解説します。
AIエンジニアになる方法
AIエンジニアになる方法は、あなたの現時点でのスキルや経験によって最適な方法が異なってきます。
次に紹介する3つの方法から、自分に合ったものを選びましょう。
大学や大学院でAIを学ぶ
進学先を迷っている学生の方は、AI関連の大学や大学院に進学するのも1つの方法です。
大学や大学院では基礎から学べるうえに、場合によってはAI関連の研究も可能です。
学生時代にAI分野を学んだ実績があれば、AIエンジニアを目指して就職する際にも有利になります。
プログラミングスクールで学ぶ
働きながらAIエンジニアを目指したい場合は、プログラミングスクールがおすすめです。
特にAIに特化したプログラミングスクールではプログラミングの基礎をはじめ、AIの開発言語として使用されるPythonや機械学習が学べます。
また、プログラミングスクールでは、通学やオンライン授業など自分のライフスタイルに合った学習方法が選べることもメリットです。
転職エージェントの活用
AI以外の分野でエンジニアとして働いている場合は、エンジニアの実務経験を活かしてAI関連分野への転職がおすすめです。
その場合、転職エージェントを利用すると効率のよい転職活動が可能になります。
転職エージェントを利用すると、自分に合った求人や非公開の求人を紹介してくれます。
また、応募書類の添削などの転職活動のサポートも行ってくれるため、転職も成功しやすくなるでしょう。
まとめ
AIエンジニアは技術習得の難易度が高く、継続的な学習が必要なため「やめとけ」という意見も見られますが、それは高い専門性が求められる職種であることの裏返しです。
論理的思考力や数学の知識、プログラミングスキルなど複数の能力が必要になりますが、これらのスキルを身につければ幅広い業界で活躍でき、高収入も期待できます。
現在AI分野は人材不足が続いており、経済産業省の調査でも今後市場が拡大する見込みとなっています。
未経験からAIエンジニアを目指す場合は、プログラミングスクールやエージェントの活用がおすすめです。
AI技術への興味と学習意欲があれば、将来性の高いAIエンジニアとして充実したキャリアを築くことができるでしょう。
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