近年、注目が集まっている職業としてAIエンジニアをご存知ですか？
注目が高まる一方で「AIエンジニアだけは辞めとけ」なんて声も上がっていますね。
AIエンジニアに対するネガティブ要素はどんなものがあるのか。
AIエンジニアの将来性まで、簡単に解説していきます。
やめとけと言われるAIエンジニアの現状
AIエンジニアの年収
AIエンジニアの平均年収は530万円となっています。
平均年齢38歳 出典：厚生労働省の令和3年度賃金構造基本統計調査
ちなみに全国の平均年収は440万円となっています。
平均値の差だけでも90万円もの開きがありますね。
日本のトップクラスのAIエンジニアの年収は2000万円近くとなっています。近年、外資系を始めエンジニアに対する待遇が大きく改善されたことが話題にもなっていますね。
アメリカのGAFAなどの超大手では4000万円近くのサラリーマンエンジニアが誕生しているみたいです。
AIエンジニアの人材不足
経済産業省の試算では2030年に最大で79万人のIT人材が不足すると言われています。
特に先端技術を扱うエンジニアは、社会ニーズに対して足りていないのが現状です。
AIエンジニアの数に対して仕事依頼の件数が多いため単価が高騰しているのが現状。
高い報酬を出してでも、案件に参加してほしいということになります。
今後ますます先端技術を扱うAIエンジニアの不足が深刻になるとされています。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由トップ5
人材不足とニーズ増加による激務
AIエンジニアは人材不足とニーズ増加によって激務になってます。
なぜならAIエンジニアが少ないことに対して、仕事が増えているからです。
企業としては仕事を沢山こなしお金を稼ごうとするため、労働者の負担が増えていきます。
納期の時期だけ残業が増える。というのはエンジニアあるあるですね。
一方で納期サイクルがずっと迫ってくるので疲弊しているAIエンジニアが多いようですね。
現状では仕事が多くて激務が続くという、状況もありえるようです。
高い専門性と幅広い技術が求められる
AIエンジニアに求められる技術は広範囲かつ高い専門性です。
AIは既存のシステムを土台として作り上げていくものです。開発内容にもよりますが、インフラからUI/UXまでの知見が必要になることもあります。
AIに関するプログラミング技術
AIエンジニアとしては当然求められるスキルです。
プログラムを実装してAIとして仕上げる技術です。
プログラミング言語としてはPythonやJavaScriptまたJuliaなどがあります。
統計学や数学の活用
AIが行うメインの仕事はデータ処理です。これまでマーケターやデータサイエンティストなどが統計言語を用いて行った分析などを代わりに行ってもらいます。そのためにはどんな分析が必要かといった数学的な知識が求められます。
高レベルの数学力が絶対に必要というものではありません。線形代数や微積分あたりに触れておくと良いでしょう。
データベース技術
データ処理や統計を組むので、データベースへの理解や設計の最適化が求められます。
技術の変化が早すぎる
すでに普及しつつある技術トレンドだけでもIoT（Internet of things）・クラウド・5G・RPA（ロボティック プロセス オートメーション）などは耳にする機会が多いのではないでしょうか？
今後、普及する技術トレンドとしてはNFT（非代替性トークン）・ローカル5G・XR（AR VR SR）・AIOps（人工知能）あたりでしょう。今あげただけでもかなり幅広い領域で新たな技術が生まれています。
このような新しい技術を活用する際に、各技術への理解を高めた人材が必要になります。運用や保守まで考慮すると技術変化が早すぎるので常に技術トレンドを追いかけ、勉強していく必要があります。
上記のスキルが必ず全て必要になる訳ではありません。
やめとけと言われるAIエンジニアの将来性は？
衰退産業からのニーズが確実に伸びる
少し古いと言われるような業界でのニーズが高騰してくるでしょう。
例えば、弁護士であったり、不動産業界や、などの産業です。
これまでの機械では難しかった複雑な手続きや業務にも、新しい技術が活用できるレベルに上昇しているからです。
近年DXで使われている技術としてAIやRPAを知らない人の方が少ないかもしれません。
これらの技術は「人間がやっている仕事のルールやパターンを機械にs覚えさせて、働いてもらう」というものです。
たくさんの労働者を必要としている業界が、コスト削減と効率化を同時に行うためシステム導入を行わざるを得ない状況になりつつあります。
世界的に高齢化が進むためグローバルニーズが高い
AIエンジニアの世界的なニーズは上昇し続けます。
日本が少子高齢化で労働者が減少しているのはかなり前から有名ですね。
実は世界の先進国でも日本を追うように高齢化社会が進行しています。
高齢化が進む企業としては労働力が減少していきます。しかし売上を稼ぎ続けるために効率化やシステムを導入していくことになります。
このような企業の変化は、先進国全体で起こりうる社会の流れです。
なのでAIエンジニアはグローバルで将来性が高まっていきます。
AIエンジニアに向いている人の特徴
AIエンジニアがやめとけと言われる理由を話してきましたが、実は向いている人もいます。
剥いている人の特徴と当てはまっているか確認してみましょう。
新しい技術に強い興味があり学べる人
AIエンジニアに向いている人の特徴は、最新技術への興味関心です。
「好きはものの上手なれ」という言葉のように、新しい技術に触れ、楽しめる人は向いているでしょう。
最近だと、スマート家電やVRなどが普及しつつありますね。
このような新しいモノに対して抵抗感なく触れられる人には、変化の早いIT技術にも同様に対応できると思います。
ロジカルに物事を考えるのが得意な人
ロジカルシンキングが得意な人にAIエンジニアは向いています。
AIの構築は高度なアルゴリズムを複数組み合わせて、正しく機能するために順序立てて考える力が必要になるからです。
プログラミングがそうですが、記述の順番が少しズレるだけで正常に動作しなくなることが多々あります。
情報を体系的に整理し、必要な情報を抽出するのが上手な人にはおすすめです。
エンジニアとしての実務経験がある人
エンジニアとしての実務経験がある人にAIエンジニアは向いています。
これまで説明してきたような知識の大部分や関わった領域の専門性をすでに有しているからです。
実際、AI構築には既存システム構築のほとんどのステップが必要になります。
そのため一つの分野でも、確実な実績がある方はキャリアチェンジや転職が非常に狙いやすいです。
AIエンジニアを目指したいなら？
エンジニアとして働き始める。
エンジニアとして一旦ほかの領域で経験を積んで、キャリアを作っていく人が実際は多いようです。
独学でAIスキルを習得する。
今やほとんどの情報はインターネット上に転がっています。自分で調べ簡易的なAI開発を、ポートフォリオとしてポテンシャル採用を目指す方もいます。
私は実際にこのやり方で、AIエンジニアに転職することができました。
【独学でAIプログラミング学習は無理？】Pythonエンジニア就職に成功したおすすめの独学方法
AIエンジニアスクールに通う。
少しお金に余裕がある社会人なら、ここ一択かもしれません。w
効率的かつ体系的にスキルを習得することが可能です。また就職の支援や推薦を行うスクールもあるようです。
【2022年最新】AIエンジニアスクール3選｜現役SEが激推しする本質を学べるスクール
ざっくりとこれらの方法が考えられます。
自分自身の状況や性格に適した方法で、目指すことは可能です。
