AIエンジニアが難しいと言われる理由を6つ解説！向いている人の特徴やメリット・デメリットも紹介

ITエンジニア

AI（Artificial Intelligence）は、ビジネスや日常生活など幅広い分野で使われています。AIの「開発」、AIの精度を上げるための「学習」、AIを用いた「分析」を主な職務として行うAIエンジニアには「なるのが難しい」「大変」といった声も見受けられます。

本記事では、AIエンジニアになるのが難しいとされる理由を始め、AIエンジニアの仕事内容や求められる専門知識、適性のある人の特徴などを解説していきます。AIエンジニアになることを迷っている人は必見です。

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AIエンジニアになるのが難しいとされる理由6つ
AIエンジニアの業務内容とは
1. 機械学習エンジニアの場合
2. データサイエンティストの場合
AIエンジニアの現状
AIエンジニアに求められる専門知識6つ
未経験者がAIエンジニアになるのは難しい？
AIエンジニアを目指すための学習方法4つ
AIエンジニアになるための過程で難しいと感じたときの対処法
【３選】AIエンジニアとして働くメリット
【3選】AIエンジニアとして働くデメリット
1. 急速な技術の変化に伴う連続的な学習
2. 高度な技術知識とストレス・プレッシャー
AIエンジニアに適性がある人の特徴5つ
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AIエンジニアになるのが難しいとされる理由6つ

現在、AIはビジネスにとどまらず日常生活の中にまで入ってきていますが、将来的にもAIは発展していくことが予想されています。そのため、将来を考え、AIエンジニアを目指している人も多いでしょう。

しかし、AIエンジニアは難しいと言われているため、目指すべきかどうか疑問や不安を持っている方も多いのではないでしょうか。

まずはAIエンジニアの仕事が難しいと言われている理由について紹介しますので、見ていきましょう。

複雑な数学的知識が求められる

データの分析や収集などの仕事が、AIエンジニアの仕事には含まれています。AIエンジニアとして正しくデータを収集し、分析していくためには複雑な数学的知識が必要です。

AIエンジニアとして仕事するためには、大学レベルの数学的知識や統計学に関する知識が必要とされることが、AIエンジニアが難しいと言われてしまう理由でしょう。

論理的思考力が必須

論理的思考力自体はITエンジニアに基本的に求められるものですが、AIエンジニアの場合はその度合いがさらに強くなっています。

これはAIエンジニアがAI、機械学習に携わっていることから、より物事を筋道立てて、正しいロジックで仕事をしなければならないためでしょう。

AIが誤った結論を導き出すことがないよう、AIエンジニアは常にロジックの正しさに気をつけなければなりません。

AIに関する高度なスキルが必要

実際のAIエンジニアの仕事には、プログラミングスキルや機械学習のスキル、AI開発のプログラミング言語など複数のスキルが求められるのです。

AIエンジニアには、これらの高度なスキルが必要になるので、AIエンジニアになるのは難しいとされています。このような理由から、現在AIエンジニアとして活躍している人は多くが大学院を卒業した人材と言われています。

未経験で応募できる求人が少ない

AIエンジニアは未経験者が応募できる求人が少なく、多くの求人がAIの開発経験を必須事項にしています。

実務未経験者でも応募可能な求人が少ないため、未経験者にとって挑戦することが難しく、AIエンジニアになるハードルを上げている理由の1つと言われています。

クライアントへの提案スキルが必要

AIエンジニアはクライアントへも提案することがありますが、クライアントはAIの専門家ではない場合が多いでしょう。

AIエンジニアはクライアントに対して、専門用語をなるべく使わず、AIについて分かりやすく説明する必要があります。そのため、論理的思考力に加えて説明力や提案スキルが求められることから、難しいと言われています。

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AIエンジニアの業務内容とは

AIエンジニアは、AIに関わるエンジニアの総称であり、中には「機械学習エンジニア」や「データサイエンティスト」が含まれています。

ここからは、難しいと言われているAIエンジニアが、実際にどのような業務を行っているのか紹介します。AIエンジニアを目指している方は、チェックしてみてください。

機械学習エンジニアの場合

「機械学習エンジニア」はAIに対し膨大なデータを用意し、学習させる業務を担うエンジニアです。

機械学習にはディープラーニング（深層学習）も含まれており、そのような技術を用いることもあります。ディープラーニングとは人間の自然な行動を学習させる手法です。画像、テキスト、音声などのデータをもとに行動を実行させます。

データサイエンティストの場合

「データサイエンティスト」は、AIエンジニアの中でもデータの収集や分析、データ整理などを主な業務内容としているエンジニアのことです。

データサイエンティストは、AIによって集めたデータを整理・分析して、課題解決に向けて、改善するための施策を提案することがあります。AIのアルゴリズムに関する知識や分析力、統計学の知識だけでなく、クライアントに対する提案スキルなども必要になるでしょう。

AIエンジニアの現状

AIは今後も発展していくことが見込まれている業界ですが、AIエンジニアを取り巻く現状がどうなっているか、気になっている方も多いでしょう。ここでは、AIエンジニアの現状について紹介していきます。

AIエンジニアの現状や、AIエンジニアに関する問題点などを紹介しています。AIエンジニアを目指す場合、現在のAIエンジニアの状況を理解するためにもこちらをチェックしておきましょう。

AIエンジニアを必要とするIT企業は増えている

AIという単語が、日常生活でも使われるようになってきていることから、AIエンジニアを必要とするIT企業は増加している傾向にあります。

これは、IT業界にもVRや音声認識、スマート家電やドローンなどの技術が浸透してきたためで、AI技術を取り入れようとしているIT企業が多いことが理由でしょう。

AIがさまざまな分野で使われるようになった結果、それに対応できるAIエンジニアの需要も増えました。今後も、AIエンジニアを必要とする企業は増えていくことが予想されています。

AIエンジニアは人材不足の傾向にある

AIがさまざまな分野に広がり、IT関連企業の需要が増えていると紹介しました。しかし残念ながら、IT企業の需要の高さに対して人材は不足している傾向にあります。これには、主に2つの理由が考えられています。

1つはそもそも日本国内の労働力が不足している傾向にあること、そしてもう1つはAI市場の拡大に対して、AIエンジニアの人材育成が進んでいないことが理由です。

AIエンジニアには数学、統計学などの専門的知識が求められるため、AIエンジニアになるのは難しいと言われている状況にあります。エンジニア職の中でも、より専門的な仕事であることが人材不足の原因です。

難しい仕事だが高収入を狙える

AIエンジニアに対するIT関連企業からの高い需要に対して、AIエンジニアの人材が不足していることから、AIエンジニアの収入は現状、高収入の傾向にあります。

企業側は高収入を提示してでも、AIエンジニアを獲得したい状況にあるということです。そのため、AIエンジニアになるのはハードルが高く、業務内容も難しいという特徴があります。一方で、高収入を目指す人には向いている仕事でしょう。

AIエンジニアに求められる専門知識6つ

ここからは、AIエンジニアに求められる専門知識6つを紹介します。ここで紹介している専門知識は、いずれもAIエンジニアが業務を行う上で現状必要な知識であり、将来的にも必要となる可能性が高い知識です。

AIエンジニアを目指す場合、これらの専門知識が必要になることを理解して身に付けるようにするといいでしょう。また逆に言えば、これらの専門知識がない場合はAIエンジニアになることは難しいでしょう。

統計分析の知識

AIエンジニアは業務内容としてAIを使ったデータの収集やデータ分析、データの整理などを行っています。目的に沿ったデータをしっかり集める、また集めたデータを適切に集計し可視化する、さらにデータを分析し結果を把握するためには統計分析の知識が必要です。

AIエンジニアの中でも、とくにデータサイエンティストやデータアナリストはデータの取り扱いが業務内容となっているため、より統計分析の知識が必要と言えるでしょう。

データ分析の知識

AIエンジニアはデータの収集やデータの欠損を調べたり、重複データやノイズといった手法でデータを分析したりしています。このため、データ分析の知識は必要と言えるでしょう。

とくに機械学習エンジニアではなくデータサイエンティストやデータアナリストになる場合、パターンや相関関係を明らかにするためにデータ分析の知識が必要になります。

データベースの知識

AIエンジニアは業務でデータを取り扱うため、データベースの知識も必要になります。データベースの知識として、必須レベルと言えるのはデータベース言語の「SQL（シークェル）」でしょう。

データベース言語はSQL以外もありますが、SQLはデータベース言語の中でも普及しており、「ISO（国際標準化機構）」で標準規格化されています。そのため、SQLさえできれば他のデータベースも同じように扱えるという特徴があります。ぜひ専門知識を習得しましょう。

数学的な知識

AIエンジニアには確率論や統計学、微分積分学や線形代数学、ベクトルや行列といった大学レベルの高度な数学的知識が必要となります。

そのため、AIエンジニアを目指すのであれば、確率論や統計学、微分積分学を中心に高度な数学的知識を身に付けておくことがおすすめです。

AIに関する知識

AIエンジニアになる場合、AIに関する基本的な知識が求められるのは当然でしょう。具体的には、高度な数学的知識やアルゴリズムに関する知識などが必要になります。

ただし、AIという言葉の定義がなされておらず、あいまいであるといった点には注意が必要でしょう。そもそもAIが何を指すのか明確に定義されていないため、AIに関する知識といってもどこまでが含まれるのか分かりづらくなっています。

プログラミング言語の知識

AIの開発にはプログラミング言語が用いられていることから、AIエンジニアにはプログラミング言語の知識が求められます。

とくに「Python（パイソン）」というプログラミング言語の知識があるとよいでしょう。これはAI開発において、Pythonが使われていることが多いためです。

Pythonは簡潔なコードでプログラミングできること、ライブラリが豊富にあることなどが特徴のプログラミング言語となっています。

未経験者がAIエンジニアになるのは難しい？

AIエンジニアは未経験者の募集が少ない仕事で、多くの求人が経験者であることを求めています。そういった背景が未経験をAIエンジニアになるのを難しくしているといえます。

しかし企業が育成目的で未経験者を募集していることもあるため、不可能ではないでしょう。

AIエンジニアを目指すための学習方法4つ

AIエンジニアは数多くの専門知識や高度な知識を求められるため、AIエンジニアを目指すために勉強している人も多いでしょう。ここからは、おすすめの学習方法について紹介します。

それぞれの学習方法にはメリットとデメリットがあります。人によって向き不向きもあるでしょう。自分に適した学習方法を見つけて、効率よく学んでいきましょう。

オンライン講座を受講する

おすすめの学習方法の1つ目は、ネットを介して講座を受講するオンライン講座の利用です。オンライン講座の中には目的を絞ったものもあり、AIエンジニアを目指す人向けのオンライン講座もあるため、必要な知識や技術について学びやすいでしょう。

オンライン講座には有料のものだけでなく、無料で受講できるものもあります。そのためお金をかけずに、オンライン講座を受講して学習することも可能です。現在の自分の習得状況に合ったオンライン講座を受講してみましょう。

書籍で独学する

AIエンジニアを目指すために、書籍を購入して独学で学習することも可能です。AI関連の書籍やAIエンジニア向けの書籍は多数販売されているため、学びたい内容に合わせて書籍を選ぶとよいでしょう。

いつでも自分の空いた時間に勉強できるというメリットがありますが、独学になるため自分1人で学習するのが苦手な人の場合、なかなかはかどらない可能性があります。自分で学習スケジュールを立てられ、実行できる人に向いている学習方法でしょう。

プログラミングスクールに通う

AIエンジニアにはプログラミングスキルが欠かせません。未経験からAIエンジニアを目指す場合も基礎的なプログラミングスキルはあった方がよいため、プログラミングスクールに通って専門的な指導を受けるとよいでしょう。

ただし、プログラミングスクールを利用した場合、高額な受講料がかかることがあります。あらかじめ料金がいくらかかるのか調べておきましょう。プログラミングスクールによっては、転職できなかった場合、受講料が返金されるスクールもあります。

専門学校や大学で学ぶ

AIに関連する知識や技術を深く幅広く学びたい場合には、専門学校や大学で学ぶことを検討してみてもよいでしょう。

AIエンジニア向きの専門学校のコースがありますし、大学ではIT関連の知識を幅広く学ぶことができるメリットがあります。とくに大学を卒業すると大卒者として初任給が高くなるため、年収面を重視している場合は専門学校よりも大学がおすすめです。

しかし専門学校も大学も、どちらも学習のためにかなりの期間と費用がかかることには注意しておきましょう。

AIエンジニアになるための過程で難しいと感じたときの対処法

AIエンジニアになるのは難しいと言われている通り、AIエンジニアになるための過程も長く苦しいものになる可能性が高いでしょう。あまりの難易度の高さに自信を失ってしまい、挫折してしまう人も少なくありません。

AIエンジニアを目指している際、難しくてどうしたらいいのか分からないようなときは、以下の対処法を参考に対処してみましょう。

常に学習し続ける姿勢を保つ

学習している内容があまりに難しく、悩んでしまうこともあるでしょう。しかもAI関連では常に最新技術が発表され、新たな技術が登場することが珍しくない業界です。

まずは、そもそもAIエンジニアが常に学習を必要とする仕事であることを理解し、学習し続ける姿勢を保ち続けることが大切です。

AIエンジニアには高度かつ専門的な知識が求められます。目指すのが難しいのはある意味当然だと考え、日々の学習を続けましょう。

目的を明確化する

AIエンジニアになることに対して、明確な目的がない場合は何を学ぶべきなのかがあいまいになりがちです。その状況では学習する道筋や、学習方法もイメージしにくいでしょう。

AIエンジニアになる過程で躓いた際は、自分はどんな目的でAIエンジニアを目指しているのかを明確化させましょう。目的が明確になることで、何を学習すればいいのか、はっきりとイメージできるようになり、必要な学習を行えるようになるでしょう。

困ったときに相談できる人脈をつくる

AIエンジニアになるための過程は、長く苦しいものになる可能性があります。自分1人で考えても答えが出ないことでも、人に相談すれば簡単に解決する場合があります。

プログラミングスクールに通ったり専門学校に通ったりすることで人脈を広げ、困ったことがあったときに相談できる人を見つけておくとよいでしょう。

転職エージェントを活用する

AIエンジニアへの転職関連で難しさを感じている場合は、転職エージェントを活用するのもおすすめです。

IT業界に特化したエージェントであれば、業界の詳しい情報を持っているため、相談することで的確なアドバイスをもらえる可能性があります。

また、転職に際しては、転職エージェントがあなたの経歴や能力を考慮し、希望に近い企業を紹介してくれるでしょう。

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【３選】AIエンジニアとして働くメリット

AIエンジニアとしての仕事には多くのメリットがあります。AIエンジニアの仕事は技術的に挑戦的であり、やりがいや満足感を感じることが多い分野です。

ただし、迅速に進化する技術に追いつくためには継続的な学習と更新が必要です。

ここでは、AIエンジニアとして働く際のメリットを3つご紹介します。

高い給与

AIエンジニアは高度なスキルと専門知識を持っているため、一般的に高い給与が期待されます。AIエンジニアの平均年収は、30代で約530万円以上と言われています。

AI技術の普及によってAIエンジニアの需要が高まっており、報酬が高いケースも多くなるでしょう。AIに関連した職務が多くの業界で求められるようになり、仕事の選択肢が広がっています。

課題の解決と社会貢献

AI技術は産業や分野を問わず活用されており、課題の解決や社会的な課題への貢献に役立ちます。

AIエンジニアは製造業界やエンターテインメント業界など、さまざまな分野で働くことができます。また、医療業界や地球環境問題といった、社会にポジティブな影響をもたらすプロジェクトに関与できる機会も増えてきました。

学習と成長の機会

AIは急速に進化する革新的な技術分野で新しい技術やツールが続々と登場しています。AIエンジニアは、新たなアルゴリズムを開発し、技術の進化にアプローチすることが可能です。

そのため、学習と成長において多くの機会に恵まれ、常に新しい知識を吸収することができるでしょう。

【3選】AIエンジニアとして働くデメリット

AIエンジニアとしての仕事にはいくつかのデメリットも存在します。AIエンジニアの仕事は魅力的でやりがいのある一方、技術的な難しさや課題も存在します。

自身の興味や適性に合った分野を選び、継続的な学習と成長を通じてデメリットに対処することが大切です。

ここでは、AIエンジニアとして働く際のデメリットを3つご紹介します。

急速な技術の変化に伴う連続的な学習

AI技術は急速に進化しており、新しいアルゴリズムやツールが頻繁に登場します。これにより、最新の情報やスキルを持続的に学習・アップデートする必要があります。

新しい技術や手法に追いつくために時間や労力を費やす必要があるでしょう。

高度な技術知識とストレス・プレッシャー

AIエンジニアには高度な技術知識が求められます。機械学習、ディープラーニング、統計学、プログラミングなどの分野に深い理解が必要であり、それを維持するための学習やスキル向上が求められます。

高度な技術と知識を必要とするプロジェクトの複雑さや、納品期限にストレスやプレッシャーを感じることもあるでしょう。

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AIエンジニアに適性がある人の特徴5つ

仕事には人によって向き不向きがあります。そのため、難しいと言われているAIエンジニアにも向いている人はいます。以下では、AIエンジニアに適性がある人の特徴を紹介していきます。

AIエンジニアを目指している人、目指しているけれど自信がない人は、ぜひこちらの特徴をチェックしてみてください。

難しいAIの概念を習得できる

AIの概念は、明確な定義がなく複雑で難しい状況になっています。そんな難しいAIの概念を習得できる人、理解して学習できる人であればAIエンジニアに適性があるでしょう。

未経験者からAIエンジニアを目指す場合でも、AIの概念を習得できることがアドバンテージになります。

新しい技術を学ぶことが好き

最新の技術に興味をもつことができ、新しい技術を身に付けることが好きな人はAIエンジニアに適性があります。

AI業界はまだまだ発展途上であり、最新技術が次々登場してくる業界であるため、新しい技術を取り入れることは大変でしょう。

しかし、新しい技術を学ぶことが好きな人であれば、最新技術について調べたり学習したりすることが苦ではないため、最新技術を身に付けやすい傾向にあります。

論理的思考力を持っている

物事について筋道立てて考えるのが好きな人、論理的思考力を持っている人はAIエンジニアに適性があると言えます。AIエンジニアにはAIが間違った結果を導き出さないよう、論理的思考が必要と考えられているためです。

向上心がある

AIエンジニアは向上心がない人よりも、向上心のある人に適性があります。これは、AIには新しい技術が登場しやすいことが理由です。

常にニュースや海外の論文など、AIに関するテクノロジーの動きをチェックし、情報を取り入れることが必要になるでしょう。向上心が高ければ、新しい技術や知識を取り入れることに、積極的になれます。

数学のアルゴリズムを理解できる

AI開発には統計学や機械学習といった、数学のアルゴリズムが使われています。そのため数学のアルゴリズムを理解できる人、数学のアルゴリズムに興味が持てる人はAIエンジニアとして適性があるでしょう。

とくに必要とされる可能性が高いのは、統計学や線形代数学、微分積分学といった分野です。

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AIエンジニアになるのが難しいと感じたら転職エージェントに相談してみよう

AIエンジニアになるということは簡単ではないでしょう。目的を明確にして諦めずに学習する姿勢を保ち続けること、困ったときに助けてくれる人に相談することが大切です。

IT関連といった専門分野に特化しているエージェントであれば、業界に関する相談にも対応してもらいやすいでしょう。

この記事で紹介してきたAIエンジニアに求められることや、難しい理由を知り、しっかりと目標を定めてからAIエンジニアを目指してみてください。

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この記事の監修者

Branding Engineer編集部

株式会社Branding Engineerはエンジニアプラットフォームサービスである「Midworks」を運営。株式会社Branding Engineerが属するTWOSTONE&Sonsグループでは、エンジニアプラットフォームサービスにおけるエンジニアの連結登録数は50,000名を越え、連結稼働数も4,500名を、案件数も10,000件を超える。 ※登録数、稼働数、案件数は2024年10月発表時点の実績数値

記載されている内容は2024年09月06日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。