AIエンジニアはやめとけといわれる理由6選｜向いている人や将来性、未経験から目指す方法を解説

AIエンジニアは将来性が期待される一方で、数学や統計学の知識が必要になることや、技術の変化が速いことから「やめとけ」といわれる場合があります。未経験者にとっては、求められるスキルが多く、採用のハードルが高い点も不安につながるでしょう。
しかし、AIエンジニアがすべての人に向いていないわけではありません。新しい技術を学び続けられる人や、データをもとに試行錯誤できる人であれば、強みを活かして成長できる可能性が高いです。
本記事では、AIエンジニアはやめとけといわれる理由や、向いている人・向いていない人の特徴を解説します。将来性や未経験から目指す方法、転職で後悔しないためのポイントも紹介します。
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。

｜AIエンジニアはやめとけといわれる6つの理由

AIエンジニアは将来性が期待される一方で、専門性や仕事の難しさから「やめとけ」といわれることがあります。主な理由は以下の6つです。

• 数学や統計学など高度な専門知識が必要になる
• プログラミング以外の業界知識も求められる
• 技術の進歩が速く学習を続ける必要がある
• 未経験者には採用のハードルが高い
• 試行錯誤が多く激務になる場合がある
• 生成AIによって仕事内容が変化する可能性がある

プログラミングを学ぶだけで簡単に活躍できる仕事ではありません。転職後のギャップを防ぐには、仕事の難しさや必要な学習内容を理解したうえで、自分に合っているかを判断することが重要です。以下の記事では、AIエンジニアの仕事内容について紹介しています。

関連記事：AIエンジニアは何をするの？仕事内容・必要なスキル・求められる5つの知識について解説

数学や統計学など高度な専門知識が必要になる

AIエンジニアには、プログラミングだけでなく、数学や統計学などの知識も求められます。機械学習を扱うには、統計学や確率、線形代数、微分積分などを理解しなければなりません。AIによる予測が外れた場合には、データや数値を読み解き、問題の原因を特定する必要があります。
Pythonでコードを書けても、データの偏りや予測結果の意味を理解できなければ、適切な改善は難しくなります。数学に苦手意識がある場合は、基礎から学び直す姿勢が必要です。

プログラミング以外の業界知識も求められる

AIエンジニアとして現場で活躍するには、AIを導入する業界や業務への理解も欠かせません。AIは開発すること自体が目的ではなく、現場の課題を解決できる形にする必要があります。医療や金融、製造、小売など、導入する業界によって抱えている問題や業務の流れは異なります。
たとえば、商品の在庫を予測する仕組みを開発する場合、商品の売れ方や店舗運営を理解することが大切です。技術力だけでなく、担当者から話を聞き、業務上の課題を整理する力も求められます。

技術の進歩が速く学習を続ける必要がある

AIエンジニアは、仕事を始めたあとも新しい技術を学び続ける必要があります。AI分野は変化が速く、新しい手法や開発用の道具が次々に登場します。数カ月前まで新しかった知識が、短期間で古く感じられることも珍しくありません。
新しいライブラリや英語の公式資料、海外の技術情報などを自分で調べる場面もあります。変化を楽しめる人には魅力的ですが、一度覚えた知識だけで働きたい人には負担になりやすいでしょう。

未経験者には採用のハードルが高い

未経験からAIエンジニアを目指す場合、採用のハードルが高いと感じる可能性があります。AIエンジニアの求人では、機械学習やデータ分析の知識だけでなく、実務経験を求められる場合があります。PythonやSQL、クラウド環境を扱う力など、必要とされるスキルも少なくありません。
未経験者がすぐにAI開発を任されるとは限らないため、Webエンジニアやデータアナリスト、社内SEなどから経験を積む方法もあります。関連職種で土台を作り、段階的にAI領域へ進むことも現実的な選択肢です。

試行錯誤が多く激務になる場合がある

AI開発では、何度も実験や検証を繰り返す必要があり、状況によっては業務の負担が大きくなります。時間をかけてデータを集めても、期待する精度が得られるとは限りません。欠損や重複のあるデータを整えたり、条件を変えて何度も実験したりする地道な作業が発生します。
顧客や経営層から高い成果を期待されている場合は、結果の説明や調整に追われることもあります。すぐに答えが出ない仕事にストレスを感じる人は、負担を感じやすいでしょう。

生成AIによって仕事内容が変化する可能性がある

生成AIの普及により、AIエンジニアの仕事内容が変化する可能性があります。生成AIとは、文章や画像、コードなどを作れるAIです。簡単なコードの作成やデータ整理など、一部の作業は生成AIによって効率化されやすくなっています。
今後は指示された内容に沿って作業するだけでなく、生成AIの出力が正しいかを判断する力が重要になります。社内データと安全につなぎ、業務で利用できる仕組みを設計する力も求められるでしょう。

｜AIエンジニアをやめておいたほうがよい人の特徴

AIエンジニアをやめておいたほうがよい人には、以下のような特徴があります。

• 数学や論理的に考えることに強い苦手意識がある人
• 新しい知識を自分から学び続けるのが苦手な人
• 試行錯誤や失敗を繰り返す仕事を避けたい人
• 一人で作業を完結させたい人

AI開発では、データや数値をもとに問題の原因を考える場面が多くあります。数学や論理的思考に強い抵抗があり、基礎から学び直すことも避けたい場合は、業務を負担に感じる可能性があります。
新しい知識を自分から学ぶことが苦手な人にも注意が必要です。AI分野では技術の変化が速いため、業務を始めたあとも継続的に情報を集めなければなりません。
また、AI開発では最初から期待どおりの結果が出るとは限らず、データや条件を変更しながら実験を繰り返します。決まった手順で進められる仕事を好む人は、答えが見つからない状況にストレスを感じるでしょう。
一人だけで作業を完結させたい人も、慎重に判断する必要があります。現場で役立つAIを作るには、顧客や社内の担当者と相談し、業務上の課題を整理することが欠かせません。技術だけに向き合うのではなく、周囲と協力して仕事を進める姿勢が求められます。

｜AIエンジニアに向いている人の特徴

AIエンジニアに向いている人には、以下のような特徴があります。

• AIや新しい技術に興味をもって学び続けられる人
• データをもとに物事を考えることが好きな人
• 実験や検証を粘り強く繰り返せる人
• 周囲と相談しながら課題解決に取り組める人

AI分野では新しい技術や開発用の道具が次々に登場します。そのため、AIへの興味をもち、自分で情報を集めながら学び続けられる人は成長しやすいでしょう。データをもとに物事を考えることが好きな人にも向いています。AI開発では、予測結果や数値を確認し、データに偏りがないかを判断する場面が多くあります。
期待する結果が出るまで実験や検証を続けられる粘り強さも重要です。データや設定を見直しながら原因を探せる人は、試行錯誤の多い業務にも対応できます。
さらに、AIを現場で活用するには、顧客や社内担当者との連携が欠かせません。周囲の意見を聞きながら課題を整理し、技術を使って解決策を考えられる人は、AIエンジニアとして力を発揮しやすいでしょう。

｜やめとけといわれてもAIエンジニアの将来性が高い理由

AIエンジニアには難しい部分がある一方で身に付けた知識や経験を活かせる場面は幅広くあります。将来性が高いと考えられる主な理由は以下の3つです。

• AIを活用できる人材が不足している
• 幅広い業界でAIの導入が進んでいる
• AI関連の知識をほかの職種でも活かせる

生成AIを操作できるだけでは、現場の課題を解決できるとは限りません。AIを安全に業務へ組み込み、実際に使える仕組みを作れる人材には、活躍の機会があります。

AIを活用できる人材が不足している

生成AIを利用する人が増えても、仕事で使える仕組みを設計できる人材は限られています。AIを業務に導入するには、出力された情報が正しいかを確認しなければなりません。社内データと安全につなぎ、情報漏えいを防ぐ設計も必要です。
単にAIへ指示を出すだけでなく、現場の課題に合わせて仕組みを構築できる人材には価値があります。AIを安全かつ実用的な形で業務に組み込めることが、AIエンジニアの強みです。

幅広い業界でAIの導入が進んでいる

AIはIT企業だけでなく、製造や小売、金融、医療など、幅広い業界で活用されています。具体的な活用場面は、需要予測や問い合わせ対応、社内資料の検索、画像や文章の分析などです。業務を効率化する手段として、さまざまな現場でAIが使われています。
ただし、AIを導入するだけで成果が生まれるわけではありません。各業界の課題や業務の流れを理解し、現場で使いやすい仕組みに整えられる人材が必要です。

AI関連の知識をほかの職種でも活かせる

AI関連の学習で身に付けた知識は、AIエンジニア以外の職種でも役立ちます。データアナリストであれば、数学や統計学の知識を数値分析に活かせます。社内SEでは、社内向けAIツールの導入や運用に役立てられるでしょう。
Webエンジニアやクラウドエンジニアとして、AI機能を組み込んだシステムの開発に関わることも可能です。最初からAIエンジニアだけに絞らず、周辺職種からAI領域を目指す道もあります。

｜未経験からAIエンジニアを目指す方法

未経験からAIエンジニアを目指す場合は、必要な知識を基礎から順番に積み上げることが重要です。主な流れは以下のとおりです。

• Pythonとプログラミングの基礎を学ぶ
• 数学・統計学・機械学習の基礎を身に付ける
• 実際にAIモデルを作って成果物を用意する
• 関連職種で実務経験を積んでから転職する

いきなり高度なAI開発へ挑戦するのではなく、プログラミングや数学を学び、成果物や実務経験を通して段階的にスキルを高めましょう。

Pythonとプログラミングの基礎を学ぶ

未経験者は、AI開発で使われるPythonの基礎から学び始めましょう。変数や条件分岐、繰り返し、関数、クラスなどを理解し、短いコードを自分で書ける状態を目指します。教材のコードを書き写すだけでなく、内容を変更しながら動きを確かめることが大切です。
データベースから必要な情報を取り出すSQLも学ぶと、AIに使用するデータを準備しやすくなります。まずはプログラミングとデータ処理の基本を固めることが重要です。

数学・統計学・機械学習の基礎を身に付ける

Pythonの基礎と並行して、数学や統計学、機械学習についても学ぶ必要があります。機械学習とは、データから規則を見つけ、予測や分類を行う技術です。予測が外れた原因やデータの偏りを理解するには、確率や統計、線形代数、微分などの知識が役立ちます。
数式だけを暗記するのではなく、Pythonでコードを書きながら意味を確かめましょう。数値とプログラムの動きを結び付けることで、AIの仕組みを理解しやすくなります。

実際にAIモデルを作って成果物を用意する

基礎を学んだあとは、実際にAIモデルを作り、成果物としてまとめることが大切です。AIモデルとは、データを学習し、予測や判断を行う仕組みを指します。教材と同じ内容を再現するだけでなく、自分で課題を決めてデータを集めましょう。
データを使いやすく整える前処理から、モデルの作成、精度の確認、改善までを経験することが重要です。制作した理由や試行錯誤した流れを説明できれば、転職活動でも学習内容を伝えやすくなります。

関連職種で実務経験を積んでから転職する

未経験からAIエンジニアへ直接転職することが難しい場合は、関連職種で実務経験を積む方法があります。Webエンジニアやデータアナリスト、社内SE、クラウドエンジニアなどが候補です。これらの職種では、システム開発やデータ活用、クラウド環境など、AI開発にもつながる経験を積めます。
関連する業務を経験しておけば、AIエンジニアの求人で求められるスキルにも近づけます。現在のスキルに合った職種から始め、段階的にAI領域へ進みましょう。

｜AIエンジニアへの転職で後悔しないためのポイント

AIエンジニアへの転職で後悔しないためには、職種名や将来性だけで求人を選ばないことが重要です。確認したいポイントは以下の3つです。

• 求人票で仕事内容と求められるスキルを確認する
• 研修制度や教育体制が整った企業を選ぶ
• AI開発以外の関連職種も選択肢に入れる

同じAIエンジニアという名称でも、企業によって担当する仕事や必要なスキルは異なります。入社後のミスマッチを防ぐためにも、自分の経験や希望と求人内容を照らし合わせましょう。

求人票で仕事内容と求められるスキルを確認する

求人票を見る際は、AIエンジニアという職種名だけで判断せず、具体的な仕事内容を確認しましょう。機械学習による予測モデルを開発する仕事と、生成AIを使った社内ツールを開発する仕事では、求められるスキルが異なります。担当する工程や使用する技術も企業によって変わります。
PythonやSQL、クラウド、データ分析など、応募条件に記載されたスキルを確認してください。自分が身に付けているスキルと不足している部分を整理することで、無理のない求人を選びやすくなります。

研修制度や教育体制が整った企業を選ぶ

未経験から転職する場合は、研修制度や教育体制が整った企業を選ぶことが重要です。AI開発では、プログラミングだけでなく、数学や統計学、データの扱い方、実験結果の見方などを学ぶ必要があります。入社後にすべてを一人で学ぶ環境では、負担が大きくなる可能性があります。
実務に入る前に基礎を学べるか、困ったときに先輩へ質問できるかを確認しましょう。継続して学びやすい環境を選ぶことで、転職後の不安を減らせます。
Next Engineerの研修制度については、以下をご覧ください。
▽研修を知る

AI開発以外の関連職種も選択肢に入れる

未経験者は、AIエンジニアだけでなく、関連する職種も転職先の候補に入れましょう。WebエンジニアではWebサービスの開発経験を積めます。データアナリストは、データを集計し、判断に役立てる仕事です。社内SEやクラウドエンジニアとして、システムや開発環境に関する経験を積む方法もあります。関連職種で得たシステム開発やデータ活用の経験は、将来AI領域へ進む際の土台になります。
以下の記事では、ITインフラエンジニアについて紹介しています。
関連記事：ITインフラエンジニアとは？種類や仕事内容、必要なスキル、資格を紹介

｜Next EngineerでAIエンジニアの求人を探そう

AIエンジニアは、数学や統計学などの専門知識が必要になることや、技術の変化に合わせて学び続けなければならないことから「やめとけ」といわれる場合があります。未経験から転職する場合は、実務経験や幅広いスキルを求められやすく、簡単に就職できる職種ではありません。
一方で、AIやデータ活用の知識は、製造や小売、金融、医療など幅広い業界で活かせます。AIエンジニア以外にも、データアナリストや社内SE、Webエンジニアなど、関連する職種へキャリアを広げることも可能です。
転職後の後悔を防ぐには、求人票で仕事内容や必要なスキルを確認し、自分の適性や経験に合った企業を選ぶことが大切です。
未経験の場合は、Pythonや数学、機械学習の基礎を学び、成果物や関連職種での実務経験を積みながら、段階的にAIエンジニアを目指しましょう。
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