AIエンジニアは難しい？勉強や転職活動で挫折しないために

人工知能（AI）技術が発展するなか、その研究や開発を担当する「AIエンジニア 」を目指す方も多いのではないでしょうか。しかしながら、AI技術の仕事には分析やプログラミングなどのスキルが必要なため、未経験からの転身は難しいという意見もあります。

AIエンジニアになるのは難しい？やめとけと言われる理由

AIエンジニアになるのが難しい、やめとけと言われる理由は主に以下の8点です。

スキル習得の難易度が高い

AIエンジニアを目指すうえでは、幅広い知識やスキルを身につける必要があり、その難易度の高さが転身を難しくする理由の一つです。AIの仕組みを理解し、動かすためには、主に次のようなスキルが必要です。

AIエンジニアには、AIや機械学習に関する知識だけでなく、プログラミングやデータ処理など幅広いスキルが求められます。未経験から目指す場合は、これらの知識を一つずつ身につける必要があるため、習得までに時間がかかります。

論理的思考力が必要

AIエンジニアには、物事を論理的に整理して考える力が求められます。AIの開発やデータ分析では、目的に応じて必要なデータや手法を検討し、結果を確認しながら改善を重ねる必要があるためです。

また、分析結果から原因や傾向を読み取り、次にどのような対応が必要なのかを判断する場面もあります。そのため、感覚だけで判断するのではなく、根拠をもとに考え、問題を一つずつ整理して解決する力が重要です。

技術の進歩が速い

AI技術は日々進歩しており、新しい技術や手法が次々と登場しています。AIエンジニアには、一度身につけた知識だけで対応するのではなく、技術の変化に合わせて新しい知識やスキルを学び続けることが求められます。

また、最新技術を実務で活用するためには、単に情報を追うだけでなく、その特徴や仕組みを理解し、適切な方法を選択する必要があります。そのため、AIエンジニアには継続的に学習し、技術の進化に対応する姿勢が重要です。

仕事に必要な知識が多い

AIエンジニアには、AIや機械学習だけでなく、統計・分析、プログラミング、データベースなど、幅広い知識が求められます。

AIエンジニアは、AIモデルを開発するだけでなく、データを分析して傾向や規則性を読み取ることもあります。課題に応じて必要なデータを集め、分析結果をもとに仮説を検証するため、統計やデータ分析に関する知識が必要です。

AIの開発やデータの加工には、プログラミングの知識が欠かせません。特にPythonはAI開発で広く利用されているため、AIエンジニアを目指す場合は基本的な文法やライブラリの使い方などを身につける必要があります。

AIに利用するデータを扱うためには、データベースに関する知識も求められます。必要なデータを取り出したり加工したりするほか、機械学習モデルを実際の業務で利用する際には、データを適切に管理・運用することも重要です。

AIの概念が複雑

AIエンジニアを目指すうえでは、AIの仕組みや概念を理解することもハードルの一つです。

AIには、大量のデータをもとにパターンや特徴を学習し、予測や分類などを行う技術があります。そのため、どのような仕組みで結果が導き出されるのかを理解するには、機械学習やアルゴリズムなどの知識が必要です。

また、複雑なAIモデルでは、入力されたデータからどのような過程を経て結果が導き出されたのかを人間が完全に説明することが難しい場合もあります。AIの仕組みを理解したうえで適切に活用するには、専門的な知識を身につける必要があります。

理数系の素養が必要

AIエンジニアには、数学をはじめとする理数系の知識も求められます。AIモデルの仕組みを理解し、学習結果を評価したり精度を改善したりするには、数学的な考え方が必要になるためです。

特に、微分積分、確率統計、線形代数などの知識は、機械学習やディープラーニングの理論を理解するうえで役立ちます。これらの基礎を身につけ、AIの仕組みやアルゴリズムを理解する力につなげることが重要です。

プレゼンテーションスキルが必要

AIエンジニアには、技術的な知識だけでなく、分析結果やAIの仕組みを分かりやすく伝えるプレゼンテーションスキルも求められます。

AIの予測モデルやデータ分析の結果を業務で活用するには、経営層や営業担当者などの非エンジニアにも内容を理解してもらう必要があります。しかし、専門用語や数値をそのまま説明しても、相手に意図が伝わるとは限りません。

そのため、分析結果の正確性を保ちながら、相手の知識や業務内容に合わせて情報を整理し、AIによって何が分かるのか、業務にどう活用できるのかを分かりやすく説明する力が重要です。

未経験可の求人が少ない

AIエンジニアへの転職が難しい理由の一つに、未経験者を対象とした求人が少ないことが挙げられます。実務経験がなくても応募できる求人はありますが、AI開発や機械学習に関する実務経験を応募条件としている求人も多くあります。

AIエンジニアには専門的な知識やスキルが求められるため、企業は入社後すぐに業務へ対応できる人材を求める傾向があります。そのため、未経験からAIエンジニアを目指す場合は、まずITエンジニアとして実務経験を積むなど、段階的にスキルを身につけることも選択肢の一つです。

AIエンジニアになるのが難しくても目指すべき理由

AIエンジニアになるのが難しくても目指すべき理由は主に以下の3つです。

高年収を得やすい

AIエンジニアになるのが難しくても目指すべき理由の一つは、高年収を得やすいことです。

AIエンジニアの平均年収は約600万円とされており、日本の平均年収と比較して高い傾向にあります。経験やスキル、勤務先によって年収には幅があり、1,000万円を超える求人も見られます。

出典元：求人ボックス

常に人手不足である

AIエンジニアは、今後も需要が期待される職種です。
その背景として、将来的に日本ではIT人材不足が深刻化すると予測されています。具体的には以下の通りです。

出典元：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

引用元：経済産業省「デジタルスキル標準」Ver.2.0（PDF）

背景には、企業のDX推進やデータ活用ニーズの拡大があります。近年はAI活用も進んでおり、人工知能（AI）の技術を使って、仕組みを作ったり、アプリやシステムに組み込んだりする専門人材が重要になっています。
IT人材の不足やデータ活用の重要性が高まる中、今後も活躍の場が広がると考えられます。

将来性がある

AI技術はさまざまな業界で活用が進んでおり、今後もAIを活用したサービスやシステムの需要が高まると考えられます。

また、生成AIをはじめとする新しい技術も登場しており、AIエンジニアには最新技術を活用する役割が求められています。AI技術の進化と活用範囲の拡大に伴い、今後もAIエンジニアの活躍の場は広がるでしょう。

AIエンジニアに向いている人・向いていない人

AIエンジニアには、技術への興味や論理的に考える力など、さまざまな適性が求められます。 一方で、すべての条件を満たしていなければAIエンジニアになれないわけではありません。ここでは、AIエンジニアに向いている人と向いていない人の特徴を紹介します。

AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアは習得すべきスキルの幅が広く、学習の途中でつまずいてしまう人も少なくありません。一方で、以下のような特徴を持つ人は、困難を乗り越えながら着実にスキルを身につけやすい傾向があります。

論理的に考えることが好き

物事を筋道立てて考えられる人は、AIエンジニアに向いている可能性が高いです。

エンジニア職の中には、文系出身者が多く活躍する分野もありますが、AIエンジニアはアルゴリズムの設計やデータ分析など、数学的な知識を応用する場面が非常に多い仕事です。仮説を立てて検証し、うまくいかなければ別の方法を試すという、試行錯誤の繰り返しも欠かせません。 分析結果を正しく解釈し、業務に活かすためには、感覚や思い込みに頼らず、客観的かつ冷静にものごとを捉える視点が求められます。

先端技術への興味

休日に新しいAIツールを触ってみたり、話題のフレームワークを試しに使ってみたりすることを苦にしない人は、AIエンジニアとしての適性が高いといえます。

AI分野は技術の変化が速いため、継続的に学習する必要があります。資格や研修だけに頼るのではなく、自分から手を動かして試す習慣がある人ほど、実務で通用するスキルに育てやすい傾向があります。

業務で扱うのはAIモデルだけに留まらず、データを保管するデータベースや、開発環境を支えるクラウドサービスなど、周辺技術も幅広く関わってきます。これらを「覚えるべきこと」として捉えるのではなく、「新しい仕組みを知ること自体が楽しい」と感じられるかどうかが、長く活躍できるかの分かれ目になります。

学習を続ける意欲

AIエンジニアの世界では、数年前に学んだ知識や使っていたツールが、今では別のものに置き換わっているというケースも珍しくありません。

そのため、資格取得や研修を終えた後も、勉強を継続できるかどうかが長く活躍できるかを左右します。海外の技術発表や論文、業界のニュースなどに日常的に触れ、最新の動向を追いかけ続ける姿勢が欠かせません。 「勉強させられている」という感覚ではなく、新しい技術に触れること自体を楽しめる人ほど、この分野で息切れせずに走り続けられるといえるでしょう。

AIの概念やプログラミングに興味を持てる

「AIの概念そのもの」や「プログラミング」に自然と興味を持てる人は、AIエンジニアとして高い適性を持っているといえます。

AIは、データをもとに学習し、予測や分類などを行う技術です。抽象的な仕組みを理解し、それを形にしていくことに面白さを感じられるかどうかは、この仕事に長く向き合えるかを左右します。

また、実際の開発はコードを書いては動かし、エラーを直してはまた試すという地道な作業の繰り返しです。派手な成果よりも、こうした細かい積み重ねの工程そのものを楽しめる人ほど、プログラミングとの相性がよいといえるでしょう。

AIエンジニアに向いていない人

一方で、以下のような傾向がある人は、AIエンジニアとして苦労しやすい可能性があります。当てはまる項目があっても、意識して補っていくことで克服できる部分も多いため、自分の傾向を知る一つの目安として参考にしてください。

数学が苦手

AIエンジニアには、AIの根幹であるディープラーニングや機械学習の仕組みを理解するための数学の知識が求められます。線形代数や微積分、確率・統計などがその土台となり、数式への抵抗感が強いと、AIモデルの調整や、結果の背景にあるロジックを読み解く場面でつまずきやすくなります。

ただし、近年はPythonのライブラリを使うことで、複雑な数式を意識しなくてもAIモデルを動かせる場面も増えています。数学の基礎を体系的に学んでから実践に進むのではなく、まず手を動かしながら、必要になった箇所だけを補っていくという学び方も可能です。

論理的思考力に自信がない

論理的思考力に自信がない人にとって、AIエンジニアは数学以上に高い壁になる可能性があります。

AI開発では、曖昧なビジネス課題を分解し、データとプログラムの形に落とし込む力が求められます。AIが想定外の結果を出した際も、感覚ではなくデータの偏りやアルゴリズムの整合性から原因を突き止める必要があり、「なんとなく良さそう」という判断では開発を進められません。

ただし、論理的思考力は生まれつきの才能ではなく、訓練によって身につけられる力でもあります。プログラミングの学習を積み重ねる中で、原因と結果を筋道立てて考える習慣は自然と養われていきます。

継続的な自己学習が苦手

継続的な自己学習が苦手な人にとって、AIエンジニアとして活躍し続けるのは難しい部分があります。

AI分野は技術の移り変わりが速く、主流とされる手法やモデルも数年単位で更新されていきます。会社から与えられる研修だけに頼っていると、最新の動向から取り残されやすく、自ら論文や技術記事に目を通し、新しいツールを試す姿勢が欠かせません。

ただし、これは義務感を持って机に向かう勉強だけを指すわけではありません。新しいAIツールを日常的に触ってみるといった、気軽な関わり方の積み重ねでも、自然とスキルは磨かれていきます。

プログラミングに苦手意識がある

プログラミングに苦手意識がある人にとって、AIエンジニアへの道はハードルが高くなりがちです。

AI開発では、単にコードを書くだけでなく、大量のデータを整形・加工したり、複雑な処理を正確にコンピュータへ指示したりするスキルが求められます。特によく使われるPythonは構文自体はシンプルですが、背後にあるライブラリの仕組みを理解し、コードを正確に組み立てる力が必要です。エラーが発生した際に原因を見つけて修正する作業も日常的に発生するため、プログラミングへの苦手意識が強いと、実務でつまずきやすくなります。

ただし、近年はノーコード・ローコードのAI開発ツールや、コードを自動生成できる生成AIが急速に進化しています。これらを活用すれば、プログラミングの記述量を抑えながらAIを扱うことも可能になってきています。

一人で作業をすることが好き

一人で黙々と作業をすることを好む人も、AIエンジニアの実務では窮屈に感じる場面があるかもしれません。

AIエンジニアの仕事は、パソコンに向かって一人で完結するイメージを持たれがちですが、実際にはクライアントや他部門のメンバーと対話を重ね、課題や分析の方向性をすり合わせる場面も少なくありません。チームでの協調性や、分析結果を分かりやすく伝えるコミュニケーション力も求められるため、自分のペースだけで作業を進めたい人にとっては、調整業務が負担に感じられることもあります。

ただし、この資質は深い集中力や探求心の裏返しでもあります。方向性のすり合わせさえ済ませてしまえば、その後の実装やデータクレンジング、モデルのチューニングといった作業では、一人で集中して取り組める人ならではの高いパフォーマンスを発揮しやすくなります。

AIエンジニアを目指す勉強方法

AIエンジニアを目指す勉強方法を解説します。主にITエンジニアになってからAIエンジニアを目指す方法と未経験からAIエンジニアを目指す方法の2つがあります。

ITエンジニアになる方法

ITエンジニアになってからAIエンジニアを目指す方法もあります。まずITエンジニアになるには、主に以下の3つのステップが挙げられます。

基本的な知識やスキルを身につける

ITエンジニアを目指す場合、まずはプログラミングやITの基礎知識をインプットするところから始めます。入門書やオンライン学習サービスの教材を使えば、自分のペースで無理なく学習を進められます。

基礎知識がある程度身についたら、実際にコードを書いて動くプログラムを作ってみることが大切です。プログラミングは、書籍を読んで理解するだけでは身につきにくく、自分の手で書いて動かす経験を積み重ねることで、実践的なスキルとして定着していきます。

この段階で、AIやPythonについても軽く触れておくと、ITエンジニアとしての実務に役立つだけでなく、将来AIエンジニアへステップアップする際の土台にもなります。

成果物とポートフォリオを作成する

基礎学習を重ね、簡単なコードが書けるようになったら、次はポートフォリオとなる成果物を作成する段階に進みます。

学んだ知識を組み合わせて、小規模でも実際に動くAIプログラムを一つ完成させてみましょう。書籍の写経だけでは伝わらない「自分で考えて作った」という経験が、転職や就職の際に自分のスキルを証明する材料になります。GitHubなどで成果物を公開しておくと、採用担当者に実力を見てもらいやすくなるでしょう。

関連資格を習得する

ITエンジニアとしての基礎力を証明する資格を取得しておくのも、有効な選択肢です。基本情報技術者試験や応用情報技術者試験は、IT全般の知識を体系的に身につけられる代表的な国家資格で、就職・転職活動でのアピール材料にもなります。

こうした資格で得られる知識は、ITエンジニアとしてはもちろん、将来AIエンジニアへステップアップする際の土台としても役立ちます。

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方法は主に3つあります。

まずはITエンジニアとして働くことも検討する

未経験からいきなりAIエンジニアの求人に応募するのはハードルが高いため、まずはITエンジニアとして就職・転職し、実務経験を積みながらAI分野への異動やキャリアチェンジを目指す方法もあります。

実務を通じてプログラミングやシステム開発の基礎を身につけられるだけでなく、給与を得ながら学べる点も大きなメリットです。社内でAIを活用したプロジェクトが立ち上がった際に、参加できる機会につながる可能性もあります。

AI分野が学べる大学や大学院へいく

AIエンジニアを目指すなら、大学や大学院でAI・機械学習・データサイエンスなどを専門的に学ぶ方法もあります。

大学では、プログラミングや数学、統計などの基礎から、機械学習やディープラーニングまで体系的に学べる場合があります。大学院では、より専門的な研究に取り組みながら、AIに関する知識や技術を深めることも可能です。 高度な知識を体系的に身につけたい人や、AI分野の研究に取り組みたい人は、大学や大学院への進学も選択肢の一つです。

未経験からでも研修で学べる企業に就職する

AIエンジニアの勉強方法として、とても実践的なのが未経験からでも研修で学べる企業に就職する方法です。

AIエンジニアは、今後も需要が期待される職種ですが、日本ではIT人材不足が深刻です。そのため、未経験者を採用し、入社後の研修やOJTを通じてAIエンジニアを育成している企業もあります。

企業に入社して研修やOJTを受けながら、実務を通じてAIエンジニアとして必要な知識やスキルを身につけられる点がメリットです。

AIエンジニアへ転職するためのコツ

AIエンジニアへ転職する際は、これまでの経験やスキルを具体的に伝えることが重要です。

特に、プロジェクト経験や成果物など、実際に取り組んだ内容を示すことで、自分のスキルをアピールしやすくなります。 ここでは、AIエンジニアへの転職でアピールにつながる3つのポイントを紹介します。

プロジェクト経験の棚卸し・言語化でアピール

AIエンジニアへ転職する際は、プロジェクト経験を棚卸しし、言語化してアピールすることが重要です。

これまで参加したプロジェクトを振り返り、自分が担当した業務や使用した技術・ツールを整理しましょう。どのような課題に対して何をしたのか、その結果どう改善されたのかを書き出し、AIエンジニアに活かせる経験を言語化します。

例えば、単に「Pythonを使った経験があります」で終わらせず、「何の課題に対して、どのような技術を使い、どんな役割を担ったか」まで説明できるようにします。AI開発の経験がなくても、過去のIT経験をAIエンジニアの仕事にどう活かせるかを伝えることが重要です。

AIエンジニアへの転職でアピールできる経験やスキルには、以下のようなものがあります。

「Kaggle」「論文」など成果物の提示

実務経験が少ない場合は、Kaggleへの参加やAI関連の研究など、実務以外で取り組んだ内容を転職活動で提示する方法があります。 例えば、以下のような成果物を用意しておくと、自分の知識やスキルを具体的に伝えやすくなります。

単に成果物を提示するだけでなく、どのような課題に対して、どのように考えて取り組んだのかまで説明できるようにしておくと、スキルや考え方を伝えやすくなります。

開発したAIが「社会実装」された実績の提示

AIモデルを開発した経験がある場合は、それが実際の業務やサービスで利用された実績をアピールすることも有効です。また、その際、何の課題を解決するために開発したか・どのようなAI・機械学習モデルを使ったか・導入によって何が改善されたか、も合わせてアピールしましょう。

例えば、「画像認識AIを開発しました」より、「製造現場の検品工程に画像認識AIを導入し、不良品検出に活用しました」のほうが、AIを実務で活用する力が伝わります。 自分が開発や導入などに関わり、企業内の業務で実際に使われたAIであれば、「実務で活用した経験」として説明できます。

AIエンジニアに関してよくある質問

AIエンジニアについて、よくある質問をまとめました。年収相場やAIエンジニアになるのに資格は必要かなど、気になるポイントを解説します。

Q1. AIエンジニアの年収相場は？

経験やスキル、勤務先によって年収には幅があり、1,000万円を超える求人も見られます。

Q2. AIエンジニアに資格は必要？

代表的な資格としては、以下が挙げられます。

• Python 3 エンジニア認定基礎試験（Pythonの基礎知識を証明）
• G検定（AIの基礎知識を証明）
• E資格（ディープラーニングの実装力を証明）

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AI drops 編集部

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。

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