AIエンジニアは難しい？やめとけといわれる5つの理由と学習ステップを解説

「AIエンジニアは難しいと聞くけど本当？」

「AIエンジニアに興味はあるけど、自分には無理かも…」

最先端の分野で活躍するAIエンジニアに憧れを抱く一方で、挑戦することに不安を感じていませんか？

この記事では、「AIエンジニアは難しい」「やめとけ」と言われる理由を深掘りしつつ、未経験からでもAIエンジニアを目指せる具体的な学習ロードマップを解説します。

これからAIエンジニアになりたいと思っている方は、ぜひ参考にしてください。

それでは、AIエンジニアが難しい、やめとけといわれる主な理由からみていきましょう。

AIエンジニアは難しい？やめとけといわれる5つの理由

AIエンジニアという職業には、なぜ「難しい」「やめとけ」といった声が聞かれるのでしょうか？

その背景には、他のITエンジニアとは異なる特有の理由が存在します。

まずは、多くの方が挑戦をためらう原因となっている5つの理由を具体的にみていきましょう。

理由1：学習範囲が広く常に最新技術のキャッチアップが必要だから

AIエンジニアが難しい、やめとけといわれる大きな理由は、学習範囲の広さと技術の進化の速さにあります。

プログラミングや数学の知識はもちろん、AIに関する新しい論文や技術は日々世界中で発表されており、一度学んだ知識がすぐに古くなることも珍しくありません。

例えば、次々と登場する新しいAIモデルの構造や活用方法を常に追い続ける必要があります。

そのため、知的好奇心を持ち、自律的に学び続けられる姿勢がなければ、第一線で活躍し続けるのは困難でしょう。

理由2：数学や統計学など高度な専門知識が求められるから

AIエンジニアが難しい、やめとけといわれるのは、数学や統計学といった高度な専門知識が求められるからでもあります。

AIの根幹技術を理解するには、高度な数学・統計学の知識が不可欠です。

AIモデルのアルゴリズムは、線形代数や微分積分、確率・統計といった数学的な概念の上に成り立っており、これらの知識なくしてAIの本質的な理解は難しいでしょう。

例えば、モデルの精度が上がらない時に、なぜそうなるのかを論理的に分析し改善策を導き出すには、背景にある数理的な仕組みの理解が求められます。

数学に強い苦手意識がある方にとっては、この点が大きな学習の壁となる可能性があります。

理由3：華やかなイメージとは裏腹に地道な作業が多い

AIエンジニアが難しい、やめとけといわれるのは、地道な作業が多いことも理由として挙げられるでしょう。

AI開発と聞くと華やかなイメージを持つかもしれませんが、実際の業務は非常に地道な作業の連続です。

特に、AIモデルの学習に不可欠な「データクレンジング」や「データ前処理」は、膨大な量の生データからノイズを取り除き、使える形に整えるという作業です。

プロジェクト全体の8割を占めることもあるこの地道な準備作業を丁寧に行えるかどうかが、最終的なAIの精度を大きく左右します。

キラキラしたイメージとのギャップに、やりがいを見出せなくなる人もいるのが実情です。

理由4：実務経験を積むまでのハードルが高い

AIエンジニアは、実務経験が重視される職種ですが、その最初の経験を積むこと自体のハードルが高いというジレンマがあります。

多くの企業は即戦力を求めており、未経験者がいきなり実務レベルのプロジェクトに参加できる機会は限られています。

そのため、個人で学習を進めても、それを実務能力の証明として企業にアピールするのが難しいのです。

後述するポートフォリオ作成などを通じて、いかに自分のスキルを可視化し、実務に近い経験を積むかが重要になります。

理由5：成果を出すことへのプレッシャーが大きい

AIエンジニアが難しい、やめとけといわれる理由として、成果を出すことへのプレッシャーが大きいことも挙げられるでしょう。

AI開発プロジェクトは、企業の経営戦略に直結する重要なものが多く、大きな期待と投資がかけられます。

そのため、AIエンジニアには「成果を出すこと」への強いプレッシャーが常にかかります。

開発したAIが期待通りの精度や結果を出せなかった場合、その原因を徹底的に分析し、改善策を実行し続けなければなりません。

このような成果主義の環境と、必ずしも成功が保証されない研究開発的な側面が、精神的な負担となり「きつい」と感じる要因の一つになっています。

それでも難しいAIエンジニアを目指すべき？将来性と魅力を解説

AIエンジニアは難しい、やめとけといわれる理由を知り、不安になったかもしれません。

しかし、それらの困難を乗り越えた先には、大きな魅力と将来性があります。

AIエンジニアが今、そしてこれからも求められる理由をみていきましょう。

あらゆる産業で需要が拡大しており将来性が高い

AIエンジニアの将来性は、非常に明るいといえます。

その理由は、AI技術があらゆる産業で不可欠な存在になっているからです。

次のように、その活用範囲は日々拡大しています。

このような社会的な需要の高まりに伴い、AIを扱える専門人材の不足は深刻化しており、今後も高い需要が続くことが予測されます。

難しいからこそ、そのスキルを持つ人材の価値は高まり続けるのです。

社会に大きなインパクトを与えるやりがいのある仕事

AIエンジニアの仕事は、社会や人々の生活に大きなインパクトを与えられる、非常にやりがいの大きい仕事です。

あなたが開発したAI技術が、これまで解決できなかった課題を解決したり、新しいサービスを生み出したりする可能性があります。

例えば、医療AIで病気の早期発見に貢献する、自動運転技術で交通事故を減らすなど、自分の仕事が社会をより良く変えていく手応えをダイレクトに感じられます。

この達成感は、他の職種では味わえない大きな魅力といえるでしょう。

高い専門性に見合った高水準の年収

AIエンジニアは、その高度な専門性から、他のITエンジニアと比較しても年収が高い傾向にあります。

需要に対して供給が追いついていないため、高いスキルや豊富な経験を持つエンジニアは、好待遇で迎えられることが多くなっています。

もちろん、ここに至るまでには絶え間ない学習と努力が必要でしょう。

とはいえ、身につけたスキルが正当に評価され、高い報酬として還元される点は大きなモチベーションになるはずです。

専門性を磨き続けることで、さらなるキャリアアップと年収向上が期待できます。

なお、AIエンジニアの年収について詳しくは、次の記事をご覧ください。

AIエンジニアの平均年収は600万円超え！キャリアパスや年収アップのコツも解説

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AIエンジニアに求められる8つのスキル

難しいといわれるAIエンジニアには、具体的にどのようなスキルが求められるのでしょうか？

ここでは、AI開発の現場で重要な8つのスキルを解説します。

これらを理解することが、学習の第一歩です。

スキル1：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必須の基礎体力です。

特に、AI開発の分野で標準的に使われている「Python」は必ず習得しましょう。

Pythonには、NumPyやPandas、Scikit-learnといったAI開発を効率化するためのライブラリが豊富に揃っています。

これらのライブラリを使いこなし、データを自在に処理したり、機械学習モデルを構築したりする能力が求められます。

スキル2：数学・統計学の知識

AIエンジニアとして、AIモデルの仕組みを深く理解し、適切に扱うためには数学と統計学の知識が欠かせません。

特に次の3つは、AIの根幹をなす重要な分野です。

これらの知識があることで、AIモデルの論文を読解したり、モデルの精度が出ない原因を論理的に考察したりできるようになります。

全ての数式を暗記する必要はありませんが、基本的な概念を理解しておくことが重要です。

スキル3：機械学習・ディープラーニングに関する知識

AIエンジニアの中核となる専門知識が、機械学習とディープラーニングです。

回帰・分類・クラスタリングといった機械学習の代表的な手法や、CNN・RNNといったディープラーニングのモデル構造について、それぞれの特徴や得意なことを理解する必要があります。

理論を学ぶだけでなく、実際にデータを読み込ませてモデルを学習させ、評価・改善するという一連の流れを実践できるスキルが求められます。

スキル4：フレームワークの活用スキル

AIエンジニアには、フレームワークの活用スキルも求められます。

AI開発をゼロから行うのは非常に大変ですが、効率的に開発を進めるための「フレームワーク」という枠組みが存在します。

代表的なのは、Googleが開発した「TensorFlow」やFacebookが開発した「PyTorch」などでしょう。

現代のAI開発では、これらのフレームワークを使いこなす能力がほぼ必須となっています。

どちらか一方、あるいは両方の使い方を習得し、効率的にディープラーニングモデルを実装できるスキルを身につけましょう。

スキル5：データベースやデータ基盤に関する知識

AIエンジニアには、データベースやデータ基盤に関する知識も求められます。

AIはデータを「食べて」賢くなるため、そのデータを格納・管理するデータベースの知識も重要です。

特に、SQLというデータベースを操作するための言語は、必要なデータを抽出・加工するために必須のスキルといえます。

また、大量のデータを効率的に処理するためのデータ基生（DWH）やデータレイクといった、より大規模なデータ基盤に関する知識も持っていると、活躍の場がさらに広がります。

スキル6：クラウドプラットフォームの利用スキル

AIエンジニアになるには、クラウドプラットフォームの利用スキルも身に付ける必要があるでしょう。

近年のAI開発は、高性能な計算資源を手軽に利用できるクラウド上で行われるのが一般的です。

AWS・GCP・Microsoft Azureといった主要なクラウドプラットフォームに関する知識が求められます。

特に、AI開発向けのサービスを使いこなし、モデルの学習から本番環境へのデプロイまでをクラウド上で行えるスキルは、市場価値の高い能力です。

スキル7：コミュニケーション能力

技術力と同様に、AIエンジニアには高いコミュニケーション能力が求められます。

AI開発はチームで行うことが多く、プロジェクトマネージャーや他のエンジニア、ビジネスサイドの担当者と円滑に連携する必要があるからです。

特に、専門知識のない相手に対して、AIで「何ができて何ができないのか」を分かりやすく説明し、ビジネス課題を正確に理解する能力は、プロジェクトを成功に導くうえで非常に重要です。

スキル8：問題解決能力

AIエンジニアには、問題解決能力も欠かせません。

AIプロジェクトは、未知の課題に直面することの連続です。

次のような問題に対し、粘り強く原因を分析し、解決策を模索する能力が不可欠です。

これは、単に技術を知っているだけでなく、論理的思考力や仮説検証能力を駆使して、手探りで答えを見つけ出す力といえます。

この問題解決能力こそが、経験豊富なAIエンジニアの価値の源泉です。

AIエンジニアに向いている人の特徴3選

難しいといわれるAIエンジニア。それでは、どのような人がAIエンジニアに向いているのでしょうか？

ここでは、特に重要とされる3つの特徴を紹介します。

自分に当てはまるか、チェックしてみてください。

特徴1：論理的思考力がある人

論理的思考力がある人は、AIエンジニアに向いています。

AIエンジニアの仕事は、常に論理的思考の連続です。

プログラムのコードを書くことはもちろん、次のようにあらゆる場面で筋道を立てて考える力が求められます。

例えば、「なぜこのAIは間違った予測をしたのか？」という問いに対し、感覚ではなくデータやアルゴリズムの挙動に基づいて仮説を立て、検証していくプロセスを楽しめる人は、AIエンジニアの適性があるといえるでしょう。

特徴2：知的好奇心が旺盛で学び続けられる人

知的好奇心が旺盛で学び続けられる人も、AIエンジニアに向いているでしょう。

AIの世界は日進月歩で、新しい技術や理論が次々と生まれます。

そのため、現状のスキルに満足せず、常に新しい知識を吸収し続ける知的好奇心と学習意欲が不可欠です。

新しい論文を読むのが好き、知らない技術を試すのが楽しい、と感じられる人は、この変化の速い業界で活躍し続けられるでしょう。

逆に、一度覚えたことだけで仕事をしたいという人には、少し厳しい世界かもしれません。

自ら学び、成長し続ける姿勢が何よりも大切です。

特徴3：地道な作業が苦にならない人

AIエンジニアには、地道な作業が苦にならない人も向いています。

AI開発の成功は、華やかなモデル構築だけでなく、その前段階にある地道なデータ準備作業にかかっているといっても過言ではありません。

膨大なデータの中から必要なものを選び出し、表記の揺れや欠損値を一つひとつ修正していくような、泥臭く根気のいる作業が続きます。

こうした地道な作業の重要性を理解し、丁寧かつ正確に取り組める忍耐強さも、優れたAIエンジニアに共通する特徴といえます。

AIエンジニアになるためのロードマップ【7ステップ】

ここでは、未経験から難しいAIエンジニアを目指すための具体的な学習ロードマップを7つのステップで紹介します。

順番にみていきましょう。

ステップ1：AIエンジニアの基礎知識を理解する

まずは、AIエンジニアがどのような職種で、どんな役割を担うのか、全体像を把握することから始めましょう。

機械学習やディープラーニング、データサイエンスといった関連用語の違いや、AIが社会でどのように活用されているかの実例を調べることで、自分が目指す方向性が明確になります。

この最初のステップで具体的なゴールをイメージすることが、長い学習のモチベーションを維持するうえで非常に重要です。

ステップ2：必要なプログラミングスキルを習得する

次に、AI開発の共通言語であるプログラミング言語「Python」の基礎を学びます。

書籍やオンラインの学習サイトを利用して、変数・条件分岐・繰り返しといった基本的な文法から、関数やクラスの概念までをしっかり習得しましょう。

この段階では、完璧を目指す必要はありません。

まずは簡単なプログラムを自分で書いて動かせるようになることを目標に、手を動かしながら学ぶことが大切です。

ステップ3：数学・統計学の知識を深める

プログラミングと並行して、AIの根幹をなす数学と統計学の基礎を復習・学習します。

特に、高校レベルの「線形代数」「微分・積分」と、大学初級レベルの「確率・統計」の知識は押さえておきたいところでしょう。

AI専用の数学入門書なども出版されているので、どこから手をつければ良いか分からない方は、こうした教材を活用するのがおすすめです。

理論を完璧に理解するより、AIとどう関連しているかを意識しながら学ぶのがコツです。

ステップ4：機械学習・ディープラーニングの知識を学ぶ

AIエンジニアとしての基礎が固まったら、いよいよAIの中核技術である機械学習とディープラーニングの学習に進みます。

回帰や分類といった基本的な機械学習の手法から、ニューラルネットワークの仕組み、CNNやRNNといった代表的なディープラーニングのモデルまで、理論と実装の両面から学びましょう。

オンライン講座などを活用し、実際に用意されたデータセットを使ってモデルを構築してみることで、理解が飛躍的に深まります。

ステップ5：関連技術を学ぶ

AIエンジニアとしてAIモデルを単体で動かすだけでなく、システムとして機能させるための周辺技術も学びます。

TensorFlowやPyTorchといったディープラーニングのフレームワークの使い方を習得し、効率的な開発手法を身につけましょう。

また、データベースからデータを抽出するためのSQLや、AWSやGCPといったクラウドプラットフォームの基本的な使い方も学習することで、より実践的なスキルセットが身につきます。

ステップ6：ポートフォリオを作成し実践経験を積む

学習した知識やスキルを総動員して、AIエンジニアとしてオリジナルの作品（ポートフォリオ）を作成しましょう。

これは、あなたのスキルレベルを客観的に証明するために非常に有効な手段です。

例えば、Kaggleなどのデータ分析コンペティションに参加してみたり、自分で興味のあるテーマを見つけてデータを収集し、AIモデルを開発・公開してみたりするのが良いでしょう。

この実践経験が、就職・転職活動における強力なアピール材料となります。

ステップ7：求人情報を探し応募する

ポートフォリオが完成したら、いよいよ就職・転職活動のスタートです。

求人サイトでAIエンジニアの募集を探し、積極的に応募してみましょう。

未経験者歓迎の求人や、ポテンシャルを重視する企業の求人から始めるのがおすすめです。

また、エージェントサービスを利用するのもよいでしょう。

面接では、これまでの学習過程やポートフォリオで工夫した点、苦労した点を自分の言葉でしっかりと説明できるように準備しておきましょう。

あなたの熱意とスキルが伝われば、きっと道は開けます。

AIエンジニアは難しいが挑戦する価値は大きい

AIエンジニアは、確かに難しい職業といえます。

とはいえ、その分将来性が高く、高水準の年収を狙える職業でもあります。

必要なスキルを効率的に身に付け、市場価値の高いAIエンジニアを目指しましょう。

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