この記事を読んでいる方の中には「AIエンジニアになりたいけど、将来性があるか分からず不安だ」と思う方もいるのではないでしょうか？

近年、AIはさまざまな分野で活用が進んでおり、あらゆる業界を変革して私たちの暮らしと密接に関わり始めています。

AIの発展が進む現代において、AIエンジニアは世界的に注目されている職業であり、需要が高く人気のある職業の1つです。しかし、「AIエンジニアに対する注目や需要がいつまで続くのか分からない」と思っている方もいるでしょう。

そこで本記事では、AIエンジニアの現状と将来性、「AIエンジニアはやめとけ」と言われる5つの理由について解説します。

目次
AIエンジニアとは
　・データサイエンティストとの違い
AIエンジニアの需要が高い業界-仕事
　・1. AIの需要が高まる産業 – 製造業や医療・福祉
　・2. 需要が見込める仕事 – DXや製品開発

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、機械学習システムの設計・構築を行うAI専門のエンジニアのことです。

さまざまなデータをAIに与え、それを処理させAIを教育することがAIエンジニアの仕事であり、「機械学習」を効率的に行えるよう設計する能力が求められます。「機械学習」とは、人がしている学習をコンピュータにさせて再現することです。

機械学習には「Python」というプログラミング言語が最も使用されており、多くのAIエンジニアがPythonを活用してAIを開発・アップデートしています。

データサイエンティストとの違い

AIエンジニアと区別が付きにくい職業として「データサイエンティスト」があります。

データサイエンティストとは、さまざまな意思決定の局面において、データに基づいて課題を解決する職業です。AIエンジニアが、機械学習システムの設計・構築を行うのに対し、データサイエンティストは、機械学習システムを駆使してデータ分析を行い、依頼者の課題を解決していきます。

データサイエンティストになるためには、統計学、プログラミング、そして機械学習に関する知識が必要です。また技術面だけではなく、ビジネスや市場トレンドなどの幅広い知識も求められます。

AIエンジニアの需要が高い業界-仕事

1. AIの需要が高まる産業 – 製造業や医療・福祉

現在、製造業と医療・福祉の業界ではAI需要が高まっています。ここからは、それぞれの業界のAI活用事例を紹介し、どのような部分でAIが必要とされているのか解説していきます。

製造業で紹介するAI活用事例は、「需要予測」と「作業効率化」です。

製造業にAIを導入する事例として「需要予測」があります。AIを活用することで、製品に対する需要を正確に予測することができます。売上や販売個数、年齢層などの幅広いデータを用いて分析し、商品需要の予測を実現します。

製造業にAIを導入する事例として「作業効率化」があります。在庫管理や仕分け作業、梱包・ピッキングなどの誰でもできるような作業をAIによって自動化できるようになりました。これにより、全て人手で行われていた作業の効率化を実現しています。

医療・福祉で紹介するAI活用事例は、「画像診断」と「介護ロボット」です。

医療にAIを導入する事例として「画像診断」があります。理化学研究所と国立がんセンターは、AIの画像認識を早期胃がんの検出に活用しています。ディープラーニングを活用した画像認識技術を用いて、陽性的中率93.4%、陰性的中率83.6%の高精度の検出法を確立しました。

福祉にAIを導入する事例として「介護ロボット」があります。アメリカのAeolus Robotics社は、AIを搭載した自律型ヒューマン支援ロボット「アイオロス・ロボット」を開発しました。日本にも導入されているアイオロス・ロボットは、介護現場において、物体検知能力による入居者の認識や、生体信号検知機能による発作や転倒を検知した見守りなどに活用されています。

2. 需要が見込める仕事 – DXや製品開発

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、Digital Transformationの略語です。デジタル技術を用いることで、生活やビジネスが変容していくことをDXと言います。

企業内でのAIによるデータ活用の推進や業務削減などは、今後もAIエンジニアの需要が期待できる仕事の1つです。デジタル技術を活用したビジネスシステム構築の必要性は年々高まってきており、大手を中心にDX組織を立ち上げる取り組みが進んでいます。

また製品開発の仕事は、カメラやセンサーなどの認識技術や需要予測、作業効率化システムなどAI技術を用いる場面が多いため、AIエンジニアの需要が見込まれます。