目次
AIエンジニアは本当にやめておくべきなのか？
　・AIエンジニアに向いている人の特徴4選
　・AIエンジニアに向いていない人の特徴4選
AIエンジニアの需要性
　・多くの産業でAIの需要が高まっている
　・需要の高い業種

AIエンジニアは本当にやめておくべきなのか？

AIエンジニアは本当にやめておくべきなのかといえば、そうとも言い切れないでしょう。人には仕事の向き不向きがあります。

AIエンジニアに向いている人の特徴4選

AIエンジニアに向いている人の特徴を主に4つ紹介していきます。

  1. 論理的思考力がある
  2. コードを書くのが好き
  3. 向上心が強い
  4. 数学が好き

①論理的思考力がある

まずは論理的思考力がある人です。

AIエンジニアには論理的思考力が必要とされる場面がたくさんあります。特に、プログラミングやアルゴリズムを考える場面では論理的に考える力が役に立つでしょう。

②コードを書くのが好き

コードを書くのが好きな人もAIエンジニアに向いています。

プログラミングではシステムの設計書をもとにプログラムのコードを書きます。プログラミングはAIエンジニアにとって必須の技術であり、コーディング作業では、エラーの解決などを含め非常にたくさんの時間を要することがほとんどです。

そのため、コードを書くのが好きだという人であれば苦に感じることも少ないでしょう。

③向上心が強い

そして、向上心が強い人です。

AIエンジニアが扱うAIやITの分野では日々新しい技術が構築され、発展しています。

進化し続ける技術の勉強やアップデートされるプログラミング言語への適応が必要となるため、興味がなく自分のスキルを高めようと思わない方よりも、向上心の強い人のほうがAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。

④数学が好き

最後に、数学が好きな人です。

以上でも述べてきたように、AIエンジニアには数学の知識が必要とされます。数学が苦手な人や、大学でほとんど数学に触れてこなかった人がAIエンジニアになった場合、苦労するかもしれません。

AIエンジニアに向いていない人の特徴4選

次に、AIエンジニアに向いていない人の特徴を4つ紹介します。

  1. 今流行りの仕事だからと思っている
  2. エンジニアになって楽して稼ぎたいと思っている
  3. 数学が嫌い
  4. 向上心がない

①今流行りの仕事だからと思っている

まずは、今流行っている仕事だからという理由だけでAIエンジニアを目指している人です。

現在、AIエンジニアは需要が高い職業の一つで、未経験でも多くの募集がされているため人気ですが、AIエンジニアは求められるスキルや業務内容が難しく大変です。

自然言語など、実際にAIエンジニアに必要とされる知識を学んでみてから目指してみるといいでしょう。

②エンジニアになって楽して稼ぎたいと思っている

次に、楽して稼ぎたいと思っている人です。

AIエンジニアは年収がよく、快適なデスクワークもイメージで楽して稼げると思っている人も少なくはないでしょう。

しかし、この考えは間違っています。

AIエンジニアはパソコンで作業することが多いですが、AIエンジニアにはさまざまな仕事があり、以上でも述べたように激務とされています。

したがって、楽をして稼ぎたいと考えている方は他の職業を考えるのもいいでしょう。

③数学が嫌い

そして、数学が嫌いな人です。

AIエンジニアに数学の知識は必須です。統計学や微分積分、線形代数の知識は必須であり、アルゴリズムを考える場合もあるでしょう。そのため、数学が嫌いな人にはつらい仕事かもしれません。

④向上心がない

最後に、向上心がない人です。

これまでお伝えしたように、AIエンジニアが扱うAIやITの分野では日々新しい技術が構築され、発展しています。そのため、向上心の強い人のほうがAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。

AIエンジニアの需要性

現在、AIエンジニアの需要は高まっています。その理由を以下でご紹介します。

多くの産業でAIの需要が高まっている

AIエンジニアの需要が高まっている理由として、多くの産業・分野でAIの需要が高まっていることが挙げられます。

一般的にイメージするIT業界だけではなく、農業・医療・建設業・金融など幅広い分野で活躍しており、家電など、身近なものでもAIが搭載されているものが増えてきたことを実感している人も多いでしょう。

需要の高い業種

特に需要が高い業種は以下の2つです。

システム開発

1つ目はシステム開発です。

近年、AIを使ったシステムは社会のあらゆる場面で使われており、音声認識やオンラインチャットボット、推奨エンジン(AIアルゴリズム)、AI主導型の自動株式取引など、身近な生活にも徐々に浸透しはじめています。

企業でもDX化が進み、データ活用やAIによる業務削減などの取り組みが行われています。

製品開発・研究

そして2つ目は製品開発・研究です。

従来の素材開発では、最初に仮説を立て、材料を選定し、目的に合った化合物ができるまでシミュレーションや合成・評価をひたすら繰り返していました。

しかし、近年は化合物を探索・選出するプロセスをAIが代替できるようになってきています。これまでは長大な時間と膨大な手間をかけながらも、有用な化合物が見つかる可能性は10万分の1でしたが、AIを用いることでその確率を100分の1まで高められました。

このようにAIはさまざまな産業で活用が広がっており、AIに関わるAIエンジニアの需要も高まっています。