「AIエンジニアはやめとけ」は本当か？後悔する人の5つの理由と成功のためのロードマップ

「AIエンジニアは高年収で将来性があるけど、『やめとけ』って聞くから不安…」
「激務で高度な数学が必要って本当？自分に向いているか知りたい」

そんな不安や疑問を持っている方に、本記事では「なぜAIエンジニアにはネガティブな意見があるのか」その5つの理由を明らかにし、後悔する人の特徴を包み隠さず解説します。

AIエンジニアは、適性がない方には「やめとけ」と言えますが、そうでない方にはとてもおすすめできる仕事です。

この記事を読めば、AIエンジニアへの漠然とした不安を解消し、未経験から成功するためのロードマップを自信を持って判断できます。

AIエンジニアがやめとけと言われる5つの理由

「AIエンジニアとして働くのはやめとけ」と言われる主な理由は以下の5つです。

・高度な数学的知識とプログラミングスキルが必要
・求められる期待値が大きい
・技術の進歩が著しく速く、学習に終わりがない
・ハードワークのリスク
・今から学んでも遅いとされるリスク

それぞれについて以下に詳しく解説します。

理由1：高度な数学的知識とプログラミングスキルが必要

AIエンジニアならではの大変な点は、学習内容が高度なことです。

AIエンジニアに必要な知識といえば「プログラミング」が1番に思い浮かぶ方も多いのではないでしょうか？

もちろんプログラミングに関する知識も必要ですが、それだけではありません。

AIのアルゴリズムを理解するためには、高度な数学の知識が必要です。

例えば、微分積分学や線形代数・統計学など、高校や大学で学ぶ理数系の知識がAIアルゴリズムの基礎となります。

これらは必ずしも全員が履修した学問ではないため、難易度の高い職業と考えられます。

理由2：求められる期待値が大きい

AIエンジニアがやめとけと言われる大きな理由の1つに、プレッシャーの高さがあります。

AIエンジニアの仕事は、指示通りに開発や分析を行うだけではありません。

顧客の問題点や理想を聞いた上で「どのように開発・分析するのが顧客にとって最適か」を考えながら働く必要があります。

業務によっては、自身の導き出した答えが顧客の将来を左右することもあるでしょう。

このように、AIエンジニアはコンサルティング力のような大きな期待値を求められることも特徴の1つです。

理由3：技術の進歩が著しく速く、学習に終わりがない

IT技術は凄まじい勢いで進歩しているため、AIエンジニアは常に継続的な学習を求められます。

AIは特に技術の進歩が著しい分野であり、他分野に比べて必要な勉強量も多いです。

自発的かつ継続的に学習できる人でなければ、AIエンジニアとして働くことは難しいでしょう。

理由4：ハードワークのリスク

仕事量が多くなる可能性がある点も「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由の1つです。

繰り返しになりますが、AIエンジニアは高度な知識や技術が求められる仕事であり、誰にでも務まるわけではありません。

そのため、多くの企業で人材が不足しており、環境によってはハードワークになる可能性があります。

理由5：今から学んでも遅いとされるリスク

一部「AIは今から学んでも遅い」という意見もあります。

というのも学習指導要領の改訂により、現在は小学校から高校の授業でプログラミングを含む情報教育が必修化されています。

また、子どもの習い事として、プログラミング教室に通わせる親も増えています。

そのため、将来AIエンジニアを志望する今の子ども達は、小学生からプログラミングに触れている可能性があるのです。

幼い頃から長期的にプログラミングを学んでいる分、将来の学生や若手社員の技術力は、今よりも高くなっていることが予想されます。

大人になってからプログラミングの勉強を行ったとしても、中途半端な知識しか持っていないと、今の子どもたちに技術力で負けてしまう可能性もあるでしょう。

「AIエンジニアはやめとけ」と言われやすい人の特徴

AIエンジニアになりたい理由を聞かれたときに「将来性がある」「年収が高そう」「かっこよさそう」などと答える方もいるでしょう。

しかし、表面的な部分しか見ていなかったり条件だけで目指す人は、後々後悔や挫折をする可能性が高いです。

また、上記のような理由に加えて、以下の特徴に当てはまる人にもAIエンジニアはおすすめしません。

・論理的思考や数学的アプローチができない
・自己学習が嫌い
・プログラミングに強い苦手意識がある
・コミュニケーションやチームワークが苦手

それぞれの特徴について、以下に詳しく解説します。

特徴1：論理的思考や数学的アプローチができない

先ほどもお伝えした通り、AIの分野は数学や統計学の知識が元になっており、論理的な思考と判断が求められます。

必ずしも得意である必要はありませんが、ロジカルに考えることが苦手という人にはおすすめしない職業です。

特徴2：自己学習が嫌い

AI技術の進歩は非常に早く、AIエンジニアは自己学習が求められる仕事のため、勉強が嫌いな人にもおすすめできません。

自ら最新の知識や技術を学ばなければ、周囲に後れを取ってしまいます。
そのために、仕事が上手くいかなかったり、キャリアアップが遅れることもあるでしょう。

学習意欲がなく受け身の人は、残念ながらAIエンジニアに向いているとは言えません。

特徴3：プログラミングに強い苦手意識がある

過去にプログラミングを勉強したが挫折してしまい、苦手意識がある方もあまりおすすめはできません。

ただし、挫折した原因が「勉強する環境が整っていなかった」など、プログラミングに対する苦手意識以外であれば、再度挑戦する価値はあるでしょう。

AI分野では「Python」がよく用いられます。

プログラミングを勉強したことのない人は、1度学んでから適性を考えてみてください。

特徴4：コミュニケーションやチームワークが苦手

AIエンジニアの仕事は1人で行うものはほとんどなく、社内の上司や部下、顧客と一緒に進めることがほとんどです。

また、開発したものや分析したデータの活用法などを、顧客に分かりやすく説明することも求められます。

そのため、技術力と同様にコミュニケーション能力や協調性も重要であり、コミュニケーション能力やチームワークに不安のある人は、AIエンジニアに向いていない可能性があります。

やめとけと言われる中でもAIエンジニアをおすすめできるポイント

求められる技術や資質の多いAIエンジニアですが、もちろん向いている方もいます。

先ほど紹介した「AIエンジニアのネガティブな側面が気にならない」または「向いていない人の特徴に当てはまらない」という人は、適性があるかもしれません。

そんな人に向けて、AIエンジニアのおすすめポイント3つをまとめました。

・将来性がある
・高年収を得やすい
・スキルを持った人材が少ない

それぞれについて以下に詳しく解説します。

おすすめポイント1：将来性がある

内閣府が公表している「統合イノベーション戦略 2025」では、AIの研究開発の推進やAI関連人材の確保についての取り組みが記されており、需要の高さや活躍の場の広さが伺えます。

高度な応用スキルを持つAIエンジニアの市場価値は今後も非常に高い状態が続くことが予想されます。

このことから、将来AIエンジニアの仕事がなくなる可能性は、他の職業と比べて低いと考えられます。

常に勉強をし続けなければならない大変さはありますが、将来の不安が小さいことは魅力の1つです。

参考「内閣府：統合イノベーション戦略2025」

おすすめポイント2：高年収を得やすい

AIエンジニアは高年収を得やすいことも魅力の1つです。

高度な知識を用いるため、誰にでも務まる職業ではありませんが、その分人材の需要は今後も高まることでしょう。

そのため、企業は優秀な人材を確保するために高待遇の条件で募集をかけていることが多く、AIエンジニアは高年収を得やすいのです。

厚生労働省の「職業情報提供サイト（job tag）」によると、AIエンジニアの平均年収は約628.9万円という結果でした。

現在の日本の平均年収と比べても高い年収を稼ぎやすい仕事といえるでしょう。

参考「厚生労働省： 職業情報提供サイト（job tag）」

おすすめポイント3：スキルを持った人材が少ない

AI分野は、まだスキルを持った人材が少ない点も魅力の1つです。

現在のAIブームは、2010年代に本格的に進展した「ディープラーニング」と、その後登場した「大規模言語モデル（LLM）」を中心に日々発展しています。

AI技術自体は1960年から登場していましたが、ディープラーニングや大規模言語モデルはまだ歴史が浅く、長い経験を持った人はほとんどいません。

そのため、現在は未経験であっても、今後の勉強次第では待遇のよい仕事に就ける可能性が十分あります。

未経験からAIエンジニアを目指す方法

ここまでの内容を読んで「未経験だけど、これからAIエンジニアを目指したい」という方もいるのではないでしょうか？

未経験からAIエンジニアを目指すためには、まず基礎知識をどのように学ぶかを決める必要があります。
現在、主な学び方は次の3つです。

・大学や大学院でAI分野を学ぶ
・独学・オンライン教材・スクールで学ぶ
・研修で学べる企業に就職する

順番に詳細を解説していきます。

目指す方法1：大学や大学院でAI分野を学ぶ

もしあなたが学生や20歳前後であれば、大学や大学院でAIについて学ぶことも1つの方法です。

腰を据えて学ぶことで確実に知識が身につきますし、大学や大学院でAIについて学んだ実績があれば、就活でも有利に働きます。

卒業後、AIエンジニアとして就職することも夢ではありません。

しかし、この方法は多くの時間と費用がかかるため「働きながらAIエンジニアの勉強をしたい」と考える社会人には向きにくい方法です。

目指す方法2：独学・オンライン教材・スクールで学ぶ

統計学・線形代数・機械学習・プログラミングといったAIエンジニアに必要な知識は、独学でも習得できます。

特に社会人の場合は、

• スマホやPCで学べるオンライン教材
• 講師に質問でき、体系的に学べるスクール

の活用が現実的で効率的です。

オンライン教材は無料から利用できるものもあり、コツコツ進められる方に向いています。
スクールは費用こそかかりますが、2〜6か月で基礎を一通り学べる点が大きな魅力です。

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目指す方3：未経験から研修で学べる企業に就職する

最近では、未経験者を採用し、入社後の研修でAI開発やプログラミングを教える企業も増えています。

基礎学習の後に実務経験を積めるため、
「早く現場に入りたい」「実践の中でスキルを身につけたい」という方に適した方法です。

ただし、企業によって研修の質やサポート体制に差があるため、企業選びは特に慎重に行う必要があります。

そのため、転職活動では以下をしっかり確認しましょう。「AIエンジニアはやめとけ」と言われる背景には、環境選びに失敗した例も少なくありません。

• 給与だけで決めない
• 教育体制・プロジェクト内容・働き方をチェックする
• 多角的に情報を集めて見極める

まとめ：「やめとけ」を乗り越え、AIエンジニアとして成功するために

近年、様々な分野でAIの活用が推進されており、AIエンジニアは今後需要が高まる職業の1つです。

その専門性の高さから求められる技術や資質が高く、AIエンジニアに適性のある人は限られているものの、向いている方にはとてもおすすめできます。

自分が「向いていない人の特徴」に当てはまらないかを判断し、適切な学習環境と企業選びを行うことが重要です。

未経験からAIエンジニアを目指すなら

ラクスパートナーズには、未経験からでもAIエンジニアとして活躍できるよう、3ヶ月間の充実した研修と、実務を通じて成長できる環境があります。

プロのAIエンジニアを目指したい方は、働き方の選択肢を広げるためにも、ぜひ一度オンライン説明会にご参加ください。