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AIエンジニアがなくなる仕事と言われている3つの理由!実態や将来性についても解説

AIエンジニアへのキャリアチェンジを検討されている方のなかには「AIが発展すると、AIエンジニアという職種がなくなるかもしれない…」と不安を抱える方も多いのではないでしょうか。

この不安からAIエンジニアのキャリア選択を先送りにしてしまうと、将来の選択肢が狭まり、市場価値の高いスキルを得る機会を逃してしまいます。

本記事では、AIエンジニアがなくなる仕事と言われている3つの理由について詳しく解説していきます。

AIエンジニアの実態や将来性についても詳しく紹介するので、「AIエンジニアの仕事に漠然とした不安を抱いている」という方は、ぜひ最後まで読み進めてください。

監修者

SHIFT AI代表 木内翔大

(株)SHIFT AI 代表取締役 / GMO AI & Web3株式会社AI活用顧問 / 生成AI活用普及協会理事 / Microsoft Copilot+ PCのCMに出演 / 国内最大級AI活用コミュニティ SHIFT AI(会員1万人超)を運営。
『日本をAI先進国に』実現のために活動中。Xアカウントのフォロワー数は10万人超え(2025年1月現在)

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AIエンジニアがなくなる仕事と言われる3つの理由

エンジニアのPC画面の画像

AIエンジニアは、将来なくなる可能性のある職種として話題に上がることがあります。

  • AIの進展により自動化される可能性がある
  • AIの発展により人件費が削減される可能性がある
  • AIの発展により市場が変化する可能性がある

ここでは、AIエンジニアがなくなる仕事と言われる具体的な理由を掘り下げていきます。

AIの進展により自動化される可能性がある

AIの普及により、AIエンジニアの業務自体が自動化される可能性があることが指摘されています。

たとえば、プログラミングやデータ処理などの定型的な作業がAIにより自動化され、ノーコードツールを使えば専門知識がなくても、システム開発ができるようになってきました。

AIによるバグ修正や最適化なども可能になり、従来のAIエンジニアの業務範囲は縮小する可能性があります。

こうした状況に対応するためには、AIエンジニアは単純作業の自動化を超えた、より複雑な問題解決や創造的な業務に取り組めるスキルが必要とされています。

AIの発展により人件費が削減される可能性がある

AIが発展することで、人事業務の自動化と業務効率化を実現し、企業の人件費削減に貢献することが見込まれています。

たとえば、社内のIT部門やシステム開発チームを縮小し、AIツールやクラウドサービスを活用することで、運用コストを抑えている企業も多いのが現状です。

AIによる自動化が進むことで、企業は少ない人数でシステム開発や保守を行えるようになります。

このような企業のコスト削減の動きにより、AIエンジニアの採用が抑制されていくとされ、仕事がなくなると言われているのです。

AIの発展により市場が変化する可能性がある

AIの発展により、市場のニーズや求められるスキルが大きく変化し、一部のAIエンジニアの仕事が失われる可能性が指摘されています。

たとえば、新しい開発ツールの登場やAI関連サービスの多様化により、従来のAIエンジニアの需要は変化する傾向にあると言われています。

オフショア開発の増加や海外人材の活用により、国内のAIエンジニアの雇用機会が限られることも考えられるでしょう。

さらに、業界の標準的な開発手法や必要とされる技術スキルが急速に変化するため、従来の知識やスキルが通用しなくなる事態も予想されています。

このような急激な市場の変化により、一部のAIエンジニアは仕事を失うリスクに直面すると噂されているのです。

AIエンジニアは本当になくなる仕事?実態を紹介

エンジニアのPC画面の画像

AIエンジニアは将来なくなる仕事と言われていますが、実態を見ると異なる状況が見えてきます。

  • 人材を求め企業同士の競争が激化している
  • 需要が高いため高収入を得られる
  • 市場変化に備えられるよう継続的な学習も必要とされている

ここでは、AIエンジニアの現在の実態について詳しく見ていきます。

人材を求め企業同士の競争が激化している

AIエンジニアの実態は、市場での需要が年々高まり、企業間での人材獲得競争が激化している状態です。

金融やヘルスケアなど、幅広い業界でのAI活用も進んでおり、AIエンジニアの採用ニーズが増加しています。

転職サイトでの求人数も増え続けていることから、企業の採用意欲はかなり高い状態と推測されます。

多くの企業がAI人材の採用枠を拡大し、経験者の獲得に向けた待遇改善を進めているのが現状です。

需要が高いため高収入を得られる

AIエンジニアは需要が高い職種であるものの、人材不足が深刻なため、多くの企業が高い給与を提示しています。

AIの活用が広がる一方で、専門性を持つエンジニアの数は限られているため、企業は優秀な人材を確保しようと待遇面で競争していることが多く、AIエンジニアは高収入を得られる場合が多いのです。

即戦力となるAIエンジニアには、基本給に加えて高額な賞与や株式報酬などの優遇制度を設ける企業も増えています。

さらに、AI開発の経験を持つフリーランスエンジニアは、複数のプロジェクトを同時に進行できるため、より高い収入を実現できます。

このような需要の高まりにより、AIエンジニアの年収は今後も上昇すると見込まれているのが現状です。

市場変化に備えられるよう継続的な学習も必要とされている

AI技術は急速に進化しており、AIエンジニアは継続的な学習が欠かせない状況です。

生成AIの進化により、従来のAI開発の手法は大きく変化し、新たな知識やスキルの習得が必要となりました。企業のAI活用の幅が広がるにつれ、業界特有の課題解決能力も求められるようになっています。

AIエンジニアは日々の業務に加えて、最新の技術動向の把握や新しいツールの使い方の習得、さらには法規制の理解など、幅広い学習が必要です。

こうした継続的な学習なしでは、市場価値を維持し、企業の期待に応えることは難しい職種となっています。

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AIエンジニアは将来性のある仕事!3つの理由を解説

これまで、AIエンジニアの懸念点について見てきましたが、実態は大きく異なり、将来性のある仕事と言えます。

  • AI技術の進展により需要が増え続ける
  • 専門性の高いスキルのため市場価値が高い
  • 幅広い業界で活躍できる

ここでは、AIエンジニアが将来性のある職種と言える理由について、詳しく解説していきます。

AI技術の進展により需要が増え続ける

AI技術の導入領域は急速に広がっており、AIエンジニアの需要は今後も増加し続けると予測されています。

医療分野では画像診断支援や個別化医療への活用が進み、金融業界では不正検知や市場分析にAIが導入され、AIの活用範囲は業界を問わず拡大しています。

さらに、生成AIやマルチモーダルAIなどの新技術が次々と登場し、企業は、これらの開発や運用を担うAIエンジニアの採用意欲が高まっている一方です。

AI技術の進展と活用領域の広がりにより、AIエンジニアの需要は長期的に増加することが見込まれます。

専門性の高いスキルのため市場価値が高い

AIエンジニアは高度な専門性を必要とするため、市場価値が高く、将来性のある職種であると言えます。

AIエンジニアには、数学的思考力、プログラミング、統計学など、習得に時間のかかる専門的なスキルが必要です。

機械学習モデルの開発には、アルゴリズムの理解だけでなく、データの前処理や最適化など、幅広い知識と経験が求められます。

さらに、ビジネス課題を理解し、適切なAIソリューションを提案できる能力も重要です。

このように、AIエンジニアに必要なスキルは複合的で、一朝一夕には身につかないため、スキルを持つ人材の価値は高く評価され続けています。

幅広い業界で活躍できる

AIエンジニアは、業界の垣根を超えて活躍の場が広がり続けているため、将来性が高い職種と言えます。

時代とともに業界でのAI活用の形は多様化し、従来とは異なる新しい役割も生まれているのが現状です。

たとえば、エンターテインメント業界では映像制作や音楽制作にAIを導入し、農業分野では生育環境の最適化や収穫時期の予測にAIが活用されています。また、建設業界でも設計支援や安全管理にAIの導入が進んでいます。

このように、業界の垣根を超えてAI技術の実用化が加速することで、AIエンジニアの可能性は今後さらに広がることが見込まれているのです。

AIエンジニアになるための3つの方法

AIエンジニアは「なくなる可能性がある仕事」と言われていますが、実際には、高い将来性と市場価値を持つ職種です。

では、AIエンジニアになるためには、どのようなステップを踏めば良いのでしょうか。

  • 基礎的なスキルの習得
  • 実践的な経験の積み重ね
  • ネットワークの構築

ここでは、キャリアチェンジを考えている方に向けて、AIエンジニアになるための方法を3つ紹介します。

基礎的なスキルの習得

AIエンジニアになるためには、基礎スキルの習得が必須です。主に、Pythonを中心としたプログラミング、線形代数や確率統計などの数学知識、そして機械学習の基礎知識が必要とされています。

プログラミングではデータ処理やアルゴリズムの実装を学び、数学知識ではAIモデルの理論的な理解を深めることが求められます。

さらに機械学習の基礎では、データの前処理からモデルの評価まで一連の流れを把握することが必要です。

これらの基礎スキルは、AIエンジニアとして実務に携わるための必須条件となっており、オンライン学習サービスや書籍を活用して段階的に習得することが可能です。

実践的な経験の積み重ね

AIエンジニアとして成長するには、実際のプロジェクトで経験を積むことが重要です。

机上の学習だけでは得られない、データ処理の難しさやモデル構築の課題に直面することで、実践的なスキルが身につきます。

チームでのプロジェクト経験からは、要件定義から運用まで、AIシステム開発の全体像を理解できるようになります。

こうした実務経験は、理論と実践をつなぐ重要な学習の場となり、AIエンジニアとしての価値を高めていくための、大きな経験となるはずです。

さらに、実践で得た成果は、就職活動時のポートフォリオとしても活用することが可能です。

ネットワークの構築

セミナーに参加している人たちの画像

AIエンジニアとしてのキャリアを築くためには、セミナーやコミュニティへ参加し、業界内の人脈作りを行うことが重要となります。

コミュニティへの参加は、最新のAI動向や現場で活きる知識を得る機会となります。経験豊富なエンジニアとの交流を通じて、実践的なアドバイスや、キャリアの方向性についてのアドバイスをもらうこともできるでしょう。

さらに、コミュニティでの活動は、転職時の情報収集や案件獲得にもつなげることができます。AIエンジニア同士のつながりを持つことで、プロジェクトの共同開発や技術交流の機会も生まれ、スキルアップにも役立つはずです。

セミナーやコミュニティへ参加することで、業界内のつながりを持つことができ、AIエンジニアとしての成長を加速できる環境が整います。

生成AIのセミナーや選び方のコツについて知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
関連記事:【2025年1月版】生成AIのセミナー・イベント9選!選び方や参加のメリットも

AIエンジニアは需要の高い仕事!スキルを身につけて高収入を目指そう

AIエンジニアは、一部で将来性を懸念する声もありますが、実際は、需要が高く将来性のある職種です。

高度な専門性と人材不足から市場価値は高く、幅広い業界で活躍できます。

AIエンジニアになるためには、プログラミングなどの基礎スキルの習得、実践経験の積み重ね、業界内のネットワーク構築が重要です。

まずは、セミナーやコミュニティの参加からはじめ、着実にキャリアを築いていきましょう。

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記事を書いた人

Chie Suzuki

SEO・インタビューライター歴4年以上。
AIを活用し、情報収集やライティングの時間を半分以上削減。
最近は動画生成AIで遊ぶのが趣味です。