AIエンジニアはやめとけと言われる5つの理由。将来性・オワコン説の実態を解説

「AIエンジニアを目指したいけれど、『やめとけ』という声を見て不安になった」という方も多いでしょう。

検索してみると「将来性がない」「オワコン」「いらない」「なくなる」といった否定的なワードが次々に出てきて、挑戦する前から迷いが生じてしまうこともあるはずです。しかし、こうした声の多くは職種そのものの否定ではなく、事前に知っておくべき現実を指摘しているだけのケースがほとんどです。

そこで本記事では、

• AIエンジニアが「やめとけ」と言われる5つの理由
• 将来性・オワコン説・いらない説の実態
• 難しいと言われる理由と挫折しない対策
• 向いている人の特徴と学習ステップ

についてわかりやすく解説します。AIエンジニアを目指すか迷っている方は、ぜひ最後までご覧ください。

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AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、機械学習や深層学習、生成AIなどの技術を使って、AIを活用したシステムやサービスを開発する職種です。プログラミングによる実装だけでなく、データの前処理やモデルの選定・評価、既存システムへの組み込みまでを一貫して担当します。

具体的な仕事内容

AIエンジニアの仕事内容は、大きく分けると以下のとおりです。

• 課題に応じたAIモデル・アルゴリズムの選定
• 学習データの収集・前処理
• モデルの構築・学習・評価
• 生成AIやLLMを使ったアプリケーション・エージェントの開発
• 開発したAIをサービスやシステムに組み込む実装作業

近年は機械学習モデルをゼロから作るだけでなく、既存の生成AI・LLMを業務システムに組み込む開発も増えており、AIエンジニアが担う業務範囲は年々広がっています。

なぜ「やめとけ」と検索されるのか

AIエンジニアは専門性が高く年収水準も高い職種として注目される一方、習得すべき知識の幅が広く、学習のハードルも高いことから「やめとけ」という言葉とセットで検索されがちです。次の章では、その具体的な理由を1つずつ見ていきます。

AIエンジニアはやめとけと言われる5つの理由

AIエンジニアが「やめとけ」と言われる理由は、主に次の5つに整理できます。

理由1. 数学・統計を含む幅広い専門知識が必要

AIエンジニアには、プログラミングスキルに加えて、線形代数・確率統計といった数学の基礎知識が求められます。機械学習アルゴリズムの多くはこうした数学的な考え方の上に成り立っているため、仕組みを理解しないまま使うと、精度が出ない原因を切り分けられません。

文系出身者や非エンジニア出身者にとっては、この数学の壁が最初のハードルになりやすく、「やめとけ」と言われる大きな要因になっています。

理由2. 技術の進化が速く学び続ける必要がある

生成AI・LLMの分野は技術の入れ替わりが速く、半年前の知識がそのまま通用しないことも珍しくありません。新しいモデルやフレームワークが次々に登場するため、業務時間外にも継続的なキャッチアップが欠かせません。

「学び続けることが苦にならないか」という適性が、他の職種以上に問われる職種だといえます。

理由3. 地道なデータ整備・検証作業が業務の大半を占める

AIエンジニアという名称から華やかな印象を持たれがちですが、実際の業務では、データの欠損値処理や表記ゆれの統一、精度検証の繰り返しといった地道な作業に多くの時間を使います。ある製造業のお客様の案件でも、実装そのものより、社内データを使える形に整えるデータ整備の工程に最も時間がかかったケースがありました。

華やかなイメージとのギャップを事前に理解していないと、入社後にミスマッチを感じやすくなります。

理由4. 即戦力採用が中心で未経験者には競争が厳しい

AIエンジニアの求人は、機械学習やLLM開発の実務経験を持つ即戦力人材を対象にしたものが多く、未経験からの応募では選考のハードルが高くなりがちです。ポートフォリオや実務に近い開発経験がないまま応募すると、書類選考の段階で苦戦するケースも少なくありません。

理由5. AIに仕事を奪われるのではという懸念がある

生成AIがコードを自動生成できるようになったことで、「AIエンジニア自身の仕事がAIに奪われるのではないか」という懸念も広がっています。実際に、コーディングの一部を生成AIが肩代わりする場面は増えており、この変化を「やめとけ」の根拠として挙げる声もあります。

ただし、この懸念が実態と合っているかどうかは、次の章で詳しく検証します。

「将来性がない」「オワコン」「いらない」という不安は本当か

ここまでの5つの理由の中でも、特に読者の不安が大きいのが「将来性がない」「オワコン」「いらない」「なくなる」という職種そのものへの懐疑です。この章では、それぞれの実態をデータで確認します。

将来性ー求人・市場動向から見る実態

経済産業省が公表した「IT人材需給に関する調査」では、国内のIT人材不足は2030年に最大約79万人に達すると試算されており、その中でも特にAI・ビッグデータ関連人材の不足が深刻になると指摘されています(出典:経済産業省「IT人材需給に関する調査(概要)」)。

さらにIDC Japanの調査では、国内AIシステム市場の支出額は2024年の約1兆3,412億円から2029年には約4兆1,873億円へ拡大すると予測されています(出典:IDC Japan「国内AIシステム市場予測を発表」)。市場が拡大している以上、それを支える開発人材の需要が縮小する見通しは考えにくいのが実態です。

隣接するデータサイエンティストという職種でも、将来性を巡る同様の議論があります。参照記事:データサイエンティストの将来性が高い3つの理由

オワコン説の実態ー技術トレンドが変わっただけで職種は終わっていない

「オワコン」と言われる背景には、機械学習ブームの中心だった2018年から2022年頃の情報が、生成AI中心の2026年時点でも使い回されているという事情があります。当時は画像認識・需要予測などの機械学習モデル開発が中心でしたが、現在はそこに生成AI・LLMを使ったエージェント開発やシステム連携が加わり、AIエンジニアが担える業務の幅はむしろ広がっています。

技術トレンドが移り変わっただけで、職種そのものが不要になったわけではありません。求められるスキルセットが変化し続けているだけだと捉えると、実態に近い見立てになります。

いらない・なくなる説の実態ー生成AIが代替するのは「作業」で「エンジニアリング」ではない

生成AIによって代替されやすいのは、決まったパターンのコード生成や、定型的なデータ処理といった「作業」の部分です。一方で、どのAIモデルを選ぶべきか、どのようなデータ設計にすれば精度が安定するか、システム全体をどう設計するかといった「エンジニアリング」の判断は、依然として人が担っています。

参照記事:データサイエンティストはAIの発展でなくなるのかでも触れているとおり、AIを使いこなす側の人材が不要になるわけではなく、むしろAIを正しく設計・運用できる人材の価値が相対的に高まっているのが実態です。

検索されがちな不安ラベル	実際の状況
将来性がない	IT人材不足は2030年に最大約79万人、AI関連人材の不足はより深刻(経済産業省調査)
オワコン	機械学習中心から生成AI中心へトレンドが移っただけで、業務範囲はむしろ拡大
いらない	生成AIが代替するのは定型作業であり、設計・判断はAIエンジニアの役割として残る
なくなる	国内AIシステム市場は2024年から2029年で約3倍に拡大予測(IDC Japan調査)

この表から読み取れるとおり、4つの不安ラベルはいずれも「職種の終わり」を示す根拠ではなく、「求められるスキルの変化」を示すデータとして読み解くのが実態に近いといえます。

ここまでAIエンジニアの将来性について解説しましたが、「不安の実態はわかったので、体系的に学んで挑戦したい」という方は、Craft Collegeへご相談ください。

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AIエンジニアが「難しい」と言われる理由と挫折しない対策

将来性への不安が実態と異なることを確認したところで、次に残る不安要素である「難しさ」について、具体的に何が難しいのか、どう対策すればよいのかを見ていきます。

難しいと感じる3つのポイント

AIエンジニアの学習で挫折しやすいポイントは、主に次の3つです。

• 数学の壁:線形代数・確率統計の基礎を理解しないまま実装に進むと、モデルの挙動がブラックボックスになり、精度改善の手がかりを掴めなくなる
• 範囲の広さ:プログラミング・統計・機械学習・生成AIと学ぶべき領域が多く、独学だと何から手をつければよいか判断しづらい
• 正解の見えにくさ:一般的なアプリ開発と違い、AI開発は「動くけれど精度が思うように上がらない」状態が続きやすく、モチベーションを保ちにくい

挫折を防ぐ学び方

これらの難しさは、学び方を工夫することである程度は解消できます。

1. 数学は「使う場面」とセットで学ぶ:公式を単独で暗記するのではなく、実際にモデルを動かしながら「この係数が何を意味するか」を確認する
2. 学習順序をあらかじめ決める:プログラミング基礎→統計・機械学習の基礎→生成AI・LLMの実装、という順序を先に決めてから着手する
3. 質問できる相手を確保する:独学でつまずいた際に相談できる相手がいるかどうかで、挫折率は大きく変わる

つまり、範囲の広さと正解の見えにくさは、独学だけで乗り越えようとすると挫折しやすく、学習順序の設計と質問先の確保が鍵になるといえます。

AIエンジニアに向いている人・向いていない人の特徴

難易度と対策を理解したところで、次に自分がAIエンジニアに向いているタイプかどうかを確認します。

向いている人の特徴

• 数字やデータを扱うことに抵抗がなく、仮説検証のプロセスを楽しめる
• 新しい技術を継続的に学ぶことに苦を感じない
• 地道な検証・改善作業を繰り返すことにやりがいを感じられる
• 複雑な課題を分解して、順序立てて考えるのが得意

向いていない人の特徴

• 数字を扱う作業そのものに強い苦手意識がある
• 一度学んだ知識だけで長く仕事を続けたいと考えている
• 明確な正解がすぐに出ない状態に強いストレスを感じる

向いている人	向いていない人
仮説検証・試行錯誤を楽しめる	明確な正解がないと強いストレスを感じる
新しい技術を学び続けることが苦にならない	一度身につけた知識だけで長く働きたい
地道な検証・改善作業にやりがいを感じる	数字を扱う作業に強い苦手意識がある

向いていない人の特徴に複数当てはまる場合でも、学び方を工夫すれば克服できる部分は少なくありません。判断に迷う場合は、次章で紹介する学習ステップを実際に試してみるのも一つの方法です。

それでもAIエンジニアを目指すなら押さえたい学習ステップ

向いていると感じた方に向けて、ここからは実際にどう学び始めればよいか、具体的なステップを紹介します。

1. プログラミングとAI・機械学習の基礎を学ぶ

まずはPythonを中心としたプログラミングの基礎を身につけ、その上で統計学・機械学習アルゴリズムの基本を学びます。この段階を飛ばして生成AIの実装に進むと、モデルの挙動を理解できないまま作業だけをこなす状態になりやすいため、順序を守ることが重要です。

2. 生成AI・LLMの実装スキルを積み上げる

基礎を固めたら、生成AI・LLMを使ったアプリケーションやAIエージェントの実装に進みます。プロンプト設計だけでなく、RAG(検索拡張生成)のような社内データを活用する仕組みや、APIを使ったシステム連携までを扱えると、実務で求められる範囲をカバーしやすくなります。

3. ポートフォリオを作り実務経験に近づける

学んだ内容は、実際に手を動かして作ったポートフォリオとして形に残します。未経験からの転職では、学習履歴よりも「何を作れるか」が評価されやすいため、小規模でも実際に動くAIアプリケーションを1つ以上完成させておくと、選考で説得力を持たせやすくなります。

未経験からの学習ロードマップは、隣接するデータサイエンティストのキャリアパスも参考になります。参照記事:未経験からデータサイエンティストを目指すロードマップ

まとめ

この記事では、AIエンジニアが「やめとけ」と言われる理由と、その実態について解説しました。

• 「やめとけ」と言われる理由は、数学の難易度・技術進化の速さ・地道な作業・競争の激しさ・AI代替への懸念の5つ
• 「将来性がない」「オワコン」「いらない」「なくなる」という不安は、いずれも職種の終わりではなく求められるスキルの変化を示すデータとして読み解ける
• 「難しい」と言われる背景には数学の壁・範囲の広さ・正解の見えにくさがあり、学習順序の設計と質問先の確保で対策できる
• 向いている人は、仮説検証や継続的な学習を楽しめるタイプ
• 学習は、基礎固め→生成AI・LLMの実装→ポートフォリオ作成、という順序で進めるのが効果的

漠然とした「やめとけ」という言葉に左右されず、理由ごとに実態を確認したうえで、挑戦するかどうかを判断してみてください。

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ここまで、AIエンジニアが「やめとけ」と言われる理由や将来性の実態、向いている人の特徴を解説してきました。「理屈はわかったが、独学だけで必要なスキルを本当に身につけられるか不安」と感じた方も多いのではないでしょうか。

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