AIエンジニアのつらいこと・大変なこと・苦労
AIエンジニアのつらいこと・大変なこと
高度で幅広い能力が求められる
AIエンジニアには次のような幅広い能力・スキルが求められます。
＜AIエンジニアに求められる能力やスキル＞
・プログラミングスキル（とくにPythonなど）
・統計学関連（標準偏差、分散、確率分布、推定など）
・数学関連（微分積分学、線形代数学、確率論など）
・機械学習、ディープラーニングの知識
・データベースの運用スキルやSQLの理解
・コミュニケーション力
・提案力
・マネジメント力、リーダシップ
など
プログラマーやシステムエンジニアなどの一般的なITエンジニアであれば、コミュニケーション能力などのヒューマンスキルも生かせることから文系出身者も活躍しやすいのですが、AIエンジニアは少々事情が変わってきます。
AIエンジニアの場合は、プログラミングスキル、統計学、数学などの理系知識も必要となり、機械学習やディープラーニングといった、AI分野の専門知識も必要となります。
そのように、幅広い分野の具体的な知識・スキルが必要となる職業であるため、就職する際のハードルは高めであり、誰もが簡単になれる職業とはいいがたいです。
また、ベテランのエンジニアとなれば、基礎ではなく応用レベルのより高度なスキルが必要となるため、常に知識を深め、スキルアップが求められる大変さが付き纏います。
変化が激しい業界で、技術の移り変わりが速い
AIブームが続いている現状ですが、その技術はまだ過渡期にあるとされ、今後も短いスパンで新しい考え方が出てくると予想されています。
したがってAIに関わっていくエンジニアは、つねにAIテクノロジーの最新状況を把握し、新しい知識や技術の習得に努めなくてはなりません。
時には、海外の複雑な技術論文などに目を通し、最新技術を追わなければならないこともあります。
また、速いスピードで移り変わっていく技術を追い続けるためには、業務外のプライベ―トな時間を使ってまで、主体的に勉強をしなくてはならないこともあるでしょう。
そのようにAIエンジニアは、日々「学ぶ」精神をもち、最新情報にアンテナを張っていく必要のある職業です。
AIに深く関心を持ち、突き詰めていくことに喜びを感じられる人でなければ、つらいと感じてしまうことも多くなってくるかもしれません。
沢山の仕事を抱えることも
AIそのものが新しい技術ということもあり、AI分野に深く精通したエンジニアというのは、システムエンジニアやプログラマーなどの一般的なITエンジニアよりも数がだいぶ少ないのが実情です。
対して、AI産業は近年急成長しており、AIエンジニアへの仕事も急激に増加しています。
そのように、需要に対して供給（人材）が絶対的に不足していることから、職場によってはAIエンジニア一人が抱える作業量が多くなり、激務になることも珍しくはないようです。
特に幅広い知見をもつ有能なエンジニアには、同時にたくさんの仕事が舞いむため、頭脳をフル回転させながら、複数案件を並行して進めなければならないことすらあるようです。
20代で正社員への就職・転職
AIエンジニアの悩み
キャリアが不明確
AIエンジニアは、誕生して間もない新しい職業であるため、「キャリアパス」に関しても十分に固まっていない傾向です。
まだ社内にAI部門を創設したばかりで、若手のエンジニアしかおらず、将来的にどのようなキャリアを形成していくかのロールモデルが確立されていない企業も少なくはありません。
そのような目標となる先輩エンジニアが少ない環境の中、将来どのようなキャリアを歩めばよいかのイメージが付きにくく、漠然とした不安に駆られる若手エンジニアも少なくはないようです。
次世代の子どもたちはAIに明るい
2019年3月29日、政府より「AI戦略」が発表されました。
このAI戦略は、今後おとずれるAI時代をみこし、政府がAI関連領域で実行するべき政策を提言したものです。
「データサイエンス・AIを理解し、各専門分野で応用できる人材を年間約25万人育成」などの大胆な目標も掲げられています。
注目したいのは「教育」面であり、小学生からプログラミング教育を取り入れ、高校生に対しては、「全ての高校卒業生が理数・データサイエンス・AIに関する基礎的なリテラシーを習得」という目標が立てられています。
つまり、これからの時代の子どもたちは、若い頃より学校でAIについて学ぶ世代となります。
そのような世代はもともとのポテンシャルが高くなるため、今現在のAIエンジニアよりも高いスキルを備える可能性を秘めています。
そうした今後の若い世代の可能性に期待しつつも、同時に不安や焦り、脅威などを覚える現役エンジニアも少なくないようです。
職業病
AIエンジニアは、オフィス内でのデスクワークが中心となる職業であり、何時間もデスクに座りコンピューターと向かい合うことも珍しくはありません。
そのため、次のような職業病を抱えやすいです。
＜AIエンジニアの抱えやすい職業病＞
・運動不足
・腰痛
・目の疲れ、視力低下
・肩こり
・痔
・肥満
など
これらの職業病を回避するためにも、帰宅後や休日には、ジョギングやスポーツで汗を流したり、ジムに通って身体を鍛える人なども意外と多いようです。
Webエンジニアを辞める理由で多いものは？
辞める理由で多いもの
AIエンジニアは将来有望な職業ではありますが、中には耐えられずに辞めていく人もいるようです。
辞める理由は、人それぞれではありますが、多いものとしては次のようなものが挙げられます。
＜AIエンジニアを辞める理由で多いもの＞
・イメージしていた仕事と違った
・プログラミングや機械学習などに対して、適性がなかった
・AI技術に興味がなくなった
・最新知識や技術を学び続ける生活に疲れた
・エンジニアとして技術スキル不足を感じる、仕事についていけない
・人間関係の不満
・残業の多さ
など
AIエンジニアの場合、将来性も抜群であり、給料水準も高いため、金銭的な理由で辞める人というのは少ないようです。
それよりも、「適性がなかった」、「興味がなくなった」、「技術不足」など、仕事内容や能力的な悩みで、辞めていく人の方が多いようです。
もちろん、「自分の開発したいAIサービスがあり、それができる会社に転職」、「さらなる高収入を目指しキャリアアップ転職」、「経験を武器にフリーランスとして独立」など、ポジティブな理由で会社を退職する人もいます。
変わった理由で辞める人も
1000人以上の英国のエンジニアを対象としたとある調査では、AI関連の技術者の4人に1人以上が、「AI技術が社会に悪影響を与える」「AIへの脅威」といった理由で仕事を辞めようか悩んでいることが明らかになったようです。
AIは人の暮らしをより便利にする可能性を秘めていますが、同時に現在ある人間の仕事を奪うリスク、またAIによる監視社会化などのリスクも秘めています。
SF映画のように、進化したAIが人間に物理的な危害を与える未来が訪れるかもしれません。
第一線で働くAIエンジニアの中には、そのようなAIの危険性に気付き、自分の行っている仕事に対して頭を抱える人も増えて来ているようです。
