AIに奪われないエンジニアの仕事とは？心得ることもあわせて紹介

AIに仕事が奪われる？

AIによって生活や仕事での利便性が上昇していますが、その代償として単調で規則的な作業の仕事が減少していると言われています。

単調で規則的な作業の仕事は従来では主に中間所得層の労働者が担っていたため、それらの仕事がAIに取られるということは、中間所得者層が消滅する可能性があります。

また対照的に高度なスキルを持った労働者のニーズは高まるため、雇用が増大し、所得も増大する可能性が大きいです。

AIに奪われる仕事の特徴

AIに奪われる仕事の特徴として、単調で規則的な仕事である、ということが挙げられます。

具体的には簿記係や事務員など、コンピュータソフトの自動化で代用されやすい職業の仕事が挙げられます。

また電車運転士や路線バス運転者など、業務を行う上で一定程度の技能や資格を必要とする職業の仕事も、仕事内容は単調で規則的なためAIに奪われる可能性が高いです。

プログラマーがAIに仕事を奪われると言われる要因

プログラマーの仕事もAIに奪われる可能性が高いでしょう。

もともとプログラマーという仕事は将来的に無くなる可能性が高く、AI以外にもクラウドソーシングやオフショア開発の浸透などの要因もあります。

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IT業界は深刻な人材不足に悩まされている上に人件費も高騰しているため、業務の効率化と人件費削減のために、企業側もプログラミングの機械化や自動化には期待しています。

AIの開発技術動向次第である

実際にプログラマーがAIに仕事を奪われるのか否かについては、AIの開発技術動向次第にも左右されるでしょう。

ただ、囲碁や将棋の正解チャンピオンにコンピュータが何度も勝っていること、GAFAMなどの大企業がAIの研究に何十億ドルも投資していることを考慮に入れると、プログラマーの仕事がAIに取られる可能性は高いです。

将来的な人件費削減の効果の高さにもよる

プログラマーは今の時点でも深刻な人材不足である状況のため、人件費が高騰している状況です。

IT業界やプログラマーの人材不足に解決の兆しは無いため、これからも人件費は高騰し続ける可能性が高いです。

そのため今からAIによるプログラミングに投資をしていた方が、長期的に見ればコストを低くできるという見方もあります。

保守・運用を担うエンジニアは奪われる可能性は低い

プログラマーの中でも、保守や運用を担うエンジニアに関しては、仕事を奪われない可能性が高いでしょう。

保守や運用作業はビジネス環境や顧客のニーズの変化に合わせて行うため、業務の内容が単調になりにくいです。

開発現場によっては、プログラミングだけでなく、テストや設計書の修正など多岐に渡る業務を担当する可能性もあります。

プログラマーの仕事はAIに奪われる可能性が高いとはいえ、全てのプログラマーの仕事がAIに奪われる、というわけではありません。

プログラミングはAIによる自動化への心理的抵抗が少ない

プログラマーの仕事は、システムエンジニアの考えた要件通りに作るのが仕事になるため、ある程度プログラミング言語のルールと単語を覚えてしまうと仕事の内容は単調になりがちです。

そもそも、各種のツールによってプログラミングという作業の内容は簡略化されてきています。従って、プログラマーの仕事もAIに奪われる可能性が高いでしょう。

プログラマーがAIに仕事を奪われないようにするためには、システムエンジニアの命令を正確に再現するだけでなく、自らも考えて提案していくことが必要不可欠になると言えます。

AIに奪われない仕事と言われる「AIエンジニア」とは

AIエンジニアとは、システムやソフトウェアが効率的に判断と学習をできるように設計する仕事です。

AIの開発や実装を行うプログラミング分野と、データの分析を行うアナリティクス分野があります。

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労働力が今後ますます減っていくことが予想される日本において、AIとAIエンジニアの需要は益々高まる可能性が高いでしょう。

AIエンジニアの平均的な年収

AIエンジニアの平均的な年収はおよそ620万円～700万円だと言われており、比較的年収の高い傾向にあるIT業界の中でも、高い水準となっています。

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ただし、スキルや業務経験は勿論、学歴によっても年収の金額は左右されます。従って早いうちから継続的にスキルアップをしておくと、高収入になりやすいでしょう。

AIエンジニアがAIに仕事を奪われないとされる理由

人手不足に悩まされるIT業界の中でもAIエンジニアは、経済産業省が積極的に人材を育成しているなどの理由で、AIに仕事を奪われない可能性が高いでしょう。

そもそもAIという技術自体が高度なため、それを扱える知識やスキルを持つ人材はあまり多くありません。またクラウドソースなどでも活動が充分に可能なため、会社員でもフリーランスでも働きやすいでしょう。

経済産業省による率先した育成が行われているため

IT人材の中でもサイバーセキュリティやAIに関わることのできる人材の数は、需要に対して少ないでしょう。

特にAIなどを駆使して新たなビジネスを立ち上げることのできる人材を、経済産業省は求めていると言われています。

理数系人材が産業界で活躍することを目的しており、雇用側も非雇用側もビジネスや仕事をしやすい環境を経済産業省が提供してくれる可能性が高いでしょう。

世界的にAIエンジニアが足りないため

AIエンジニアが足りないのは日本だけではなく、世界規模で共通していることのため、外国から簡単に日本に連れてくる事はできないでしょう。

自動運転などあらゆる分野でAIの活用が始まったため、世界中で優秀なAIエンジニアの争奪戦が起こっています。

AIに関連した仕事に必要な人材の数に比べて、AIエンジニアの数は、世界中に存在している数を全て足しても足りないと言われています。

AIの数もAIエンジニアの数も少なく、仕事の奪い合いになりにくいため、AIエンジニアの仕事はAIに奪われない可能性が高いでしょう。

スキルや知識が高度なため

AIエンジニアの業務内容は専門性が高く、必要とされているスキルや知識が高度なため、一朝一夕でできるようにはなりません。

AIもまだまだ歴史の浅い新しい技術のため、あまりにも高いレベルの要求は満足にこなせない可能性が高いでしょう。

求められるスキルやレベルの高い仕事の場合、まだまだ人間がやった方が確実と言えるため、AIエンジニアの仕事はAIに奪われない可能性が高いでしょう。

IT技術による競争が激化するため

IT業界は技術革新が激しいため、AIの技術などをアップデートしながら新しい技術も取り込む事は簡単ではありません。AIの取り込みや学習を待っていたら、その間に新しい技術や進化が生まれる可能性もあります。

新しい技術を習得し、他の分野の技術と組み合わせたり応用したりすることは、AIよりもまだ人間の方が勝っていると言えるため、仕事を奪われない可能性が高いでしょう。

クラウドソーシングでも活躍できるため

プログラマーの仕事が無くなる原因の一つが、アウトソーシングなどの外注先が増えて共有過多になるから、というものです。

外注であれば人を雇い入れることが無くなるため、固定費を削減できる、というメリットがあります。

外注先の一つにクラウドソーシングもあります。AIエンジニアは需要が高く、希少性の高い技術を持っているため、クラウドソーシングのような仕事の取り方でも充分な報酬を得ることが可能でしょう。

機械学習系だとクライアントの要望に沿えるため

機械学習系エンジニアは将来性が高いため、クライアントの要望に沿いやすくなります。

また機械学習系エンジニアの仕事内容は、データを分析し、コンピュータに学習させてアルゴリズムを作り出すというものです。

ビジネスの根幹に関わる業務の負担を減らすことができるため、クライアントからのニーズも高くなります。

AI技術は新領域であるため

AI自体は昔から研究されていましたが、そこまで研究は盛んではなく、人材も育っていませんでした。

しかし、AIの中でも現在盛んに研究されている、機械学習やディープラーニングなどの分野は特に新しい技術領域です。

研究の歴史が浅ければ、実務を行う人材の数も後進を育てる人材も少ないため、人材のニーズは高くなります。

人材のニーズの方がAIによる業務遂行能力のニーズに勝っているため、AIエンジニアはAIに仕事を奪われない可能性が高いでしょう。

日本国内のAI人材の需要が増えるため

現在の日本では、AI人材が不足している上に、AI人材の育成も世界的に見ると遅れていると言われています。

またIT業界だけではなく、日本では運輸や介護などの分野でも人材不足が深刻になる見込みのため、AIの需要はこれからも増えるでしょう。

AIが増えるということは、それを扱うAI人材の需要も増えるということになるため、仕事を奪われない可能性が高いでしょう。

AIエンジニアが所属する企業は？

AIエンジニアが所属する企業は、IT業界だけではなく通信業やメガバンク、自動車など様々な業界に存在します。

ログを調査してエラーの原因を見つけたり、自動運転を行うためのアルゴリズムを作ったりするために、AIエンジニアが業務を行います。

優秀なエンジニアは業界問わず人気があるため、求人の数も多くあるでしょう。

AIエンジニアが行う仕事内容

AIエンジニアの仕事内容は機械学習やディープラーニングなどの技術を用いて、人間と同じように思考と判断ができるシステムやソフトウェアを作り出すことです。

機械にデータを与えて、考え方や判断方法などのアルゴリズムをデザインしていきます。

他のITエンジニアと同じように企画やテストもしますが、それ以外にデータの準備や学習方法の構築も行います。

AIエンジニアに必要とされるスキル

AIエンジニアの業務内容は難易度が高いため、必要とされるスキルの内容は多岐に渡り、一つ一つが高いレベルであることも求められます。

プログラミングスキルは勿論、統計学や数学の知識までもが、業務を行う上で必要不可欠となります。

サービスによってはクラウドサービスも併用して使うことがあるため、ITインフラ関連の知識も必要でしょう。

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AIライブラリを扱う能力

AIライブラリとは、プログラミングで使う関数やソースコードをすぐに使えるようにできるソフトウェアのことです。AIに限らず効率的にプログラミングを行う上で、ライブラリの存在はとても重要です。

殆どの企業やAI開発の現場でもライブラリを使用してAIの開発を行っているため、AIライブラリの使い方を覚えておく必要があるでしょう。

Pythonを使ったコーディング

ライブラリという便利な存在があるとはいえ、顧客の要望通りのAIを作成するにはプログラミングスキルが欠かせないでしょう。

AI開発においてはプログラミング言語にPythonを採用している事例が多いため、Pythonのプログラミングソースをコーディングできなければなりません。

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ただ単語や文法のルールを覚えるだけでなく、パソコンで実際に書いた上でプログラムを動かしてみることで効率的に学習できます。

数学の知識

AIなどのコンピュータは全ての事象を数字で理解し、判断しているため、数学の知識が必要不可欠でしょう。

具体的には、微分積分や線形代数学、行列などの理論が業務上で必要になります。

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また数学の公式を丸覚えするだけでなく、どのような時に何を使用するかなどの思考力も、AIに仕事を奪われないAIエンジニアになる上で必要不可欠でしょう。

統計学に関する知識

AIエンジニアとしてAIの作成や設計を行うためには、統計学に関する知識も必要不可欠になります。具体的には標準偏差や確率分布、推定などの理論が必要です。

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AIに考え方をインプットさせる上で、どのようにデータを扱うかAIに決めさせるために、AIの作成や設計を行うAIエンジニアも統計学に関する知識を習得しておく必要があるでしょう。

機械学習やディープラーニングの知識

機械学習やディープラーニングを理解して扱うには、アルゴリズムやパターン認識などの専門知識が必要でしょう。

アルゴリズムやパターン認識などの専門知識は、前述した統計学や数学の知識の他、効率的な情報処理に関する知識も必要となります。

機械学習やディープラーニングを使ってコンピュータをAIに成長させるため、AIエンジニアは機械学習やディープラーニングの知識の習得が必要不可欠でしょう。

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インフラの環境構築スキルやデータ処理のスキル

AIのシステムやアプリケーションはオンプレミスで運用する事もあればクラウドで運用することもあり得ます。従って、AIエンジニアにもインフラの環境構築のスキルや知識が必要だと言えます。

また、効率的な学習方法や判断方法をコンピュータに覚えさせるに当たって、データ処理のスキルや知識も必要不可欠でしょう。

AIの知識だけでも希少性が高いですが、そこに更にクラウドやデータ処理の知識も併せ持つことで、AIに仕事を奪われないエンジニアになることができるでしょう。

AIエンジニアを目指す方法

AIエンジニアになるためには、スクールでスキルを身に付けたり、書籍や学習サイトを利用したりするなどの方法があります。

AIエンジニアは人手不足なため、未経験でも採用してくれる会社は多少ありますが、初めからある程度のスキルを身に付けておくに越したことはありません。

また、AIエンジニアの業務内容は難易度が高いため、できるだけ早いうちからスキルと経験を獲得するとよいでしょう。

JDLAの資格を利用する

資格を取得することで自らのスキルレベルを公的に証明することができ、業務経験の浅さをある程度補ってくれます。

またディープラーニングはAIに必要不可欠な知識だと言えるため、JDLAの資格を取得する上での資格勉強で、業務に必要な知識も手に入れることができるでしょう。

仕事を奪われないエンジニアになるためには、アウトプットも含めた勉強が必要不可欠でしょう。

スクールを活用する

プログラミングスクールに通うことで、わからないことをわかるようになるまで、プロの講師に聞くことができます。従って、理数系の学問やプログラミングの経験をしたことが無くても、挫折するリスクが少ないです。

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コストは相応に高く、プログラミングスクールを卒業しただけではすぐに仕事ができるようになるわけではありませんが、メリットは多くあるでしょう。

書籍や学習サイトを活用する

書籍や学習サイトを利用することで、プログラミングスクールよりも安いコストでAIエンジニアになることができます。

ただし、わからないことがあっても解説してくれる人がそばにいないため、自分で調べる他に手段が無く、プログラミングや理数系の学問が未経験の人は挫折するリスクが高くなるでしょう。

プログラミングや理数系の学問の経験が多少ある人であれば、感覚が掴みやすいため、スキルアップの方法としては有効です。

AIの開発パッケージを活用する

開発パッケージとは、すでにある程度組み立てられたシステムやアプリケーションのことです。

一から全てを自分一人でプログラミングすることはある程度の熟練者でも困難なため、未経験者であれば尚更です。

そこで、ある程度組み立てられたシステムやアプリケーションを基にプログラミングすることで、無理なくプログラミングの経験が積めます。

未経験可能な求人を探す

人材不足が深刻なITエンジニアの中でもAIエンジニアの数は特に足りないため、未経験でも応募や合格が可能な求人は沢山あります。

AIエンジニアとして上流の現場で働くためには業務経験が重視されるため、スキルの有無に限らずまず経験することが重要です。

ただし、報酬は相応に低いものになるため、待遇に関してはある程度の妥協が必要でしょう。

AIに仕事を奪われないために心得る5つのこと

AIに仕事を奪われないようにするためには、闇雲に頑張るのではなく、幾つかのポイントを心得ておかなければなりません。

自分が提供できる価値を見極め、複合的な知識や複雑な判断が必要不可欠な仕事はAIに仕事を奪われない可能性が高いでしょう。

また、そもそもの原因であるAIをコントロールできるようにする、という視点も重要です。

1：AIに関する知識を付ける

そもそもの原因であるAIについて深く理解することで、これからの対策が考えやすくなります。

特にAIに関する技術である、機械学習やディープラーニングについての理解はとても重要です。AIに対する理解を深めることで、AIができることとできないことがわかってきます。

2：AI関連の資格を取得する

AIに仕事を奪われないようにするには、AIを作りコントロールする側になる、という方法も有効です。

AIに必要不可欠な技術であるディープラーニングなどの資格を取ることで、スキルを証明でき、勉強の過程で知識も獲得することができます。

3：自分が提供できる価値を見極める

AIに仕事を奪われないようにするためには、自分が提供できる価値を見極めることも重要です。

デザイナーやクリエイターなどのように、個人の感性で何らかの創作物を制作するような職業はAIに仕事を奪われにくいでしょう。

4：AIが得意とするものや不得意なものを把握する

AIが得意とする仕事は当然のことながら、AIに仕事を奪われやすくなるため、AIが得意なものと不得意なものを把握する必要があります。

例えば、複合的な知識を横断した複雑な判断や、抽象的なものを表現したり理解したりすることはAIは苦手としています。従って、AIに仕事を奪われないようにするには上記の能力を高めるのが有効でしょう。

5：SEを目指す

プログラマーの仕事は単調になりがちなため、AIに仕事を奪われる可能性が高いですが、SEであればその可能性は低くなります。

SEは顧客の要望を聞いてシステムの構成や設計を考える仕事のため、複合的な知識を横断して判断をする、複雑な仕事となります。

複合的な知識を横断して判断をする、複雑な仕事はAIの苦手分野であるため、AIに仕事を奪われにくいでしょう。

AIに仕事を奪われないための準備も必要！

AIに奪われない仕事の業務内容は難易度が高く、専門的なスキルや知識を必要とするため、一朝一夕では身に付きません。従って、早いうちから勉強などの準備が必要です。

早いうちから勉強などをして専門的なスキルを高いレベルで身に付けることができれば、長期的に豊かで安定した生活を営むことができるでしょう。

システムエンジニアの種類はこちらの記事で詳しく解説されています。あわせてご確認ください。

参考：システムエンジニアの種類（web系/汎用系/オープン系/制御系）について｜ITコラム - 株式会社パラダイムシフト