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機械学習エンジニアがやめとけと言われる理由｜市場展望や転職を解説

機械学習エンジニアがやめとけと言われる理由｜市場展望や転職を解説

2023.12.05

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おいとま

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機械学習エンジニアとしてのキャリアは魅力的ですが、高度な技術スキルと絶えず変化する市場に追いつく挑戦がともないます。

この記事では、激務やキャリアの不確実性など「やめとけ」と言われる理由と、今後の市場価値や転職の展望を解説します。

機械学習エンジニア（AIエンジニア）がやめとけと言われるワケ

機械学習エンジニアとしてのキャリアは、高度な技術と専門知識を要求される分野です。キャリアには多くの魅力がありますが、同時にいくつかの挑戦もともないます。この章では、機械学習エンジニアという職業を避けるよう助言する人がいるのか、その理由を探ります。

技術の習得が難しい

機械学習エンジニアになるためには、高度なプログラミングスキルと数学・統計学・論理的思考能力が必要です。多種多様なスキルは習得が難しく、多くの時間と努力を要求されます。

たとえば、機械学習モデルを構築するには、PythonやRのようなプログラミング言語に精通していることが必要です。さらに、データを解析し、有効な結果を導き出すためには、統計学の深い理解が求められます。また、複雑な問題を解決するためには、論理的思考能力が欠かせません。

上記のスキルを身につけるには、大学での専門教育や、オンラインコース、実践的なプロジェクトへの参加など、長期間にわたる学習と実践が必要になります。

数字との向き合い

機械学習エンジニアの仕事は、数学的思考や論理的思考を常に要求されるため、苦手な人にとっては非常に困難な職業です。機械学習エンジニアは、データ分析・アルゴリズムの設計・統計モデルの構築など、数字を扱う作業が中心となります。

例えば、機械学習モデルを開発する際には、大量のデータセットから有意義なパターンを見つけ出し、それを基に予測モデルを構築する必要があるとします。統計学の知識だけでなく、データを正確に解釈し、適切な数学的手法を選択する能力が求められるでしょう。

また、論理的思考は、問題解決のプロセスにおいて不可欠です。機械学習エンジニアは、複雑な問題に直面した際、論理的に問題を分析し、効率的な解決策を導き出す必要があります。このプロセスには、仮説の設定、実験計画、結果の解釈といった一連のステップが含まれ、それぞれに精密な論理的思考が重要です。

さらに、AIプロジェクトはしばしば複雑な数学的概念やアルゴリズムに依存しており、これらを理解し、適用するためには高度な数学的能力が求められます。

激務になることがある

AI分野では人材不足が指摘されており、1人のエンジニアにかかる業務負荷が重くなることがあり、ワークライフバランスに影響を及ぼす可能性があります。

例えば、私の元同僚であるEさんは、新興のスタートアップ企業で機械学習エンジニアとして働いていました。彼の仕事は、データの収集と処理、機械学習モデルの開発、結果の分析といった一連のプロセスを一人で担当することが多かったようです。特に、あるプロジェクトでは、顧客の要求に応えるために、通常の勤務時間を大幅に超える残業を行い、週末も休まずに作業を続けることがありました。

このような激務は、Eさんの健康にも影響を及ぼし、徐々に疲労が蓄積。彼は仕事のストレスから不眠に悩まされるようになり、家族と過ごす時間も減少していったと言っていました。最終的には、この過酷な労働環境が原因で、Eさんはその会社を退職しました。

この体験談から、機械学習エンジニアとして働く際には、業務の効率化や時間管理、自己ケアが非常に重要であることがわかります。特に人材が不足している環境では、個々のエンジニアにかかる負担が大きくなりがちです。健康や私生活への影響を最小限に抑えるために、適切なワークライフバランスの維持が必要となります。

競争の激化

AIスキルを持つ人材が増えるにつれて、職場での競争が激しくなることが予想されます。特に新規参入者にとっては大きな障壁となるでしょう。

たとえば、大手企業や有名なテック企業では、AI関連のポジションに対する応募者が多数いるため、採用過程が非常に競争的になります。そのため、特に経験が少ない新規参入者や、最新の技術トレンドに追いついていないエンジニアにとっては、大きな挑戦です。

また、フリーランスとして活動する場合も、多くの機械学習エンジニアが高品質なサービスを提供しようと競い合っているため、クライアントを獲得するための競争が激しくなります。

求められる期待値が大きい

機械学習エンジニアの仕事は、顧客の問題解決に対する期待が非常に高く、単に技術的なスキルだけでなく、コンサルティング能力も求められます。

例えば、ある企業が市場分析のための機械学習モデルを導入したいと考えた場合、機械学習エンジニアは単に技術的な解決策を提供するだけでなく、その企業のビジネス目標や市場の特性を理解し、最適なモデルを設計しなければいけません。このプロセスには、顧客のニーズを正確に把握し、それに基づいて効果的な提案を行うコンサルティングスキルが必要です。

また、プロジェクトの進行中には、顧客からのフィードバックや変更要求に柔軟に対応する必要があります。たとえば、モデルの精度が顧客の期待に満たない場合、機械学習エンジニアは迅速に問題を特定し、改善策を提案しなければいけません。このような状況では、技術的な知識だけでなく、顧客とのコミュニケーション能力や問題解決能力が重要です。

さらに、AIプロジェクトの結果はビジネス上の重要な意思決定に影響を与えることが多く、そのためには高い精度と信頼性が求められます。

例えば、製品の需要予測モデルが誤った予測を行うと、在庫過多や売り上げ機会の損失につながる可能性があるでしょう。このように、機械学習エンジニアは技術的な解決策を提供するだけでなく、ビジネス上の影響を考慮し、顧客の期待に応えるための高いレベルのサービスを提供する必要が重大なプレッシャーとなるのです。

上記の理由から、機械学習エンジニアとしてのキャリアは、高い報酬と専門性を持ちながらも、一定のリスクと挑戦をともなう道であると言えます。

次章では、機械学習エンジニアの将来性と市場価値について見ていきましょう。

機械学習エンジニアは今後いらない？その将来性と市場価値

機械学習エンジニアの将来性と市場価値については、AI技術の進化にともない、さまざまな議論があります。

一部では、AIが多くのタスクを自動化してエンジニアの仕事を奪う可能性があり、今後の市場価値は下落の一途をたどるという見方もあるでしょう。しかし、実際には、機械学習エンジニアにしかできない重要な役割が多く存在します。

AIに取って代わられる部分とエンジニアの不可欠性

AIの進化により、データ処理や簡単な分析などの作業が自動化され、効率が大幅に向上しています。

たとえばeコマースサイトでの顧客行動データの分析では、AIは購買パターンを迅速に識別し、パーソナライズされた商品推薦を生成します。しかし、これらのシステムの背後には、エンジニアの専門知識が欠かせません。AIシステムの設計・開発・管理には、複雑なアルゴリズムの理解と適切な実装が必要であり、これはエンジニアの深い技術的洞察と創造性に依存します。

もしAIが生成した推薦が顧客のニーズに合わない場合、エンジニアはその原因を分析し、アルゴリズムを調整する必要があるでしょう。このように、AIが完全に自律的に機能する段階にはまだ達しておらず、エンジニアの役割は依然として重要です。

AIと人間の協働の重要性

AIと人間の協働の重要性は、特に医療分野で顕著です。AIによる診断支援システムは、画像認識技術を用いて病変を識別することができますが、最終的な診断は医師の専門知識と経験に依存します。

例えば、AIが肺のCTスキャンから異常を検出した場合、その結果の解釈と適切な治療計画の策定は医師の責任です。同様にビジネス分野でも、AIによる市場分析の結果を基に戦略を立てる際、エンジニアはビジネスの文脈を理解し、データの解釈を行う必要があります。

上記のように、AIの提供するデータと分析は価値がありますが、最終的な意思決定は人間の洞察と判断に委ねられています。

新たな役割とスキルの進化

AI技術の進化にともない、機械学習エンジニアの役割も変化しています。特に、AIシステムの倫理的な側面やユーザーインターフェースの設計、複雑な問題解決において、エンジニアの創造性や感性が重要になっています。

例えば、自動運転車の開発において、AIは運転環境を認識し、適切な判断を下すことができますが、そのアルゴリズムの倫理的な側面（例えば、緊急時の意思決定）はエンジニアの責任です。また、AIを活用したチャットボットの設計では、ユーザーが自然に感じる対話の流れを作り出すために、エンジニアの創造性が求められます。このように、AIの技術的な側面だけでなく、人間中心の設計や倫理的な問題への対応も、エンジニアの新たな役割として重要視されているのです。

結論として、AIによる自動化が進む中でも、機械学習エンジニアには代替不可能な役割が多く存在するでしょう。技術の進化に適応し、新たなスキルを身につけることで、エンジニアは引き続き重要な市場価値を持ち続けると予測されます。

しかし、機械学習エンジニアだけしか道がないと思うと不安になることもあるでしょう。

次章では、機械学習エンジニア以外のキャリアの選択肢を解説します。

機械学習エンジニア以外のキャリアの選択肢

機械学習エンジニアに惹かれる人々にとって、そのスキルセットと興味を活かせる他のキャリアパスも多く存在します。技術的な知識を活用しつつ、新たな分野での成功を目指すことが可能です。ここでは、現在機械学習エンジニアとして働いている人へのキャリアパスについても解説します。

データサイエンティスト

機械学習エンジニアがデータサイエンティストに転職する場合、深いデータ理解と分析能力が大いに役立ちます。データサイエンティストは、統計学、データマイニング、予測モデリングなどの技術を駆使して、ビジネスの意思決定を支援する職業です。

例えば、小売業界でのデータサイエンティストは、顧客の購買データを分析し、販売予測モデルを構築することができるため、在庫管理の最適化やターゲットマーケティング戦略の策定が可能になるでしょう。

機械学習の知識を持つ人は、特に複雑なデータセットからのパターン認識や予測分析において、高い競争力を持つことができます。

ソフトウェア開発者

機械学習エンジニアは、そのプログラミングスキルをソフトウェア開発の分野で活かすことができます。アプリケーション開発、システムアーキテクチャ設計、フロントエンドやバックエンドの開発など、幅広い領域で貢献することが可能です。

例えば、ヘルスケア業界のソフトウェア開発者として、患者の健康データを管理し分析するアプリケーションの開発に携わることなどが考えられます。このようなアプリケーションは、機械学習を利用して患者の健康状態を予測し、医師に重要な情報を提供することが可能です。

ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストとして、機械学習エンジニアは自身の分析スキルと問題解決能力を活用して、企業のビジネスプロセスを改善する提案を行います。

製造業においてビジネスアナリストは、生産プロセスのデータを分析し、効率化やコスト削減のための戦略を策定することができます。また、市場動向や顧客のフィードバックを分析し、新しい製品開発の方向性を提案することも可能でしょう。

データ駆動型のアプローチにより、技術とビジネス両面から企業の成長と競争力の強化に貢献することができます。

フリーランスコンサルタント

現在機械学習エンジニアである人がフリーランスに転身する場合、フリーランスコンサルタントとしてのキャリアが有望です。機械学習エンジニアがフリーランスコンサルタントに転身する場合、企業が直面するデータ関連の課題に対して専門的なアドバイスやソリューションを提供することができるからです。

例えば、小売業界の企業が顧客データをより効果的に活用したい場合、フリーランスコンサルタントは顧客行動の分析、購買パターンの予測、在庫管理の最適化などのソリューションを提案できます。また、製造業での品質管理プロセスの改善、金融業界でのリスク管理戦略の策定など、さまざまな業界においてデータ駆動の意思決定を支援することが可能でしょう。

フリーランス独特の柔軟性を活かし、クライアントのニーズに合わせたカスタマイズされた分析ツールや戦略を提供することで、企業のデータ活用能力の向上に貢献します。

教育・トレーニングの専門家

機械学習エンジニアが教育やトレーニングの専門家になる場合、深い技術知識と実務経験は非常に価値があります。

例えば、大学や専門学校での講師として、機械学習やデータサイエンスの基礎から応用までを教えることができます。また、オンライン教育プラットフォームでのコース開発やウェビナーの実施も可能です。

企業内でのトレーニングプログラムを開発し、従業員のデータリテラシーや分析スキルの向上を支援することも考えられます。

第一線を引くという意味に捉えられるかもしれませんが、後進の育成は重要な課題です。実際の業務で遭遇する問題を事例として取り入れることで、より実践的な学習体験を提供し、次世代のエンジニアやデータサイエンティストの育成に貢献するでしょう。

スタートアップの共同創業者・技術顧問

機械学習エンジニアがスタートアップの共同創業者や技術顧問になる場合、専門知識は新しいビジネスの創出に大きく貢献します。

例えば、AIを活用したヘルスケアアプリの開発、データサイエンスを基盤としたマーケティング分析ツールの構築など、様々な分野でのイノベーションが可能です。

共同創業者としては、ビジネスモデルの策定、製品開発のリード、チームの組織化などを担うことが考えられます。技術顧問としては、技術戦略の策定、新技術の導入のアドバイス、投資家とのコミュニケーションなどを行うでしょう。特にAIやデータサイエンスを核とするスタートアップでは、その専門知識がビジネスの成功に欠かせません。

上記のキャリアは、機械学習エンジニアのスキルセットを活かしつつ、新たな分野での成功を目指すための有望な選択肢です。技術的な知識とともに、ビジネスやプロジェクト管理のスキルを身につけることで、これらの分野でのキャリアを築くことが可能です。

まとめ｜機械学習エンジニアはやめとけと言われるが市場価値は高くキャリアパスも豊富

おいとま

まとめの見出しが長すぎるので改善願います！（総括部分のみで53文字）レギュレーションにのっとり、メインキーワードを含めた内容であれば、以下のような感じでもいいんじゃないかと思います（総括部分のみで36文字）。まとめ｜機械学習エンジニアはやめとけと言われるが市場価値は高くキャリアパスも豊富 ■【エイジレスメディア】レギュレーション該当レギュレーション：H-5 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1NTuwdCxlnjPuXp03E88WkPYBo-JRwmhX/edit?usp=sharing&ouid=100450982661676361664&rtpof=true&sd=true

飯嶋シロ

ご指摘ありがとうございます。まとめのレギュレーションについて失念しておりました。いただいたご提案に修正させていただきました！

この記事を通して、以下のことがわかりました。

機械学習エンジニアがやめとけと言われる理由は、技術の習得が難しい、数字との向き合い、最新情報を追うのが大変、激務になることがある、競争の激化、求められる期待値が大きいこと
AIによる自動化が進む中でも、機械学習エンジニアには代替不可能な役割が多く存在するため市場価値はある
機械学習エンジニア以外のキャリアの選択肢として、データサイエンティスト、ソフトウェア開発者、ビジネスアナリスト、フリーランスコンサルタント、教育・トレーニングの専門家、スタートアップの共同創業者・技術顧問が考えられる

機械学習エンジニアとしてのキャリアは、最新技術の追求という刺激的な側面と、激務になる可能性という挑戦を併せ持っています。高度なプログラミングスキル、数学、統計学の知識、そして論理的思考能力を要求し、これらのスキルの習得と維持は大きな努力を必要とします。さらに、AI技術の急速な進化にともない、常に最新のトレンドや技術を学び続けることも重要で、これは時間とエネルギーを大量に消費する作業です。

しかし、機械学習エンジニアの市場価値は非常に高く、多様なキャリアパスも存在します。転職やフリーランスへの転身、教育分野への進出、スタートアップでの活躍など、その専門知識は多くの分野で重宝されます。

このように、機械学習エンジニアは、厳しい環境の中でも、その専門性と柔軟性により、引く手数多の職業としての地位を確立しているのです。

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執筆者

飯嶋シロ

日経シンクタンクにてクラウドエンジニアとして従事。新規クラウド構築における設計をPMとして担当した。新技術をどのように設計にシステム更改で利用するかについて常に考えている。現在はフリーランスのライターとしてITや金融など幅広く情報を発信。趣味は一人旅と猫と一緒に寝ること。

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