機械学習エンジニアはオワコンだからやめとけと言われる理由は？将来性も解説

AI技術が急速に社会へ浸透する中、「機械学習エンジニア」は、その中核を担う花形の職業として大きな注目を集めています。

しかしその一方で、インターネット上では「機械学習エンジニアはやめとけ」「きついから割に合わない」「オワコンだ」といったネガティブな声も散見されます。

そこでこの記事では、なぜ「機械学習エンジニアはやめとけ」という声があるのか、その理由を紹介していきます。

また、「やめとけ」という声とは反する、機械学習エンジニアの本当の将来性や、求められる適性についても徹底的に解説しますので、是非参考にしてください。

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアとは、AIの核となる技術である「機械学習」を用いて、データを分析し、特定のパターンやルールを学習するモデルを設計・構築・実装する専門職です。

機械学習は、以下のような技術を支える根幹です。

機械学習エンジニアの仕事は、これらのサービスを実現するために、アルゴリズムを理解し、膨大なデータを処理・分析し、目的に合ったAIモデルを開発・運用することです。

データサイエンティストがデータの分析やモデルの考案に重点を置くのに対し、機械学習エンジニアは、考案されたモデルを実際のシステムやサービスとして動かすための「実装」の部分をより強く担う傾向があります。

機械学習エンジニアはオワコンだからやめとけと言われる理由

高い需要があるにもかかわらず、「やめとけ」という厳しい意見が出るのには、機械学習エンジニアという仕事が持つ特有の難しさや課題が関係しています。

習得すべきスキルが多く挫折しやすい

機械学習エンジニアになるためには、単にPythonなどのプログラミング言語を覚えるだけでは不十分です。

アルゴリズムの理論を支える線形代数、微分積分、確率統計といった高度な数学の知識が求められるのです。

さらに、以下のようなスキルについても習得する必要があります。

この学習範囲の広さと専門性の高さが、初学者の挫折率を高める大きな要因となっています。

スキル習得までに時間がかかる

上記のような多岐にわたるスキルセットは、一朝一夕で身につくものではありません。

基礎を固めるだけでも簡単ではありませんし、その先、開発現場に出ることを前提としたスキルを身に付けることを考えると、かなり長い学習期間を覚悟する必要があるでしょう。
特に独学の場合は、膨大な時間が必要となります。

一人前の機械学習エンジニアとして認められるには、実務経験を積みながら継続的に学習し続ける必要があり、その道のりの長さに「割に合わない」と感じてしまう人もいるでしょう。

人材不足なのでハードワークになりやすい

機械学習エンジニアは、その専門性の高さから深刻な人材不足に陥っています。

経済産業省の調査でも、AI人材を含むITエンジニアの不足は将来的にさらに拡大すると予測されています。

需要に対して供給が追いついていないため、現場の一人ひとりのエンジニアにかかる負担が大きくなりやすい傾向があり、新しいプロジェクトの立ち上げや、困難な精度の改善などを任され、結果として長時間労働や高いプレッシャーにさらされることも少なくありません。

仕事の責任が重い

機械学習エンジニアが開発するAIモデルは、企業の経営戦略や、場合によっては自動運転や医療診断AIなどの人命に関わる重要な判断に使われることがあります。

モデルの予測ミスが、ビジネス上の大きな損失や社会的な問題を引き起こす可能性も否定できません。

そのため、開発するモデルの精度や公平性、安全性に対して、非常に重い責任を負うことになります。

そのプレッシャーの大きさが「やめとけ」と言われる一因です。

技術の進化が早いので常に学習しなければならない

AI・機械学習の分野は、IT業界の中でも特に技術の進化が速い領域です。

頻繁に新しい論文が発表され、数ヶ月前に最先端だった技術があっという間に古くなることもあります。

こういった状況のため、業務時間外でも常に最新の技術トレンドを追いかけ、勉強し続けなければ、すぐにエンジニアとしての市場価値が低下してしまうでしょう。

「機械学習エンジニアはきついからやめとけ」と言われるのは、技術の進化に追いつくために日々学習が欠かせないことも理由の一つです。

機械学習エンジニアは「やめとけ」は本当なのか？

結論から言うと、「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見は、主にその仕事の「厳しさ」や「難易度の高さ」を指したものであり、「将来性がない」という意味ではありません。

むしろ、その厳しさの裏返しとして、将来性や需要は他のエンジニア職種と比較しても極めて高いと言えます。

確かに、学習コストが高く、常に学び続ける必要があり、責任も重いという「きつい」側面は存在します。

しかし、それらのハードルを乗り越えた先に、高い専門性と市場価値、そして大きなやりがいがあることも事実です。

次の項目で、なぜ機械学習エンジニアが「オワコン」どころか、今後さらに必要とされるのか、その将来性について詳しく解説します。

機械学習エンジニアはやめとけは嘘！オワコンどころか将来性が高い

「やめとけ」という意見とは対照的に、機械学習エンジニアの将来性は非常に明るいと断言できます。

その理由は、「現代社会の構造」や「技術の発展」にあります。

AI市場は拡大し続けている

あらゆる業界でデジタルトランスフォーメーション（DX）が推進される中、AIはビジネスの競争力を左右する中核技術として位置づけられています。

・・・などなど、AIの活用領域は無限に広がっています。

現在、AI市場は世界的に見ても急激な成長を続けており、このトレンドは今後も続くと予測されています。

市場が拡大し続ける限り、AIの担い手である機械学習エンジニアの需要がなくなることは考えにくいでしょう。

機械学習のスキルを持つ人材は貴重

前述の通り、機械学習エンジニアに求められるスキルセットは非常に高度で、習得難易度が高いです。

プログラミング能力と高度な数学的知識を両立している人材は、市場全体で見れば圧倒的に不足しています。

需要は急増しているにもかかわらず、人材供給が追いついていないため、機械学習エンジニアは極めて「貴重な存在」となっているのです。

この需給ギャップこそが、機械学習エンジニアの高い市場価値と将来性を約束されている要因と言えるでしょう。

機械学習エンジニアのやりがい

機械学習エンジニアの仕事は、困難が伴う一方で、他の職種では得られないような大きなやりがいや魅力があります。

最先端技術に触れられる

AI・機械学習は、現在最も進化の速い技術分野の一つです。

昨日まで不可能だったことが、新しいアルゴリズムやモデルの登場によって今日可能になる、といったブレイクスルーが日常的に起きています。

このような最先端の技術に常に触れ、それを自らの手で社会実装していくプロセスは、知的好奇心を満たし、エンジニアとしての大きなやりがいを与えてくれます。

社会問題の解決に役立つ

機械学習の技術は、ビジネスの効率化だけでなく、医療の質の向上、エネルギー問題の解決、災害予測など、様々な社会問題の解決にも貢献する可能性を秘めています。

自分のスキルが、人々の生活をより良くしたり、社会が抱える困難な課題を解決したりすることに直接役立つという実感は、大きなモチベーションとなるでしょう。

高い年収が期待できる

需要に対して人材が圧倒的に不足しているため、機械学習エンジニアの年収水準は、他のITエンジニア職種と比較しても高い傾向にあります。

求人サイトによって平均年収の数値にばらつきはありますが、概ね650万円～700万円あたりが機械学習エンジニアの平均年収となります。

この年収は、言うまでもなく日本の平均給与を大きく上回っています。

スキルと経験を積めば、年収1,000万円以上を目指すことも十分に可能な、専門性の高い職種です。

機械学習エンジニアに向いている人の特徴

機械学習エンジニアは、その専門性の高さから、適性が比較的はっきりしている職種とも言えます。

以下のような特徴を持つ人は、この分野で活躍できる可能性が高いでしょう。

学習することが好き

技術の進化が速く、学ぶべき領域が広いため、「知らないことを知るのが楽しい」「新しいスキルを身につけることに喜びを感じる」という、知的好奇心が旺盛な人が向いています。

業務時間外でも自主的に勉強を続けられるような、学習意欲の高さが不可欠です。

数学や統計が得意

必ずしも数学の天才である必要はありませんが、線形代数や微分積分、確率統計といった数学的な概念に対するアレルギーがないことは重要です。

数式を見てその意味を理解しようと努めたり、データと向き合って論理的に物事を考えたりすることが苦にならない人は、適性があると言えます。

苦労してでも専門スキルを身に付けたいと考えている

簡単な仕事よりも、難易度が高くても専門性の高いスキルを身につけ、市場価値の高い人材になりたいという「上昇志向」を持つ人に向いています。

学習コストが高いというハードルを、キャリアアップのための「投資」として前向きに捉えられるかどうかが鍵となります。

機械学習エンジニアはやめておいた方がよい人の特徴

一方で、以下のような特徴を持つ人は、機械学習エンジニアの仕事にミスマッチを感じ、後悔してしまう可能性が高いかもしれません。

理系の科目が苦手

数学や統計学の概念を理解することに強い拒否反応がある場合、アルゴリズムの本質的な理解が難しく、キャリアのどこかで必ず壁にぶつかりやすいです。

AI開発の根幹には論理的な思考が求められるため、理系的な素養が全くないと厳しいでしょう。

最先端技術に興味が無い

AIや機械学習のニュースを見ても全くワクワクしない、技術そのものよりも安定や待遇だけが目的、という方にはあまりお勧めできません。

継続的な学習が必須の分野であるため、技術への興味・関心がなければ、学び続けるモチベーションを維持することが困難です。

単純なルーチンワークが好き

決められた手順に従って正確に作業をこなす、単純なルーチンワークを好む人には不向きかもしれません。

機械学習のプロジェクトは、未知の課題に直面し、試行錯誤を繰り返しながら正解を探していくプロセスそのものです。

変化や不確実性を楽しめない人にはストレスが大きいでしょう。

未経験から挫折せずに機械学習エンジニアを目指す最適な方法

「やめとけ」と言われる理由の多くは、その学習ハードルの高さと挫折のしやすさにあります。

未経験から独学で、数学、プログラミング、AI理論のすべてを体系的に習得しようとすると、途方もない時間がかかる上に、どこから手をつければ良いか分からず挫折してしまうリスクが非常に高いです。

したがって、未経験から本気で機械学習エンジニアを目指したいのならば、プログラミングスクールの活用が効率的でしょう。

AIや機械学習に特化したスクールでは、未経験者が挫折しないよう、基礎となる数学の知識からPython、機械学習ライブラリの使い方、ディープラーニングの実装までを、体系的に学べるカリキュラムが整備されています。

最大のメリットは、疑問点をすぐに質問できるメンターや講師の存在です。

独学では解決に何時間もかかるエラーや、難解な理論も、専門家のサポートを得ることで効率的に理解を進められます。

また、同じ目標を持つ仲間と学ぶことでモチベーションを維持しやすい点もメリットと言えるでしょう。

なお、機械学習を学ぶのに最適な優良スクールの代表格は、主に以下の3つです。

それぞれ、どんなスクールなのかを知るために、まずは無料相談を申し込んでみることをおすすめします。

まとめ：機械学習エンジニアは「やめとけ」どころか貴重な存在

「機械学習エンジニアはやめとけ」という言葉は、その仕事の難易度の高さや、常に学び続けなければならない厳しさを表したものです。
決して、その仕事の将来性や価値を否定するものではありません。

AI市場が急速に拡大を続ける一方で、高度な数学的知識とプログラミングスキルを併せ持つ人材は世界的に不足しており、機械学習エンジニアは「貴重な存在」であり続けています。

もしAIの可能性に魅力を感じ、専門性を高めたいという強い意志があるのなら、「やめとけ」という声に惑わされず、挑戦する価値は十分にあると言えるでしょう。