「AIの将来性ってどうなの？」
「AIエンジニアの需要は今後もある？」
ChatGPTの登場などもあり、世間的にAIに関する話題が多いことで、今後AIがどうなっていくのか、AIを開発するエンジニアの将来性についてはどうなのか、といったことについて興味のある方も多いでしょう。
これからエンジニアを目指そうと思っている場合、特に気になるのではないでしょうか。
そこでこの記事では、以下のようなことについて詳しく解説していきます。
- AI（人工知能）とは
- AIに将来性はあるのか
- AIの活用事例10選
- なぜAIエンジニアに対して「いらない」「オワコン」「やめとけ」といった否定的な意見があるのか
- AIエンジニアになるためにやるべきこと
- AIエンジニアのスキルを身に付けるための学習方法
AI（人工知能）とは
AI（人工知能）という言葉は、以前から各所で話題になることがあった上に、ChatGPTの登場でさらに存在感を強めました。
もはや、耳にしたことがないという方はほとんどいないでしょう。
では、AIとは一体何なのでしょうか？
この項目では、AIの定義やAIの歴史について解説していきます。
AIの定義
人間の脳は、外部から情報を取り入れることで様々なことを学習（インプット）し、その学習した内容を活かして様々なアウトプットを行います。
例えば、受験勉強というインプットを積み重ねて、試験の日にアウトプットする、といったような形です。
こうした働きができるシステムを人工的に作り出したものがAI（人工知能）です。
その名の通り、人間によって作られた知能であり、人間に近い形でのインプット・アウトプットが可能となっています。
違いは、人間の脳とは比べ物にならないほどのスピードで学習することができる、という点です。
なお、ここまで「AIとは何か？」について解説してきましたが、実はAIの定義については厳格に決まっているわけではありません。
識者によって意見が分かれているため、明確な意味があるわけではないのです。
また、一般的なイメージについてもバラバラです。
やや古いデータにはなりますが、総務省が発表したデータでは、日米の就労者が思い描くAIのイメージは以下のようになっています。
参照：総務省｜平成28年版 情報通信白書｜人工知能（AI）とは
「コンピューターが人間のように見たり、聞いたり、話したりする技術」といった、今のAIに近いイメージを持っている方もいれば、「コンピューターに自我（感情）をもたせる技術」のように、今の技術ではまだまだ実現できそうにないAIをイメージしている方も少なくありません。
定義もイメージもしっかりと定着していないというのが、AIの現状です。
AIの歴史
AIという言葉がはじめて使われたのは、1956年にアメリカで開催された「ダートマス会議」という、互いの研究成果を発表し合う研究発表会の場です。
この会議にて、ジョン・マッカーシーという学者が「Artificial Intelligence（人工知能）」という言葉を使いました。
その後、AIは三度のブームを迎えます。
第一次ブームは、1960年代です。
ただ、この時のAIはまだまだ不十分で、簡単なパズルゲームを解けるといった程度の人工知能でした。
複雑な問題を解く域には到達していなかったのです。
しかし1980年代に、「エキスパートシステム」と呼ばれるシステムの登場により、第二次AIブームが起こります。
エキスパートシステムとは、専門的な知識を取り込んだAIが、特定の問題に対して専門家のように受け答えをするという機械です。
ところが、AIが学習するための情報を人間の手で大量に用意しなければならないという欠点があったため、再びブームは終わってしまいます。
三度目のブームは、2000年代から始まり、今もなお継続中です。
これだけ長く継続している理由は、大量のデータをもとに、AI自らが学習する「機械学習」や「ディープラーニング」が定着したからだと考えられています。
過去二回の一過性のブームとは違い、第三次ブームから約20年経った今もなお広がりを見せているので、まだまだAIの勢いは止まらないでしょう。
AIに将来性はある？
何かと話題のAIですが、将来的にはどうなっていくのか、気になっている方も多いでしょう。
「そのうち今のブームも終わるのでは？」
「AIの進化も頭打ちとなって、それほど重要視されなくなるのでは？」
こういった考えをお持ちの方もいるかもしれません。
特に、AIの歴史を見ると、幾度かブームが来ては去っていく、ということを繰り返しているため、現在の第三次ブームもいつか終わると思っている方がいるのも当然かと思われます。
しかし今回は一過性のブームで終わらず、AIというものが世に根付いていき、AIの市場規模はどんどん拡大していくと予測されています。
こちらは、総務省が発表した、世界のAIに関連するソフトウェアの市場規模についてのグラフですが、綺麗に右肩上がりになっています。
実際、AI関連のサービスはどんどん登場してしますし、ChatGPTも大いに話題になりました。
そして、AIの活用は何もIT業界だけではなく、様々な業界へと波及しています。
各業界でのAI活用事例については、次の項目で紹介する例をご覧いただければ、あらゆる業界でAIが必要とされていることが一目瞭然となるでしょう。
こういったことを総合的に判断する限り、AIの将来性は非常に明るいということはほぼ間違いありません。
AIの活用事例10選
ここでは、各業界でのAIの活用事例について紹介していきます。
- 自動車の自動運転
- クレジットカードの不正利用防止
- 自動お掃除ロボット
- 不良品の検知
- AIアシスタント
- カンニング防止
- 翻訳機能
- 農業全般
- 万引き防止
- プログラミングの補助
自動車の自動運転
自動車業界では、人間が運転しなくても自動で車を走行させることができる機能である「自動運転」について、AIの画像認識能力を活用して実現しようとしています。
自動運転のレベルは0～5の6段階となっています。
- レベル0 ： 人間が運転する車
- レベル1 ： 運転支援技術が搭載された車
- レベル2 ： 部分的に自動で運転する車
- レベル3 ： 条件付きで自動で運転する車
- レベル4 ： 限定領域内で完全自動運転する車
- レベル5 ： 完全自動運転する車
引用元：自動運転 | 国民生活センター
日本では現在、「自動運転レベル3」までが実用化されています。
なお、2023年4月に道路交通法の改正が行われ、日本でも自動運転レベル4の車も公道を走れるようになったため、レベル4の車が公道を走行する日も近いでしょう。
そして、海外ではすでに自動運転レベル4の公道走行が認められている国もあります。
クレジットカードの不正利用防止
AIの機械学習を活用することで、クレジットカードの不正利用防止に役立てることが可能となっており、実際に多くのクレジットカード会社がAIによる不正利用の検知を行っています。
AIが、各顧客の氏名や住所、購入履歴、利用頻度などについて学習することで、普段と違うクレジットカードの使い方をしているとAIが感知し、異常を知らせる、といった仕組みです。
人力での確認よりも遥かに精度が高いため、今後もクレジットカード業界でのAI導入は進んでいくでしょう。
自動お掃除ロボット
AIを活用した家電として有名なのが、自動お掃除ロボットです。
電源を入れるだけで、センサー機能によって障害物を避けながら、床のゴミを自動で清掃してくれます。
また、「マッピング機能」が搭載されたロボットもあり、室内にある家具などの配置を覚えることで、障害物と自分（自動お掃除ロボット）との距離を把握し、効率的に掃除を行うことができます。
不良品の検知
AIの画像認識能力を活かすことで、工業用部品などにおける不良品を検知するというシステムも存在します。
例えば、AIに正しい画像を認識させておくことにより、納品物に傷やヘコミなどがないかをチェックするといったような機能です。
人間による目視では見過ごされてしまうような小さな不良でも、AIならばきちんと発見することが可能となります。
また、異物混入についても、同じ原理で阻止できる可能性が高まります。
AIアシスタント
AIアシスタントとは、人間が声に出して質問や要望を伝えることで、音声で答えてくれるサービスのことです。
「Siri」や「Googleアシスタント」が有名です。
AIアシスタントに搭載されている機能は様々で、主に以下のようなものがあります。
- 人間の声をマイクで拾う
- 入力された音声をコンピュータが理解できる形に変換
- 機械学習をもとに回答するためのテキストを生成
- 音声としてテキストを読み上げる
こういった機能のおかげで、人間は簡単に明日の天気や料理のレシピ、おすすめの店などを知ることができます。
カンニング防止
AIを活用することで、カンニング防止にも役立ちます。
Webカメラを使って受験者を監視し、不審な動きをしていないかどうかを確認するわけです。
例えば、長時間にわたって視線が答案用紙から外れていないか、横の席の人の答えを覗き見るような首の曲げ方をしていないか、カンニングに使うメモなどを取り出す動きはないか、といったことをチェックすることができます。
翻訳機能
一昔前までの翻訳機能は、決して精度の高いものとは言えず、Web上にある翻訳サービスで英語を入力して翻訳ボタンを押しても、日本語として成立していないような意味不明な文章となって返ってくることも珍しくありませんでした。
しかし、翻訳にAIを活用するようになってからは、翻訳の精度も大幅に上がり、現在では非常に自然な翻訳が為されるようになっているサービスも多いです。
例えばGoogle翻訳の場合は、2016年より「ニューラルネットワーク」という人間の脳に似せたAI技術を搭載したことで、飛躍的に性能が上がっています。
農業全般
意外かもしれませんが、農業にもAIを活用している場面が多いです。
農家は、様々な問題を抱えています。
農業従事者の高齢化、人手不足、自然災害などです。
こうした問題を、AIによる以下のような作業によって解決・軽減できるのです。
- AI搭載ロボットによる自動収穫
- 出荷量の予測
- 画像認識能力で駆除すべき害虫のいるところだけに農薬散布
- ビニールハウス内の気温や湿度やCO2濃度などを遠隔モニタリング
AIに多くの作業を任せることで、人手不足も解消できますし、効率的な生産も可能となります。
万引き防止
AIは、万引き防止にも役立ちます。
大量の一般買い物客の行動データをAIに学習させることで、通常の消費行動とは違う不審な動きをする人間を検知することができるようになります。
不審者が検知されたら、その情報が店員に届くようになっているため、事前に万引きを防ぐことができるわけです。
学習データが溜まれば溜まるほど精度も増すため、AIによる万引き防止機能は今後もさらに発展していくことでしょう。
プログラミングの補助
AIは、プログラミングの補助をすることも可能です。
代表的なサービスが「ChatGPT」で、プロンプトに簡単な要求を入力するだけで、すぐにソースコードを出力してくれます。
ただし注意すべきなのは、出力されたソースコードをノーチェックで使えるわけではない、という点です。
あくまで一般例として出力されるため、状況に応じて細かく修正していく必要があり、出力されたソースをそのまま使えるということはほとんどありません。
あくまで「補助」という役割であると理解しておきましょう。
AIエンジニアが「いらない」「オワコン」「やめとけ」と言われる理由
様々な分野に進出し、どんどん拡大しているAIですが、そんなAIを開発・運用するAIエンジニアに対して、「いらない」・「オワコン」・「やめとけ」といったネガティブな声も一定数あります。
そこでこの項目では、なぜ将来性の高いAIエンジニアに対してそのようなネガティブな意見が出ているのかについて解説していきます。
AIエンジニアになるためのハードルが高すぎる
こちらの理由は、AIエンジニアを否定しているわけではなく、AIエンジニアになるためのハードルの高さについて問題視している意見となります。
確かに、AIエンジニアは他のエンジニアと比べて学習する内容が多く、安易に目指せる職種ではありません。
PythonのようなAI開発に必要となるプログラミング言語の習得から、機械学習、ディープラーニングなど、覚えることが山ほどあります。
そして、それら一つ一つの難易度も非常に高く、一人前のエンジニアとして活躍できるようになるまでにはかなりの時間を費やすことになるでしょう。
学習の途中で、挫折してしまう方も多いはずです。
そういった過酷さを踏まえて、「AIエンジニアを目指すなどやめとけ」といった意見が出てくるのでしょう。
しかし学習が大変な分、AIエンジニアとして採用され、活躍できるようになれば、将来性が高い上に高年収も大いに期待できます。
何事にも通じることですが、高い壁を乗り越えた後には、大きな見返りが待っているものです。
ハードワークになりがち
「AIエンジニアになるのはやめとけ」と言われる理由の一つとして、業務内容がハードで日々大変な思いをする、というイメージによるものがあります。
実際、AIエンジニアの業務はハードであり、誰にでもできることではありません。
AIはまだまだ発展途上であり、刻々と状況が変化していくため、頻繁に新たな技術が登場します。
そういった変化についていくために、終業後や土日を使って自主的に勉強し、日々最新のスキルを習得していかなければなりません。
したがって、勉強嫌いの人では務まらないでしょう。
しかし、エンジニアを目指す人にはもともと「学ぶこと」が好きな人が多いので、基本的には苦にならないという人の方が多い傾向にあります。
「休日を使ってまで勉強するのは嫌だ」という場合は、AIエンジニアはやめておいた方がよいかもしれません。
AIによってエンジニアの仕事がなくなる
「AIが進化すれば、いずれAIがAIを管理するようになるから、AIエンジニアなど要らなくなる」
このように思考から、AIエンジニアはいらない・オワコンと考えている方もいらっしゃるようです。
しかし、現時点ではこういった考えは決して正しいとは言えません。
そもそもAIに限らず、エンジニアという職種はそう簡単になくなってしまうことは考えづらいです。
AIを始めとしたシステムは、どこまでいっても最終的には人間が管理しなければなりません。
万が一、AIがシステムを管理できるようになるとしても、それはだいぶ先の未来です。
今から数年・数十年でそんな状況になることはまずあり得ないでしょう。
したがって、AIの発達によってAIエンジニアの仕事がなくなるということはまず考えられません。
AIブームはいずれ終わる
市場での過熱ぶりが取り沙汰されているAIですが、一部の人の中では、「一時的なブーム」と見ている人もおり、ブームである以上いずれは収束するので、AIエンジニアなど目指す必要はない、オワコン化するのが目に見えている、と主張する方もいらっしゃいます。
しかし前述した通り、現在AI業界は拡大の一途をたどっており、将来性も非常に高いと考えられています。
一過性のブームで終わってしまうということは考えづらいため、AIエンジニアの需要もますます高まっていくでしょう。
AIエンジニアになるためにやるべきこと
ここまで、AIの将来性が非常に高いことや、AIエンジニアを目指す価値は充分にあるということについて解説してきたことで、AIエンジニアに興味が湧いたという方もいらっしゃるでしょう。
そこでこの項目では、AIエンジニアになるためには具体的にどのようなことをすればいいのかについて紹介していきます。
AI開発に必要なプログラミング言語を習得する
まず必要となってくるのは、AI開発を行うために必要なプログラミング言語の学習です。
言語としては、主に「Python」を学ぶのが一般的ですが、その他にも「C＋＋」や「R言語」といった言語が用いられることもあります。
なお、C＋＋とR言語は習得難易度が非常に高く、プログラミング未経験者がいきなり学ぶにはややハードルが高いです。
したがって、まずはPythonの学習から始めていくのが無難でしょう。
AIに関する知識を得る
Pythonを扱えるようになるだけでは、AIエンジニアは目指せません。
「AIとは何なのか」「Pythonを使ってどのようにAI開発を行うのか」といったことについてもしっかり把握しておくべきです。
AIの仕組みについては、書籍やネット上に多くの情報があるため、そういったものを参考に知識を吸収していきましょう。
機械学習・ディープラーニングについて学ぶ
AI開発と、機械学習・ディープラーニングは切っても切り離せないものです。
膨大なデータについてAIが自動的に学習し、データの法則性を見つけだし、様々なアウトプット（株価予測や気象予測など）を行うという技術のこと。
機械学習の手法の一つで、より高度な自動学習が可能となる技術。分析の対象となる全体像から細部に至るまでを階層構造として関連させることで、AIができることの幅を広げることが可能。
機械学習とディープラーニングの違いや、それぞれの役割などについても、しっかり学んでおきましょう。
ポートフォリオを作成する
AIエンジニアになるために必ず必要となるのが、ポートフォリオの作成です。
特に未経験者の場合は、実務経験でアピールできない分、ポートフォリオのみでスキルを判断されるため、徹底的にこだわる必要があります。
これまで習得してきた知識やスキルをフルに活かし、AIエンジニアの採用担当者が思わず興味を持ってしまうようなポートフォリオを制作しなければなりません。
「自分一人でそんな高レベルなポートフォリオを作る自信はない」という場合は、次の項目で解説するような「メンター」や「スクール」を利用するという方法もあります。
AIエンジニアのスキルを身に付けるための学習方法
AIエンジニアになるための学習方法としては、基本的に以下の3パターンとなります。
- 独学でスキルを習得する
- メンターから指導を受ける
- プログラミングスクールを利用する
それぞれ、メリットやデメリットについて解説していきます。
独学でスキルを習得する
最も手軽なのが、書籍やオンライン学習サイトを利用してプログラミング言語やAIについて学ぶという方法です。
費用を抑えられる上、自分のペースで学習を進められるというメリットがあります。
しかし、難易度の高いAI関連の学習を一人で継続するには、かなりの自己管理力が必要となるため、多くの人が途中で挫折してしまうというデメリットもあります。
また、学習効率も悪く、何かわからないことがあってもすべて自己解決するしかありません。
自走力を磨くことができるという点では良いですが、その分学習の進み方は非常に遅くなってしまう上、無駄な学習が増えたり、逆に重要な学習が抜けたり、といったことが起こりやすくなります。
きちんとした学習計画を立てることができ、抜け漏れなく正しく学習を進められる人ならば、独学が最適な方法となるでしょう。
メンターから指導を受ける
独学の延長線上にある学習方法ですが、プログラミングやAIについて指導してくれるようなメンターを探して、そのメンターと二人三脚で学んでいくという方法もあります。
わからないことがある時にいつでも質問できるメンターがいれば、学習もスムーズに進んでいくことでしょう。
メンターは、SNSで探すこともできますし、メンターと出会えるマッチングサイトを利用するのも有効です。
なお、エンジニア関連のメンターを探す場合は、「MENTA」というサービスがおすすめです。
メンターを探すマッチングサービスは多く存在しますが、MENTAには多くのエンジニアが登録しているため、エンジニアのメンターを探したい時に便利です。
プログラミングスクールを利用する
本気でAIエンジニアを目指すのならば、プログラミングスクールに通うという方法を選択することをおすすめします。
スクールならば、AI開発に必要な言語であるPythonから、機械学習やディープラーニングについても体系的に学べるようなカリキュラムが用意されていることが多いため、無駄なく学習を進めることができます。
また、転職支援を行っているスクールも多いため、企業選びのコツや面接対策、ポートフォリオ対策などについて相談に乗ってくれます。
デメリットとしては、費用が高額であるという点が挙げられますが、将来への投資だと考えられるのならば、スクールの利用は最も効率的な学習方法となります。
まとめ
以上、AIの将来性や基礎知識、AIエンジニアが将来いらなくなるのかどうか、AIエンジニアになるにはどうすればいいのか、といったことについて紹介しました。
ここまで解説してきた通り、AIの未来は明るいですし、そのAIを開発・管理するAIエンジニアの将来性も非常に高いと言えます。
学習難易度は高いものの、それを踏まえた上で目指したいという方は、是非挑戦してみてはいかがでしょうか。
- 現在のAIブームは一過性のものではなく、AIの将来性は非常に高い
- AIエンジニアはいらない・オワコンと言われるのは、誤解によるものが大きい
- AIエンジニアになるためのハードルは高いので、かなりの覚悟が必要
なお、弊社が運営するプログラミングスクール「RUNTEQ（ランテック）」は、未経験からのエンジニア転職に強いスクールで、特にWebエンジニアの育成に力を入れています。
AIエンジニア同様、Webエンジニアも大変需要の高い将来性のある職種ですので、これからWebエンジニアを目指したいという方は、是非一度無料キャリア相談会へお越しください。
