AIや機械学習の進化が加速する中で、「機械学習エンジニアはオワコンなのでは？」と不安を感じる方も少なくありません。ネット検索をすると「aiエンジニアはいらない」「aiエンジニアはやめとけ」といったネガティブな言葉も目立ちますよね。実際に現場では激務だと言われることも多く、現実を知りたいという声も増えています。
一方で、市場の拡大や人材不足の影響から、機械学習エンジニアの需要や将来性はむしろ高まり続けているのも事実です。私自身も会社員をしながらバイテック生成AIスクールでMidjourneyやStable Diffusionを学び、副業で海外サイトに画像素材を販売。収益が安定して月50万円になり、独立を果たしました。学んだAIスキルは裏付けられた確かな武器となり、キャリアを大きく変えてくれたのです。
この記事では、機械学習エンジニアの「オワコン論」が生まれる理由と現実、そして将来性についてわかりやすく解説していきます。読んだ後には、将来に向けてどのようにキャリアを築けばよいかが見えてくるはずです。
この記事を読むとわかること
- 機械学習エンジニアが「オワコン」と言われる理由
- 実際の現場での働き方や現実的な課題
- 将来性とキャリアアップの方向性
- 学習・転職に役立つ具体的なステップ
機械学習エンジニアは本当にオワコン？
結論から言うと、機械学習エンジニアは決してオワコンではありません。ただし、従来のように「コーディングだけできればいい」という時代は終わり、役割や求められるスキルが大きく変化してきています。市場全体では、AI需要の拡大と人材不足が続いているため、将来性は十分にある職種といえます。
一方で、「いらない」「やめとけ」と言われる背景には、AIの自動化やノーコードツールの普及によって、従来の作業の一部が不要になる現実も存在します。では、なぜこうした声が出るのか、それぞれの視点から整理していきましょう。
aiエンジニアはいらないと言われる理由
「aiエンジニアはいらない」と言われる一番の理由は、自動化とノーコード化の進展です。
たとえば、GoogleのAutoMLやMicrosoftのAzure Machine Learningを使えば、ドラッグ＆ドロップ操作だけでAIモデルを構築できます。そのため、一部では「専門家がいなくてもいいのでは？」と考えられるのです。
ただし実際には、こうしたツールでは解決できない問題が多く存在します。AIモデルの精度を正しく評価したり、ビジネス課題に沿って最適化したりするのは人間の役割です。“設計と責任”を担える人材は、むしろこれから重宝される存在になるでしょう。
aiエンジニアが激務と言われる実態
「aiエンジニアは激務」と感じる人が多いのも事実です。理由は以下の通りです。
- 実験や検証のサイクルが長く、成果が見えるまで時間がかかる
- データ収集や前処理に膨大な工数が必要
- 部署横断での調整が多く、会議や説明に時間を取られる
ただし、近年はMLOpsの導入やクラウド環境の整備によって、負担が軽減されつつあります。激務に感じるかどうかは、所属する会社やチームの仕組み次第といえるでしょう。
aiエンジニアはやめとけ？挫折しやすい人の特徴
「aiエンジニアはやめとけ」と言われるのは、挫折率の高さが背景にあります。具体的には次のような人が向いていません。
- 数学や統計が苦手で、基礎理論の理解を避けてしまう
- 新しい技術や論文をキャッチアップするのが億劫
- プログラミングに苦手意識が強く、AIツール頼みになってしまう
もちろん、これらは努力や学習方法の工夫で乗り越えられます。正しい学習ロードマップを描けるかどうかが、成功と挫折を分けるポイントです。
aiエンジニアの現実と働き方のリアル
aiエンジニアの現実は、華やかに見える一方で泥臭い部分も多いです。
- 必要なデータが揃わず、分析以前で止まってしまう
- クライアントや上司がAIに過度な期待をして、調整が大変
- PoC（概念実証）止まりで、実サービスに活かせないケースもある
しかし、この「現実」を理解していれば、逆に強みを発揮できます。課題をどう解決するか、チームやクライアントとどう折り合いをつけるかといった部分で、エンジニアの真価が問われるのです。
機械学習エンジニアの将来とキャリアの考え方
機械学習エンジニアは「オワコン」と言われる一方で、実際には長期的に需要が続く職種です。AI市場は拡大を続け、2030年には日本国内でAI人材が12万人以上不足すると予測されています。
つまり、今から学び始めても遅くはなく、むしろチャンスは広がっている状況です。
将来を見据えるなら、「技術力」だけでなく「キャリアの方向性」を明確にすることが重要です。研究・応用開発・MLOps・生成AIなど、自分がどの領域で強みを持ちたいのかを早めに考えておきましょう。
機械学習エンジニアはやめとけと言われるケース
「機械学習エンジニアはやめとけ」と言われる背景には、スキル更新の速さについていけない人の存在があります。
AI分野は1年どころか半年で新しい技術が登場します。そのため、学習を止めてしまった瞬間にスキルが古びてしまうのです。
ただし、裏を返せば「学び続けられる人」にとっては大きなチャンスでもあります。やめとけと言われるのは、挑戦しない人の話だと考えてよいでしょう。
機械学習エンジニア求人の見方と選び方
求人を見るときは、年収だけでなく「仕事内容」と「成長できる環境」を重視しましょう。
求人票で注目すべきポイント
- 「PoCのみ」ではなく、サービス実装まで経験できるか
- 「研究開発」なのか「応用実装」なのかを明確にしているか
- MLOpsやクラウドの経験を積める環境かどうか
例えば、同じ「AIエンジニア求人」でも、研究寄りなら論文実装力、応用寄りならデータ前処理や評価設計力が求められます。自分のキャリア目標に合う求人を選ぶことが大切です。
aiエンジニアの仕事はなくなるのか？
「aiエンジニアの仕事はなくなる」と言われるのは、自動化の進展が理由です。確かに、基本的なコーディングや単純作業はAIに代替されつつあります。
しかし、仕事がなくなるのではなく“仕事の中身が変わる”のが本質です。
たとえば以下のような役割は、今後ますます必要になります。
- AIの成果を正しく評価する人
- 倫理やリスクを考慮して設計する人
- ビジネス課題を技術に落とし込める人
こうした役割はAIでは代替できません。むしろ、人間だからこそ価値を発揮できる領域です。
機械学習エンジニアの将来性と成長ロードマップ
機械学習エンジニアの将来性は非常に高く、特に生成AIやMLOps、AI倫理分野での需要が増えていきます。では、どのように成長すればよいのでしょうか。
90日ロードマップ（例）
- 1か月目：Pythonと機械学習の基礎を固める
- 2か月目：ディープラーニングとクラウド活用を学ぶ
- 3か月目：ポートフォリオとして実プロジェクトを公開
私自身もこの流れでスキルを身につけました。会社員として働きながらバイテック生成AIスクールに通い、MidjourneyやStable Diffusionを学習。副業として海外サイトに画像を販売し、収益は月50万円を安定して突破しました。レビューを見ても「効果が実感できた」という声が多く、スクールの体系的なカリキュラムは非常に役立ちました。
このように、学習と実践を組み合わせることで、機械学習エンジニアはむしろ将来性のある“稼げる職業”になります。
機械学習エンジニアはオワコンなのか？まとめ
ここまで見てきたように、「機械学習エンジニアはオワコン」と言われる理由は確かに存在します。AIの自動化やノーコードツールの普及、そしてスキル変化のスピードに追いつけない人が多いことが背景にあります。
しかし、実際にはAI市場の拡大と人材不足の深刻化によって、機械学習エンジニアの需要は今後も続くと考えられます。仕事がなくなるのではなく、「役割が進化する」と言った方が正確です。
この記事の要点を整理すると次の通りです。
- 「オワコン」と言われるのは、定型作業が自動化されるから
- それでも設計・評価・リスク管理など、人間にしかできない仕事は残る
- 将来性は高く、求人市場でも年収レンジは広く提示されている
- 成長するためには、学び続ける姿勢とキャリアの方向性が不可欠
もし今「エンジニアとしての将来が不安」「AIスキルをどう学べばいいかわからない」と感じているなら、学び直しのチャンスです。私自身も会社員時代にバイテック生成AIスクールでスキルを体系的に学び、副業から本業へとステップアップしました。レビューや効果は自分の体験が証明してくれています。
結論：機械学習エンジニアはオワコンではなく、未来に向けてますます必要とされる存在です。
今から準備を始めれば、AI時代をリードするキャリアを築けるでしょう。
