技術の進歩により、AIが人間の仕事を代行できるようになりつつあります。これまで人間にしかできなかった職業も、AIが軽々とこなしてしまうケースが多くなるでしょう。

今回の記事では、どんな職業がAIにとって代わられるのか、システムやITに関わるエンジニアの仕事はAIに奪われずに済むのかなどを紹介します。

AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、AI（人工知能）の開発・研究や、蓄積されたデータの統計解析を行うエンジニアのことです。

AIエンジニアは主にプログラミング系（機械学習）エンジニアと、アナリティクス系エンジニアに二分されます。前者はPythonなどのプログラミング言語を用いたコーディングを担当し、後者はAIによって蓄積されたビッグデータの解析とプログラムの改善を担います。

後者のアナリティクス系エンジニアは、データサイエンティストと呼ばれることもあります。

主な仕事内容

エンジニアの仕事内容は、大きく分けて4つです。

研究・リサーチを担当するAIエンジニアは、リサーチエンジニアとも呼ばれます。リサーチエンジニアの役割は研究テーマに対する問題の発見・考察と、問題解決に必要なアルゴリズムの調査。

既存のアルゴリズムでは解決に不十分な場合、アルゴリズムの改良や新規開発も担当分野となります。AIモデル開発は、AIが期待通りの結果を出すように、機械学習やディープラーニングのモデルを開発することです。

機械学習・ディープラーニングには、まずAIの学習データ（教師データ）が必要です。単純な画像分類のAI（人工知能）を開発する場合、おおよそ1000枚〜1万枚の画像を用意することが望ましいです。

AI（人工知能）は解析結果が人間の思い通りにならないことも多く、学習データ（教師データ）を誤って認識することもあります。いかに誤差の少ないモデルを開発できるか、過去の結果と最新のモデルを比較しながら改善を続けるのがモデル開発を担当するエンジニアの役目です。

実証実験は本番開発に差し掛かる前の「最終チェック」に該当します。AIが想定通りの精度かどうかや、本番開発をスタートしても問題ないかをテストします。開発は実証実験によって有効性が確認されたAIの、本番開発を担当します。

AIエンジニアを募集している企業の例

AIエンジニアは大手企業からベンチャー企業まで幅広く募集されており、事業領域も「活用事例」で解説した通り幅広いです。

たとえば酪農領域でAIエンジニアを募集している企業には、株式会社ファームノートが挙げられます。同社はクラウド牛群管理システムを提供しており、同社が蓄積する大量の牛のデータを解析するデータマイニングエンジニアを募集しています。統計モデルの作成やアルゴリズムへの実装が担当内容となります。

このように様々な企業が、AIエンジニアを募集しています。

AIエンジニアの年収

AIエンジニアの年収目安は、年収501万円〜700万円です。AI（人工知能）は今後さらなる発展が予測される領域であり、人材不足が進行すると、さらなる年収の上昇も見込まれるでしょう。

AIエンジニアに求められるスキルセット

AIエンジニアに求められるスキルセットは、機械学習・ディープラーニングの知識とPythonのコーディングスキル。また大学2年相当の数学知識も併せ持つことが望ましいです。AIエンジニアに必要なスキルは幅広く、深いため記事の後半でより詳しく解説します。

なぜAI（人工知能）エンジニアが今注目されているのか

そもそも、なぜAI（人工知能）エンジニアは注目されているのでしょうか。その背景には、AI（人工知能）が人間の仕事を奪う可能性が各種大学や研究機関によって指摘されていることがあります。

将来的に人間の仕事の多くがAI（人工知能）に置き換えられる一方、AI（人工知能）の開発や導入を進める立場にあるAIエンジニアは仕事が増えていきます。実際に医療や金融、農業など各種業界でAI（人工知能）の業務への導入は今も進んでおり、さらなるイノベーションが進むと期待されています。

AI（人工知能）へのニーズが高まる一方で、人材が足りないことから、AI（人工知能）エンジニアへの注目は高まっているのです。

AIに仕事が奪われると提唱される論文とは

AI（人工知能）は本当に人間の仕事を奪うのでしょうか。

オックスフォード大学や株式会社野村総合研究所が提唱した論文からは、決して想像上の危機だけではないことがわかります。

ここでは人間の職業をAIが奪うと提唱する論文にはどのようなものがあるのか見てみましょう。自分や友人の職業も、数年後、数十年後の未来では進化し続けるAIの仕事になっている可能性があります。

提唱される論文1：オックスフォード大学

オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授とカール・ベネディクト・フライ研究員は、「雇用の未来—コンピューター化によって仕事は失われるのか」という論文を発表しています。

銀行の融資担当者やスポーツの審判、動物のブリーダーといった各種職業がAIの仕事になる可能性を示したもので、世界に大きな衝撃を与えました。

職業ごとに消える確率が示され、高いものは90％の確率でAIのものになるとされています。

提唱される論文2：株式会社野村総合研究所

日本を拠点にする株式会社野村総合研究所もまた、多くの職業がAIに変わっていく可能性を示した論文を発表しています。株式会社野村総合研究所によると、日本国内の労働人口の49％がAIに代替されるとしています。

この論文では601の職業ごとにAIに代替される確率を計算しているのも特徴でしょう。AIや技術の進歩により日本の労働人口の半数近くが職業を失う可能性があるという論文もまた、各界に衝撃を与えました。

AIに奪われるとされる仕事3つ

オックスフォード大学の論文などでAIに奪われるとされる職業には、どのようなものがあるのでしょうか。

AIやロボットでも代替できる仕事は単純作業だけではありません。これまで人間が手作業でおこなってきたものも含まれます。

ここでは論文などでAIに奪われる可能性が示されている職業を3つ紹介します。今後も進化するであろうAIによって自分の職業は奪われる可能性があるのか、ぜひ考えてみてください。

AIに奪われるとされる仕事1：資料整理

AIに奪われるとされる仕事のひとつは資料整理です。

かつて資料といえば紙や本が中心でしたが、現在ではデータでの保存が主流となりつつあります。神の束の中から人間が探し出していた資料も、データなら検索ですぐに見つけられるでしょう。

データ化した資料の整理や管理はAIの得意分野です。データを細分化して整理し、必要なときにすぐに資料を差し出してくれるはずです。人間による資料整理は不要になる可能性があります。

AIに奪われるとされる仕事2：文字入力

AIに奪われるとされる仕事のふたつめには文字入力が挙げられます。

こちらも資料整理と同じく、現代ではコンピュータを使った入力が主流です。キーボードを使って人間が1文字ずつ打ち込んでいた文字も、AIなら一瞬で完了できるでしょう。

技術の進歩により文字入力自体の必要性が低くなってきたのも、職業を奪われる理由です。印刷された文字などはすぐに読み取り、データによるテキストに変換して保存可能です。

AIに奪われるとされる仕事3：機械類操作

AIに奪われるとされる仕事として、最後に機械類操作が挙げられるでしょう。

人間が手作業でおこなっていた指示が不要になり、AIが自動的に機械類の指示や操作をするようになる可能性があります。

AIの精度が低かった時代は任せられなかった操作も、進歩を重ねた現代では当たり前に任せるようになりつつあります。数十年後の未来では機械類の操作はAIが担当する姿が当たり前になっている可能性があるでしょう。

AIエンジニアになるには？学習すべきスキル

金融から酪農、行政まで様々なサービスへのAI（人工知能）の導入が進む中、AIエンジニアへの需要は高まっています。ではAIエンジニアになるためには、具体的にどのようなスキルが必要なのでしょうか。学習すべきスキルを紹介します。

Python

AI（人工知能）開発の主流のプログラミング言語はPythonです。AI（人工知能）は、C/C++やJuliaなど他の言語でも開発可能ですが、「ライブラリの豊富さ」「文法の分かりやすさ」においてPythonが上回ります。

Pythonはスクリプト言語のためコンパイルが必要なく、即時に実行結果を確認可能です。PythonはC/C++と比較すると速度では劣るものの、NumPyやSciPyを用いることでプログラムの高速化ができます。スクリプト言語としては処理が早い言語と言えます。

TensorflowやPyTorchなどライブラリも充実しており、開発者コミュニティも盛んに動いています。特にAI（人工知能）の学習をこれから始める方にとっては、学習環境が整っており、サンプルコードも多く、非常におすすめです。

AIライブラリ

AIライブラリとは、機械学習やディープラーニングを行う上で必要な実装や各種処理をひとまとめにしたものです。

機械学習で行いたい処理に関連したライブラリが既に提供されている場合、そのライブラリをPythonから呼び出すだけで、すぐに機能を実装できます。ライブラリが存在しない場合、機能を自分で1からコーディングする必要があり、開発工数が大きく膨らんでしまいます。

Pythonで提供されているライブラリには「TensorFlow」「PytTorch」などがあります。TensorFlowは2016年11月にGoogleから公開された機械学習ライブラリで、被写体の認識や画像検索、不動産価格予想や、ユニークな用途としては象形文字の解読などに使用されています。

PyTorchは国産のディープラーニング向けフレームワーク「Chainer」の後継ライブラリです。Chainerは画像認識や線画への自動着色などに用いられた国産ライブラリで、日本語のチュートリアルが豊富で学習しやすいことから人気を呼びました。Chainerは2019年冬にfacebookが主導するライブラリ「PyTorch」への移行を発表。今後のさらなる展開に期待が寄せられています。

Chainerとは？概要から導入方法までをわかりやすく解説！

更新日 : 2020年5月8日

機械学習・ディープラーニング

機械学習・ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学知識に加え、Pythonによるプログラミング、フレームワークの使い方など複合的な知識が必要です。

まずは各種チュートリアルサイトや書籍で公開されている機械学習・ディープラーニング関連のサンプルコードを写経し、実行結果を確認。ライブラリとサンプルコードを通じて、AI（人工知能）の全体像を大まかに把握した後に、中で具体的に何が行われているのかを理論的な側面からも1つ1つ勉強していきましょう。

統計

AI（人工知能）の高度な開発には、標準偏差、分散、確率分布、推定など統計学の知識も必要となります

Pythonの文法やライブラリを使った開発に慣れた後で構わないので、段階的に数学的な知識も身につけていきましょう。

未経験・文系からでもAIエンジニアになることは可能？

未経験・文系からでもAIエンジニアになることは可能です。ただしプログラミングだけでなく、数学や統計の知識も必要とされる分野のため多くの学習量が求められることは理解しておきましょう。

コーディング＋大学2~3年程度の数学知識を要する

機械学習・ディープラーニングにはコーディングスキルに加え、大学2~3年程度の数学知識が必要です。機械学習とは与えられたデータから、未知のデータに対しても当てはまるであろう規則やパターンを抽出したり、予測する技術です。

この「当てはまるであろう規則やパターン」を高い精度で抽出するには、良いパラメータの定義をあらかじめ行う必要があります。そうした定義を行う関数を「目的関数」と呼びます。

目的関数の最適化には微分の知識が必要であり、さらに複数の値を同時に扱うためには線形代数の知識が求められます。また確率と統計の知識も必要です。

まず簡単な機械学習ライブラリを使ったアプリを作成

微分や線形代数、確率と統計の知識はAI（人工知能）の高度な開発には必須です。しかしTensorFlowをはじめとするライブラリを使うことで、数学知識が浅い方でもAI（人工知能）開発を始めることができる環境が整い始めてもいます。

まずはチュートリアルサイトや参考書のサンプルコードを参照しながら、ライブラリを活用して簡単な画像認識アプリを作成して開発の全体的な流れをつかむことをおすすめします。そしてAI（人工知能）をより深く理解したいと思ったら、数学の勉強を始めてみましょう。

TensorFlowってなに？できることや活用事例をまとめて紹介

更新日 : 2019年8月23日

AI初級程度の知識があれば入社後の学習でも遅くない

Pythonのコーディングスキルとライブラリの使用経験、初歩的な数学知識があれば、より深く数学を学ぶのはAI関連サービスの開発企業への就職・転職後でも遅くはありません。

特に未経験・文系からのAIエンジニア転職は、ポテンシャル採用での転職を目指すものとなります。そしてエンジニア転職では、アウトプットが重視されます。インプットも大切ですが、まずは簡単なもので構わないのでアプリやツールを開発。学習実績と開発実績、そして今後の学習意欲を面接官に伝えることを優先しべきです。

AI開発向け言語は他分野の開発でも使える

大学2年〜3年レベルの数学は、学習難易度が高く、思うようにスキルが習得できない方がいることもまた事実です。そうしたケースでもPythonや各種ライブラリの知識は、決して無駄にはなりません。

PythonはAI開発だけでなく、Webアプリケーションやスクレイピングツールの開発にも広く使われる言語のため他分野での開発にも応用が効きます。

AIエンジニアはAIに職業を奪われないのか？

文字入力や資料整理、機械類の操作など、たくさんの職業がAIに代替される可能性があります。ITやネットワーク、システムなどに関わるエンジニアの仕事もAIに奪われる可能性がないとはいえません。

ここまでAIエンジニアの仕事について説明してきましたが、そもそも「AIエンジニアの仕事もAIに奪われる可能性がないのか」を考察していきます。

AIエンジニアが職業を奪われない理由7つ

ここではAIエンジニアがAIに仕事を奪われない理由を7つ紹介します。

たくさんの職業がAIに代替される可能性があるなかで、AIエンジニアはなぜ職業を奪われずに済むのかを考えてみましょう。多くの職業のなかでも最先端の技術を作り上げるAIエンジニアならば、AIやロボットに仕事を奪われません。

将来的にAIに職業を奪われるのを避けるために、AIエンジニアを目指してもよいでしょう。

職業を奪われない理由1：世界的にAIエンジニアが不足している

AIに職業を奪われない理由のひとつめとして、まず世界的にAIエンジニアが不足している現状が挙げられます。

凄まじい速さで日々進化し続けるAIは分野的にもまだ新しく、エンジニアが不足している状態です。日本だけではなくアメリカ、イギリスといった世界各国でAIエンジニアが不足しており、新たなAIエンジニアをつねに探している状態です。

AIエンジニア不足が続く現状では、職業を奪われません。

職業を奪われない理由2：経済産業省が先端IT人材として認定

エンジニアなどのITを担う人材はつねに不足している状態です。IT化が進む社会のなかではセキュリティやネットワークなどを理解できるエンジニアは貴重です。

そのなかでもまだ新しい分野であるITエンジニアは足りていません。人材不足を受け経済産業省では先端IT人材としてAIに関わるエンジニアの育成を進めています。

AIを使いこなし新たなビジネスモデルを確立できるAIエンジニアは代替のきかない貴重な人材です。

職業を奪われない理由3：2020年には先端IT人材は4.8万人に拡大

日本国内におけるIT人材の不足は深刻とされています。

ITを使った技術による競争が激しくなるなか、2020年にはさらに多くの人材が必要になる一方、エンジニアの人数は足りていません。経済産業省でもAI/IT人材の育成として、経済成長を引っ張っていけるトップ人材の育成やITリテラシーの向上が重要としています。

拡大するIT社会のなかで、AIエンジニアの必要性はますます高まっていくでしょう。

職業を奪われない理由4：高度な知識やスキルが求められる

通常のエンジニアにもスキルが必要ですが、AIエンジニアもまた高度なスキルや知識を求められる職業です。

各国で続けられるAIの研究をチェックし、興味のアンテナを立てながら最新情報を取得していく必要があります。高度なスキルや知識をAIの開発や保守などに役立てようとする人材はまだ少なく、AIエンジニアは貴重な存在です。

AIエンジニアが身につけたスキルや知識は職業を奪われないための大きな武器になります。

職業を奪われない理由5：新領域である

AIの研究は、技術としてはまだ新しい領域です。AIに特化したAIエンジニアはさらに新しい職業と言えるでしょう。

新領域のAIエンジニアはまだ知名度もそれほど高くなく、人材の増加が望まれます。

新領域であるために実際にAIエンジニアとして働いている人の情報が少ない、どのような仕事をするのかわかりにくいといった点はありますが、新たなAIを作り上げていけるのがAIエンジニアの魅力でしょう。

職業を奪われない理由6：クラウドソーシングのエンジニア案件が増加

AIエンジニアは企業の所属して働くだけではなく、腕次第ではクラウドソーシングなどで活躍できます。

インターネットで仕事のやり取りをするクラウドソーシングでは、エンジニア案件が増加しています。クラウドソーシングにはAIエンジニアの案件も多く存在します。

企業に就職はせず、フリーのエンジニアとして活動したい場合には、クラウドソーシングでAIエンジニアの仕事を探すといった方法を選択できるでしょう。

職業を奪われない理由7：機械学習系のエンジニアは特に需要が高い

機械学習系のAIエンジニアなら、さらに多く需要を見込むことができるでしょう。機械学習系のエンジニアは、クライアントの要望に沿ってAIを作成します。

それまで機械で行っていた仕事にAIを加えることで、よりいっそう便利に利用できるのが特徴です。

質問への受け答えや商品の判別など、これまで人間がおこなってきた業務もAIによって代行可能です。需要の多いエンジニアを目指すなら、機械学習系がおすすめです。

AI時代の職業選択のポイント4つ

自分の仕事をAIに奪われないために注意すべきポイントを見てみましょう。

AIにはできないこと、人間にしかできないことを考えればポイントを掴みやすくなります。AI時代に備えて職業選択のポイントを考えてみてください。

職業選択のポイント1：AIの得意・不得意を理解する

AIは日々進化していますが、すべての仕事が得意なわけではありません。AIにも得意・不得意があり、人間でなければできない仕事も存在します。

AIの得意なこと、不得意なことをまずは理解してください。AIが不得意な職業を選択すれば奪われる可能性は低くなります。

職業選択のポイント2：価値提供の見極め

AIにはない価値が人間の仕事にはあります。自分が働くことで提供できる価値を見極めましょう。

自分にしかできないスキルや知識を身につけ、最新情報をチェックして磨いていくのもおすすめです。

職業選択のポイント3：新たに必要となる仕事に目を向ける

オックスフォード大学の準教授が発表した論文などには、多くの職業がAIのものになっていく可能性が示されていました。

人間の職業が減っていく一方で、新たな仕事も出てくるでしょう。従来の職業だけではなく、新たに必要となる仕事にも目を向けてみましょう。

自分にぴったりの仕事が見つかる可能性があります。

職業選択のポイント4：AI関連の職種を知る

AIエンジニアなど、AI関連の職種は消えません。AI関連で興味のある仕事を見つけ、スキルを磨きましょう。

AIエンジニアになり、新たなAI開発や技術の発展を目指してもよいでしょう。AIに仕事を奪われるだけではなく、自らAI関連の職種につくことで、新たな技術として注目されるAI分野の担い手として活躍できます。

AIエンジニアはAIに仕事を奪われない職業である

AIエンジニアになる方法や、どんな職業がAIにとって代わられるのか、システムやITに関わるエンジニアの仕事はAIに奪われずに済むのかなどについて解説しました。

当たり前に存在していた職業が消えていくなかで、AIエンジニアはAIに仕事を奪われない職業です。エンジニアとしても新しい分野の職業ではありますが、AIを作り上げていく魅力があります。

AIに奪われない職業につきたい場合は、AIエンジニアを目指してみるのもおすすめです。