[失敗しない職業選び]AIの将来性とAIエンジニアの需要を徹底解説

しっかり調査をせずに勢いで人生における大切な選択をしてしまい、あとから後悔してしまうケースは非常に多いです。

AIという言葉はメディアでバズワードとして使われていますが、本当にAIに関わる仕事は今後も需要が高いのでしょうか？

本記事は30代未経験からの転職を実現した現役AIエンジニアが監修しています。

この記事では統計データを元に未来（2020年代から2030年代）のAIの可能性とAIエンジニアの需要を調査した結果を解説します。

本記事の対象読者
・本当にAIエンジニアを目指しても良いのかが不安な人
・未経験からAIエンジニアへの転職を目指している人
・AIに関連した職種への変更を検討している人
・メタバースやWeb3.0などの他の先端テクノロジーとAIの将来性の違いを知りたい人

本記事でわかること
・グローバルでのAIの将来性（他のテクノロジー分野との市場規模の比較含む）
・日本国内でのAIの将来性
・AI関連職種の需要と年収
・AI関連職種につく具体的な方法

この記事を読めば、日本社会におけるAIの将来性を理解することができ、これからAIに関わる仕事につく人が納得感をもってAIに関わるという選択をすることができるようになります。

正しい情報を得ることで、後悔のない選択をしましょう。

結論：AIエンジニアを目指すことは正しい選択

AIのポテンシャルは非常に大きいです。

最近のChatGPTに対するメディアの報道を見ても、世界でのAIの市場規模が拡大を続けていることは明らかですね。

ChatGPT（チャットジーピーティー、英語: Chat Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIが2022年11月に公開した人工知能チャットボット。原語のGenerative Pre-trained Transformerとは、「生成可能な事前学習済み変換器」という意味である。OpenAIのGPT-3ファミリーの大規模言語モデルを基に構築されており、教師あり学習と強化学習の両方の手法で転移学習されている。

Wikipediaより引用

日本では特に、生産年齢人口の減少への解決策として、AIを利用して生産性を向上するソリューションの需要が高まっているトレンドがあります。

それにともなって、AIに関わる仕事の求人も増加の一途をたどっているのです。

これらの世界と日本の事情を踏まえると「2020年代にAIに関わる仕事につくこと」は間違いのない選択だと断言できます。

AIの市場規模は10年後には20倍に成長して241兆円になる！

まずはグローバルの市場でのAIの将来性についてお伝えします。

過去を振り返ると、AIのブームはこれまでに3回おこっています。

第1次AIブームは1950年代後半から1960年代におこり、第2次AIブームは1980年代におこっており、現在は2010年代から始まった第3次AIブームが終わったところです。

第3次AIブームはAIが大量のデータの特徴を人間の助けなしで学習して習得するディープラーニングの登場によって幕を開け、2012年に画像認識コンテンストILSVRCでディープラーニングに基づくアレックスネット（AlexNet）が桁違いの精度結果を出したことで世に広まりました。

その後、AIの可能性に魅了された多くの企業や起業家がAIを利用したビジネスを立ち上げています。

孫正義さんもAIに魅了された起業家の一人で、以前に受けたインタビューではAIのポテンシャルに言及していました。

そして、今は2023年。ChatGPTによって第4次AIブームが始まりました。

第4次AIブームがこれまでのブームと違うのはAIが一般の人にも使われるようになったことです。

著名人のコメントからも、第4次AIブームによってAIは世に広く浸透し、ブームではなく日常になった言えるでしょう。

今後、2020年代から2030年代にかけては、あらゆる産業でAIが使われるようになっていきます。

このことは統計データを見てもあきらかです。

AIのグローバルの市場規模を他のテクノロジー分野と比較

下のグラフはAIを含む4つのテクノロジー分野の2021年と2030年のグローバルの市場規模を比較したものです。

左からWeb3.0とメタバースとSaaS（サース）とAIの市場規模となっています。

グラフを見れば分かるように、AIの市場規模は2021年の12兆円の市場規模と比べて、10年後の2030年には約20倍に成長し、241兆円になると予測されています。

2022年に話題になったWeb3.0やメタバースの市場規模も大きく拡大しますが、AIの市場規模はそれ以上に拡大するのです。

ここで疑問が生まれます。なぜこんなにも拡大する余地があるのでしょうか？

その理由の1つは世の中の多くの産業がまだDX（デジタルトランスフォーメーション）できておらず、AIによってDXされる余地がたくさん残されているからです。

もう1つの理由は今後もAIは技術的な進化をするためです。

今後に予想されるAIの進化
・XAI（説明可能なAI）
・Attention（アテンション）機構
・次世代の機械学習
・記号推論との融合
参照：ブームが去ったAIの進化は止まるのか？「次世代AI戦略2025」著者が語る5年後

このようにグローバル視点で見た場合にAIのポテンシャルの高さが分かります。

日本国内のAIエンジニアの需要と年収

次は日本国内の状況を見てみましょう。

日本では特にAIの需要が増していくことが予想されています。

国内でAIエンジニアの需要が上がっている2つの理由
・少子高齢化による生産年齢人口の減少
・低い労働生産性

そのように予想されるのには「生産年齢人口の減少」と「労働生産性の低さ」の2つが関係しています。

日本は人口減少が続いており、生産年齢人口（15 歳以上65歳未満の人口）に絞って見た場合、2010年から2020年にかけての10年で7,629万人から7612万人へ17万人減少しており、今後も減少していくことが見込まれています。

また、日本人は働いている時間は長い割には成果は低いです。

統計データによると、日本の労働生産性は78,655ドル(809万円)で）で、OECD加盟38カ国中23位という結果になっています。

そして、労働力人口の減少という避けられないトレンドと低い労働生産性という社会課題に対してやるべきことをシンプルに考えると、労働力の増加と労働生産性の向上の2つとなります。

この2つを実現するためにはエンジニアの増加が必要不可欠であり、特にAIによる自動化やDX（デジタルトランスフォーメーション）に直接関わることができるAIに関連する職種の需要は高まり続けていくというのが国内の状況なのです。

名称	第四次産業革命スキル習得講座	リカレント教育推進事業
概要	第四次産業革命を牽引する先端分野のハイレベルなスキル習得を目指すカリキュラム （対象分野）AI、IoT、クラウド、データサイエンス、高度なセキュリティ・ネットワーク	デジタル、グリーン、イノベーション喚起等の成長分野を中心に就職・転職といったキャリアアップ・キャリアチェンジに向けた社会のニーズに合ったプログラムを実施するもの
管轄機関	経済産業省	文部科学省
利用できる支援制度	教育訓練給付金 ※在職中の人が対象	求職者支援制度 ※離職中の人が対象
講座一覧	https://www.meti.go.jp/policy/economy/jinzai/reskillprograms/pdf/kouzaichiran.pdf	https://www.mext.go.jp/content/20220624-mxt_syogai03-000020133_3.pdf

上の図は国の支援を受けてAIのスキルアップをすることができる講座を整理したもの。

AIの重要性は日本政府も分かっているため、AIのリスキリングに取り組む社会人を教育訓練給付制度や求職者支援制度で支援しています。

このようにAIエンジニアは国から支援があるぐらい国内において需要が大きく、日本の社会問題の解決に関わることができる価値がある職業と言えるでしょう。

AI関連職種の年収と求人件数

AIに関連する職種は需要が高いので、年収は全職種の日本人の平均よりも高くなる傾向があります。

ここではAIエンジニアの年収を調べてみました。

年収の比較
・AIエンジニア職平均年収：558万円 ※1
・日本人の平均年収：441万円 ※2
・フリーターの平均年収：260万円 ※2

※1
参照：厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」
※2
厚生労働省の「賃金構造基本統計調査」にて公表されているデータをまとめた数字

上の表から分かるように、もし今の年収が平均程度であればAIエンジニアに転職することで100万円の収入アップが見込めます。

もし今フリーターであるならば300万円近く年収を上げることができます。

AIエンジニアの求人件数

※AIエンジニアの仕事に興味がある人は下の記事を読んでみてください。

記事をここまで読み、AIに関連した仕事に興味を持った人もいると思います。

続いてAIに関連する仕事を目指す方法を説明します。

AIに関連する仕事を目指す方法

初心者がAIに関連した仕事をするためにはAIのスキルアップが必要です。

AIのスキルアップは「学問としてのAIの知識」と「Pythonを使ってAIモデルを実装したりデータを分析する実装力」の両方を含みます。

まず基礎となる大学初級レベルの数学とPythonのプログラミングスキルを身につけることからスタートするのが一般的となっています。

そして社会人にとって、スキルアップ方法の選択肢は「独学」「プログラミングスクールで学ぶ」「大学に進学する」の3種類です。

独学
・短期間視点で実践的なAIの知識とPythonプログラミングスキルをつける

プログラミングスクール に通う
・短期間視点で実践的なAIの知識とPythonプログラミングスキルをつける

大学（通信制や夜間）
・長期的視点でコンピュータ・サイエンスを学ぶ

それぞれの特徴、メリットデメリット、対象になる人をまとめたのが下のグラフです。

	独学	プログラミングスクール	大学（通信制や夜間）
特徴	市販の教材やUdemyなどのオンライン教材を利用してAIについて学ぶ	AI人材の育成に特化したカリキュラムを提供するプログラミングスクールで学ぶ	放送大学などの通信制大学や電気通信大学先端工学課程などの夜間コースでAIについて学ぶ
メリット	・自分に必要な知識とスキルを学ぶことができる ・支出を抑えることができる	・実践的な知識とスキルを総合的に短期間で学ぶことができる ・（スクールがAI業界に知られている場合には）スクールの権威性を利用して就職が有利になる ・転職支援を受けることができる	・時間をかけてコンピュータ・サイエンスの分野を体系的に学ぶことができる ・学位という権威性が手に入る ・学位を取得でき、海外企業への就職に道が開ける
デメリット	・強い意志と自走力がないと継続が難しい ・学ぶ知識とスキルが偏ってしまう可能性がある	・（通う期間に対して）高額 ・カリキュラムによっては自分に不要な知識スキルまで入っており時間とお金が無駄になる可能性がある	・時間がかかる
対象となる社会人	・自走力がある人 ・お金に余裕はないが時間には余裕があるフリーターの人	・お金に比較的余裕があるが時間がなく、スクールのカリキュラムに則って効率よく学びたい正社員の人	・学位取得に使う時間がたくさんある20代の人

年齢が若かったりお金と時間に余裕があれば、どの選択肢も選ぶことができます。

逆に30歳を超えていたりAIを学ぶ時間に制約がある場合は、選択できる道が限られてしまいます。

※年代別の「未経験からのAIエンジニアへの転職戦略」については別の記事で書いたのでチェックしてみてください。

未経験からAIエンジニアを目指すことのメリットとデメリット

ここではAIに関連した職種を目指すことのメリットとデメリットを整理します。

未経験からAIエンジニアを目指すことのメリットは年収が高いということ以外にもあります。

未経験からAIエンジニアを目指すことのメリット
・転職するために国家資格のような取得までに数年かかる特別な資格が不要

・（世界中で需要が伸びているため）海外企業で働けるチャンスがある

・AIは日進月歩で進化を続けているため、常に刺激がある仕事環境で働くことができる

・（あらゆる産業で需要が伸び続けるので）AIエンジニアという職種を長く働くことができ、需要減によるジョブチェンジを考える必要がない→仮に所属企業が倒産しても新しい仕事を見つけすくてつぶしが効く

一方、デメリットもあります。

未経験からAIエンジニアを目指すことのデメリット
・大学初級レベルの数学とPythonのプログラミングスキルが最低限必要

・就職後は理系大学や大学院卒の同僚がいる実力主義の世界で働きながら、変化するAIを学び続けていくことが求められる

以上のメリットとデメリットから、AIエンジニアという職種は新しい知識を学んだり応用したりしてワクワクできるような人や実力主義の世界で働きたい人に向いていると言えます。

一方、安定した環境で落ち着いて仕事をしたいような人には向いていないとも言えます。

まとめ

AIエンジニアという職種に興味がわいた人はまずは簡単にAIについて学んでみたり、転職戦略について調べてみましょう〜。