AIエンジニアはやめとけと言われる理由とは？後悔しないための判断材料を解説

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AIエンジニアはやめとけと言われる理由

AIエンジニアが「やめとけ」と言われるのは、仕事そのものが悪いからではなく、目指す過程のハードルの高さが理由です。

代表的なものは次の4つです。

• 学習難易度が高い
• 最新技術のキャッチアップが大変
• 今から学んでも置いていかれそう
• 生成AIに代替される可能性がある

それぞれ、実態とあわせて見ていきます。

学習難易度が高い

AIエンジニアになるには、機械学習やディープラーニングなどの高度な技術を学ぶ必要があります。

これらの技術は数学的な基礎知識とプログラミングスキルが前提になるため、学習難易度が高いと言われます。

特に数学が苦手な人にとっては、AIの理論を理解するのに苦労することが多いでしょう。

また、プログラミング未経験者は一から言語を学ぶ必要があるため、ハードルが高く感じられるかもしれません。

最新技術のキャッチアップが大変

AI分野は技術の進歩が非常に速く、常に最新の動向をフォローして学び続ける必要があります。

新しいアルゴリズムやフレームワークが次々と登場する中で、それらを理解し実装できるようにするには、多くの時間と努力が求められます。

最新の技術を追うには、英語の論文や技術ドキュメントを読む場面もあります。

翻訳ツールがあるとはいえ、「難しそう」と感じる人にとってはハードルが高いと言えるでしょう。

今から学んでも置いていかれそう

「日進月歩の分野だから、今から始めても置いていかれるのでは」という不安もよく聞かれます。

しかし、この点は安心してください。

基礎となる理論やアルゴリズムは大きくは変わりません。

一度しっかり基礎を固めれば、新しい技術にも対応しやすくなります。

むしろAIエンジニアの需要は今後さらに高まると予想されており、今から学び始めてもキャッチアップできない、ということはありません。

生成AIに代替される可能性がある

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及で、「AIエンジニア自身がAIに仕事を奪われるのでは」という懸念が生まれています。

2026年時点では、生成AIに加えてLLM（大規模言語モデル）やRAG、AIエージェントといった技術が実務に広く浸透し、コード生成やドキュメント作成の一部は確かに自動化が進みました。

しかし、生成AIはあくまでツールの1つです。

どの課題に、どのAIを、どう組み合わせて解くかを設計・実装するのは人間の仕事です。

生成AIの発展に伴い、AIエンジニアにはより高度な設計力が求められるようになっています。

つまり仕事はなくならず、むしろ高度化していると考えられます。

（関連記事：AIエンジニアはいらないのか？生成AIによって仕事は奪われる？）

「機械学習エンジニアはやめとけ」も同じ意味？AIエンジニアとの関係

「機械学習エンジニアはやめとけ」という声も、ほぼ同じ意味で使われます。

AIエンジニアと機械学習エンジニアは、実務上ほぼ同義の職種として扱われることが多いためです。

キカガクの職種定義では、機械学習/AIエンジニアは「機械学習を用いてシステムやアプリケーションを開発する専門家」で、位置づけとしてはバックエンドエンジニアの延長にあたります。

求められる必須スキルは次のとおりで、「やめとけ」と言われる学習難易度の高さは、裏を返せばこのスキルセットの専門性の高さでもあります。

• プログラミング（主にPython）
• 機械学習・ディープラーニング（アルゴリズムの理解とフレームワークの経験）
• パブリッククラウドの活用（AWS・Google Cloud・Azure など）
• Ops（DevOps・MLOps）による開発・運用

有用な資格には、G検定・E資格、AWS認定 Machine Learning、Python3エンジニア認定試験などがあります。

結論、AIエンジニアはやめておくべき？目指す価値は？

結論として、ハードルはあってもAIエンジニアを目指す価値は十分にあります。

将来性・年収・差別化のしやすさという3つの面で、メリットが大きい職種だからです。

将来性が高い

AIは今後ますます社会に浸透していくと予想されています。

産業のデジタル化が進むなかで、AIを活用したソリューションへの需要は高まる一方です。

AIエンジニアは社会のデジタル化を支える重要な役割を担っており、長期的なキャリアの安定性が期待できます。

年収が高い

AIエンジニアの平均年収は約600万円です（求人ボックス・2026年7月時点）。

高度な専門性が求められる職種であり、全職種の平均を上回る水準にあります。

近年は、生成AIやLLM、AIエージェントの開発スキルを持つ人材の市場価値が特に高く、経験やスキル次第で年収1,000万円以上を狙えるケースもあります。

（関連記事：AIエンジニアの年収は？未経験からでもAIエンジニアになれば年収は上がる？）

難易度が高いからこそ差をつけやすい

学習難易度の高さは、AIエンジニアの価値を高めている要因でもあります。

習得が難しいスキルだからこそ、身につければ他の人との差別化ができます。

例えば、機械学習コンペティションの Kaggle での上位入賞経験は、AIエンジニアとしての実力を示す指標となり、転職の際の大きなアピールポイントになります。

さらにAIエンジニアには、技術だけでなくビジネス課題を解決する力も求められます。

技術とビジネスの両方を理解して課題解決に導ける人材は希少で、市場価値が高くなります。

AIエンジニアをやめておいたほうがいい人の特徴

AIエンジニアは将来性のある職種ですが、すべての人に向いているわけではありません。

次の特徴に当てはまる人は、目指す前に一度立ち止まって考えるとよいでしょう。

論理的思考が苦手

AIエンジニアには論理的思考力が欠かせません。

機械学習モデルの設計やデータ分析では、物事を筋道立てて考える力が必要です。

数学的な思考やプログラミングのロジック構築が苦手な人には、ハードルが高く感じられるでしょう。

流行っているから、という理由だけ

「流行りだから」という理由だけでAIエンジニアを目指すのは避けたほうが賢明です。

注目されている職種ではありますが、AIへの深い興味や技術への探究心がないと、難易度の高い学習を続けるのは難しいためです。

学習習慣がない

AIエンジニアには、常に学び続ける姿勢が求められます。

技術の進歩が速く、最新動向を追い続ける必要があるためです。

新しいことを学ぶ習慣がない人にとっては、負担が大きい仕事だと言えます。

人とコミュニケーションを取りたくない

AIエンジニアの仕事は、チームでのプロジェクト遂行が中心です。

アイデアを出し合い、議論を重ねて最適な解を導くには、メンバーとのコミュニケーションが欠かせません。

人との協働を避けたい人にとっては、ストレスを感じやすい環境かもしれません。

（関連記事：AIエンジニアに向いている人って？どのような人に適性があるのか解説！）

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よくある質問

AIエンジニアはやめとけと言われるのはなぜ？

学習難易度が高いこと、最新技術のキャッチアップが大変なこと、生成AIに代替されそうなことが主な理由です。

ただし、基礎理論は大きく変わらず需要も高まっているため、いずれも乗り越えられる課題です。

機械学習エンジニアもやめとけと言われるの？

機械学習エンジニアとAIエンジニアはほぼ同義で扱われることが多く、「やめとけ」と言われる文脈も同じです。

どちらも必須スキルはPython・機械学習/ディープラーニング・クラウド・MLOpsで、専門性が高いぶん難易度も高くなります。

AIエンジニアの年収はどれくらい？

平均年収は約600万円です（求人ボックス・2026年7月時点）。

求人全体の給与幅は418万〜1,224万円で、生成AI・LLM関連のスキルがあれば1,000万円以上も狙えます。

生成AIでAIエンジニアの仕事はなくなる？

なくなりません。

生成AIやLLMはツールであり、課題に応じて設計・実装し、ビジネスの成果につなげるのは人間の役割です。

生成AIの普及により、AIエンジニアの仕事はむしろ高度化しています。

AIエンジニアに向いていない人は？

論理的思考が苦手な人、流行りという理由だけで目指す人、学習を続ける習慣がない人、チームでの協働を避けたい人は、目指す前に適性を見直すことをおすすめします。