AIエンジニアはオワコン？AIエンジニアの需要と将来性について解説

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そもそもAIエンジニアとは

AIエンジニアとは、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す。

キカガクの職種定義では、機械学習/AIエンジニアはバックエンドエンジニアの延長に位置づけられる職種で、AIモデルの開発からシステムへの組み込み、運用までを担います。

具体的な仕事内容は次のとおりです。

• AIアルゴリズム・機械学習モデルの研究開発
• 大規模データの収集・前処理・分析
• AIシステムの設計・実装・テスト
• モデルの評価と性能向上
• AIシステムの運用・保守

AIエンジニアの仕事内容をより詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。

2026年7月8日

AI エンジニアとはどんな仕事？スキル、年収や将来性について解説！

AIエンジニアが「オワコン」と言われる3つの理由

AIエンジニアが「オワコン」と言われるのは、職種そのものの需要が落ちているからではなく、取り巻く環境の変化の速さが不安として語られているためです。

代表的な理由は次の3つです。

• 生成AIの出現で仕事がなくなるという懸念
• レベルの高い志望者が増え競争が激化している
• 技術・市場環境の変化が速い

それぞれの実態を見ていきます。

生成AIの出現で仕事がなくなるという懸念

ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な進化により、一部の業務が自動化され、AIエンジニアの必要性が低下するという懸念が生まれています。

特に、繰り返し行われるタスクや基本的なAIモデルの開発は、生成AIに置き換えられる部分があるのは事実です。

しかしこれは一面的な見方であり、生成AIの導入が進むほど、それを設計・運用する専門知識への需要は増えています。

詳しくは次の章で解説します。

レベルの高い志望者が増え競争が激化している

AI分野への注目度の高まりに伴い、AIエンジニアを目指す人材は急増しています。

その結果、競争は激化し、求められるレベルや専門知識の水準も上がっています。

未経験者や初心者にとって参入のハードルが高く見えることが、「もう遅い」「オワコン」という印象につながっています。

ただしこれは、AIエンジニアの需要が減っているのではなく、高い専門性を持つ人材への需要がより強まっていることを意味します。

技術・市場環境の変化が速い

AI技術とその市場は、非常に速いスピードで変化し続けています。

変化に対応できなければ、技術の陳腐化や専門性の喪失につながる可能性があり、この厳しさが「オワコン」という言葉で語られることがあります。

一方で、この変化は新しい技術を学び、自分のスキルを更新し続けられる人にとってはチャンスです。

常に最新のトレンドを学び続ける姿勢が、AIエンジニアには必須のスキルとなっています。

生成AIでAIエンジニアの仕事はなくなる？

結論として、生成AIによってAIエンジニアの仕事がなくなる可能性は低いと考えられます。

生成AIが代替するのは定型的な「作業」であり、職種そのものではないためです。

2026年時点では、生成AIに加えてLLM（大規模言語モデル）・RAG・AIエージェントといった技術が実務に広く浸透し、コード生成など一部の作業は確かに自動化が進みました。

しかし、どの課題に・どのAIを・どう組み合わせて解くかを設計し、システムとして実装・運用するのは人間の仕事です。

むしろ、生成AIを組み込んだシステム開発の需要が急増したことで、その担い手であるAIエンジニアの仕事は高度化しながら広がっています。

（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？）

AIエンジニアの需要と将来性

AIエンジニアの需要は今後も継続して拡大すると予測されています。

医療・金融・製造業などさまざまな分野でAIの応用が広がっており、市場データもそれを裏づけています。

AI市場は今後も拡大が予測されている

IDCの調査（2026年3月発表）によると、国内AI市場は今後4年で約3倍に成長すると予測されています。

AI技術がもたらす効率化や新サービスの開発は、今後も企業の競争力を左右する重要な要素です。

市場の拡大に伴い、専門知識を持つAIエンジニアは引き続き価値ある存在として求められるでしょう。

AIエンジニアのスキルは他の分野でも活かせる

AIエンジニアのスキルセットは、プログラミング・データサイエンス・機械学習・クラウドなど幅広い技術知識で構成されます。

これらのスキルはAI分野に限らず多くのテクノロジー分野で通用するため、キャリアの選択肢が広がります。

また、論理的思考や問題解決能力といったソフトスキルも鍛えられ、これらはどの職種でも重宝されます。

AIエンジニアの市場価値・年収は高い

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ぶん、全職種平均を上回る水準にあります。

デジタルトランスフォーメーションの流れの中で、AIを活用できるエンジニアの市場価値は高まり続けています。

AIエンジニアのスキルは国際的にも需要が高く、グローバルなキャリアを築く機会も多く存在します。

機械学習エンジニアはオワコン？AIエンジニアとの関係

「機械学習エンジニアはオワコン」という声も、AIエンジニアと同じ文脈で語られるものです。

機械学習エンジニアとAI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も「機械学習/AIエンジニア」と一体で扱われており、需要・将来性の見通しはここまで解説したとおりです。

つまり、機械学習エンジニアもオワコンではありません。

生成AI時代に機械学習の基礎を理解した人材の価値はむしろ高まっています。

AIエンジニアに必要とされているスキルとは？

AIエンジニアには、Pythonを中心としたプログラミングスキルと、機械学習・ディープラーニングの知識が必須です。

キカガクの職種定義に沿って整理すると、必要なスキルは次の5つです。

プログラミング（主にPython）：機械学習ライブラリが豊富な Python が最も重要です。

Java や C++ も、性能最適化などの場面で役立ちます。

統計学・数学の基礎知識：確率論・統計学・線形代数・微分積分の理解は、効果的な特徴抽出やモデル最適化の土台になります。

機械学習・ディープラーニング：アルゴリズムの理解と、フレームワークを使った実装経験が求められます。

データベース・パブリッククラウド：SQL でのデータ操作に加え、AWS・Google Cloud・Azure などのクラウド活用経験が役立ちます。

Ops（DevOps・MLOps）：AIシステムを継続的に開発・運用する仕組みづくりのスキルです。

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。

（関連記事：AIエンジニアになるための必須スキル5選／AIエンジニアのキャリアにおすすめの資格とは？）

AIエンジニアへの転職を成功させるポイント

AIエンジニアへの転職では、市場のニーズを理解し、求められるスキルセットを明確にすることが大切です。

特定の業界やアプリケーションに特化した知識を持つことは、他の候補者との差別化につながります。

面接では、自分がどのようにAI技術を学び、実務に活かせるかを具体的に示すことが重要です。

自己学習の過程やプロジェクトでの経験を詳しく説明できれば、実務経験の不足を補うことも可能です。

転職活動中も技術トレンドを追い続け、学びを続ける姿勢を見せましょう。

（関連記事：未経験からAIエンジニアになるには？学習・実践・転職活動の3ステップで解説！）

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よくある質問

AIエンジニアはオワコンですか？

いいえ、オワコンではありません。

国内AI市場は2025年の2兆3,725億円から2029年に6兆8,897億円へ拡大すると予測されており（IDC・2026年3月発表）、AIエンジニアの需要は今後も続く見込みです。

機械学習エンジニアはオワコンですか？

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、どちらもオワコンではありません。

生成AI時代に機械学習の基礎を理解した人材の価値はむしろ高まっています。

生成AIでAIエンジニアの仕事はなくなりますか？

なくなる可能性は低いと考えられます。

生成AIが自動化するのは定型的な作業であり、課題に応じてAIを設計・実装・運用するのはAIエンジニアの役割です。

生成AIを組み込んだ開発需要の増加で、仕事はむしろ広がっています。

AIエンジニアに将来性はありますか？

あります。

AI市場の拡大に伴い需要は増え続けており、平均年収も約600万円（求人ボックス・2026年7月時点）と高水準です。

ただし技術の変化が速いため、学び続ける姿勢が前提になります。

未経験からAIエンジニアを目指すのはもう遅いですか？

遅くありません。

競争は激化していますが、需要の拡大はそれ以上に続いています。

Python・数学の基礎から体系的に学び、ポートフォリオで実力を示せれば、未経験からの転職も十分可能です。