AIエンジニアは「楽しいところ・やりがいはある？」と気になっていませんか？ここでは、AIエンジニアを実際に経験した人のリアルな「楽しい・やりがい」を感じた口コミを掲載。
他にも、1日のスケジュールやAIエンジニア以外の口コミも記載しているので、「AIエンジニアの職に就くべきかどうか」を判断する際の参考にしてください。
AIエンジニア
楽しい・やりがい意見まとめ
AIエンジニアの楽しい・やりがい体験談
- 退職済み
- インターネット回答
- 運営チェック済み
- 経験年数3年以上、5年未満
- 当時の年収750万円
- 会社の規模10～99人
AIエンジニアで楽しい・やりがいを感じた時
やりがいを強く感じたのは、自然言語による自動要約機能をある出版社と共同で開発したときです。大量の雑誌記事やレポートを要約する作業を効率化したいという要望があり、私はT5モデル（Text-to-Text Transfer Transformer）をベースに、日本語仕様に合わせたチューニングを行いました。
はじめは要約が不自然だったり文法ミスが多かったのですが、データクリーニングや自己教師あり学習の導入で徐々に読みやすい文に変わっていきました。ある日、出版社の編集者の方が「これ、実際に使えるね。人間が書いたみたいだよ」と言ってくださった時は、本当に嬉しかったです。
人が読むことを前提とした“言葉”を相手にする分、ユーザーのリアクションがダイレクトに返ってくるのも、この分野ならではの魅力です。自分の技術が実際に“伝わる言葉”を生んでいる実感が得られた瞬間、自然言語処理に携わっていて良かったと心から思いました。
1日のスケジュール例
- 9:00リモート勤務開始・メール・Slack確認
- 9:30朝会（チーム全体での進捗共有）
- 10:00コーパスの整形作業・データ前処理
- 12:00昼食（自宅近くのカフェで気分転換）
- 13:00モデルの学習、パフォーマンス検証
- 15:00クライアントと定例ミーティング（進捗報告・要望ヒアリング）
- 16:00モデル精度の分析・改善案の立案
- 17:30日報作成・次回タスク整理
- 18:00退勤
- 退職済み
- インターネット回答
- 運営チェック済み
- 経験年数3年以上、5年未満
- 当時の年収750万円
- 会社の規模10～99人
AIエンジニアで楽しい・やりがいを感じた時
やりがいを強く感じたのは、コールセンター業務の自動応答AIを開発・導入したときです。業務は、通話ログを解析し、よくある問い合わせに応答できるNLPモデルを設計すること。事前ヒアリングを丁寧に行い、AIが対応できる業務範囲を明確に定義。社内でのテスト・調整を何度も繰り返しました。
実際に本番導入された際、応答精度が90％近くに達し、オペレーターの負担が大幅に軽減されたという報告を受けました。「AIがいてくれて本当に助かってます」「新人研修が楽になった」と言われたときは本当に嬉しかったです。
また、クライアント企業の社内報に私の名前が紹介されたとき、「影響を与える仕事ができた」と実感し、自信と誇りを持てるようになりました。
1日のスケジュール例
- 8:30出社・メールチェック
- 9:00チーム朝会（進捗共有・技術課題の相談）
- 9:30コーディング・モデルの再学習・精度確認
- 12:00昼食
- 13:00顧客との打ち合わせ（仕様確認や中間レビュー）
- 14:00データクレンジング、ラベリング、パラメータ調整
- 16:00ドキュメント作成・レビュー
- 17:30明日のタスク整理・チームミーティング
- 18:30退勤
- 現職
- インターネット回答
- 運営チェック済み
- 経験年数5年以上、10年未満
- 当時の年収500万円
- 会社の規模10～99人
AIエンジニアで楽しい・やりがいを感じた時
エッジデバイス向けに軽量な物体検出モデルを開発したプロジェクトでやりがいを強く感じました。モデルの精度を保ちつつ、推論速度を大幅に改善するため、量子化や蒸留、ONNX最適化などを駆使して工夫を重ねました。
特に制限されたリソースの中で精度を落とさずに目標を達成できたときは大きな達成感がありました。完成したモデルが実際に製品に組み込まれ、クライアントから「動作が軽くて使いやすい」と高評価をいただいた時は本当に嬉しかったです。
また、技術的に自分のスキルが確実に向上した実感があり、チーム内でもノウハウを共有できたことで、エンジニアとしての成長を実感しました。
1日のスケジュール例
- 8:30出社
- 9:00始業・チームミーティング
- 9:30データ前処理・モデル開発作業
- 11:30テスト環境での動作検証
- 12:30昼休憩
- 13:30モデル最適化・コードレビュー
- 15:30クライアントとの進捗共有MTG
- 16:30API実装・エラー修正対応
- 18:00作業まとめ・明日の準備
- 18:30退勤
- 退職済み
- インターネット回答
- 運営チェック済み
- 経験年数5年以上、10年未満
- 当時の年収680万円
- 会社の規模10～99人
AIエンジニアで楽しい・やりがいを感じた時
やりがいを感じたのは、動物病院向けにAIによる皮膚疾患の画像診断サポートツールを開発したときです。開発チームは私を含めて4名。小さなプロジェクトでしたが、ユーザーの声を直接聞きながら要件を詰めていきました。
動物の症状データはバラバラで、学習データの整備が非常に大変でしたが、何百枚と画像を手作業で分類し、モデルの再学習を繰り返すうちに精度が徐々に向上していきました。
本番環境での稼働後、「診断が速くなって助かっています」という獣医師の声を聞いたとき、本当に救われる思いがしました。自分が作ったAIが、目の前の現場で役に立っている。その実感を得た瞬間、エンジニアとしてやってきた苦労が報われたような気がしました。
1日のスケジュール例
- 9:00出社・Slackとメールの確認
- 9:30朝ミーティング（進捗共有・技術的課題の相談）
- 10:00画像前処理・アノテーション調整
- 12:00昼食（社内カフェテリア）
- 13:00モデルのトレーニング・パラメータ調整
- 15:00医療関係者とのオンライン定例会議
- 16:00精度検証・テストデータ整理・報告資料作成
- 18:00日報作成・翌日のタスク整理
- 18:30退勤
「きつい・つらい」体験談はこちら
他のITエンジニア職の楽しい体験談
- ITエンジニア
- プロジェクトマネージャー
- システムエンジニア
- プログラマー
- フロントエンドエンジニア
- インフラエンジニア
- AWSエンジニア
- 組み込みエンジニア
- AIエンジニア
- データサイエンティスト
- テストエンジニア/QAエンジニア
- システム運用保守
- フィールドエンジニア