AIエンジニアに興味があるけど「自分に向いている？」「実際の仕事はきつい？」と気になっていませんか？

この記事では、転職支援のプロがAIエンジニアに向いている人や向いていない人の特徴を解説。経験者の「きつい」「楽しい」経験談や独自の適性診断も掲載しているため、あなたがAIエンジニアに向いているかどうかがわかります。

他にも、未経験転職の難易度や細かい仕事内容も記載しているので、AIエンジニアの職に就いてみたい方は参考にしてください。

シゴトのスベテ。編集部（運営会社：株式会社メルセンヌ）

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編集部が答える！

AIエンジニアに向いている人・向いていない人は？

AIエンジニアに向いている人の特徴

AIエンジニアに向いている人は、細かい違和感に気づける人です。AI開発では、精度が数％変わるだけで成果が大きく変わることがあります。

そのため、「何かおかしい」と感じ取れる観察力と、違和感の原因を突き詰める粘り強さが求められます。モデルの出力やデータの分布にわずかなズレを見逃さず、改善策を地道に試せる人は、現場で高く評価されるでしょう。

AIエンジニアに向いていない人の特徴

AIエンジニアに向いていない人は、曖昧なまま物事を進めがちな人です。AI開発では、目的・評価指標・成功条件を明確に定義することが極めて重要です。データやモデルの選定には論理的な根拠が求められ、あいまいな理解のまま進めてしまうと、無駄な検証や誤った方向に進んでしまいます。

タスクの意図や背景をしっかり把握せず、なんとなくで作業を続けてしまう人には向いていないと言えるでしょう。

AIエンジニアについてのよくある質問

AIエンジニアになるには、大学で機械学習を専攻していないと難しいですか？

いいえ、専攻していなくても転職は可能です。理系出身でなくても、実務スキルや成果物（ポートフォリオ）を持っていれば評価されます。最近では、オンライン講座や独学で機械学習・深層学習を学んで転職した方も多くいます。特にPythonでの実装経験や、Kaggleなどでの実績があれば強みになります。

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いは何ですか？

AIエンジニアは機械学習モデルを構築し、プロダクトに組み込んで使える状態にするのが主な役割です。一方、データサイエンティストはビジネス課題の分析やKPIの設計など、経営やマーケティングに近い領域で働くことが多いです。言い換えれば、AIエンジニアは「実装・運用」に強く、データサイエンティストは「分析・意思決定支援」に強いです。

未経験でも転職できますか？

未経験でも応募できる求人はありますが、実務経験の代わりにポートフォリオやGitHubでのアウトプットが求められることが多いです。何らかの実績（個人開発、Kaggle、Udemyの修了証など）を見せられると内定の可能性が高まります。

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実際にAIエンジニアで働いている人が「向いている」と思う人

AIエンジニアに向いている人

言葉や文脈への感受性が高く、粘り強く検証を続けられる人。

よっけさん【経験年数：3年以上、5年未満】

地道な改善や実験を楽しめる人。論理的な思考ができる人。

T.Kさん【経験年数：3年以上、5年未満】

技術に対して常に好奇心を持ち、自走できる人が向いていると思います。

みっくーさん【経験年数：5年以上、10年未満】

AIエンジニアに向いていない人

成果を急ぐ人。数字やエラーに向き合うのが苦手な人。

T.Kさん【経験年数：3年以上、5年未満】

すぐに結果が出ないことに焦ったり、試行錯誤を面倒に感じる人には向いていません。

みっくーさん【経験年数：5年以上、10年未満】

すぐに結果を求める人。仮説検証を繰り返すのが苦手な人。

R.Sさん【経験年数：5年以上、10年未満】

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AIエンジニアの仕事内容

モデルの開発と精度改善

AIエンジニアの中心的な仕事は、AIモデルの設計・開発・精度向上です。

画像認識や自然言語処理、推薦システムなど、目的に応じて最適なアルゴリズムを選定し、学習データを使ってモデルを構築します。

学習後は、検証データでの精度をチェックし、性能が十分でなければパラメータの調整やアルゴリズムの見直しを行います。

継続的な改善が求められるため、最新の論文や手法に常にアンテナを張る姿勢が重要です。

開発チームとの連携とAI実装支援

AIエンジニアは、作成したモデルを実際のサービスに組み込むため、ソフトウェアエンジニアやインフラ担当者と密に連携します。

モデルをAPIとして公開したり、クラウド環境にデプロイしたりと、実装までの流れを支える技術力が必要です。

また、モデルの振る舞いについてエンジニア以外にもわかりやすく説明する場面も多く、チーム内外との調整力が問われます。

AIエンジニアの平均年収

AIエンジニアのきつい・楽しい体験談

• 退職済み
• インターネット回答
• 運営チェック済み

よっけさん

男性 30代後半

• 経験年数
  3年以上、5年未満
• 年収
  750万円
• 会社の規模
  10～99人

AIエンジニアがきつい・つらいと感じた時

一番つらかったのは、日本語の多義性に対応した意図分類モデルを開発した際です。ある自治体向けの問い合わせ対応システムで、例えば「手続きの方法を教えて」と言われたときに、それが「引越し届」なのか「住民票発行」なのかを文脈から判断する必要がありました。

既存のBERTモデルでは、似たような文言をすぐに混同してしまい、意図分類の精度が大きくブレることがありました。何度もハイパーパラメータをいじっても効果が薄く、精度改善の見通しが立たなくなったときは、正直「無理かもしれない」と心が折れかけました。

さらに納期が迫っていたため、週末返上でデータ分析と再学習を繰り返す日々が続きました。夜遅くまで一人で社内に残っていたとき、「何のためにこんなことやってるんだろう」と虚しさを感じたのを今でも覚えています。

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

1. 9:00
   リモート勤務開始・メール・Slack確認
2. 9:30
   朝会（チーム全体での進捗共有）
3. 10:00
   コーパスの整形作業・データ前処理
4. 12:00
   昼食（自宅近くのカフェで気分転換）
5. 13:00
   モデルの学習、パフォーマンス検証
6. 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）
7. 16:00
   モデル精度の分析・改善案の立案
8. 17:30
   日報作成・次回タスク整理
9. 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

T.Kさん

男性 40代前半

• 経験年数
  3年以上、5年未満
• 年収
  750万円
• 会社の規模
  10～99人

AIエンジニアがきつい・つらいと感じた時

一番つらかったのは、チャットボット導入プロジェクトでクライアントの期待と実現可能な技術のギャップが大きかったことです。「人間と見分けがつかないようなAIを3か月で」という無理な要求に対して、社内営業担当は契約を優先して「可能です」と回答してしまい、現場にしわ寄せがきました。

現実的には、クライアントの保有する学習データが少なく、業務内容も複雑だったため、高精度の応答は不可能に近く、精度改善のためにほぼ毎日終電。週末も検証作業に追われました。「無理です」とも言えず、結果的にクレームも入り、自分の力不足や説明不足に対して強い無力感と責任を感じました。

その時期は慢性的な睡眠不足とストレスで、毎朝起きるのが苦痛で、正直、辞めたいと思ったこともありました。エンジニアの「できるだろう」という幻想が、現場にとってどれほど過酷かを実感した経験でした。

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

1. 8:30
   出社・メールチェック
2. 9:00
   チーム朝会（進捗共有・技術課題の相談）
3. 9:30
   コーディング・モデルの再学習・精度確認
4. 12:00
   昼食
5. 13:00
   顧客との打ち合わせ（仕様確認や中間レビュー）
6. 14:00
   データクレンジング、ラベリング、パラメータ調整
7. 16:00
   ドキュメント作成・レビュー
8. 17:30
   明日のタスク整理・チームミーティング
9. 18:30
   退勤

• 現職
• インターネット回答
• 運営チェック済み

みっくーさん

女性 30代前半

• 経験年数
  5年以上、10年未満
• 年収
  500万円
• 会社の規模
  10～99人

AIエンジニアがきつい・つらいと感じた時

開発中のAIモデルが本番環境で期待通りに動かず、原因がハード依存かアルゴリズムの問題か切り分けが難しかった時が、とてもつらかったです。

納期が迫る中で何度も検証と修正を繰り返し、周囲からのプレッシャーも強く、精神的に追い込まれました。コードやログを見直しても明確な原因がつかめず、自信を失いかけたことも、たくさんあります。

なんとかチームのサポートを受けながら乗り越えましたが、あの経験は本当に消耗しました。

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

1. 8:30
   出社
2. 9:00
   始業・チームミーティング
3. 9:30
   データ前処理・モデル開発作業
4. 11:30
   テスト環境での動作検証
5. 12:30
   昼休憩
6. 13:30
   モデル最適化・コードレビュー
7. 15:30
   クライアントとの進捗共有MTG
8. 16:30
   API実装・エラー修正対応
9. 18:00
   作業まとめ・明日の準備
10. 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

R.Sさん

女性 30代前半

• 経験年数
  5年以上、10年未満
• 年収
  680万円
• 会社の規模
  10～99人

AIエンジニアがきつい・つらいと感じた時

一番つらかったのは、ある医療機関との共同プロジェクトで、AIモデルの診断補助機能を導入する際、期待されていた成果が出なかったことです。精度90％以上を目指していたのに、実データでは70％前後しか出ず、現場の医師から「これでは使えない」と言われ、プロジェクト中断の危機に直面しました。

特にきつかったのは、失敗の原因が明確ではなく、画像データの品質、教師ラベルの誤り、モデル設計、どこに問題があるのかが特定できない状態が続いたことです。「何が悪いのかも分からないのに、どうすれば改善できるのか」と、焦りと無力感が入り混じり、夜も眠れないほど悩みました。

しかもプロジェクトは医療分野ということもあり、扱うデータも慎重で、自由に試せることも限られていました。「技術だけじゃどうにもできない壁がある」と感じたのは、このときが初めてでした。

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

1. 9:00
   出社・Slackとメールの確認
2. 9:30
   朝ミーティング（進捗共有・技術的課題の相談）
3. 10:00
   画像前処理・アノテーション調整
4. 12:00
   昼食（社内カフェテリア）
5. 13:00
   モデルのトレーニング・パラメータ調整
6. 15:00
   医療関係者とのオンライン定例会議
7. 16:00
   精度検証・テストデータ整理・報告資料作成
8. 18:00
   日報作成・翌日のタスク整理
9. 18:30
   退勤

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