AIエンジニアに興味があるけど「自分に向いている？向いていない？」と気になっている方はいらっしゃるかと思います。
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。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。
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目次
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。
データや結果のわずかなズレも見逃さず、その原因を粘り強く突き止められる人は、AIエンジニアの仕事だけでなく、品質保証、コンサルタント、データサイエンティストにも向いています。
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。
【適性診断】あなたはAIエンジニアにどれくらい向いている？
20問の簡単な質問に答えるだけで、あなたがAIエンジニアに「100%中、何％」向いているか診断できます。結果はすぐに確認できるので、気軽に試してみてください。
監修あなたの適職診断結果
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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
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（30代・男性）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】
実際にAIエンジニアで働いている人が「向いていない」と思う人
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（30代・男性）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】
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エンジニアの職業紹介動画【厚生労働省】
出典：厚生労働省(job tag)
※引用動画と記事内の仕事内容・職種が異なる場合があります
AIエンジニアの楽しい・やりがいを感じる体験談
- 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、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
AIエンジニアのきつい・つらい体験談
- 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。
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
