AIエンジニアの現状と将来性
昨今、AI業界が成長を続けていることから、AIエンジニアの将来性も高まっています。まずAI業界やAIエンジニアの現状を把握するため、以下2点を解説します。
AI業界の市場規模と人材不足
AI業界の市場規模は、国内外を問わず右肩上がりで拡大傾向です。総務省が公開した情報通信白書 令和6年版によれば、世界のAI市場規模は2030年には1兆8,470億ドルまで成長すると見込まれています。
また国内のAIシステム市場規模は、2023年には約6,859億円（前年比34.5％増）に達しており、2028年には約2兆5,434億円まで拡大すると予測されています。
このようにAI業界の市場規模は急速に拡大しているといえます。
その一方で独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公開したデジタル時代のスキル変革等に関する調査(2023年度) 全体報告書によれば、DX推進人材は、企業規模に関わらず年々不足感が強まっています。
これらのデータから、AIエンジニアは市場の需要に供給が追い付かず、深刻な人材不足に陥っている現状が読み取れます。
なお、AIエンジニアの仕事内容や必要となるスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
関連記事：AIエンジニアとは？仕事内容やなるために必要なスキル、年収を解説
AIエンジニアは将来性がある
AIエンジニアは高い将来性を有する職種の1つです。
米国のテック企業ではAI人材の争奪戦が激化しており、3,000万円以上の年俸で募集しているケースもあります。また、厚生労働省職業情報提供サイト（job tag）によると日本でもAIエンジニアの平均年収は約558万円といわれており、国税庁の令和５年分 民間給与実態統計調査による給与所得者の平均年収（460万円）を上回っています。
AIは業界や業種を問わず活用が進んでいるため、今後もさまざまなフィールドで活躍できる可能性が高いでしょう。AIを導入しない企業は競争力が低下し、やがて淘汰されるリスクは否定できません。
このようにAI活用は企業の競争力に直結するためため、AIエンジニアの将来性も十分期待できるといえます。
AIエンジニアの将来性が高い5つの理由
本章ではAIエンジニアの将来性が高い主な理由について解説します。
理由1：AI技術の急速な発展と普及
生成AI（LLM：大規模言語モデル）の爆発的な成長により、これまで以上にAIを活用するシーンが拡大しています。AIを活用している業界と主な活用シーンは次のとおりです。
| 業界 | 主な活用シーン |
|---|---|
| 自動車 | ・自動運転／運転支援システム ・車両診断 ・ナビゲーション最適化 |
| 医療 | ・画像診断（X線・MRI解析） ・疾患予測 ・患者リスクの評価 |
| 小売 | ・レコメンドエンジン ・需要予測 ・在庫管理 ・チャットボットによる接客 |
| 金融 | ・不正検知 ・信用スコアリング ・自動ローン審査 |
| 教育 | ・パーソナライズ学習 ・自動採点 |
| 農業 | ・作物の生育予測 ・害虫検知 ・収穫時期の予測 |
| 物流 | ・配送ルート最適化 ・需要予測 ・倉庫の自動化 ・無人配送 （ドローン・自動運転車） |
このようにAIエンジニアが活躍できるフィールドは幅広いため、将来性は高いといえます。
昨今注目を集める生成AIにおいて、より高精度なアウトプットを実現するにはLLMの開発やチューニングが必要です。そのため、AIが進化してもAIエンジニアの業務が完全になくなることはありません。むしろ、新たなAIスキルをキャッチアップした上で「システム」あるいは「サービス」という形にするのが、AIエンジニアの使命といえます。
理由2：高度なAIスキルを持つ人材の不足
AIエンジニアが増加する一方で「高度なAIスキルをもつ人材」は不足しています。前掲のデジタル時代のスキル変革等に関する調査（2023年度）全体報告書によれば「DX人材の質が不足している」と回答した企業も年々増加しています。
機械学習の分析プロセスを自動化する技術やサービス「AutoML」や生成AIツールの台頭により、AIはより身近なスキルとなりつつあります。ただし、AIの適切な設計・運用には高度な知識が必要です。そのため、高度なスキルを習得したAIエンジニアは常に必要とされるといえます。
理由3：企業のAI導入促進
前掲の総務省情報通信白書 令和6年版のほか、IT専門調査会社であるIDC Japan株式会社が発表した国内AIシステム市場予測でも、企業は積極的にAI導入を推進していることがわかります。
AIエンジニアは、このAIシステム市場の成長を支えています。企業がAIを導入し利益増大やコスト削減を実現するには、AIシステムの開発や精度向上を業務とするAIエンジニアの存在が必要不可欠です。
理由4：データ量の爆発的な増加
昨今ではIoTデバイスやWebサービスの普及により、地球上のデータ量は増加しています。
総務省が公開した情報通信白書 令和5年版によれば、世界のモバイルデータトラヒック量は2028年には約325エクサバイト／月に達すると予測されています。
企業がビッグデータを新サービスの創出や経営判断などに活用するには、AI（特に機械学習や深層学習）スキルが必要不可欠です。
上表のとおり、今後もデータは増加し続けると見られるため、データから価値を創出できるAIエンジニアの需要もさらに高まると予測できます。
理由5：AI技術の大きな伸びしろ
内閣府主導のAI戦略会議で公開された生成AIの産業における可能性によれば、日本はGDPに対してDX未実施企業の割合が高くなっています。一方でChatGPTの利用者数は2023年に世界3位にランクインするなど、AIに対してポジティブな反応を見せています。
日本には世界レベルの企業が多いにもかかわらず、DX化はあまり進んでいません。これは、視点を変えれば、AI活用に大きな伸びしろがあるといえます。今後さらに日本国内でAIの活用が進めば、これまで以上にAIエンジニアの需要が高まる可能性があります。
AIエンジニアは将来性がなくオワコンといわれる理由
高い将来性を有するAIエンジニアですが「AIエンジニアは将来性がない」あるいは「AIエンジニアはオワコンだ」という主張があるのも事実です。本章では「AIエンジニアがオワコン」といわれる理由と実態について解説します。
AI開発の自動化およびツールの進化
GoogleのAutoMLやAWSのAmazon SageMakerなど、機械学習モデルの設計・チューニングを自動化するツールが増加しています。これらのサービスやツールを利用すれば、AIエンジニアの作業時間や工数を削減できるだけではなく、専門スキルがなくても機械学習を活用可能です。
これまでAIエンジニアが担当していたデータの前処理やクレンジング（異常値除去や欠損値の保管など）は、各種ツールの普及により不要となりつつあります。たとえばモデルの選定やチューニングもAutoMLが自動的に実施してくれるため、単純な作業しか担当していないAIエンジニアは仕事が減るリスクが高いのは事実です。
しかし、顧客の課題抽出やビジネス要件に沿ったサービス開発などはツールでの対応は難しく、今後もAIエンジニアが主体となって進める必要があります。そのため、AIエンジニアが不要になることはなく、今後も需要は増大すると予想できます。
初心者AIエンジニア増加による競争激化
近年では生成AIの飛躍的な普及もあり、AIエンジニアを目指す人が増加しています。AIエンジニアを育成するスクールの受講生数も堅調に伸びていますが、初級レベルの人材が供給過多になり、AIエンジニアとしての就業が難しくなっているという側面もあります。
ここで認識したいのは、企業は人材の「質」を重視しているという点です。スキルを高め、顧客の業務改善や競争優位性の創出を実現できるAIエンジニアになれば、今後も高い需要を維持できるでしょう。
急激な市場環境の変化
AIは短期間で急速に進化しています。
2025年2月27日にはOpenAI社が、GPT-4.5のリサーチプレビュー版を公開しました。GPT‑4.5ではEQ（心の知能指数）が向上しており、ユーザーの意図を理解し、微妙なニュアンスを読み取る力が強化された点が特徴です。今後も私たちの予想を遥かに超える進化が想定されるため、現在のAIスキルが陳腐化するリスクはあります。
しかし、スキルの価値は時代とともに変化し続けるものです。その進化に適応する柔軟性を持つAIエンジニアになることが重要です。
倫理的・法的規制による成長鈍化
AIは目まぐるしく進化する一方で、国内外ともに法整備は十分とはいえません。
EUのAI規制法など、各国はAIのガバナンスを強化しています。今後、AIの自由度を奪いかねない規制が制定されれば、AIエンジニアが活躍するフィールドが制限されるおそれはあります。
ただし、適正な規制はAIエンジニア自身を守るためにも重要です。また、新たな法整備は新たなニーズを創出する可能性もあります。AIエンジニアは、これらの規制に適応したAIシステムを設計する役割が求められるため、今後も需要は高い状態が続くでしょう。
実用化のハードル
さまざまな業種・業態の企業が、AIを用いてPoC（概念実証：新技術やアイデアが実現可能であるかを検証する一連の作業）に取り組んでいます。その一方で、ROI（投資対効果）が見込めず実用化に至らないものも少なくありません。PoC止まりとなるプロジェクトが多くなれば、市場成長が実現せず、AIエンジニアが活躍する場が失われるリスクもあります。
しかし、2024年以降は生成AIのビジネス適用を本格的に目指す段階だと主張する識者もいます。業務改革や競争優位性の創出にはAI活用が不可欠となっており、今後実用化は急速に進展していくと予測されます。
AIエンジニアの需要が高い3つの業界
AIエンジニアはさまざまな業界で必要とされています。特にAIエンジニアの需要が高い業界は以下の3つです。
-
・製造業界
・金融業界
・医療業界
Google Cloudの調査によれば、製造業のうち64%がAIを活用していると回答しています。製造業界では、外観検査、異常検知、予知保全、需要予測などにAIを導入しているのが特徴です。特に、AI活用により人材不足や属人化の解消に取り組んでいます。熟練工の技術をデータ化してAIに学習させることにより、円滑な技術継承も進んでいます。
金融業界に関しては、金融庁がAIの利活用促進に向けたレポート、AIディスカッションペーパー（第1.0版）を2025年3月に公開しました。これによれば、金融機関等130社のうち93.1%が「従来型AIまたは生成AIを活用している」と回答しています。金融業界では、コールセンター業務や融資審査の自動化にAIを活用している点が特徴です。さらにサイバーセキュリティの強化のため、不正監視などにもAIを導入しています。
医療業界もAIの活用に意欲的です。特定非営利活動法人日本医療政策機構（HGPI）の2023年 日本の医療の満足度、および生成AIの医療応用に関する世論調査によれば、医療従事者の12.2%が生成AIを医療応用に利用していると回答しました。既にAI画像診断は専門医のがん発見率を上回る結果を残しているとも言われています。また、これまでは多大な時間がかかっていた創薬分野でも、AI活用により効率化向上（コスト削減や開発期間圧縮）を期待できると考えられます。
AIエンジニアのキャリアパス
AIエンジニアは、スキルを習得すればさまざまなキャリアを歩めます。主なキャリアパスは以下の3つです。
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・AIコンサルタント
・データサイエンティスト
・マネジメント職
AIコンサルタントは、クライアントの業務課題をAI活用により解決に導きます。AIコンサルタントになれば「AIを開発する人」から「AI活用によりビジネスに価値を創出する人」を目指せます。
また、データサイエンティストは「データを活用した意思決定」に貢献します。AIエンジニアよりもビジネス視点が求められるのが特徴です。深層学習などの実装スキルに加えて、統計学やビジネスへの深い理解も求められます。
そのほか、AIエンジニアとして経験を積んだ後は、マネジメント職（テックリードやプロジェクトマネージャーなど）として活躍する道もあります。マネジメント職は責任が重い一方で、ポジションや年収も高くなりやすいといえるでしょう。
まとめ
AIエンジニアは高い将来性がある職種です。今後もAIの需要拡大とあわせて、AIエンジニアの需要も増加していくことが予想されます。
しかし、データの加工処理やモデルの選定など、比較的単純な業務を担当しているAIエンジニアの将来性は低いといわざるを得ません。AIエンジニアとして長期的な活躍を目指すのであれば、顧客の課題検出やビジネス要件に沿ったサービス開発などのスキルを持ったAIエンジニアを目指すと良いでしょう。
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