AIエンジニアはやめとけ？オワコン説・仕事がなくなる将来性を解説

「AIエンジニアはやめとけ」「オワコン」と聞き、目指してよいか迷っていませんか？

【結論】
▶やめとけの理由は負荷の多さと入口の狭さ
▶生成AIの導入企業は1年で急増中
▶向き不向きの判断と企業選びが鍵

AIエンジニアがやめとけと言われるのは、学び続ける負担と採用の入口の狭さが原因です。

一方、生成AIを導入している企業は急増しています。2024年度の22.6%から、2025年度には44.0%へ増えました。※1AIエンジニアの需要が増している中、やめとけと言われるのはなぜでしょうか？

この記事では、やめとけの理由と噂の実態、向いている人と企業の選び方を解説します。

※1：出典元：IPA「DX動向2026」
※2：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2023年1月〜2024年3月の実績
※3：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月〜2025年8月に入社した方の3ヶ月以上継続率
※4：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点

AIエンジニアが「やめとけ」と言われる5つの理由

はじめにAIエンジニアがやめとけと言われる理由について見ていきましょう。

※AIエンジニアの仕事内容は「AIエンジニアになるには？」で解説しています。

数学からクラウドまで基礎習得までに労力がかかる

AIエンジニアは、数学からプログラミング、機械学習、クラウドまで学ぶ分野が広い職種です。

AIの開発ではモデルの仕組みを理解し、Pythonで実装、クラウドで動かすまでを担います。日本ディープラーニング協会の「E資格」は、数学的基礎から開発・運用環境までを試験範囲としています。

基礎を一通り身につけるまでに時間がかかる点が、やめとけと言われる理由の1つです。

※求人で求められるスキルの水準は「AIエンジニアの転職は難しい？」で解説しています。

技術の進歩が速く学び続ける必要がある

AIエンジニアは、仕事に就いたあとも新しい技術を学び続けることが前提の職種です。

新しいモデルやフレームワークは次々に公開され、短い期間で入れ替わります。厚生労働省のjob tagでも、論文を読むなど常に情報収集が必要な仕事とされています。

業務の時間内に学習が収まらなければ、退勤後や休日に技術情報をインプットする必要も出てくるでしょう。

学習時間に対する負担は、やめとけと言われる理由につながっています。

検証のやり直しが多く激務になりやすい

AIの開発は、精度が目標に届くまで学習と検証を繰り返すため、作業量を読みにくいです。

データや条件を調整しても、狙った精度がすぐに出るとは限りません。1回の学習に長時間かかるモデルでは、やり直すたびに日程が延びていきます。

クライアントの要求が高い現場では、試行錯誤が必要なぶん、残業も増えやすいです。

激務になるかどうかは、日程の組み方と職場の体制で大きく変わります。

即戦力採用が中心で未経験だと採用されにくい

AIエンジニアの中途採用は、AI開発の実務経験者を求める求人が中心です。

入社してすぐにモデル開発に入れる人材は、企業の育成コストが節約できます。job tagの説明では、実績を持つAIエンジニアの中途採用は各社の争奪戦です。

経験者が取り合いになる一方で、AI開発が未経験の人は応募できる求人が限られます。この入口の狭さもAIエンジニアはやめとけと言われる所以です。

※未経験から目指すときの現実は「AIエンジニアは未経験で転職できる？」で解説しています。

AIに仕事を奪われる可能性

生成AIがコードを書けるようになり、AIエンジニアの仕事も減るのではという心配の声は多いです。

job tagの職業解説でも、生成AIでコードの下書きをすることが広がっていると紹介されていました。「AIがコードを描けるようになったら、エンジニアの出番がなくなるのでは？」と考える人もいるでしょう。

実際は、コードを書くのは業務の一部です。

世間のイメージが先行した結果、AIエンジニアはやめとけと言われるようになったと考えられます。

AIエンジニアはオワコン？仕事がなくなる説の現実

AIエンジニアには、「オワコン」「いらない」「仕事がなくなる」といった声もあります。

噂が当たっているかは、AIを導入する企業側で何が起きているかを見れば検証可能です。

生成AIの導入企業は1年で急増

生成AIを業務に取り入れる企業は、この1年で大きく増加しています。

生成AIは、文書作成や問い合わせ対応など多くの業務で使える技術です。実際に、生成AIを「導入している」企業は、1年で22.6%から44.0%に伸びました。※1

生成AIの導入は、この1年で一部の企業だけの取り組みではなくなりました。

AIが浸透するにつれて、今後はより多くの企業で需要が出ると予想できます。

※1：出典元：IPA「DX動向2026」

生成AIが代わるのはコードを書く作業の一部

生成AIが肩代わりしているのは、コードを書く作業の一部です。

生成AIが書けるのは指示されたコードで、何を作り、業務にどう組み込むかは人が決めます。実際に、AIを導入・検討中の情報通信業の企業では、76.3%が用途に開発支援を挙げています。※5

多くの企業がAIを使っていても、その役割は開発の支援です。

何を作るかを決めて開発を進める役割は、AIエンジニアが握っています。

※5：出典元：IPA「DX動向2026」

オワコンの正体は機械学習から生成AIへの流行の変化

「オワコン」と言われる背景には、AIの主役が機械学習から生成AIへ移った変化があります。

話題の中心が生成AIに移ると、以前の機械学習の仕事が下火になったように見えます。実際に、G検定は2024年のシラバス改訂で、基盤モデルや言語モデルなど生成AIの技術を加えました。

ただ、これは主役が生成AIに移っただけです。AI開発の職種が終わったわけではありません。

冷静に分析してみれば、今後もAI開発が伸びていくことが分かります。

AIエンジニアの需要と将来性

AIエンジニアの需要が続くかは、企業がAIの効果を実感しているかで判断できます。

ここでは、AIエンジニアの将来性について見ていきましょう。

※AIエンジニアの年収は「AIエンジニアの平均年収は？」で解説しています。

AI導入で効果が出た企業の9割は業務効率化

AIを導入して効果が出た企業の多くは、業務の効率化を実感しています。

文書作成や集計のような定型業務は、AIに置き換えた分だけ作業時間が減り、効果を確かめやすいです。IPAの調査では、効果が出た企業の91.6%が「業務が効率化したり迅速化した」と答えています。

一方で、「売上や利益が向上した」は3.9%にとどまります。※6

効率化で成果を実感する企業が多いほど、AIへの投資は続くでしょう。

売り上げに直結するAI活用も、今後の伸び代として期待されています。

※6：出典元：IPA「DX動向2026」

中小企業へのAI導入はこれから広がる

AIの導入は大企業ほど進んでおり、中小企業にはまだ広がる余地があります。

中小企業では、AIに詳しい人材や予算を社内でそろえにくく、導入が後回しになりやすいです。実際に、従業員100人以下の企業では、「関心はあるがまだ特に予定はない」が34.6%でした。※7

関心を持ちながら動けていない企業が多い分、中小企業はこれからAI導入が進む市場です。

導入が進めば、AIを組み込む人材の需要も広がります。

※7：出典元：IPA「DX動向2026」

活躍の場は情報通信業から他業種へ拡大中

AIを使う業種は、情報通信業から金融や保険などへ拡大しています。

金融や保険には、問い合わせや書類の手続きなどの決まった業務が多いです。これらの業務はAIを導入しやすいです。実際に、IPAの調査では、情報通信業を除くと金融業・保険業のAI活用が目立っています。

業種ごとの業務を理解してAIを組み込める人材は、IT企業の外でも求められます。

生成AIが進化していけば、今後はより多くの企業でAIエンジニアの需要が増えるでしょう。

AIエンジニアに向いている人の3つの特徴

AIエンジニアに向いているかどうかは、課題への向き合い方から判断できます。

自分がAIエンジニアに向いているのか、3つの視点からチェックしてみましょう。

論理的に考えて原因を切り分けられる

精度が出ない原因を順序立てて切り分けられる人は、AIエンジニアに向いています。

AI開発では精度不足の要因が多岐にわたります。そのため、冷静に分析して問題を解決する力が重要です。仮説を立てて検証し、問題点を明確にする。優先順位を立ててモデルの設定を見直すなどの対応が必要です。

ロジカルシンキングが得意な人であれば、AIエンジニアの仕事を楽しめるでしょう。

新しい技術を試すことにやりがいを感じる

新しい技術のテストにやりがいを感じる人は、AIエンジニアに向いています。

job tagでも、AIエンジニアは最適な実現方法を検討する職種とされています。新モデルの登場時に、自社データで既存モデルと精度や速度を比較検証するのが一例です。

日常的に技術検証を繰り返す仕事だからこそ、試行錯誤を楽しめる人がAIエンジニアに合っています。

業務部門と話して要件を詰められる

業務課題を聞き出してAIで解決できる人は、AIエンジニアに向いています。

AIを実務に落とし込むには、任せる業務やデータのすり合わせが欠かせません。実際に、job tagの「仕事の性質」では、AIエンジニアの対面での議論の頻度は5段階で4.1でした。※8グループでの討論も含む値で、目盛りの4は「週に1度以上」にあたります。

業務部門と対話を重ねて具体的に要件を詰められる人ほど、AIエンジニアの仕事に向いています。

※8：出典元：厚生労働省 職業情報提供サイト job tag「AIエンジニア」

AIエンジニアはやめとけ？向いていない人の性格3つ

一般的にAIエンジニアに向いていない人の特徴をまとめました。

ただし、あくまでも一般論です。実際は企業ごとにAIエンジニアの業務内容は異なります。

数学や統計に苦手意識が強い人

数学や統計に強い苦手意識がある人は、AIエンジニアの仕事で苦労しやすいです。

AIモデルは統計や線形代数の考え方で動いており、精度の良し悪しも統計指標で判断します。たとえば、精度が落ちたときにデータの分布を読み取れないと、原因の見当をつけられません。

苦手意識が強いまま目指すと苦労しやすいため、まずは統計の基礎から学び直すと安心です。

一度覚えたやり方を変えたくない人

一度覚えた仕事の進め方を続けたい人は、AIエンジニアの働き方と合わない状況が生じやすいです。

AI分野は手法やツールの移り変わりが早く、同じやり方を何年も維持できる環境は多くありません。たとえば、需要予測モデルの担当者も、生成AIを業務システムに組み込む開発を任される場面があります。

やり方を固定したい人ほど、手法が入れ替わるたびに学び直す働き方を負担に感じやすいです。

一人で黙々と作業したい人

一人で黙々と作業を進めたい人は、AIエンジニアの現場でやり取りに疲れやすいです。

AI開発は、業務部門やデータを持つ部署と確認を重ねて進めます。job tagでも、AIエンジニアはチームで開発目標を決めるとされています。仕上がったAIを専門家と一緒に検証するなど、周囲との協力が基本です。

人とのやり取りを減らしたい人ほど、負担に感じる可能性があります。

仕事の向き不向きは性格の自己診断だけでは決まりません。求人票の業務内容を読み、面談で進め方を確かめてから判断しましょう。

AIエンジニアの転職で失敗しない企業選び

学び続ける負担や業務の忙しさは、働く環境で大きく変わります。

入社後の後悔を防ぐために、確認しておきたい3つの基準をまとめました。

学ぶ時間と費用を支援する制度がある

学習制度が厚い企業は、AIエンジニアとして働きやすいです。

AI技術は変化が速いため、休日にインプットすると負担が重くなりがちです。この点、勤務時間中に学習を組み込んでいる企業は安心できます。研修費や技術書の購入費を会社が負担する求人もあります。

求人を見る際は、福利厚生欄で研修や書籍補助があるかも確認しましょう。

学習データの整備が進んでいる

学習データの整備が進んだ企業を選ぶと、検証のやり直しに追われにくくなります。

データに欠損や偏りが多い職場では、事前の整理に追われて精度の改善が進みません。実際に、IPAの調査でも、データを整備して活用する企業のほとんどが期待以上の効果を得ています。

ただし、そうした企業は全体の7.0%にとどまります。「整備しているが十分ではない」企業は28.4%です。※9

整備の進み具合は企業で大きく違います。そのため、面接でデータの管理体制を確認する意識が大切です。

※9：出典元：IPA「DX動向2026」

試行錯誤の過程まで評価する

結果だけでなく試行錯誤のプロセスを評価する企業なら、無理なく長く働けます。

成果主義の企業では、検証を重ねる期間が低評価につながりかねません。job tagによると、AIの開発は目標や方法を明確にしにくく、成果報酬となじまないことも多いです。

応募前に、レバテックキャリアなどで求人票の評価方針を読み、過程まで評価する企業か確かめましょう。

あわせて、自分の市場価値も確かめておくと安心です。ビズリーチのスカウトやユニゾンキャリアの面談で、応募先の目安をつかめます。

【IT特化型】「やめとけ」を回避する転職エージェント3選

サービス名	特徴
レバテックキャリア	・業務内容と開発環境がわかる ・求人票に評価方針まで載る ・企業別の面接対策に対応
ユニゾンキャリア	・自社開発・SIerの求人に厳選 ・面談でスキルを分析して提案 ・同意なしの応募はしない
Geekly	・AI・機械学習の職種区分で探せる ・IT職種別のアドバイザーに相談 ・企業とのやり取りを代行

レバテックキャリア｜AI求人の評価方針まで求人票で確認できる

(引用元：レバテックキャリア)

レバテックキャリアは、IT・Web領域のエンジニア転職を支援する転職エージェントです。

求人票には、業務内容や開発環境のほか、エンジニアをどう評価するかの方針まで載っています。検証をやり直す過程まで評価する職場かを、応募する前に判断できるのが強みです。

応募先が決まると、応募書類の添削に加えて、企業別の面接対策も受けられます。内定後は、年収の交渉や入社日の調整も担当者が進めます。

検証のやり直しが多いAI開発で、成果までの過程を評価する職場を選びたい人におすすめです。

内容	詳細
運営会社	レバテック株式会社 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-308734
公開求人数	60,487件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・札幌・名古屋・大阪・広島・福岡（拠点所在地）
料金	完全無料

＼評価方針から職場を選ぶ！／

【関連記事】レバテックキャリアは評判悪い？断られた？

ユニゾンキャリア｜面談でスキルを分析し適切なAI求人を提案

(引用元：ユニゾンキャリア)

ユニゾンキャリアは、IT・Web専門の転職エージェントです。

IT・Web業界に詳しいアドバイザーが、面談でスキルを分析します。そのうえで、自社開発・SIerなどの企業に絞って求人を提案します。自分の技術で通用するAI求人から応募先を選べるのが強みです。

応募は本人の同意を得てから進め、大量応募はしません。入社から3か月以上働き続けている人の割合は約97%です。※3

経験に合ったAI求人を客観的に選びたい人におすすめです。

※3：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月〜2025年8月に入社した方の3ヶ月以上継続率

内容	詳細
運営会社	株式会社ユニゾン・テクノロジー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-313348
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	完全無料

＼面談でスキルを分析！／

【関連記事】ユニゾンキャリアの評判・口コミ

Geekly｜IT職種別のアドバイザー100名以上に相談できる

(引用元：Geekly)

Geeklyは、IT・Web・ゲーム業界に絞って求人を扱う転職エージェントです。

キャリアアドバイザーは100名以上在籍し、細かく分かれたIT職種ごとの悩みに対応します。※10AIエンジニアの仕事が企業によってどう違うかを、担当者に聞いて比べられるのが強みです。

求人検索には「AI・機械学習エンジニア」の職種区分があり、相談で決めた条件で探せます。選考や入社にまつわる企業とのやり取りも、担当者が代わりに進めます。

企業ごとの仕事の違いを聞いたうえで、入社後に困らない職場を選びたい人におすすめです。

※10：出典元：Geekly公式サイト

内容	詳細
運営会社	株式会社ギークリー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-305272
公開求人数	35,258件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪（拠点所在地）
料金	完全無料

＼AI職種を詳しく相談！／

【関連記事】Geeklyはやばい？評判・口コミ

【ハイクラス】下請け回避！AIの自社開発・上流枠に強いエージェント2選

サービス名	特徴
ビズリーチ	・スカウトで市場価値がわかる ・企業から直接スカウトが届く ・ヘッドハンターにも相談できる
リクルートダイレクトスカウト	・選ぶだけでレジュメが完成 ・AI分野の職種区分がある ・研究開発の求人も探せる

ビズリーチ｜スカウトで自分の市場価値を把握できる

(引用元：ビズリーチ)

ビズリーチは、即戦力として転職したい人が企業のスカウトを受け取る転職サイトです。

職務経歴書を登録すると、企業からスカウトを受け取れます。導入企業は累計43,900社以上です。※11どの企業が声をかけてくるかで、自分の経験への評価を市場目線でつかめるのが強みです。

スカウトをくれた企業とは直接コンタクトが取れます。

今の仕事を続けながら、企業からのスカウトで自分の評価を確かめたい人に向いています。

※11：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年4月末時点

内容	詳細
運営会社	株式会社ビズリーチ 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-302647
公開求人数	64,705件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪・名古屋・福岡・静岡・広島（拠点所在地）
料金	無料（有料プランあり）

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リクルートダイレクトスカウト｜AIの経歴を選ぶだけでレジュメが完成

(引用元：リクルートダイレクトスカウト)

リクルートダイレクトスカウトは、レジュメを登録してスカウトを待つ形の転職サービスです。

レジュメは、経験や能力、希望条件を選んでいくだけで完成します。職種の区分には、自然言語処理や強化学習など領域特化のデータサイエンティストもあります。AI分野の経験を細かく選べ、職務経歴書を一から書かずに専門性を示せるのが強みです。

求人検索でも、IT職種の区分から研究開発やプロダクトマネージャーの求人を探せます。

職務経歴書を書く時間が取れず、AIの経験を評価する企業の反応を先に見たい人におすすめです。

内容	詳細
運営会社	株式会社リクルート 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-317880
公開求人数	690,876件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	全国
料金	無料

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【関連記事】リクルートダイレクトスカウトの評判！をチェックする

【FAQ】AIエンジニアの「やめとけ」説に関するよくある質問

AIエンジニアは今から目指しても遅いですか？

AIエンジニアは、今から目指し始めても決して遅くありません。

生成AIの登場で求められる技術が変わり、新しく学ぶ人にも参入の余地が広がっています。実際に、生成AIを「導入している」企業は2024年度に22.6%でした。2025年度には44.0%まで増えています。※1

導入する企業が増え続けている今は、学び始めるのに十分な時期です。

IT業界の実務がない人は、開発職で経験を積んでからAIエンジニアを目指しましょう。

AIエンジニアは40代以降も続けられますか？

40代以降でも、新しい技術を学び続けられる人ならAIエンジニアとして働き続けられます。

AIは新しい分野のため、年齢や経歴の長さよりも、新しい技術を身につけて使えるかが重視されやすいです。job tagでも、AIエンジニアは新しい仕事であり、年齢は20歳代、30歳代が多いとされています。データサイエンティストなど、隣接する分野から転身してくる人もいると紹介されています。

学び続けられる人なら、40代以降も続けやすい仕事です。

AIエンジニアの適性診断はどこで受けられますか？

AIエンジニアの適性は、job tagの職業興味検査と転職エージェントの面談で確かめるのが確実です。

検査では自分の興味の傾向を、面談では実際の求人に照らした向き不向きを確かめられます。職業興味検査は、42問の質問に答えると興味の傾向がプロフィールとして示される仕組みです。たとえばユニゾンキャリアでは、面談を通してスキルを分析したうえで求人を提案しています。

検査と面談の結果を組み合わせて、客観的に判断しましょう。

※1：出典元：IPA「DX動向2026」

まとめ：AIエンジニアの「やめとけ」は企業選びで避けられる

転職エージェントの登録は無料です。学ぶ環境や評価制度まで確認した企業で、需要が伸び続けるAI開発の現場に立ちましょう。