近年、技術の進化により、自動運転車や自然言語処理など、様々な分野でAIの活躍が注目され技術者や研究者の不足が騒がれています。一方で、一部の声では「機械学習エンジニア」という職種がなくなる可能性も指摘されています。その理由として、AI技術の一般化により、簡単なタスクが人手を介さずに処理されることが挙げられます。
また、競争の激化により現在のような希少性の高いポジションを維持することが困難になる恐れもあり、機械学習エンジニアはオワコンといったことも耳にする機会が出てきています。本記事では、こうした懸念に対して機械学習エンジニアの将来性を考察します。
機械学習エンジニアがなくなる理由
機械学習エンジニアがなくなると言われる理由は、技術の進化や自動化の進展、産業構造の変化などさまざまな要因によるものが考えられます。以下で詳しくみていきましょう。
自動化と自己学習の進展
AutoMLの進化により、従来は機械学習エンジニアが手作業で行っていたタスクが自動化される可能性があります。例えば、自己学習型のモデルが進化すれば、モデルの設計やチューニングの一部が自動で行われることがあります。AI技術の進化により、特定のタスクに特化したモデルではなく、汎用的なモデルが普及する可能性があります。これにより、特定のドメインに特化した機械学習エンジニアの需要が減少する可能性が示唆されているのです。
ローコード/ノーコードの普及
ローコード/ノーコードのプラットフォームが普及することにより、プログラミングの知識がなくても開発が可能なシーンが増えていきます。これにより機械学習の民主化が進展すると、一般のユーザーがAIを容易に利用できるようになります。機械学習エンジニアに頼らずにモデルの実装をおこなえるため、求人の需要が減るかもしれません。
産業構造の変化
産業構造の変化により、需要のある分野やタスクが変わることがあります。特定の産業や業種が衰退し、別の分野やタスクが成長することで、機械学習エンジニアの求人が変動する可能性があります。
一方で、機械学習エンジニアの需要が完全になくなるとは限りません。逆に、AI技術の進化により、新たな分野や応用が生まれる可能性もあります。また、高度な専門知識や経験を持つ機械学習エンジニアは、より複雑なタスクや問題に対応する需要が依然として存在するでしょう。このような状況の中で、機械学習エンジニアが自己成長し、新たな技術や分野に対応できる柔軟性が求められると言えます。
機械学習エンジニアはやめとけ/リアルな事情
ここでは、機械学習エンジニアはやめとけ、オワコンなどといって、周囲から就職や転職を止められる理由についてリアルな事情を解説します。
未経験からキャリアチェンジの難易度が高い
未経験から機械学習エンジニアへのキャリアチェンジは、非常に難しく、成功確率が低いことからやめておけと言われることがあります。まず、機械学習の業務では高度な数学や統計学の知識、プログラミングスキルが求められます。これらの専門知識を持たない場合、機械学習の理解や実践は困難であり、学習に多くの時間と努力を要するのです。
また、機械学習の分野で経験者が増えており、未経験者を募集する求人が少ない点も指摘されています。多くの企業は経験豊富な機械学習エンジニアを求めており、未経験者を採用するリスクを避ける傾向があります。
ただし、未経験から機械学習エンジニアを目指すことは不可能ではありません。オンラインコースやスクールで学び、個人プロジェクトやコンペティションへの参加を行うことでスキルを磨き、実践的な経験を積むことは可能です。
優秀な技術者と一緒に仕事するプレッシャー
もともとAIやデータサイエンスの分野は、大学や大学院でコンピュータサイエンスなどの研究をおこなってきた優秀な技術者や研究者が多く、機械学習エンジニアとして入社すると、それらの高度な知識と専門性を持つ人々と一緒に仕事することになります。これにより、自分のスキルや知識の不足を感じ、自己評価が厳しくなることがあるかもしれません。また、優秀な同僚と競争する必要にも迫られます。
同じタスクを何倍ものスピードで処理する同期や優秀な先輩の働きぶりをみて自信を喪失してしまうかもしれません。そのような環境を慮ってやめておいたほうがよいという気持ちが芽生えてくるのです。
しかしながら、周りの優秀な技術者と一緒に仕事することは成長に繋がる絶好の機会でもあります。彼らから学ぶことで自己成長が促進され、新たな知識やスキルを吸収することができます。競争心を刺激されることで自分の能力を高めることができるかもしれません。
技術の進歩が早すぎて辛い
機械学習や人工知能の分野は急速に進化しており、新しい技術や手法が次々に登場します。機械学習エンジニアは、それらのプロフェッショナルとして、常に学び続けることが求められ、論文を調査し、最新のトレンドを追いかけることに疲れてしまう場合やそのような状態が何年も続くことを大変と感じることがあります。一時はベストプラクティスと呼ばれた手法が陳腐化するまでのペースが早いため、過去の体験や知識がすぐに無駄になる可能性もあるのです。このような技術刷新のスピードが早くてつらいという考えもあるということは頭にいれておきましょう。
しかし、技術の進歩が早いことは同時にやりがいや刺激にもなります。常に最新の情報を追いかけることで、自己成長を促進し、新たな知識やスキルを取り入れることができます。また、急速な進化は新しい問題解決や応用の可能性を生み出すため、挑戦的なプロジェクトに携わることができるでしょう。
機械学習技術の進歩について
以下に機械学習の技術の進歩に関するいくつかのポイントを挙げて説明します。
データ量と計算能力の増大
機械学習は大量のデータを必要としますが、近年はインターネットの普及やセンサー技術の進歩により、膨大なデータが収集されるようになりました。また、クラウドコンピューティングの普及により、大規模な計算能力を効率的に利用できるようになりました。
ディープラーニングの台頭
ディープラーニング(Deep Learning)は、多層のニューラルネットワークを用いて特徴を自動的に抽出する手法であり、機械学習の一部として大きな進歩をもたらしました。特に、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で顕著な成果を上げています。
転移学習と事前学習
転移学習は、あるタスクで学習された知識を別のタスクに応用する手法であり、データ量の不足を補うために有用です。また、事前学習として大規模なデータセットで学習させたモデルを、特定のタスクに適応させることで、効率的な学習が可能になります。
自己教師あり学習
自己教師あり学習は、ラベルのないデータから自己教師信号を生成して学習する手法であり、教師あり学習よりもラベル付けのコストが低いため、データの有効活用が可能となります。
解釈可能性とフェアネスの向上
機械学習モデルの解釈可能性やフェアネスが重要な要素として注目されています。特に、医療や金融など重要な領域では、モデルの意思決定を説明できることが求められています。
これらの技術の進歩により、機械学習はますます多様な分野で応用され、私たちの日常生活や産業に大きな影響を与えています。機械学習の進化はまだまだ続いており、新たなアプローチや手法が次々に生み出されることが期待されています。
機械学習エンジニアがオワコンって本当？
機械学習エンジニアが「オワコン」という表現は、一部の人々の間で今後の社会で機械学習エンジニアの需要が減少するという意味で使われることがありますが、実際のところ機械学習エンジニアがすぐに世の中で不要になることはありません。ただし、この記事でもお伝えしてきましたが、技術の発展や役割の変化などいくつかの要因により、このポジションへの需要が変化することは考えられます。
機械学習エンジニアの将来性
最後に、機械学習エンジニアの将来性についてみていきましょう。
LLMの登場でAIの需要はますます高まる
大規模言語モデル（LLM）の登場は、自然言語処理（NLP）分野において画期的な進歩となりました。特に、大規模なトランスフォーマーモデルを基盤としたGPT-3やそれに続くモデルの登場により、自然言語に対する理解力が大幅に向上しました。
これにより、NLPを活用した機械学習の応用領域が広がり、企業や公共期間がつぎつぎにNLP技術を導入しています。自動翻訳、音声認識、テキスト生成、情報検索、カスタマーサービスなど、様々な分野でNLP技術が活用されており、これによってAI技術の需要がますます高まっています。
特に、機械学習エンジニアにとっては、LLMの活用によってより高度な自然言語処理タスクが可能となり、新たなプロジェクトや応用が増えることが期待されます。LLMは新たな可能性を切り拓き、機械学習エンジニアの需要を一層高めることでしょう。
機械学習エンジニアがなくなってもAI技術者がなくなることはない
機械学習エンジニア(MLエンジニア)と呼ばれる職業が将来的になくなることはあるかもしれませんが、AI技術の需要がこの先数年で途絶えることはないでしょう。AIは幅広い分野で応用され、社会や産業のあらゆる側面に影響を与えています。自動運転、医療診断、金融取引、製造の効率化など、人間の能力を超える業務を実現するAIも出現しています。
将来的には、AIがより一般的に普及し、ビジネスや生活のあらゆる場面で活用されることが予想されます。このような状況下では、AI技術者の需要はますます高まり、開発や導入に携わるエキスパートが必要不可欠となるでしょう。
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