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AIエンジニアはなぜ激務!?他との比較や実際の勤務例

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最近注目されているAIエンジニアは、一般的に「忙しい」「激務」などと言われています。これは噂だけではなく、実際に働いてる人の様子を見てもうかがえるものです。

では、なぜAIエンジニアは激務だと言われるのでしょうか。その理由についてご説明をして、他のエンジニアと比較して激務であるのかどうかをご紹介します。また、AIエンジニアの具体的な激務度合いについてもご紹介します。

AIエンジニアが激務になりやすい3つの理由

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AIエンジニアが激務だと言われるのには理由があります。職場環境が悪いことによってAIエンジニアが激務になっているわけではありません。具体的にAIエンジニアが激務になりやすいと言われている理由は以下の3つです。

  • AIエンジニア数の不足
  • 技術の進化が早くスキルアップに時間を要す
  • プログラマとアナリストでスキルが異なる

これらの理由について以下では具体的にご説明をします。

AIエンジニア数の不足

AIエンジニアの絶対数が不足していることで激務になっています。仕事内容がうまく分散できず、偏ってしまうことで激務になるのです。

最近は様々な分野でAIが注目されています。そのためAIを取り扱うAIエンジニアも多くの人がいると考えるかもしれません。しかし、AIは急激に需要が高まった分野です。この急激な需要に対応できず、AIエンジニアが不足している状況です。どんどんエンジニアの人数は増えていますが、それでもまだ需要とのバランスは取れていません。

これからもAIエンジニアの人数は増えていくと考えられます。ただ、それと同時にAIを求める企業も増えAIエンジニアの需要もさらに高まるでしょう。つまり、負荷分散はまだまだ難しい状況です。需要に対してAIエンジニアの絶対数が不足する状態が続くことで、負荷のかかる激務の状態となっているのです。

技術の進化が早くスキルアップに時間を要す

AI業界は技術の進化が早く、スキルアップに時間を要することでも激務になっています。次々と新しい技術が生まれますので、それを習得するために負荷がかかってしまいます。

AIエンジニアがとにかくスキルアップするだけであれば負荷は下がるかもしれません。朝から晩までスキルアップに時間を割けるとすると、新しいスキルもスムーズに習得できることでしょう。

しかし、実際にはAIエンジニアとして働きながらスキルアップしなければなりません。朝から夕方はAIエンジニアの業務をこなし、残りの時間でスキルアップをしなければならないのです。このスキルアップが負荷のかかることであるのは想像に難くないでしょう。いわば残業時間でスキルアップをしなければならない状況なのです。

スキルアップしなければならない量と実際の勤務とのバランスが取れないことで激務となります。スキルアップはやむを得ないことですので、こちらも計画的に進めることが理想的です。

プログラマとアナリストでスキルが異なる

絶対数が少ないAIエンジニアの中でも、役割が2つに分割されていることで激務となっています。

AIエンジニアには大きく分けてプログラマとアナリストがいます。簡単に説明をするとプログラマはAIの実装や開発をするエンジニアです。プログラミングをしてAIを作り上げるとイメージすると良いでしょう。それに対してアナリストはAIが導き出したデータを解析するのが主な役割です。場合によっては適切なデータを読み出すために、プログラマと連携をしながらAIのカスタマイズをします。

同じAIエンジニアではありますが、担当する領域が大きく異なります。AIエンジニアであってもアナリストであればプログラミングはできなくても良い可能性すらあるのです。

AIエンジニアが10人居たとしても5人しかプログラマがいなければ、プログラミング作業はこの5人で担当しなければなりません。領域が細分化されることで、それぞれの担当者により負荷がかかりやすく激務になるのです。

AIエンジニアは他のエンジニア(SE)よりも激務なのか

aiエンジニア 激務 他のエンジニアと比較

一般的にエンジニア(SE)は激務だと言われています。それらと比較してAIエンジニアは激務なのでしょうか。他のエンジニアとの比較についてご説明をしていきます。

エンジニア(SE)はそもそも激務になりやすい業界である

そもそも論ではありますが、エンジニア(SE)は激務になりやすい業界と言われています。このことは皆さんも見聞きしたことがあるでしょう。実際にエンジニアとして働く現場の声を聞いても、激務であるとの回答を得ることは多々あります。

AIエンジニアも例外ではなく、他のエンジニアと同様に激務になる可能性があります。もちろん仕事量に波はあると考えられますが、エンジニア全体で考えると激務であるものです。AIエンジニアだけが激務になるというわけではありません。

働き方改革が注目されていますので、エンジニア全体の負荷を下げようとする動きはあります。ただ、まだまだエンジニアは激務であり、AIエンジニアもその例外ではありません。

エンジニアの中でもAIエンジニアがより激務になりやすい理由とは

エンジニアは全般的に激務になりやすいことをご説明しました。働き方では皆さんのイメージ通りであるかもしれません。負荷のかかりやすい職業の一つです。その中でもAIエンジニアはより激務になりやすいのです。

その大きな理由はAIエンジニアの数が不足しているということです。AIエンジニアは一人ひとりに負荷がかかりやすい状況が続いています。そのため、他のエンジニアと比較するとAIエンジニアは激務になりやすいのです。

ただ、AIエンジニアになると必ず激務というわけではありません。上記でもご説明したとおり、仕事には波があります。また、企業によってAIエンジニアの人数は異なっています。絶対数としては不足しているものの、AIエンジニアを多く抱える企業であれば負荷は軽減できるものです。

絶対数が不足していることでAIエンジニアは激務になりやすい状況です。エンジニア全体でも負荷がかかりやすいと意識しておいた方が良いでしょう。

具体的なAIエンジニアの激務度合い

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具体的にはAIエンジニアとして働いた場合、どの程度の負荷が見込まれるでしょうか。ここではITコンサルタントとしてAI導入を経験してきた筆者が実際に見たAIエンジニアの働き方をご紹介します。

平均残業時間

AIエンジニアの平均残業時間は30時間から80時間ほどです。80時間は労働基準法の上限値ですので、非常に忙しいと考えられます。ただ、30時間の残業時間であれば、エンジニア平均と大きな差はない値です。

作業時間が長くなるのはAIエンジニアの中でもプログラマです。開発作業ですのでどうしてもバグなどで時間を取られてしまうことがあります。納期も迫ってきますので、残業してカバーしている現状があります。

それに対してアナリストやコンサルタントは残業時間が短い傾向にあります。それでも30時間弱ですが、AIエンジニアの中では短いと考えてよいでしょう。

アナリストやコンサルタントの残業時間が短いのは、プログラマのように予期せぬ出来事が起こりにくいからです。残業してまでカバーしなければならない事象が起こりにくいことで、残業時間が短くなっています。

休日労働時間

AIエンジニアは激務だと言われていますが、休日出勤に関しては特段多いものではありません。発生する場合であっても月間1-2回です。完全に土日がつぶれるような働き方ではありません。

休日出勤しなければならないのは、締め切りの都合などでやむを得ない時に限られています。つまりAIエンジニアの中でもプログラマが出勤していることが多いのです。ただ、締切に追われている状態では休日労働しなければならないこともあります。AIエンジニアだけが過酷というわけではありません。

年休取得数

年休は計画的であれば自由に取得できる状況が多いようです。職場内で相談をしておくことで年休の取得が可能です。

もちろん本番リリース前など年休を取得してしまうと業務がうまく回らない時もあります。このような時は取得できないことも考えられます。これはもはやエンジニアに限らず、社会人であれば該当する可能性があることです。職場に迷惑をかけない状況で年休は取得しなければなりません。

タイミングさえ選べばAIエンジニアも年休の取得が可能です。激務の中でもライフワークバランスは意外と取れるようになっています。

まとめ

AIエンジニアは一般的に激務の状態が続いています。これは絶対数が不足していることで、一人ひとりに負荷がかかりやすいからです。多くの需要に対して少ないエンジニアで対応しているため激務となります。

ただ、激務だからといってライフワークバランスが崩壊するわけではありません。確かに激務で残業時間は長いものの、エンジニアである以上は仕事量に波はあります。落ち着いている状態であればAIエンジニアであっても大きな負荷はかかりません。

また、休日出勤は少なく年休の取得もできることが大半です。激務でありひたすら働かなければならない職業ではありません。多少辛い時もある職業ではありますが、体を壊すほど激務というわけではないのです。