エンジニア業界の中でもＡＩでなくなる部署と生き残る部署が分かれている

私の業種は製造業で、プロジェクタの開発をしています。勤続年数は32年で年齢は54歳、年収は800万円程度です。今回は実際に現場にどのようにＡＩが導入されているのか？

そして導入されたことによって大量のリストラが起きた部署、そして今後も生き残っていくであろう部門について現場の声をお伝えします。

【　エンジニア業界が抱える三つの問題点　】

1. エンジニアの高齢化
2. エンジニアのリソース不足
3. 若手社員の教育不足

これが現状私が感じている問題点です。その中でＡＩをどう活用し、人件費を削減しつつ生産効率を上げるかが課題です。

エンジニア業界におけるAI導入の現状

私の会社では、大きく分けると研究開発部門、生産管理部門、工場の生産ラインなどの仕事があります。

研究開発部門については、AIが導入されたとしても将来性はある仕事だと思います。

それは、AIの人工知能テクノロジーは、人間がプログラミングしているものです。

そのため、人間の能力を上回る処理はできないと思います。

研究開発部門は、これまで誰もが作ったことのない、特許性のある発明などを繰り返しています。そのため、世の中にはないものを作る部門であるため、AIが取って代わることはできないのです。

しかし、生産管理部門はAIの導入により、人員が削減できるかもしれません。

生産管理の仕事は、統計学に基づいているからです。

そのため、生産管理についてはPythonなどのAI技術を導入することで、人に変わってしっかりと管理することが可能なのです。

生産現場については、すでにAIの技術が入り始めています。

あらゆる工程をAI技術にて代用できるため、製造ロボットをコントロールするためのオペレーターが必要になる程度で、大幅な人員削減が行われることが予想されています。

その他、総務部の賃金管理システムは、経理のシステムなどはワークフロー度の導入が積極的に実施されていて、あらゆるワークフローが無人でできるようになり始めています。

特にクラウドシステムが導入されてからは、AIによる自動計算が進み、人手がいらなくなり始めています。

このように、研究開発部門以外の人員は削減されるため、研究開発部門の人の給料が高くなる可能性があります。

プロジェクタ開発におけるAI導入とリストラの現状

私の会社では、プロジェクタの開発と製造を実施していますが、現在の職場においては、工場の生産ラインにて既にAIの技術が導入されています。

工場においてAI技術が導入され始めたのは2年前のことです。

我々は、工場でAIを導入したシステムのことを「スマートファクトリー」と言われています。

AIの導入のおかげで、1機種あたり月産500台だったのですが、スマートファクトリー導入のおかげで、月産600台まで向上させることができました。

また、スマートファクトリー導入メリットとしては、品質管理と生産管理がしやすくなったことがあります。

生産管理部門はＡＩ導入のせいで大量リストラが発生

生産現場にて得られたデータを生産管理部門に正確に送ることができるようになったため、生産管理業務もとてもスムーズになりました。

そのおかげで、リソース不足を解消できるどころか、人員削減も可能でした。

会社としては辛い決断だったとは思いますが、AIの導入により、大規模なリストラがされ、多くの人が解雇されたのを覚えています。

今後は、工場の人員削減だけではなく、生産管理部門などのリストラも行われる可能性が高いです。

AI技術導入のせいで、大勢の人がリストラされることになるのは残念だと思います。

研究開発部門にも一部リストラの波が来る

私が勤めている会社の場合は、AIの導入によるリストラなどの被害を受ける可能性が高い部門として、研究開発部門があります。

しかし、ありきたりの仕事をしていると、AIに仕事を奪われかねません。技術者はその対策をしておく必要があります。

AIにできない業務は、ファジーな業務です。

コンピューターに解析できないような曖昧な決断ができるのが、人間の優れたところです。まずは、このファジーな考え方を業務に取り入れる必要があります。

ＡＩに仕事を奪われないためにすべきこと

また、電気のエンジニアの場合は、デジタル回路設計者の研究作業が多いですが、デジタル回路設計者は大規模LSIを開発するための、VHDLやVerilogなどの言語設計をマスターしておくと良いでしょう。

近年の電子回路設計者の仕事は、ハードウエア設計であるにもかかわらず、まるでソフトウエア設計のような手法が取り入れられることが多くなりました。

その特性を考慮すると、ソフトウエアもハードウエアも設計できるマルチエンジニアを目指してみると良いのでしょうか？

ソフトウエア設計者であると、情報処理技術者検定などの国家資格を持っていることも大切です。

もし、情報処理技術者検定を持っているのであれば、応用情報技術者研修や、各種スペシャリスト試験などを取得しておくのも良いかもしれません。

これらの試験の最高峰としては、いおい情報処理安全確保支援士という国家資格があります。

また、AIに仕事を取られないためには、柔軟な発想をし続けることで、定期的に特許出願などをするのも良いかもしれません。

さすがに、特許出願できるようなアイディアはAIでは実現不可能なのです。

最後に、AIに仕事を取られないためにはAIの設計言語であるPythonを学習し、AI設計側に回るのも一つの手段です。

ＡＩ時代に製造業のエンジニアに求められるもの

実際に製造業にて勤めている私からみると、AIが人の代役ができることとできないことが明確にわかります。

AI導入により仕事を取られたくないのであれば、AIにできないことを見つけ出すことが大切です。

AIと言っても、そのアルゴリズムは条件分離とデータベースの活用です。

AIのコードは人間の手によってプログラミングされているので、これまで無かったものを作り出す技術を持っていないと、AIに仕事を取られる可能性が高いです。

要は、他の人が思いつかないことを発想し、製品化する作業が人間にしかできない作業をできる人間が必要なのです。

例えば、企業では研究開発部門などが挙げられます。

取っておいた方が良い資格や勉強法

研究開発部門の仕事は、多くの場合は年間特許出願ノルマがあります。

このノルマを守るアクションをすることで、AIに仕事を取られない対策となります。

特に、デジタル回路設計者であれば、大規模LSIを作るためのVeriogやVHDLなどの設計テクニックを身につけておきましょう。

ソフトウエア開発者の場合は、情報処理技術者試験などに代表される資格を取っておくのも一つの手段です。

自分は開発能力や発明能力があると言うことをアピールし続けると、AIに仕事を取られる可能性は低くなり、リストラもされにくくなります。

また、近年はスマートフォンも普及率が高いため、Java言語などを学ぶことで、スマートフォンを活用した新しいビジネスモデルを構築するのもしれません。

今後は、電子回路設計者もソフトウエア開発ができるようにマルチなエンジニアになることが大切です。

社内で活用されるAI技術を設計する、Pythonエンジニアになってしまえば、AI普及によりリストラされることもなくなるのではないでしょうか？

私が外部の委託作業を受けて技術の向上に邁進しています。これからニーズの増える仕事です。将来性はありますよ！