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2025.04.03

コラム

 

発達障害(ASD、ADHD)のエンジニアがAI人材不足を救う?特性を武器に活躍する方法

発達障害は、注意欠陥・多動性障害(ADHD)、自閉症スペクトラム障害(ASD)、学習障害(LD)の大きく3つに分類されます。中でも自閉症スペクトラム障害のある人やその傾向がある人は、エンジニアに向いているといわれています。実際には、どのような特性がエンジニアにマッチするのでしょうか。この記事では、発達障害のある人がエンジニアに向いている理由やエンジニアリングの分野、エンジニアとしてはたらくために身につけたいスキル・知識について、事例とともに紹介します。

発達障害のエンジニアがAI人材不足を救う?特性を武器に活躍する方法

ASD・ADHDのある人はエンジニアの適性があるといわれる理由

世界的に有名なIT関連企業が集まる米国シリコンバレーの企業では、発達障害または発達障害の傾向がある人材が多く活躍しています。その理由は、発達障害に見られる論理的思考や集中力などがエンジニアの適性とマッチすると考えられているためです。

下記のような特性をもち、なおかつエンジニアの仕事に興味関心のある人は、エンジニアに向いている可能性があります。

ASD、ADHDの特性によりエンジニアの適性がある

特性の出方によってはエンジニアに向いていないケースもあります。エンジニアになるために大きな武器となり得るのは、ひとつの物事に集中しこだわり抜く特性です。しかし、興味・関心事項は個人によって偏りがあるため、そもそもプログラミングに興味が持てない場合、集中して仕事に取り組むのは難しいでしょう。まずは、エンジニアの仕事が自分に合っているか、見極めることが大切です。

ASD・ADHDの特性を活かせる職種は?

エンジニアとは、システムやソフトウェア、ネットワークの設計・開発・保守を担う技術者の総称です。ひと口にエンジニアといっても、種類によって仕事内容や求められるスキルが異なります。「自分にはどの職種に適性があるのか」と、気になる人もいるでしょう。数あるエンジニアの職種から一部を紹介します。

系統別のエンジニア職種

開発系

開発系のエンジニアはIT業界の中核を担い、常に一定のニーズがある職種です。システムエンジニア(SE)やプログラマー(PG)、テストエンジニアなどがそれにあたります。システムエンジニアは、クライアントの要望に沿ったシステムを開発するため、ヒアリング能力をはじめとするコミュニケーションスキルやビジネス視点が必要です。

プログラマーは、システムエンジニアなどの指示に基づき、コードの設計などのプログラミング作業をおこないます。下流工程を担うため、未経験からエンジニアを目指す場合、まずはプログラマーを目指すと良いでしょう。ただし、プログラマーの仕事も多様化しており、汎用的なプログラミング言語だけでなく、Pythonなどのスクリプト言語やライブラリの知識が求められることもあります。

テストエンジニアは、システムやソフトウェアが問題なく動作するか検証する技術者です。ASDのこだわりの強さやADHDの視覚優位性などの特性を活かし、高い評価を得られる可能性があります。

営業・研究系

営業・研究系エンジニアの職種として、データアナリストやデータサイエンティスト、システムアナリストなどがあります。データサイエンティストとは、情報科学理論を活用してデータを分析し、課題解決のための有意義な知見を見出す仕事です。データ解析を通して成果向上や課題解決の提案を行うため、コンサルタント要素が強くなります。発想力が豊かなADHDの人が、画期的な課題解決方法を見いだせるケースもあるでしょう。

一方、データアナリストとは、ビッグデータの分析といったアナリティクス分野を担う人材のこと。データサイエンティストよりも、データ分析に特化しているのが特徴です。大量のデータを扱う場面で、ASDの論理的思考を活かせる可能性があるでしょう。また、システムの分析や評価を担うシステムアナリストは収入が高い傾向にあり、1,500万円超の年収を得ているケースもあります。

AI系

AI(人工知能)のさまざまな分野での活用に関して研究開発を担うのが、機械学習エンジニアやAIエンジニアです。機械学習エンジニアは、ビッグデータと呼ばれる大量のデータをAIに与えて学習させることで、AIを教育するのが主な仕事です。機械学習エンジニアは、アルゴリズムを使ったシステム開発やプログラムの実装を行うため、高度なプログラミング技術が求められます。

一方、AIエンジニアとは、AIを使ったシステム開発やデータ解析を手がける技術者のこと。機械学習やディープラーニングを活用しながらデータの学習や分析を行い、最適なAIを構築するのが主な仕事です。 また、昨今では生成AIの開発技術をもつエンジニアの需要が高まっています。文章やアート、画像などさまざまなコンテンツを生み出す「生成AI」は広く浸透しており、日常的に使用している人も多いことでしょう。ビジネスシーンでも書類・デザイン作成や問い合わせ対応など、活用事例は多岐にわたります。生成AIが最適解を出すためのプロンプト(指示文)を開発するプロンプトエンジニアをはじめ、生成AIのスペシャリストは今注目の職種です。

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AIを活用する先端IT人材のニーズが急増

昨今の生成AIの普及に伴い、AIやデータを扱ったサービスの創出や業務改善、DX推進を担う先端IT人材のニーズが急増しています。

先端ITとは?

先端ITとは、インターネットやコンピュータ、ソフトウェアなど、通信ネットワークに革新を起こした最新テクノロジーのこと。経済産業省の資料によると、「先端」に含まれる技術は「データサイエンス、AI・人工知能、IoT、デジタルビジネス/X-Tech 、アジャイル開発/DevOps、AR/VR、ブロックチェーン、自動運転MaaS、5G、その他先端領域」とされています。経済産業省では、このような技術のサービス化や活用を担う人材を「先端IT人材」とし、ITシステムの受託開発や保守・運用サービスに従事している「従来型IT人材」とは分けて定義しています。

特に、AIを応用した技術は画像認識や自然言語処理、自動運転など多岐にわたり、製造業や医療、金融業など幅広い分野で実用化されるようになりました。国内におけるAIエンジニアの需要は2030年時点で24万人にまで拡大すると予測されています。しかし、AI人材には高度な専門性が求められるため育成環境の整備が追いついておらず、AI人材不足の深刻化とともにニーズが急増しているのです。

AI系のエンジニア領域にはどのような職種があるか

ここからは実際にエンジニアとしてはたらくために身につけたいスキル・知識を見ていきましょう。

先端IT領域エンジニアの4象限

機械学習スキルが求められる職種では、「反復作業への耐性」やASDに見られる「単純記憶」などの特性が強みになる可能性があります。単純記憶によって常に新たな知識を吸収し、反復作業への耐性によって根気強くトライアルアンドエラーを重ねながら分析作業を進められるでしょう。エンジニアスキルが求められる職種では、「理論的思考」や「数学的思考」が武器になります。また、ADHDに見られる「枠にとらわれない発想力」や「社交性」などの特性は、ビジネススキルが求められる職種で活かせる可能性があるでしょう。

図の中でも、特にAIエンジニアは技術革新が目覚ましい業界で常に最新情報をキャッチアップする姿勢が必要です。発達障害の特性である「知的好奇心」や「集中力」を活かせれば、業界をリードする人材になり得るでしょう。

先端ITエンジニアとしてはたらくために必要なスキルは?

ここからは実際にエンジニアとしてはたらくために身につけたいスキル・知識を見ていきましょう。

エンジニアとしてはたらくために必要なスキルセット

AI開発言語のプログラミングスキル

AI開発やデータ分析で必要とされるのが、プログラミングの知識です。AI開発やデータ解析で使用するため、最低限習得しておきたいスキルともいえるでしょう。中でも、AI開発の中心言語である「Python(パイソン)」は、機械学習に使われるライブラリが豊富に用意されています。他にも、統計解析向けの「R言語」、WEBシステムとの親和性が高い「JavaScript」、最高水準速度がでる「C++言語」などを身につけておくのもよいでしょう。

数学、統計学的な知識

AIのプログラムは数学の理論がベースになっています。そのため、統計学や確率論、微分積分、線形代数などの知識があると有利です。AI学習では、集めたビッグデータから結果を導き出す際、最適な解析方法だと判断するために、数学の知識やフレームワークを用います。また、機械学習におけるビッグデータの分析やアルゴリズムといった基本情報を理解するために、数学的思考力も必要です。

データベースの運用スキル

AI開発では、データベースの運用知識や技術も重視されます。機械学習やディープラーニング(深層学習)でビッグデータをより効率的に活用するために、データベースの定義や操作、制御を行う際に用いられるデータベース言語について身につけておくとよいでしょう。中でも「SQL」はISOで標準規格化されており、他のデータベースでも応用しやすいため、多くのシーンで採用されています。

AIアルゴリズムの理解

AI分野を目指す人は、プログラミングスキルやデータベース運用の知識だけでなく、AIのアルゴリズムに対する理解が必要です。AIの技術領域には機械学習があり、さらにその一手法としてディープラーニングがあります。機械学習の基本には、「大量のデータの中から正解と一致するものを探す方法」「数値などをもとに答えを導きだす方法」などがあげられます。また、ディープラーニングはアルゴリズムをもとにデータを評価する強化学習にも近い特性がある、重要な要素です。

AIの基礎知識

開発に役立つフレームワークやライブラリの知識

エンジニアには開発に役立つフレームワークやライブラリの知識も必要です。AI開発では、既存のライブラリやフレームワークを活用することで、開発工程や期間を短縮でき、エンジニアの負荷軽減につながります。いかに効率よく求める結果を導き出せるかは、フレームワークやライブラリの知識が大きく影響してくるといえるでしょう。

多くのAIフレームワークはオープンソースで公開されており、無料で利用できます。著名なフレームワークとしては、「TensorFlow(テンソルフロー)」などが知られています。

ASD・ADHDのある人がスキル・知識を身につけるには?

ASDやADHDの特性と向き合いながらスキルを習得するには、アドバイザーや専門の支援員、メンターといった存在が重要になります。例えば、就労移行支援事業所では一人ひとりに合った個別の「支援計画」と「学習計画」をもとに、専門スキルや職業準備性スキル等の習得を目指せます。また、同じ目標を持った仲間の存在があると心強さや仲間意識が生まれ、挫折しにくいというメリットもあるでしょう。

発達障害のある人の先端IT職種への就職事例について

ASDやADHDのある人は、どのように就職を叶えているのでしょうか。パーソルグループが運営するAIや機械学習、データサイエンスに特化した就労移行支援事業所「Neuro Dive」で学び、エンジニアとして活躍されている方の事例を紹介します。

ASD・ADHDの特性を強みにできるエンジニアの仕事を見つけよう!

ASDやADHDの特性が強みとなるエンジニアの仕事を見つけるためには、専門分野に精通するITアドバイザーや支援員と学びを深められる、就労移行支援事業所の利用を検討してみるのもおすすめです。

Neuro Diveでは、先端IT領域の中でもAIや機械学習、データサイエンス、RPAに特化した学びを提供しています。「プログラミングや数学が比較的好き、興味がある」「AIやデータサイエンスなどの分野を学んでみたい」という方は、ぜひ無料で開催しているWEB説明会にご参加ください。

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