機械学習エンジニア完全ガイド！スキル/年収/将来性も解説します
機械学習エンジニアは、ディープラーニングに必要なデータの収集から環境構築、開発、観測までを行うITエンジニアです。今回は、機械学習エンジニアの概要や仕事内容、年収について解説します。また、転職に必要なスキルや転職のコツなども紹介しているので、ご参考ください。
目次
機械学習エンジニアとは
まずは、近年注目を集めている機械学習エンジニアとは何かについて解説します。
機械学習とは
機械学習エンジニアの機械学習とは、データを繰り返し処理することでコンピューターの知能を向上させることです。これによりコンピューターは、学んだパターンやアルゴリズムに従って自動で作業を行えるようになります。
機械学習の方法として一般的なのが、大量のテキストデータや画像イメージデータなど学ばせたいデータを与えて、作業に関するパターンを学習させる方法です。
また、機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つのアルゴリズムに分類されます。
学習に使用するデータの種類やエンジニアの作業内容に違いがあるため、目的に応じて適したアルゴリズムを選ぶことが大切です。
機械学習エンジニアとは
機械学習エンジニアとは、機械学習アルゴリズムの実装や運用、開発を行うAI関連の職業です。
金融や保険、マーケティング、製造、流通・小売、サービス、医療など様々な場面で機械学習が使用されている昨今、機械学習エンジニアの需要が高まっています。
主な業務は、コンピューターにデータを学習させて最適なアルゴリズムの開発や検証を行うことです。
ただ、なかには機械学習を利用して、データサイエンティストやデータアナリストの要素を含む業務を行うケースもあります。
具体的な業務内容については、次の章で詳しく解説します。
機械学習エンジニアの仕事内容
ここからは、機械学習エンジニアの具体的な仕事内容や使用言語・使用環境について解説します。
合わせて、データサイエンティスト・AIエンジニアとの違いや、向いている人についても紹介します。
機械学習エンジニアの仕事内容
機械学習エンジニアの仕事内容として、「機械学習で使用するデータ収集と整形」「アルゴリズム開発と実装」「機械学習を動かす環境構築」の3つを紹介します。
機械学習で使用するデータ収集と整形
データ収集と整形は、機械学習を行ううえで欠かせない業務のひとつです。
機械学習は、コンピューターに取り入れるためのデータがなければ始まりません。蓄積されたデータがあってはじめて、特定の変数を提示したり変数の変化の程度を確認したりといった作業が行えます。
機械が正しく知識を獲得し、分類や予測などの処理を行えるようにするためにも、データ収集と整形は機械学習エンジニアの大切な業務といえるでしょう。
アルゴリズム開発と実装
機械学習エンジニアは、機械学習アルゴリズムの開発・実装も担当します。機械学習やディープラーニングに使用するアルゴリズムの設計を行うだけでなく、コーディングやテストといった実装作業も業務のひとつです。
また、開発した機械学習アルゴリズムを使用し、用途に合わせてモデルを開発するのも機械学習エンジニアの仕事です。もしチームで開発・実装を行うなら、プロジェクトマネージャーのような役割を担当するケースもあります。
機械学習を動かす環境構築
機械学習を動かすための環境を構築するのも、機械エンジニアの仕事です。機械学習には業種ごとに異なるデータが利用されるため、それぞれの業界に最適なデータを用意して開発環境・補完環境を構築します。
また、データの収集や更新を自動化するためのバッチプログラム開発も重要な業務のひとつです。ほかにも、クラウド環境と接続するためのAPI開発も担当します。
機械学習エンジニアが使う言語と開発環境
次に、機械学習エンジニアが使用する言語と開発環境を解説します。
機械学習で使用する言語
機械学習エンジニアやデータサイエンティストが使用する主な言語は、以下の4つです。
- ・Python
- ・R言語
- ・Scala
- ・Java
Pythonは最もメジャーで、機械学習を学ぶなら必ず学んでおきたい言語です。一方でR言語は統計解析に特化しているため、統計やデータ分析に興味があるならぜひ学習しておきましょう。
Javaは機械学習に特化した優位性こそありませんが、幅広いソフトウェア開発に利用されるため学んでおくと開発の幅を広げられます。Javaを習得するなら、互換性の高いScalaも合わせて習得するのがおすすめです。Scalaを学べば、オブジェクト指向と関数型プログラミングの両方を扱えます。
機械学習を動かす開発環境
機械学習を動かす開発環境の構築には、以下の5つがよく用いられます。
- ・Jupyter Notebook
- ・Anaconda
- ・Google Colaboratory
- ・Pyenv
- ・Miniconda
Jupyter Notebookは、ブラウザ上でプログラムを記述・実行できるツールで使いやすい点が魅力です。同じくGoogle Colaboratoryもブラウザ上で利用でき、無料でPythonを実行できます。
Anacondaは、データサイエンス向けのツールやライブラリを提供しており、データを扱う機械学習エンジニアにおすすめです。Pyenvは複数のPythonバージョンを管理・切り替えられるため、自分の好みの開発環境が作れます。
それぞれのツールごとに使いやすさやデザイン、適した作業の内容が異なるため、環境構築のニーズや好みに合わせて選択することが重要です。
データサイエンティストやAIエンジニアとの違い
機械学習エンジニアはデータサイエンティストやAIエンジニアと似ているため混同されがちですが、厳密には異なります。
データサイエンティストは、AI・BIツールや機械学習アルゴリズムを活用してビジネス課題の解決に取り組む職業です。機械学習エンジニアもデータを使用しますが、使用方法や目的は大きく異なります。
一方でAIエンジニアは、AIに携わる技術者全てを広く意味します。そのため、機械学習エンジニアもAIエンジニアのひとつといえるでしょう。
機械学習エンジニアに向いている人の特徴
機械学習エンジニアに向いている人の特徴は、以下の3つです。
- ・データ分析が好き
- ・プログラミングが好き
- ・数学的・理論的な思考力が高い
機械学習エンジニアには高度なデータ分析力が求められるため、まずはデータ分析が好きな人でないと続きません。
仕事を行う際はプログラミング言語が必須なので、プログラミングが好きであることも絶対条件です。また、業務を効率よくこなすためにも、数学的・論理的思考力が求められます。
最後に、新しい技術や知識の習得に励む姿勢を忘れないようにしましょう。機械学習エンジニアは常に最新の技術を追い求めなければいけません。新しいプログラミング言語や開発環境構築ツールを使用し、時代のニーズに合わせたモデルの作成が重要です。
機械学習エンジニアになるために必要なスキル
プログラミング言語スキル
機械学習にはプログラミング言語が欠かせません。
仕事内容でご紹介したプログラミング言語のなかでも、特にPythonやR言語は機械学習アルゴリズムに必須です。
またデータ操作に用いるSQLも習得する必要があります。
学習ライブラリ・フレームワークの知識
Pythonは、「TensorFlow」や「scikit-learn」に代表されるような機械学習用のライブラリが豊富です。
またフレームワークにもそれぞれに特徴があります。
機会学習エンジニアには、これらを把握し適切に使いこなすことが求められます。
数学・統計学の知識
アルゴリズムの構築には数学・統計学の知識が必要です。
目的の理解にも数学的な知見は必須ですので、数学の素養は機械学習エンジニアの適性のひとつと言われています。
データプレパレーションスキル
機械学習で使用するデータは、あらかじめ整える必要があります。
この、アルゴリズムが読み込める形にする準備段階は人の手が必要になることがあるからです。
データ加工はツールを用いて自動化することもできますので、データプレパレーションツールを扱うための知識もあると役立ちます。
システム開発のスキル・経験
一般的なITエンジニアに求められる「基本設計」「詳細設計」「コーディング」の習得も必須です。
機械学習エンジニアが扱うプログラミング言語以外であっても、システム開発経験があれば転職の際や実際の業務にも役立つでしょう。
データベース/セキュリティ/クラウドの知識
データベースそのものだけでなく、SQLへの理解もないとデータの処理や分析が行えません。
また、近年重視されているセキュリティへの知見も企業のデータを扱ううえで必須です。
セキュリティ面を考慮したシステム開発が前提として求められます。
クラウドの活用は機械学習の領域でも広まっており、開発を効率的に行うためにもクラウドそのものの知識を身に付けましょう。
機械学習エンジニアになるために必要な資格
ここからは、機械学習エンジニアになるために必要な資格について解説します。
E(エンジニア)資格
E（エンジニア）資格とは、「一般社団法人日本ディープラーニング協会」が実施する検定試験・民間資格で、国内の人工知能の資格試験の中では最も難易度が高い資格試験として認知されています。
E資格の試験では、機械学習の理論を理解して適切な手法で実装する能力・知識が問われます。機械学習の基礎知識はもちろん、応用的なテクニックも学習しておきましょう。
なお、受験資格を得る場合、JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了しておくことが必須条件です。
Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」が実施する民間資格です。Pythonを用いたデータ分析の基礎や実装方法に関する問題が出題されます。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験に合格すれば、Pythonのスキルを獲得することが可能です。機械学習などに必要なプログラミング言語を使用できる能力を証明できます。
G(ジェネラリスト)検定
G（ジェネラリスト）検定は、「一般社団法人日本ディープラーニング協会」が実施する民間資格です。機械学習エンジニアに必要な基礎知識や人工知能分野の問題、ディープラーニングの概要などが出題されます。
G（ジェネラリスト）検定に合格することで、機械学習エンジニアとしての基礎的な素養を保持している事実を証明できます。機械学習エンジニアの転職活動において、即戦力のある人材として行化される強い武器になることでしょう。
統計検定
統計検定とは、「一般財団法人統計質保証推進協会」が実施する民間資格で、統計に関する知識や活用力が問われます。統計学の知識は機械学習エンジニアにとって重要なので、取得することで実務に役立つでしょう。
統計検定は、1級から4級までのレベルに分けられています。統計検定1級はPBT方式（紙媒体をベースとした試験方法）ですが、1級以外はCBT方式（パソコンを使って問題に解答する試験方法）です。
機械学習エンジニアの平均年収
ここからは、機械学習エンジニアの平均年収を解説します。
機械学習エンジニアの平均年収
2022年6月〜2023年6月の期間で当社で面談を実施した方のデータによると、機械学習エンジニアの平均年収は566万円です。
エンジニア職の平均年収が542万円であることを考慮すると、平均よりも高い水準であることがわかります。
一方で、アメリカなどの一部海外では機械学習エンジニアの年収が1,500万円以上になる可能性もあります。
日本国内で機械学習エンジニアとしてのキャリアを積めば、外資系企業への転職による大幅な収入アップも見込めるでしょう。
参考：経済産業省「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」
機械学習エンジニアの年代別平均年収
機械学習エンジニアの20代の平均年収は460万円で、最高年収は910万円です。30代の平均年収は611万円で、最高年収は880万円となっています。
また、40代の平均年収は770万円で最高年収は1,000万円と、同年代の平均年収と比較するとかなり高い水準です。
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機械学習エンジニアのキャリアパス
ここからは、機械学習エンジニアのキャリアパスを解説します。
機械学習市場の動向
総務省が発表した「令和4年 情報通信に関する現状報告の概要」によると、機械学習の市場は拡大を続けています。
これは、産業や働き方に影響を与え、現在注目を集めているサプライチェーン最適化や顧客体験の変革などに役立っているのが原因です。
現在、複数の企業がAI開発会社に投資し、新興企業もニッチな領域のソリューションにまで注力しています。機械学習技術は広告やマーケティング、セキュリティ、文書管理、出版などのさまざまな産業に適用できるため、今後も注目が集まる分野です。
エンジニアの将来性
今後、IT技術の発展と普及が行われることが予想されるなかで、様々なIT課題が発生することが予想されます。そのため、今後もエンジニアの需要が高まる予想です。
そのうえ、IT業界は基本的に人手不足であり、専門性と創造性の高さからAIでも代替しづらい特徴があります。今後は、IT人材のニーズが拡大し、より好待遇で仕事ができるようになるでしょう。
また、テレワークなどにも柔軟に対応できるのが特徴で、働き方の多様化が取り入れやすい分野です。今後は労働環境もさらに改善され、働き方の選択肢も広がっていくと期待されています。
機械学習エンジニアのキャリアパス
機械学習エンジニアとして転職・就職した場合、機械学習エンジニアの道を極める方もいますが、経験を活かして、違う職種へ転向する方もいます。
ここからは、機械学習エンジニアのとしての経験を持って、職種を転向する場合のキャリアパスについて解説します。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビックデータを活用し、ビジネスにおいての意思決定をサポートする仕事です。
ビジネスコンサルタントのような仕事をすることもあるので、機械学習の知識や統計の知識だけでなく、業界のトレンドなど幅広い知見が求められます。
業務の難易度が少々高い職種ではありますが、機械学習エンジニアを活かしてキャリアアップできるため、将来目指す職種として検討してもよいでしょう。
プロダクトマネージャー
プロダクトマネージャーは、顧客満足度や企業の利益向上を目的に、企業の経営方針や戦略に合わせて、マーケティング戦略の立案や、必要なサービス・製品などプロダクトの立案を行います。
機械学習エンジニアとして経験を積んだ後、次のキャリアとしてプロダクトマネージャーを選択する方も多く見られます。
ITコンサルタント
機械学習エンジニアの仕事は、企業が抱える課題解決に向けて、サービス設計やシステム開発を行います。
”課題解決”という視点では、機械学習エンジニアの知見を活かしてITコンサルタントを目指すことも可能です。
ITコンサルタントは、自ら設計・構築を行うのではなく、企業の課題解決のために、システムやサービスの導入をアドバイス、検討する立ち場になります。
ITコンサルタントを目指すのであれば、機械学習エンジニアのうちから、コンサルタント職に近い仕事を経験しておくと転職もスムーズでしょう。
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未経験から機械学習エンジニアに転職できる？
前提として、機械学習エンジニアへの転職はIT業界の未経験者にとっては難しい道であるといえます。
そこで未経験で機械学習エンジニアに転職するためのコツを解説します。
未経験で機械学習エンジニアに転職するコツ
機械学習エンジニアになるためにはプログラミングスキルや数学的な知識を習得するだけでなく、トレンドに沿った需要のある技術の獲得も必要だからです。
周囲にアドバイスを受けられる環境がない場合は、未経験から機械学習エンジニアへの転職は難易度は高いでしょう。
一方でITエンジニアであれば、アプリケーションの開発の経験を活かして機械学習エンジニアへの転職が成功する可能性が高いです。
AI人材不足が問題視されている今、こういったポテンシャルの高い駆け出しの機械学習エンジニアは積極的に採用されるでしょう。
もし、ITエンジニアから機械学習エンジニアへの転職を目指すのであれば、事前に機械学習のスキルや資格を身につけておくことをおすすめします。
機械学習エンジニアを目指すなら、IT転職エージェントギークリーに相談してみよう
今回は、機械学習エンジニアの概要や仕事内容、年収について紹介し、キャリアパスや転職のコツを解説しました。
機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムの開発・運用を行うため、プログラミング言語の習得が必須です。ただ、プログラミング言語の学習だけに注力していても転職は成功しません。機械学習エンジニアとして転職するのであれば、転職エージェントを利用して転職対策も行いましょう。
IT・Web・ゲーム業界の転職に強い転職エージェントGeeklyなら、機械学習エンジニアの転職のサポートも行っています。機械学習エンジニアに興味があるなら、ぜひチェックしてみてください。
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この記事の監修者
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【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
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