機械学習エンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、将来性などを解説

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を担う職種です。既存サービスや新規ソフトにAIモデルを実装する際に担当します。そのため、インフラ周りの知識や既存サービスの知識も要求される必要知識の多い職種です。たとえば顔認証や文字起こしなどがAIモデルで実現されています。

そもそも機械学習とは

機械学習とは、AI技術の1つで、AIに膨大なデータを読み込ませて学習させ、データの特徴やルール、パターンを発見する技術のことです。同じようにAIに学ばせる技術としてディープラーニング（深層学習）があります。

機械学習により、人間には予測できない未知の状況を予測したり、データの法則性を発見したりできるため、さまざまな分野で応用されています。

機械学習とAI・ティープラーニングとの関係

AI（人工知能）は、広義の意味としては、AIを利用した分野や手法、AI関連の技術すべてを指します。機械学習は膨大なデータをAIによって解析し、特徴やパターンを発見する手法として、AI技術に内包されます。

また、ディープラーニングは機械学習の一種で、大量データからその特徴をAIによって自動的に発見するための技術です。

機械学習の種類

機械学習の種類として、大きく3つあります。

教師あり学習
教師あり学習とは、正解となるデータを学習データとして用意し、そのデータの特徴やルールを学習する手法です。回帰分析を利用して、売上予測や需要予測を行う、といった利用の仕方があります。

教師なし学習
教師なし学習とは、教師あり学習と対をなす手法です。正解となるデータは存在せず、クラスタリングでデータの特徴をグルーピングすることで、レコメンドやターゲットマーケティングに効果があります。

強化学習
強化学習とは、データを基にせずシステムが試行錯誤を繰り返し、適切な方法を学習する手法です。AIやコンピュータなどの「エージェント」と「環境」の2つの機能を利用し、環境の中で最も目的（報酬）が高くなる行動を試行錯誤して学習していきます。

この方法はゲームや自動運転などに用いられ、例えばオセロや将棋などのゲームでは、決められたルールの中で試行錯誤し、最適となる方法を見つけ出して強くなっていきます。

データサイエンティストとの違い

機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、共にAIを活用する職種として挙げられます。しかし、それぞれの仕事内容は異なります。

大きな違いは、機械学習エンジニアが機械学習やAIをつかったシステムを開発するのに対し、データサイエンティストはそのシステムを利用してデータを分析し、企業のビジネスにおける課題解決を支援するという点です。データサイエンティストは大量のデータを分析するスキルのほかに、経営層に向けてアドバイスを行うためのコンサルティング能力も必要です。

なお、データの分析に特化した仕事を行う人をデータアナリストとも呼ばれます。

AIエンジニアとの違い

AIエンジニアは、狭義と広義で2つの意味を持ちます。狭義の意味では、AI開発に特化したエンジニアのことです。機械学習はAIの一部であるため、機械学習エンジニアもAIエンジニアと呼ばれることもありますが、AIエンジニアは機械学習以外にAIの開発に携わっている人も含めた意味を持ちます。

広義の意味では、AI関連の技術職の総称として呼ばれます。この場合、機械学習エンジニアなどの開発職だけでなく、データアナリストやデータサイエンティストもAIエンジニアに含まれます。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアの主な仕事内容は以下の4つです。

• 
  ・アルゴリズムの開発、実装

  ・機械学習に用いるデータの収集、整形

  ・機械学習モデルを動作させる環境の構築

  ・最新技術の調査や研究

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

アルゴリズムの開発、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・実装を担当します。また、機械学習およびディープラーニングを用いるAIアルゴリズムの設計を担当する場合もあります。さらに、実装作業（コーディング、テスト）も仕事内容に含まれます。

機械学習に用いるデータの収集、整形

機械学習は、文字通り「学習」によって機械が知見を獲得し「分類や認識」「予測」といった処理を行います。また、学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という3つの種類に分類されます。

正解となるデータを学習データとして用意している教師あり学習以外の「教師あり学習」と「教師なし学習」では、固定データを準備する必要があります。この準備作業（データ収集、整形作業など）を行うのも、機械学習エンジニアの仕事です。近年はデータの準備コストを低減するために、データプレパレーションツールの開発・運用を担当することもあります。

機械学習モデルを動作させる環境の構築

機械学習に利用するデータは、業種によって異なります。たとえばオンラインショップ事業の場合であれば、顧客ごとの注文履歴や製品情報、興味を示したほかの製品などを機械学習アルゴリズムが読み込み、「おすすめ商品」や「購入する可能性が高い商品」などを割り出します。こうしたデータを収集し、機械学習に適した形で補完しておく環境の構築も、機械学習エンジニアの仕事です。
これには、クラウド環境と連結させるためのAPI開発や、データ集中・更新を自動化するためのバッチプログラム開発なども含まれます。

最新技術の調査や研究

機械学習をあらゆる業種・分野で有効に活用できるようにするため、さまざまなサービスの開発や手法を取り入れていくことが重要です。また、人工知能の技術進化は非常に速いため、有効な技術は積極的に利用していかなければなりません。

最新技術を調査・研修し、積極的に取り入れていくのも、機械学習エンジニアの重要な仕事です。

機械学習エンジニアの年収相場とは

レバテックキャリアに掲載された最新の機械学習エンジニア求人30件を調べたところ、平均年収は約630万円でした。厚生労働省より発表された「令和４年賃金構造基本統計調査」によると、ITエンジニアの平均年収は約540万円のため、IT業界内でも機械学習エンジニアの年収相場は高いと言えます。また、AIの目覚ましい発展により機械学習エンジニアの需要は益々増加しているため、今後も年収相場は上がるでしょう。

さらに、海外にも目を向けると機械学習エンジニアの年収相場はより高いです。アメリカの経済誌「Forbes」によると、海外のAIエンジニアの平均年収は1000〜1500万円といわれています。

日本国内で機械学習エンジニアとしてのキャリアを積むことで、将来的には外資系企業へ転職も視野に入り、大幅な年収アップを目指せます。

機械学習エンジニアの求人例

実際の求人を確認すると、必要なスキルや転職後の働き方が分かるため、転職活動前でも必ず確認しましょう。ここからはレバテックキャリアに掲載されている実際の機械学習エンジニア求人を紹介します。

機械学習エンジニアの求人例1

機械学習エンジニアの求人例2

機械学習エンジニアになるために必要な知識・スキル

機械学習エンジニアはプログラミングスキルをはじめとした様々なスキルを求められます。いずれのスキルも習得難易度が高いですが必要不可欠です。ここからは機械学習エンジニアに必要な知識・スキルを3つの領域に分けて紹介します。

技術的なスキル

機械学習エンジニアは一般的なエンジニア同様プログラムを記述する機会があるため、技術的なスキルが必要不可欠です。特にプログラミングスキルは「1つ習得するだけではダメ」なので、他のエンジニアと比べても要求レベルが高いと言えます。まずは要求される技術的なスキルを確認していきましょう。

プログラミングスキル(Python、R,SQL)

機械学習アルゴリズムでは、Python、Rなどを使用します。また、データの操作にはSQLの知識が役立つため、併せて習得しておきましょう。特にPythonは、機械学習用のライブラリが豊富で、機械学習に特化した言語といっても過言ではありません。

学習ライブラリ、フレームワークの知識

前述したように機械学習は、専用のライブラリ・フレームワークを用いて開発されることが多いです。メジャーなライブラリとしては「TensorFlow」や「scikit-learn」などがあります。

TensorFlow
Googleが開発・公開しているオープンソース型のソフトウェアライブラリです。機械学習用の処理が数多く内包されています。

scikit-learn
Pythonのオープンソースライブラリで、データ分析や描画に関する処理が含まれます。

データプレパレーションスキル

機械学習アルゴリズムに投入するデータは、あらかじめ「下準備」が必要です。不正な値や欠損値、表記のゆれなどを除去・修正し、アルゴリズムが読み込める形に整えるわけです。こうした作業には、人の手が必要になることもあります。このようなデータ修正・整形の作業は「データプレパレーションツール」によって自動化も可能です。
したがって、データプレパレーションツールに関する知識・扱い方なども備えておくべきでしょう。

システム開発(設計、コーディングなど)の経験

機械学習エンジニアは「エンジニアの発展版」ともいえるため、一般的なITエンジニアに求められるスキルは習得しておくべきです。特に「基本設計」「詳細設計」「コーディング」は当たり前のように求められますので、自身のスキル・経験を棚卸し、アピールできるようにしておきましょう。

データベースやセキュリティの知識

機械学習エンジニアは、膨大なデータが格納されたデータベースを効率よく扱うため、データベースそのものの仕組みを理解しておく必要があります。データを操作するためのSQLのほか、RDBMSに関する知識も必要です。

また、企業がもつ重要なデータを正しく扱うために、セキュリティの知識も押さえておく必要があります。万が一誤ってデータが漏洩してしまっては致命的な問題を引き起こすことにもなりかねません。大切なデータを扱っているという自覚をもち、セキュリティ面を考慮してシステムを開発することが重要です。

クラウドなどの知識

昨今ではシステムに必要なリソースを素早くかつ柔軟に扱えるクラウドを利用するケースが増えています。クラウドを利用すれば、データを登録するだけで機械学習の利用が可能です。

クラウドを利用した機械学習システムを構築するためには、クラウドそのものを理解しておく必要があります。リソースを変更するための方法や、クラウドで提供されているサービスを知ることで、機械学習の開発を効率的に行えます。

ビジネススキル

機械学習エンジニアは、アナリストやデータサイエンティストのように「分析・仮説構築・評価・提言」といった仕事が課されることもあります。そのため、次のようなビジネススキルも備えておくと良いでしょう。

• 
  ・マネジメントスキル

  ・コミュニケーション力

  ・ドキュメンテーション、プレゼンテーションスキル

機械学習エンジニアになるために役立つ資格

機械学習エンジニアになりたいと思っているのであれば、まずは必要な知識を身につける必要があります。そこで、機械学習エンジニアに必要な知識を身につけながら関連資格を取得することで、自身のスキルを証明できます。
ここでは、機械学習エンジニアになるために役立つ資格を解説します。

G(ジェネラリスト)検定

G検定（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検定試験・民間資格です。
試験では、人工知能分野の問題やディープラーニングの概要など、機械学習エンジニアに必要な基本的な知識が問われます。本試験に合格することで、機械学習エンジニアとしての基礎的な素養を持ち合わせていることを証明できます。受験費用は一般で13,200円（税込）、試験は年3回実施されています。

E(エンジニア)資格

E資格（エンジニア資格）もG検定と同じく、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・民間資格です。日本国内の人工知能の資格試験の中では、もっとも難易度と認知度が高い資格試験です。

試験では、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法で実装する能力・知識があるかが問われます。受験資格を得るためには、JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了している必要があります。受験費用は一般で33,000円（税込）で、試験は年2回実施されています。

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する検定試験・民間資格です。
試験では、統計に関する知識や活用力が問われます。日本統計学会公式認定の資格試験で、総務省や文部科学省、経済産業省、内閣府、厚生労働省が後援しています。

機械学習エンジニアにとって、統計学の知識は欠かせないため、統計検定の勉強は実務にも役立つでしょう。

統計検定には1級から4級までレベルがあり、受験費用はレベルにより異なりますが、一般で5,000円（税込）から10,000円（税込）で、統計検定1級のPBT方式の試験は年1回実施されています。1級以外はCBT方式のみで実施されており、会場によっては通年受験可能です。

Python 3 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検定試験・民間資格です。

試験では、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法が問われます。本試験に合格することで、機械学習に使われる主要プログラミング言語の1つであるPythonのスキルを証明できます。受験費用は一般で11,000円（税込）で、試験は通年実施されています。

機械学習エンジニアになるには

IT業界経験者が機械学習エンジニアを目指す場合、最初にやるべきことは「機械学習関連の知識・スキル」の強化です。

IT業界経験者、特にエンジニア経験者の場合は、既に何らかのプログラミング言語について、一定以上のスキルを有しているでしょう。しかし、機械学習エンジニアには、一般的なコーディングスキルとは別に「機械学習に特化した」知識・スキルが必要です。

そのため、まずは前述したような「Python」を集中的に学習し、「TensorFlow」や「scikit-learn」を用いて、簡易な機械学習アルゴリズムを開発してみてください。

また、同時にアナリスト寄りのスキル（データ分析、仮説構築、評価、提言、レポーティング）も磨いていくと、転職活動において評価されやすくなるはずです。こうした学習が完了したあとは、中堅・中小企業の中から自己の志向にマッチした募集を見つけ、転職活動を行っていきましょう。

機械学習エンジニアの将来性と需要

「将来的にAI関連職種は無くなる」という論調を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか。その一方で、「機械学習の本格的な普及はこれから」という意見も多数存在します。ここでは、両方の意見を踏まえ、機械学習エンジニアの将来性について解説します。

機械学習アルゴリズムの開発はまだまだこれから

機械学習アルゴリズムの開発は、Webシステムや業務システム開発のように普及していません。したがって、本格的な普及はこれからです。また、経済産業省の試算でも2030年までに先端IT人材の枯渇（最大79万人の不足）が危惧されています。IT人材全体の不足は機械学習エンジニアにも影響するため、機械学習エンジニアの需要は今後益々増えるという見方もあります。
こうした現状を考慮すると、機械学習エンジニアの将来性は十分にあるといえるでしょう。

機械学習に関わる求人の推移

2022年までの過去5年間にアメリカで急成長している求人リストがLinkdInで公開されました。本リストでは上位の25職種が公開されましたが、そのうち上位の5職種は以下の通りです。

パンデミックの影響で急成長した製薬関係の仕事や近年注目される多様性関連の仕事が上位に入る中で、機械学習エンジニアも4位に入っています。このように、機械学習エンジニアの求人数は順調に推移しているため、将来性は高いといえるでしょう。

機械学習エンジニアに向いている人の特徴

これから機械学習エンジニアになろうと考えている場合、自分自身が向いているのかどうかは気になるところです。機械学習エンジニアに向いている人には多くの特徴があるため、機械学習エンジニアを目指す前に確認しておきましょう。ここでは、機械学習エンジニアに向いている人の特徴を解説します。

データ分析が好きな人

機械学習エンジニアにとって、データ分析能力は欠かせません。そのため、データ分析が好きな人は機械学習エンジニアに向いています。
システムエンジニアなどのITエンジニアと比べても、機械学習エンジニアには高度なデータ分析能力が求められます。

プログラミングが好きな人

機械学習エンジニアの仕事には、プログラミングが必須です。そのため、プログラミングが好きな人は機械学習エンジニアに向いています。
機械学習によく使われるプログラミング言語であるPythonを使ったプログラミングが好きな場合は、機械学習エンジニアとして成長しやすいでしょう。

数学的・論理的な思考を持っている人

機械学習エンジニアには、数学的・論理的な思考能力が必要です。そのため、数学の素養があり、物事の結論と根拠を、矛盾や飛躍なく論理的なつながりを捉えながら理解できる人は機械学習エンジニアに向いています。
一般的なITエンジニアよりも機械学習エンジニアには高度な数学的な知識が要求されるため、機械学習エンジニアには理系出身者が多い傾向にあります。

新しい技術・知識の習得が好きな人

機械学習の領域はまだまだ過渡期と言われており、世界中で新たな技術が次々と生まれています。そのため、新しい技術・知識を学ぶのが好きな人は機械学習エンジニアに向いています。
最先端の領域で、機械学習エンジニアとして活躍していくためには、好奇心を持って新しい技術・知識を貪欲に学習する必要があります。

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は多くのスキルを要求されるため、キャリアパスも多岐に渡ります。自身の得意分野や経験を踏まえてキャリアパスを選ぶ方が多いです。ここからは機械学習エンジニアの代表的なキャリアパスを3つ紹介します。紹介する職種は以下の3つです。

• 
  ・データサイエンティスト

  ・プロジェクトマネージャー（PM）

  ・ITコンサルタント

それぞれについて詳しくみていきましょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストは機械学習モデルの構築だけでなく、ビッグデータを活用した意思決定全般を担当する職種です。統計やプログラミングスキルを応用してビッグデータから傾向を分析し、企業の意志決定をサポートします。プログラミングスキルや数学のスキルだけでなく、ビジネススキルやコンサル力など幅広い能力を求められます。

プロダクトマネージャー（PM）

プロダクトマネージャーとは、顧客満足度向上や顧客の利益向上を目指して経営方針の立案や業務改善サポートを行う職種です。機械学習エンジニアの目的解決に向けたモデル作成時に培われた論理的思考力が活かせる職種といえます。

ITコンサルタント

ITコンサルタントとは、企業の課題をITシステムやサービスを用いて解決する職種です。機械学習エンジニアが機械学習モデルを用いて課題解決しているのに対して、ITコンサルタントはIT全般のサービスや技術を用います。扱うサービスは違えど、論理的思考力を活かせるためITコンサルタントに転職する機械学習エンジニアは多いです。

機械学習エンジニアに関するよくある質問

ここでは、機械学習エンジニアに関してよく聞かれる質問について3つ解説します。ぜひ参考にしてください。

Q1. AIエンジニアと機械学習エンジニアの違いは何ですか？

AIエンジニアは、AI開発を行うエンジニアのことを言います。機械学習はAIの1分野であるため、機械学習エンジニアもAIエンジニアとも呼ばれます。AIは機械学習以外にもさまざまな分野があり、機械学習以外の方法でAIを実現している場合も、AIエンジニアと呼べます。

また、AIエンジニアは「AI関連に携わるエンジニア」という広義の意味ももちます。この場合は、データアナリストやデータサイエンティストも、AIエンジニアに含まれます。

Q2. 機械学習とプログラミングの違いは何ですか？

機械学習とプログラミングの大きな違いは、目的達成のためのアプローチの仕方が異なる点です。機械学習は、過去の膨大なデータを機械学習アルゴリズムで解析し、その結果で目的を達成します。プログラミングは、人間が処理の流れを記述し、コンピューターがその手順にしたがって実行することで目的を達成します。

プログラミングは、人間が予測できる結果でしか得られません。しかし機械学習では、過去のデータから未来を予測したり、人間が思いつかない結果を得たりすることもできます。

Q3. アメリカの機械学習エンジニアの年収は？

機械学習エンジニアの年収は国内に比べて海外のほうが高いです。アメリカの求人サイト「Glassdoor」によると、機械学習エンジニアの平均年収はおよそ1,400万円程度といわれています。また、アメリカの経済誌「Forbes」によると、海外のAIエンジニアの平均年収は1000〜1500万円といわれています。

高年収を求めるなら、国内より海外で働くことを検討するとよいでしょう。

まとめ

AIの活用が社会で進む中、機械学習アルゴリズムの開発・実装や、機械学習およびディープラーニングを用いるAIアルゴリズムの設計などを行う機械学習エンジニアという職業にも注目が集まっています。
機械学習エンジニアは、Google公認のデータエンジニア資格の習得や分散処理技術の習得などを通して継続して自己研鑽を行うことで、スキルアップやステップアップ転職も目指せるでしょう。

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