AI時代のコア人材!先端技術の分野で高評価を得る機械学習エンジニアになるための方法とは機械学習エンジニアとは?仕事内容、知識・スキル、将来性を解説

最終更新日:2020年8月17日

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機械学習エンジニアは、AIの中核である機械学習アルゴリズムの実装やモデリングなどを行う職種です。あらゆる分野でAI活用が進んでいる昨今、機械学習エンジニアは、特に注目される職種のひとつです。日本では今後10年間で先端技術に携わるIT人材の枯渇が危惧されていることから、将来有望な職種ともいえるでしょう。ただし、高度な専門知識を必要とする業務が多いため、転職に際しては一定以上の知識・スキル習得が必須になります。ここでは、機械学習エンジニアの仕事内容や必須知識・スキル、将来性などについて解説します。

1. 機械学習エンジニアとは?

まず、機械学習エンジニアの定義について解説します。機械学習エンジニアは、機械学習アルゴリズムの実装・運用・環境構築を担う職種です。しかし、厳密に言えば「データサイエンティスト」や「データアナリスト」の要素を含むこともあります。このことから、機械学習エンジニアは「AIエンジニア」と呼ばれることもあります。とはいえ、主な役割は「アルゴリズムやソフトウェアの開発・実装」ですから、データサイエンティストやデータアナリストに比べると、エンジニア業務の比率が高くなります。

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次のとおりです。

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。
 

  • ・教師あり学習…事前に用意したデータを読み込み、入力と出力の関係を学習するアルゴリズム。「正解」が与えられているため、「教師がいる」状態に例えられる。

    ・教師なし学習…事前に正解が用意されておらず、入力データからデータの特性や知見を獲得するためのアルゴリズム

    ・強化学習…人間があらかじめ用意した固定データではなく、アルゴリズム自体が環境を観測し、必要なデータを取得し、学習を進めるアルゴリズム


このように、教師あり学習と教師なし学習については、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。例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、興味を示した他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。

データサイエンティストやAIエンジニアとの違い

冒頭でも述べたように、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」に近い職種です。したがって、企業によっては、こうした職種と同一視するケースもあるようです。しかし、厳密に言えば、機械学習とデータサイエンティスト・AIエンジニアは異なります。

データサイエンティストは、いわば「アナリストの発展版」という職種です。分析や評価を主体としながら、AI・BIツール・機械学習アルゴリズムなどを駆使し、ビジネス課題の解決に役立つ仮説立証・提言などを行います。

これに対して機械学習エンジニアは、「エンジニアの発展版」です。一般的なITエンジニアが持つスキル(プログラミング、システム開発など)をベースとしながら、機械学習に特化した方法論・ライブラリなどを駆使し、機械学習アルゴリズムを生み出していきます。

また、AIエンジニアはAI関連の技術職の総称といえるでしょう。したがって、データサイエンティストや機械学習エンジニアも、広義でのAIエンジニアと言えるわけです。

2. 機械学習エンジニアになるために必要な知識・スキル

次に、機械学習エンジニアになるための知識・スキルについて解説します。

技術的なスキル

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言っても過言ではありません。

機械学習ライブラリ、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」によって自動化することも可能です。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
繰り返すようですが、機械学習エンジニアは「エンジニアの発展版」とも言えるため、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。

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

3. 機械学習エンジニアになるためのキャリアパス

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」を強化することです。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。

4. 機械学習エンジニアの将来性

「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も少なくないでしょう。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。

肯定的な意見

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と言えます。さらに、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)が危惧されており、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、と言えるでしょう。

否定的な意見

機械学習を含むAI関連のスキルは、今後「ツールのひとつ」として一般的なITエンジニアの誰もが身に着けるようになるかもしれません。したがって、現状のように「機械学習エンジニア」という、特化型の人材は必要なくなるという見方があります。

どちらの場合でも自己研鑽は無駄にならない

この2つの意見は、どちらもそれなりに説得力があります。また、AIが一般化したあとは確かに「機械学習エンジニア」という呼称は無くなるのかもしれません。しかし、AIが一般化するまでにはまだまだ時間が必要です。したがって、今後5~7年といったスパンでは、機械学習エンジニアは、需要を維持し続けるでしょう。今後、機械学習エンジニアという呼称が消滅したとしても、機械学習に必要なスキル・知識は当然のように求められます。したがって、機械学習アルゴリズムやデータ分析に関する知見は、常日頃から磨いておくべきでしょう。

5. 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も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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