機械学習エンジニアとは?年収や求人例、将来性も紹介

機械学習エンジニアの仕事って何?
年収はどれくらいなんだろう?

機械学習エンジニアに興味はあるものの、実際にどんな仕事をするのかイメージが湧かない人は多くいますよね。また、どうすればなれるのかあいまいな人もいるはず。

そこで、今回は機械学習エンジニアの仕事内容を、平均年収や将来性も交えて紹介します。加えて、機械学習エンジニアに必要なスキルやなるまでのロードマップも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

また、次の記事では機械学習エンジニアの役割も担うAIエンジニアとはどんな職業なのか、その仕事内容を平均年収や将来性も交えて紹介しているので良ければ参考にしてください。

AIエンジニアとは?年収や将来性、必要なスキルも紹介

この記事の監修者

フルスタックエンジニア

金田 茂樹

音楽大学卒業後、15年間高校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、侍エンジニアのインストラクターを始め、フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも登壇している。

機械学習とは? 

機械学習エンジニアの仕事内容を理解するには、機械学習の理解が必要です。そこで、まずはじめにそもそも機械学習とは何なのかを解説します。

機械学習とは、機械にデータやその答えを与え命令しながら知能を向上させる技術です。データの分析を繰り返すことで、人間のように知識を身につける特徴から、人間の学習行動に近いといわれています。

機械学習は主に3つの種類にわけられます。

与えるデータの条件期待する学習成果
教師あり
学習
分析するデータと答えになる情報データから特徴を探し出して個別に分類する
教師なし
学習
分析するデータのみ特徴別にグループ分けする
強化学習分析するデータのみ自動で特徴を見つけ出して個別に分類する

教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3つは、学習時にコンピューターに与えるデータの条件や期待する学習結果が異なります。そのため、目的にあわせて実装しなければいけません。

教師あり学習の難易度が最も低く、強化学習の難易度が最も高い学習の種類になります。強化学習では自動で正確なデータ分析を行うのは難しく、何度も試行錯誤しながらシステムを開発することになります。

次の記事では、機械学習の特徴やできることを事例も交えて詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

機械学習とは?できることや事例を初心者向けにわかりやすく解説
更新日:2022年9月13日

機械学習エンジニアとは? 

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアとは、機械学習に特化したエンジニアです。具体的には、機械学習システムの開発や、データ分析にかかわるデータの処理を行います。

機械学習で使用する膨大なデータを集めるためには、あらかじめ収集するデータの条件を指定したり、分析しやすいように収集したデータの加工をしたりしなければいけません。

最終的な目的によって収集すべきデータは異なるため、目的に合ったデータを収集できるアルゴリズムを作成するのが機械学習エンジニアの仕事です。

アルゴリズムとは、問題を解決するための手順や方法のことです。プログラミングでいえば、目的を達成するための処理手順全体のことをいいます。

例えば、1の処理→2の処理→3の処理→完了という風に、一連の流れを実行することでシステムは動作します。この流れ全体がアルゴリズムです。

クライアントの要望に答えるため、最適なアルゴリズムを開発するのが機械学習エンジニアの役割になります。

AIエンジニアとの違い

AIエンジニアは、AI開発全般にかかわる職種です。主にAIの開発・データ分析などを担当しています。

機械学習はAIにおける仕組みの1つであるため、機械学習エンジニアの仕事はAIエンジニアの1つの業務だといえます。AIエンジニアと機械学習エンジニアの境目はあいまいで、求人によって重なる部分もあります。

AI開発がメインであればAIエンジニア、機械学習の業務に特化していれば機械学習エンジニアと覚えておくとよいでしょう。

データサイエンティストとの違い

データサイエンティストは、データを整理して分析や統計処理をおこない、クライアントの課題解決に役に立つかたちに情報化する職種です。

データサイエンティストは、機械学習エンジニアが準備した機械学習を使用し、データの分析をおこないます。一方、機械学習エンジニアはデータを収集して分析するための機械学習アルゴリズムを開発します。

担う役割は異なるものの、データサイエンティストと機械学習エンジニアの関係性は深いといえます。

つぎの記事では機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いを詳しく解説しているのであわせて参考にしてください。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いを徹底解説
更新日:2022年9月13日

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が理解できれば、自分にあうキャリアなのかを判断しやすくなります。

そこで、ここからは機械学習エンジニアの仕事内容を5つ紹介します。

システムの企画・設計

クライアントの要望に答えられるように、機械学習を活かしたシステムを企画・設計するのは、機械学習エンジニアの仕事の1つです。

機械学習のアルゴリズムを作成する場合、最終的に必要な結果にあわせたデータ収集が必要です。顧客の利用データをただ集めればいいわけではなく、施策につながるデータを集めなければ意味がありません。

クライアントによって必要なデータは異なります。例えば、すでに利用してくれている顧客向けの新商品開発につながるデータがほしいなら、購入者の性別・年齢・リピート率などを分析すべきです。

一方、新しい顧客を開拓したいなら、同業他社のデータを分析すべきかもしれません。クライアントの意見や意図を汲み取り、必要なデータを収集できる仕組みが設計できるかは、機械学習エンジニアの腕の見せ所です。

データ収集用の環境開発

データベースエンジニアは、データ収集用の環境構築も行います。

集めたデータの分類や整理はコンピューターで行えますが、機械学習エンジニアが細かい指示や修正を行う必要があります。

機械学習に必要なデータを異なる種類を複数に分けて収集するケースでは、適切な形に加工する必要もあります。これらを自動で行うためには、一連の収集を随時実行するバッチプログラムの開発が必要となります。

機械学習モデルの開発

収集したデータを加工後、機械学習のモデルを作成することも、機械学習エンジニアの仕事です。モデルとは、簡単にいうと収集したデータに対して結果を導き出す仕組みを意味します。

例えば、ネコ画像を分類できる画像処理モデルを作成した場合、ネコの特徴や規則性をコンピューターが学習し、ネコとネコ以外の画像を分類できるようになります。

このように、特定の結果を導き出すための仕組みがモデルです。ただし、モデルは単純な仕組みではなく、正しい結果を得るには細かい調整や試行錯誤が必要となります。

例えば、ネコといっても画像の種類を広げていくと正確に判断できない場合があります。また、同じネコでも三毛猫もいれば、スコティッシュフォールドなど海外のネコもいますよね。どこまでをネコと判断し、どこからをネコじゃないと判断するのかというのは調整が必要です。

判別の精度を上げるためには、より多くのデータが必要になります。最終的な結果を出せる機械学習モデルを作成するには、機械学習の特徴を熟知した機械学習エンジニアが求められます。

収集したデータの分析

本来、データの分析はデータサイエンティストやAIエンジニアが担当する業務です。しかし、人員に限りがある開発の場合には、機械学習エンジニアが担当するケースもあります。

分析自体はコンピューターが行いますが、細かい設定や分析方法の選択などを機械学習エンジニアが実施します。分類や回帰、構造化など分析に関する幅広い知識が求められます。

開発したモデル・アルゴリズムの保守・運用

開発したモデル・アルゴリズムの保守・運用も、機械学習エンジニアの仕事です。

機械学習で求めている結果を得るには、目的にあわせてモデルやアルゴリズムの修正が必要です。一定期間機械学習アルゴリズムを運用していると、集まるデータの内容やクライアントの欲しい結果が変わるケースもあります。

そのために、運用目的にあわせてアルゴリズムを変更するのも機械学習エンジニアの仕事です。機械学習の開発のみの単発案件もありますが、長期にわたり同じシステムに携わる仕事もあります。

機械学習エンジニアの平均年収

機械学習エンジニアの仕事内容が理解できた人の中には、実際の年収が気になる人も多くいますよね。そこで、ここからは次のトピック別に、機械学習エンジニアの平均年収を紹介します。

正社員の場合

正社員の年収情報に関する補足事項
正社員として働く機械学習エンジニアの年収情報を掲載している媒体はなかったため、こちらでは機械学習エンジニアの求人として掲載されるケースが多い「AIエンジニアの年収相場」を掲載しています。
平均年収545万円

引用元:求人ボックス 給料ナビ
※2022年6月時点の情報を掲載しています。

「求人ボックス 給料ナビ」によると、AIエンジニアの平均年収は545万円です。

正社員として働く機械学習エンジニアの年収相場は、スキルの高さや勤務年数などによって差があります。

しかし、会社員の平均年収が約430万円(※1)という点を踏まえれば、機械学習エンジニアの年収はかなりの高水準といえます。機械学習エンジニア・AIエンジニアは需要が高まっていることに加え、高い技術力が必要となるため年収が高くなる傾向があります。

※1 国税庁 令和2年分民間給与実態統計調査

フリーランスの場合

平均年収961万円

引用元:フリーランススタート
※2021年7月時点の情報を掲載しています。

「レバテックフリーランス」によると、フリーランス機械学習エンジニアの平均年収は961万円です。

フリーランス機械学習エンジニアの年収は、スキル力や営業力によって大きな差が出ます。また、一般的にはフリーランスの方が会社員より年収は増える傾向にあります。

フリーランスの場合、会社員の最高年収帯に近い年収が平均年収です。フリーランスになる時点でスキル力が高い人材であることが多いため、報酬単価が高いと予想できます。ただし、税金や社会保険等などの控除を考えると手取りでは同等の年収になります。

フリーランスの機械学習エンジニアとして生計を立てるには、機械学習にかかわる業務を自力で進められるスキルが必要です。未経験からチャレンジするのは現実的ではありませんが、将来的な目標にはなりますね。

機械学習エンジニアの求人例

前述した年収相場に加え、ここからは次のトピック別に具体的な機械学習エンジニアの求人例を紹介します。

転職の求人例

案件内容報酬金額
視聴率予測システム
分析表示ツールの開発
月収80~110万円
企業が抱えるログ
画像・動画などの分析
月収50万円~
機械学習を用いた
システム開発
月収20~50万円
ロボット開発に
おけるシステム保守
月収25~38万円
ロボット開発における
インタラクティブアプリ開発
月収28~48万円

※引用:indeed
※2022年6月時点の情報を掲載しています。

転職向け求人の場合、大きく分けると機械学習メインの開発と、アプリやITシステム開発がメインでその一部に機械学習が組み込まれているものがありました。

機械学習メインの開発は、PythonやR言語といったプログラミングスキルや機械学習アルゴリズムの開発経験が必要であることが多いようです。高いスキルが求められることから、月収も50万円以上であることが多いですね。

一方、システム開発の一部として機械学習プログラムを開発する場合、機械学習のスキル以外にアプリ開発などのスキルも求められています。機械学習メインというわけではないため、月収は25~50万円程です。

同じ機械学習のスキルが活かせる求人でも、細かい業務内容は異なります。応募する前に、月収や業務内容はチェックしておきましょう。

副業・フリーランスの求人例

案件内容報酬金額
サービスのデータ分析や
運用にかかわるシステム開発
時給3,000~5,000円
材料開発の実験条件を
最適化するソフトウェア開発
時給4,000~8,000円
医療機関向けシステムの
Pythonアルゴリズム開発
時給4,500~7,000円
クラウドサービスの
機械学習モデルの仕組化
時給5,000円~
AI・機械学習を活用した
アプリケーション開発
時給1,000~3,000円

※引用:indeedOffer Jobs
※2022年6月時点の情報を掲載しています。

副業・フリーランス向けの案件は、時給形式で報酬が支払われるケースが多いです。副業・フリーランス向けといっても機械学習にはスキルが求められるため、時給3,000円以上と高単価です。

多くの案件でPythonやフレームワークの知識、機械学習プログラムを使ったデータ分析の経験が求められています。

ほとんど未経験者向けの案件は見られませんでした。しかし、最下部に記載した案件は未経験OKとなっています。その分報酬額は低めですが、経験を積みたい人には向いている案件でしょう。

機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアの将来性は高いといえます。

2022年現在、機械学習を活用したデータ分析、AI技術との連携など機械学習の需要は高まっています。また、今後も自動運転・AIを活用した自動化システム・IoTなど、機械学習が必要な場面は増えていくと予想されています。

ただ、機械学習エンジニアの将来性に不安な点がないわけではありません。

AI技術が普及し、今よりも機械学習に関連する開発難易度が下がった場合、機械学習エンジニアの需要が減少する可能性が指摘されています。

機械学習エンジニアの将来性が期待されているのは事実です。しかし、技術の移り変わりがどうなるかははっきり予測できません。できるだけ最新のトレンドをチェックしていき、スキルアップする必要があります。

機械学習エンジニアに必要な5つのスキル

プログラミングスキルや機械学習に関する知識など、機械学習エンジニアには幅広いスキルが求められます。

ここでは、機械学習エンジニアに必要な5つのスキルを紹介します。

プログラミングスキル

機械学習エンジニアには、機械学習のアルゴリズム開発や、データモデルを作成するためのプログラミングスキルが求められます。

次のようなプログラミング言語が使われています。

プログラミング言語特徴
Python文法がシンプルでエラーが少ない複雑なコードを記載しやすい
R言語統計データ分析が得意
JavaAndroidアプリ開発に使用されるOS問わず使用できる
C言語実行速度が早いソフトウェア・OSが開発できる
C++Windows向けアプリ開発が得意

Pythonは、機械学習エンジニアがもっとも使用しているプログラミング言語です。

Pythonの文法はシンプルなので、基礎を徹底しておけばエラーが少ないことで有名です。そのため、機械学習のように複雑なコードになりやすい開発でも、分かりやすいプログラムを作成できます。

また、R言語は機械学習エンジニアがデータ分析を行う際に使用する言語です。統計データ分析などが得意であるため、Pythonと同時に使用されるケースもあります。

JavaやC言語・C++は機械学習自体の開発には使用されませんが、機械学習を活用するITシステムやアプリの開発時に使用されます。

プロジェクトによっては、機械学習エンジニアがアプリ開発・ITシステム開発に携わる可能性があるため、あわせて習得しておくと便利です。

機械学習エンジニアは基本的に、Pythonを習得しておけば活躍できます。ただ、複数言語習得しておけば活躍の幅が広がるので、余裕があるときに複数の言語も学習していきましょう。

機械学習ライブラリの知識

機械学習エンジニアには、「ライブラリ」の知識も求められます。ライブラリとは、便利なプログラムの部品をまとめたファイルのことです。

何度も使用するプログラムをその都度作成するのは手間ですが、ライブラリを使用すれば頻繁に使うプログラムを使いまわせます。また、Pythonには機械学習に使えるライブラリがたくさんあるため、使いこなすことで開発が効率的に行えるのです。

すべてのライブラリを解説するのは難しいですが、ライブラリを使用すれば次のような機能をまとめて実装できます。

ライブラリの種類特徴
scikit
learn
機械学習全般のアルゴリズムが使用できる
Theano機械学習の計算に必要な数式を最適化して使用できる
Chainerニューラルネットワークが作成できる

これらはライブラリの一例ですが、機械学習で実装したい機能の一部を利用できるのはメリットです。

データベースの知識

機械学習エンジニアには、データベースの知識も必要です。

機械学習は単体では成り立たず、分析するための元データがなければいけません。機械学習で成果を出すには膨大な量のデータが必要であるため、データを管理するデータベース(ビッグデータ)の知識も求められます。

例えば、機械学習エンジニアは、データベースにあるデータをどのように分析するかという指針をコンピュータに与えるのも仕事の1つです。この作業を行うには、SQLなどデータベースの操作方法も知っておかなければいけません。

このように、機械学習とデータベースの関係性は深く、しっかり知識を高める必要があるのです。

クラウド関連の知識

これから機械学習エンジニアになるなら、クラウド関連の知識も必要です。

機械学習エンジニアはデータ分析業務において、ローカル環境では扱いきれない量のデータを処理します。そのため、今後は分析業務をクラウド上ですべて完結させる流れになると予想されています。

機械学習に必要なデータをローカル環境で管理するとなると、データベースセンターなどが膨大な数必要になります。そうなれば、コスト・手間を考えると現実的ではなくなります。

他エンジニアにもいえることですが、IT業界全体でデータベース・サーバー・ネットワークなどのクラウド化が進んでおり、機械学習エンジニアも例外ではありません。

今すぐにクラウドエンジニアほどのスキルを習得すべきとはいいませんが、余裕があればAWS・Azure・GCPなどクラウドサービスの知識も増やしていきましょう。

データモデルの作成スキル

機械学習エンジニアは、データモデルの作成スキルも求められます。

機械学習では大量のデータを処理します。データの解析に適したデータベースの設計やデータ構造を考えるのも、機械学習エンジニアの仕事です。

膨大なデータのなかには、分類がバラバラなデータが含まれている場合もあります。そのため、必要なデータを収集できるように、データモデルを考える必要があるのです。

データモデルの作成では、使用する元データと最終的に得たい結果を踏まえたうえで、最適なモデルを設計しなければいけません。モデルの作成スキルはもちろん、最適な手法を考える問題解決力も必要です。

統計分析の知識

機械学習のアルゴリズム開発を効果的に行うには、統計解析スキルを習得する必要があります。

機械学習のアルゴリズムを作成するとき、統計学(確率分布、確率モデル)、データ評価手法(パターン、予測、精度)などの知識があれば、専門用語を理解しやすいです。

ただ、統計の知識がなくても、機械学習の開発はできます。しかし、統計の知識があると開発時にメリットがあるのです。

例えば、機械学習には平均・中央値・標準偏差など、統計学にも共通する専門用語が出てきます。そのため、統計学で学んだ内容は、機械学習の開発に活きるのです。

専門的な数式やデータの評価方法などがあるため、機械学習エンジニアも学んでおくべきです。

機械学習エンジニアになるまでのロードマップ 

前述のとおり、機械学習エンジニアにはプログラミングや数学・統計などの幅広い知識が求められます。そのため、未経験者がいきなり機械学習エンジニアを目指すのはかなり難易度が高いです。

しかし、適切な手順で準備を進めれば、機械学習エンジニアになるのは可能です。そこで、ここからは次の機械学習エンジニアになるまでのロードマップを紹介します。

  • ステップ1:プログラミングスキルを身につける
  • ステップ2:データ収集の仕組みを学ぶ
  • ステップ3:機械学習の実装方法を学ぶ
  • ステップ4:スクールで実践スキルを学ぶ
  • ステップ5:ポートフォリオを作成する
  • ステップ6:転職準備・活動を行う

まずは、Python・R言語といったプログラミング言語を習得しましょう。言語を学んでいないと、それ以降のデータ収集・機械学習の実装方法を学ぶのも難しいです。

最初は本やWebサイトで基礎知識から学び、慣れてきたらサンプルコードを使って学習を学ぶと良いでしょう。

プログラミング言語が学べたら、次はデータ収集に必要なモデル作成について学びます。最終的に得たい結果を得るためにはどのような情報が必要で、データ分析はどうすればよいか学んでください。

データ分析のモデル作成が学べたら、次は機械学習を学びます。機械学習を実装する場合、Pythonのフレームワークも使用するため、その都度使い方を学習していきましょう。

独学で難しいと判断したら、プログラミングスクールに通うのもおすすめです。とくに転職となると、高いスキルが求められるため、効率的に短期間で学べるスクールは魅力があります。

スクールを利用すれば、ポートフォリオ作成や転職・就職活動支援も受けられるため、ぜひ検討してみてくださいね。

短期間で機械学習エンジニアを目指すならプログラミングスクールがおすすめ

プログラミングスクールがおすすめ

短期間で機械学習エンジニアを目指すなら、プログラミングスクールで必要なスキルを習得することをおすすめします。

機械学習の開発に参加するには、統計・数学・プログラミング・データ分析モデル作成など、幅広いスキルが求められます。そのため、独学の難易度はかなり高いです。

効率を考えればスクールでの学習が効果的といえます。スクールでは、専門知識が豊富な講師にサポートしてもらいながら、学習を進められるからです。また、わからないことや不明点があればいつでも相談できるため、学習途中で挫折する心配もありません。

ちなみに、SAMURAI ENGINEERでは、現役エンジニアのマンツーマンレッスンや完全オーダーメイドカリキュラムでの学習ができます。

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まとめ

今回は、機械学習エンジニアにおける下記6つの内容を解説しました。

  • 機械学習エンジニアの仕事内容
  • 機械学習エンジニアの平均年収
  • 機械学習エンジニアの求人例
  • 機械学習エンジニアの将来性
  • 機械学習エンジニアに必要なスキル
  • 機械学習エンジニアになるまでのロードマップ

機械学習はAI開発の中心となる技術です。膨大なデータを分析して結果を導き出すときに役立ちます。将来性もあり今から目指すのにもおすすめな分野です。

プログラミング学習の挫折率は約90%と言われています。学習を成功させるには、モチベーションを維持して成長を実感できる環境が必要です。

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Writer

中川 大輝

株式会社SAMURAI

東京都多摩市出身。前職では都内ホテルにて設備機器のメンテナンスを経験。当時から副業として行っていたWebライティングと独学でのプログラミング学習経験を活かし、「プログラミング学習の挫折をなくすためのコンテンツ作成」を心がけています。
プライベートでは双子育児に奮闘中。将来、子どもたちが侍ブログを見て、プログラミングを学びたいと思えるメディアを作ることが目標です。
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