機械学習エンジニアとは?仕事内容や年収・将来性を徹底解説

こんにちは!エンジニア歴10年のフリーランスエンジニアとして活動している侍エンジニア塾ブログ編集部の山下です。

近年、AIやディープラーニングの仕組みを使ったサービスが多く見られるようになってきました。みなさんの中には

AIや機械学習を使ったサービスを作ってみたい

と考える方も多いでしょう。とはいえ、機械学習エンジニアは近年急激に必要性が高まってきたため情報はかなり少ないですよね。

機械学習にはどんなスキルが必要なの?
機械学習エンジニアってどこでどんな募集をしているの?
年収はどのくらいもらえるの?そもそも需要あるの?

など気になることも多いと思います。そこで今回は、そもそも機械学習エンジニアとは何かというところから必要なスキル、年収、将来性までを網羅的に解説していきます。

【こんな方に向けて書きました】

  • 機械学習を扱うエンジニアになりたい
  • 将来性の高い職業に就きたい
  • 最先端技術に興味がある

機械学習エンジニアとは?

機械学習エンジニアは、最近流行りの「AI」を扱うエンジニアです。まだまだ、日本では定着していませんが、海外では「Machine Learning Engineer」として活躍の場を広げています。

そもそも機械学習とは?

機械学習はコンピュータに命令とデータを与えて、機械の知能を向上させていく分野のことを指します。インターネット社会が発展したことで、コンピュータで扱うデータがインターネット上に大量に蓄積されるようになりました。

しかし、データ量が膨大すぎるため、瞬時に必要なデータを出すことが人間ではできなくなってしまったのです。

例えばGoogleなどの「検索エンジン」がなかったとしたら、欲しい情報をすぐに出すことはできないですよね。

情報がほしいのに探すのに時間がかかる
瞬時に情報を出せたら、時間短縮できるのになぁ

と考えることは多いと思います。そこで、蓄積されたデータをコンピュータに学習させて、必要なデータを瞬時に引き出せるようにする方法が研究され始めました。

この研究分野が「機械学習」と呼ばれています。

【10分でわかる】機械学習とは何か?どこよりも簡単にわかりやすく解説!
更新日 : 2020年8月18日

機械学習と人工知能の違い

機械学習と聞くと「人工知能」が思いつく方も多いのではないでしょうか。しかし最初の説明だけだと人工知能との関係がいまいち見えてこないですよね。

まず人工知能を簡単に紹介すると「人間の知能と同じ特徴を持つマシン」といえます。機械学習は、その人工知能を実現するための手段の1つです。

機械学習には大きく分けて、

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習


の3種類があります。それぞれに特徴があり、実現したい人工知能の種類に応じて使い分けを行います。

それぞれの特徴を詳しく知りたい方はこちらの記事を御覧ください。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアは、AI開発や機械学習関連プロジェクトの統括役となります。機械学習プロジェクトの中心的な存在というように理解しておくといいでしょう。

データセットとWebアプリの連結やコーディングを行うと共に、プロジェクト全体の進捗管理まで行うため、単純なIT技術だけでなくPMとしてのスキルも求められるでしょう。

機械学習エンジニアは企業に属している場合、「AI」「ビッグデータ」「ディープラーニング」の技術を活かして、アルゴリズムを作成、新サービスの開発や現サービスへの結びつけを行います。

今後AI開発の需要が高まることが予想されるため、特に需要が伸びていくことは確実視されています。

機械学習エンジニアの年収と将来性

機械学習エンジニアの年収

ではさっそく機械学習エンジニアがどのくらいの年収を得られるのか見てみましょう。

機械学習エンジニアはまだまだ日本では新しい職業とされているため、具体的な年収は開示されていません。そのため、この記事では機械学習で一般的に使用される「Python」の平均年収をご紹介します。


引用元:bizreach https://www.bizreach.co.jp/pressroom/pressrelease/2018/0807.html

求人メディア「スタンバイ」による2018年度プログラミング言語別年収ランキングによるとPythonは中央値「575.1万円」で第3位となっています。この数値が単純に機械学習エンジニアの年収というわけではありませんが、エンジニアのなかでも特に高い年収と言えるでしょう。

最大提示年収や求人数の多さから見ても「Python」の需要はかなり高いと言えます。

ちなみにIT先進国アメリカの機械学習エンジニアの平均年収は「$114,826」で日本でいうと「約1300万円」となります。

日本でも人工知能の普及に伴い、機械学習エンジニアの需要が高まることが確実視されているので、年収はさらに高くなっていくでしょう。

機械学習エンジニアの将来性

機械学習は近年急速に需要が高まっているジャンルで、機械学習エンジニアの需要が高まることは間違いありません。

しかし、機械学習エンジニアの定義がいまだ曖昧で、仕事内容も非常に広範囲に渡ります。機械学習エンジニアを志すにしても、

  • データ解析やパターン解析、予測、シミュレーション
  • ディープラーニング・レコメンドなどのアルゴリズム実装


どちらを担当するかによってもそれぞれスキルセットが異なります。そのため機械学習エンジニアとして将来得意とする担当領域を明確にするのがよいでしょう。

また機械学習エンジニアは非常に高度な専門的スキルを必要とするため、一度身に付けてしまえば長く需要があることは間違いないでしょう。

未経験でも機械学習エンジニアになれる?

今後もますます需要が高まってくる機械学習エンジニアですが、未経験からでも機械学習エンジニアになることは可能なのでしょうか?

結論から言うと、なれるにはなれますが、プログラミング未経験の方や、IT業界に精通していない人が機械学習エンジニアになるのは簡単な事ではありません。もっと言うと、経験者の方であってもなかなか大変でしょう

と言うのも、機械学習、つまりAIの世界は情報のアップデートが頻繁なため、トレンドを追いかけるのが大変だからです。

初心者の方からすれば、機械学習に必要なスキルや、プログラミング言語(主にPythonですね)を学びつつ、常にアップデートされる情報を追いながらスキルもアップデートしていかなければならないので、独学ではかなりの工夫や根気、そして絶対的な時間量を要します。

経験者は基本スキルは備わっているとは思いますが、常にアンテナを張り巡らせ、最新の情報をキャッチアップしていくことがは必要になってきます。

プログラミングは最低限わかるから、まあ機械学習の分野も大丈夫だろう..といった感覚は捨てて、AI分野では自分は初心者だと思いながらキャッチアップを進めていくようにしましょう。

以上のことを考えると、未経験の方はもちろんですが、経験者の方であっても機械学習エンジニアを目指すのであれば、プロのアドバイスを受けながら学習をしていった方がいいと考えられます。

最近ではAIの分野に特化したコースを用意しているようなプログラミングスクールもあったりするので、そういったスクールを選ぶといいでしょう。

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更新日 : 2020年7月27日

機械学習エンジニアに必要なスキル

コアスキル

Linax

Linaxは、MacOSやWindowsなどと同じOSの仲間です。Linaxを身につけるべきと言っているわけは、高性能コンピューターはLinaxで動かすことが多いからです。

機械学習エンジニアはLinaxを使って環境を動かすことが多いため、ある程度自分自身でLinaxのコマンドを理解してスムーズに開発が行えるような予備知識が必要です。

最低でもLPIC level 1レベルのLinuxスキルは身に付けておくことを強くおすすめします。

既にエンジニアとして、LinuxあるいはMacOSのコマンドラインの経験がある方は必要ない場合もありますので、場合に応じてLPIC level 1レベルの試験は活用するようにしましょう。

【エンジニア監修】Linuxとは何か?初心者目線でやさしく解説してみた
更新日 : 2020年7月30日

Python

機械学習エンジニアが使う主なプログラミング言語はPythonです。ほとんどの機械学習エンジニアが習得している言語なので、マストで学習しましょう。

プログラムを組んだ時にPythonの基礎がしっかりとできていないとエラー解決に時間が取られてしまい、機械学習の構築自体に頭も時間も割くことができません。

Pythonの文法はシンプルでコードのルールも厳密なので、基礎を徹底しておけばエラーも少なく、美しいコードがかけるように開発現場で重宝される存在になることができます。

Pythonとは?特徴やメリット・勉強法を解説【初心者向け】
更新日 : 2020年8月27日

機械学習ライブラリ

機械学習エンジニアが重宝するものとしては「ライブラリ」が挙げられます。

ライブラリとは?

ライブラリ (library)とは便利なプログラムの部品をいっぱい集めて、ひとまとめにしたファイルのことです。/ 詳細はこちら

機械学習に用意されたライブラリは特にたくさんあり、これらを使いこなすことで機械学習エンジニアの付加価値に繋がっていきます。

つまり、ライブラリが使いこなせることで開発が効率的に行えるため、重宝されるエンジニアとして需要が高まるということですね。

現役エンジニアがよく使う!Python機械学習ライブラリ厳選9選
更新日 : 2020年8月18日

開発環境構築スキル

Pythonでの機械学習で最もよく用いられる環境はJupyter NotebookとAnacondaです。

Jupyter Notebookとは?
jupyter notebookとはブラウザ上で実行し、実行結果を記録しながらプログラミングを進めるためのツールです。データ分析の現場や、研究機関などでも頻繁に使われています。/ 詳細はこちら

Anacondaとは?
AnacondaはPython本体と、Pythonでよく利用されるライブラリをセットにしたPythonパッケージです。AnacondaをインストールするだけでPython本体とライブラリがインストールされるため、環境構築がかなり楽になります。/ 詳細はこちら

つまり、これら2つを使いこなせると開発がめちゃくちゃ楽になります。楽に開発ができる環境を構築できる能力、それが機械学習エンジニアの開発環境構築スキルです。

機械学習の土台となる基礎スキル

データベース知識

AIの内部で動く機械学習は単体では、効果が出ません。機械学習はあくまでもAIを使ったシステムの一部なので、学習に使うデータでAIの働きは大きく変わります。ビッグデータをAIに与えることで、データから最適な答えを導き出します。

この学習をさせるためのデータを効率よく扱うためには、データベース知識が必要になります。

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更新日 : 2020年8月18日

クラウド知識

クラウドというとAWSが有名ですよね。最近は大手クラウドの利用が浸透してきて、今では大手銀行でもクラウドが活用されています。

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セットを処理していきます。そのため、分析業務をクラウド上で全て完結させるような流れになると予想されています。

クラウド上で行う作業が増えるため、クラウド知識はかなり重要視されます。

分析スキル

データモデリング作成スキル

AIは大量のデータを処理します。そのデータの解析を行うのに適切な(データベースの設計を含めた)データ構造を考える必要があります。この設計には、正確性が求められます。

そのため、データが適した設計になっているかを判断することも大事になっていきます。

統計解析スキル

機械学習の手法を習得するために統計解析スキルを習得する必要があります。機械学習とは機械(プログラム)でデータの中にある法則性を発見することです。

機械学習の手法を使いこなすために、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)などのデータを分析する能力が必要になります。

機械学習の基本については、「機械学習初心者がまず最初にやるべき5つのこと」で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください!

機械学習エンジニアの求人案件例

ここでは、具体的にどのような求人があるのか見ていきましょう。

大手企業の求人案件例

引用元:DODA

こちらは大手転職求人サイトから代表で抜粋しましたが、こちらでも機械学習、エンジニアなどの条件で検索すると求人がちらほら見られます。

機械学習エンジニアの求人数は多いわけではないのですが、年収は500万~700万のレンジが多く見られます。しかし求人によっては1000万超などかなり高額の求人もあります。

やはりここでもPython, Hadoopなどのキーワードが求人の中に頻出しています。

仕事内容は大規模データ基盤でのパターン解析、予測シミュレーション、データマイニング、レコメンドシステム開発、チャットボット開発、人工知能構築などさまざまですが、企業のニーズに合えば高収入と様々な福利厚生が得られる優良大手企業に入社することも夢ではないでしょう。

ベンチャー企業の求人案件例

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上記の求人案件は、IT/WEBエンジニアに特化した求人サイトのPaizaで探した案件です。

ベンチャーやスタートアップで求人が出されているものでは、Python言語の求人で年収450~700万が多く見られます。このように機械学習エンジニアはスタートアップや小規模ベンチャー企業の求人の中でも比較的高収入が得られる職種であることが分かります。

とはいえ、大手企業と比べると年収にバラツキがあり、今回参考にしたpaizaでは年収700万円がMaxだったのでベンチャーやスタートアップでキャリアを積んだ後に大手企業に転職するなどを頭に入れつつ入社を検討した方がいいかもしれません。

フリーランス案件例

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引用元:レバテック https://freelance.levtech.jp/

最後にフリーランスエンジニア御用達の求人広告サイト「レバテックフリーランス」で、調査しました。

機械学習のキーワードの求人で650,000~900,000円/月となってます。年収にすると780~1080万円とかなり高額なことがわかります。

上記の求人例は歓迎スキルにGoogleが開発した機械学習ライブラリのTensorFlow(C, C++, Python)での実務経験があげられています。

機械学習エンジニアは、豊富なライブラリを活用できるスキルと経験が需要につながるので、フリーランスエンジニアへの転身を考えている場合には、ある程度様々なライブラリに触れる現場で経験を積み、フリーランスエンジニアとして独立すると高収入エンジニアとしてお仕事を獲得できるのでおすすめです。

最速で確実に機械学習エンジニアになりたいなら侍エンジニア塾へ

ここまでの解説でわかる通り、一度習得すると高需要が予想される機械学習エンジニアですが、

  • 前提となる数学の知識
  • Pythonを始めとして、C言語やC++などプログラミングスキル、ライブラリの知識
  • データベース・データモデリングの知識

などと学ぶ必要のある言語・スキルが多く、独学で1から学ぶのはなかなか大変というのも事実ですよね。

弊社侍エンジニア塾では機械学習・データサイエンス等の人工知能を扱う専門のAIコースもご用意しています。


引用:侍エンジニア塾 https://www.sejuku.net/

既に知識もあり、常に最新の情報を収集している現役のエンジニアから機械学習について学ぶことで、確実に機械学習エンジニアになるための一歩を歩み始めることができます。

特に挫折率の高い機械学習エンジニアなら、弊社の特徴であるマンツーマンレッスンがより効率よく学ぶポイントになりますので、まずは無料体験レッスンで機械学習ならではの学習の進め方や、学んだ先のキャリアプランなどをご相談してみてはいかがでしょうか?

対面(渋谷)はもちろんオンラインでのご利用も可能となっています。下記のカレンダーから直接予約が可能となっているので、まずはお気軽にご相談ください。

まとめ

いかがでしたか?今回は機械学習エンジニアの求められるスキルから求人、年収などを解説してきました。

機械学習エンジニアは簡単になれる職業とは言えませんが、なる事さえできれば、希少性の高い人材になる事ができます。もちろん、高収入も得ることもできます。

そしてその流れはこれからますます加速していくことでしょう。興味がある人は、これを機にぜひ機械学習エンジニアを目指して頂ければと思います。

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書いた人

ヤマシタ

システムエンジニアとして10年勤務→フリーランスへ。現在は侍ブログ編集部として、これまでに200記事以上の記事を執筆。
大規模システム開発からWebアプリ開発まで経験あり。最近ではPythonの機械学習に挑戦中。プログラミング初学者に向けてわかりやすく、ためになるコンテンツ作りを心がけています。

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