1.機械学習エンジニアとは？

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はじめに、機械学習エンジニアの概要について確認します。

機械学習エンジニアは、AIに関わるエンジニアの一種で、名前の通り機械学習（マシーンラーニング）に携わる職種です。

 

コンピュータに命令やデータを与えて自発的に学習させ、機械としての知能を向上させることのできる機械学習に関わるあらゆる仕事を開発・統括するのが、機械学習エンジニアの主な仕事だと言えるでしょう。

 

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアは、機械学習システムの設計や開発に携わります。

機械学習のシステムそのものを開発することの他にも、アプリケーションへの導入なども担当範囲となることが多いため、多様な分野の知識が必要な職種です。

 

また、機械学習システムに用いるデータの収集や分析、解析を行うことも機械学習エンジニアの仕事となります。

企業で扱うデータは膨大な量となることも多く、プログラムを効率的に利用してデータを扱う必要があるでしょう。

 

さらに、機械学習システムを実行させる環境の構築も必要です。

システムを正常に動作させるためには環境の構築が必須となるため、サーバーやネットワークなどのインフラ周りの知識も習得していなくてはいけません。

 

案件によっては、構築後の運用・保守作業も任されるケースも多いでしょう。

システムに問題が生じないよう適宜運用し、問題が発生した際に正常なシステムを復旧させることも、機械学習エンジニアの仕事となります。

 

 

機械学習エンジニアの年収

求人検索サイトIndeedによると、国内の機械学習エンジニアの平均年収は645万円前後であるとされています。

同サイトによると国内におけるエンジニアの平均年収は440万円程度であるため、機械学習エンジニアの方が200万円も高い年収であることがわかります。

 

また、フリーランススタートによると2023年5月現在、フリーランスの機械学習エンジニアとしては平均単価79.3万円、中央値単価80万円、最高単価200万円、最低単価20万円となっており、会社員として勤めるよりもいずれも高い数値であると言えそうです。

経験や能力を積むことによって、1000万円以上の収入も見込めるでしょう。

 

 

機械学習エンジニアの将来性

近年、AI分野である機械学習やデータ解析は急速に発達してきており、それに伴って機械学習エンジニアの需要も高まり続けています。

機械学習の分野はこの先ますます発展していくと予想されるため、現在の需要だけではなく、将来性も大きく見込まれる職種であると言えるでしょう。

 

これからの時代に活躍し続けるエンジニアになるためには、データサイエンティストやデータアナリスト、マーケティングリサーチなどといった周辺の職種の勉強もしておくことが大切です。

現在では多くの機械学習アルゴリズムがライブラリとして誰でも容易に使えるようになってきているため、ただシステムを開発できるだけのエンジニアではなく、それらを駆使して、さらに多方面の知識を持っているエンジニアを目指す必要があります。

 

 

 

 

2.機械学習エンジニアに必要なスキル

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続いて、機械学習エンジニアに必要なスキルについて見ていきます。

 

プログラミングスキル

プログラミングスキルは、機械学習エンジニアに必須のスキルです。

特にPythonやR言語、Mojoは、実際の業務で用いられることの多い言語となるでしょう。

 

Pythonは機械学習に活用できるライブラリも多く展開されており、より実践力の高い言語です。

さらに、データの処理を行う際にはSQLなどの知識も持っておくとさらに効率的に業務が進められます。

 

 

機械学習ライブラリに関するスキル

もちろん、機械学習ライブラリに関するスキルも必要です。

機械学習は専用のライブラリを用いて開発する場合が多く、それらライブラリを適切に扱える技術は必須となります。

 

一般的には、TensorFlowやscikit-learnが用いられることが多いため、まずはこちらの学習から着手していきましょう。

教師あり学習や教師なし学習、ニューラルネットワークといった専門用語やアルゴリズムについて理解しておく必要もあります。

 

それぞれの場合に応じた適切な分析方法を選択して業務を実行する能力が求められるため、まずは機械学習ライブラリに関するスキルをしっかりと磨いておきたいところです。

 

 

統計や数学の知識

また、統計や数学の知識も必要です。

機械学習では、データを統計的・数学的に処理していきます。

 

コンピュータの中で行われている内容がわからないと、結果を適切に見ることはもちろん、改善や修復も満足にできなくなってしまうため、統計や数学の知識も身につけておくようにしましょう。

また、顧客に対してロジカルに物事を伝える場面も多く想定されるため、論理的思考力も身につけておくと安心です。

 

 

ネットワークやクラウドに関する知識

機械学習は大量のデータを処理するため、ネットワークやクラウドなどの知識も必要です。

近年では、AWSやGCPなどのクラウド環境を利用することも多く、その重要性はますます増してきています。

 

また、特にビッグデータを扱う際にはデータベースに関する知識を持っておく必要もあるでしょう。

データの操作や環境の構築、データパイプラインの整備などを素早く正確にできるように、事前に知識をしっかりと頭に入れておくことが大切です。

 

データレイクやデータウェアハウス、データマートなどそれぞれの目的に必要な環境を整え、また、データサイエンティストやデータアナリストなど他の職種ともスムーズに連携が取れることが望ましいでしょう。

 

 

セキュリティーに関する知識

近年、サイバー攻撃の件数は増加する一方で、合わせてクラウド環境への移行も盛んになってきていることから、セキュリティーに関する知識は必須のものとなってきています。

セキュリティーの知識を持っているエンジニアというだけで信頼度も市場価値も高まりますので、少々異なる分野ではありますが、是非とも獲得しておきたい知識です。

 

具体的には、ネットワーク関連の知識やTCP/IP、各種認証機能などの知識が重宝されます。

情報セキュリティマネジメント試験、情報処理安全確保支援士試験（通称・セキスペ）などのセキュリティーに関する国家資格もありますので、資格取得を目標に勉強を進めてみるのもおすすめです。

 

 

英語力

さらに、ITの知識ではありませんが、英語力も非常に大切です。

機械学習に関する文献は英語で書かれていることが多いため、機械学習エンジニアは、他のエンジニアよりも英語力が求められる傾向にあります。

 

英語力を鍛えることで最新の文献に触れることができ、情報収集や成長のスピードも格段に上がるため、是非とも備えておきたい能力です。

 

 

 

 

3.機械学習エンジニアになるには？

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それでは、機械学習エンジニアになるにはどのような方法があるのでしょうか。

ここでは、機械学習エンジニア未経験の方に向けて、その方法を解説していきます。

 

未経験可の求人を探して応募する

職を探す際には、未経験かの求人を探して応募することが大切です。

未経験可の記載がない求人は、基本的に経験者採用をおこなっていると考えられるため、書類選考で落とされます。

 

20代前半であれば、新卒や既卒、第二新卒などの求人に応募するのもおすすめです。

しかし一般的に、中途採用となるとどうしても経験者の方が有利になってしまいます。

 

中途採用での転職の場合は、資格取得や独学での成果をアピールして未経験であることの不利をどうカバーするのかが大切でしょう。

取得した資格を履歴書などにしっかりと記載することはもちろん、場合によってはポートフォリオなどを制作して積極的に自身のスキルをアピールすることをおすすめします。

 

 

転職エージェントを利用する

転職の際には転職エージェントを利用することも非常におすすめです。

転職エージェントは、転職希望者と企業との間に仲介して両者をマッチングさせるサービスのことで、プロのキャリアアドバイザーがご自身の代わりに合った求人を探してくれます。

 

また、求人探しだけではなく、書類添削や面接対策、企業との日程調整など、転職に関する様々なサポートを一括して受けられることも転職エージェントの大きな特徴です。

誰でも無料で支援を受けることができ、また国からの認可が降りないと運営できないクリーンなサービスでもありますので、転職の際は転職エージェントの利用を検討してみてください。

 

 

独学で勉強する

転職活動に先立って、自分で学習を進めておくことも大切です。

資格取得などを目標に、書籍やオンライン講座などを活用して自己学習を始めてみましょう。

 

AI関連の資格はAI実装検定やデータサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)などがあります。

スキルの有無は、転職の成功を分ける一番の要因と言っても過言ではないほど重要なものです。

できれば資格取得やポートフォリオの完成など、面接の際に目で見てわかるアピールができることを目標に、学習を進めていくと良いでしょう。

 

 

スクールに通う

学習の際には、スクールに通うこともおすすめです。

 

スクールでは、体系的なプログラムに沿って、専門的な学習を抜け漏れなく進めていくことができます。

 

学費はかかりますが、正しい知識かつ現場で活用できる知識をしっかりと学ぶことができ、また途中でわからないことがあっても専門家に質問できる点も、学習を継続していく上では非常に大切なポイントでしょう。

 

また、近年では就職を斡旋してくれるスクールも増えてきており、修了後に仕事を見つけられる可能性も高くなっています。

機械学習スキルの習得から内定まで、一貫したスクールに通うこともひとつの選択肢でしょう。

 

 

 

 

4.まとめ

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いかがでしたでしょうか。

今回は機械学習エンジニアを検討している方や機械学習関連案件への参画を希望している経験の浅いエンジニアに向けて、機械学習エンジニアのなり方を業務の概要や必要なスキルと合わせて解説しました。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。