1.機械学習エンジニアの仕事内容

---

この章では、機械学習エンジニアの仕事内容について解説していきます。

まず、機械学習について簡単に解説します。

 

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。

コンピュータに事例となるデータを反復的に学習させることにより、特徴やパターンを見つけ出させます。

 

機械学習や深層学習(ディープラーニング)の違いについて混同させてしまう方も多いかと思いますので、解説していきます。

 

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を指します。

深層学習(ディープラーニング)は、機械学習に新たなメカニズムを追加した、機械学習の中の一分野を指します。

 

そもそも機械学習って何？って疑問に思っている方は下記記事をご覧ください↓

分かりやすい説明になっているので、理解しやすいと思います。

 

では、ここから機械学習エンジニアの仕事内容について解説していきます。

 

機械学習エンジニアは、システムに機械学習を実装や開発を担当するエンジニアを指します。海外では、Machine Learning Engineerと呼ばれています。 

機械学習エンジニアの仕事は機械学習についての専門的な知識/スキルがある方が、システムに機械学習アルゴリズムを実装したり、機械学習アルゴリズムの設計などを担当することです。

 

その他、データの前処理・クレンジング、APIや基盤整備、追加機能の開発なども担当します。

 

機械学習エンジニアと近しい職種にAIエンジニアとデータサイエンティストがあります。

AIエンジニアは、最先端技術であるAI(人工知能)を開発したり、ビッグデータの解析を行ったりする、AI(人工知能)に携わるエンジニアを指します。

 

データサイエンティストは、大量のデータ(ビッグデータ)からビジネスに活用できる情報を収集・分析するエンジニアです。

AIエンジニアとデータサイエンティストはどちらも機械学習エンジニアで必要になる開発スキルなどを使用することが多いです。興味がある方は確認してみましょう。

 

 

 

2.機械学習エンジニアの年収

---

この章では、機械学習エンジニアの年収を解説していきます。

また、機械学習エンジニアの最高年収、最低年収、フリーランスとして働く場合の年収、会社員として働く場合の年収についても比較していきます。

 

フリーランスの機械学習エンジニアの年収詳細です。

職種名	平均年収	最高年収	最低年収
機械学習エンジニア	961万円	2,160万円	240万円

 

機械学習エンジニアの平均年収が961万円、機械学習エンジニアの最高年収が2,160万円、機械学習エンジニアの最低年収が300万円です。(フリーランススタート 調べ/2021年7月時点)

フリーランスの機械学習エンジニアの年収詳細は下記フリーランスの機械学習エンジニアの月額単価を年ベースで算出したものです。

 

フリーランススタート 機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件 月額単価相場では、機械学習エンジニアの平均月額単価が80.1万円、機械学習エンジニアの中央値月額単価が80万円、機械学習エンジニアの最高月額単価が180万円、機械学習エンジニアの最低月額単価が20万円となっています。

doocy Job 機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件 時給単価相場では、機械学習エンジニアの平均時給単価が4,738円、機械学習エンジニアの中央値時給単価が4,640円、機械学習エンジニアの最高時給単価が12,500円、機械学習エンジニアの最低時給単価が2,220円となっています。(doocy Job(ドーシージョブ) 調べ/2021年7月時点)

 

会社員エンジニアの年収を見ていきましょう。

 

まず、会社員エンジニア全体の平均年収は469万円です。

会社員エンジニアの年収をもう少し詳しく見ていくと、以下のようになります。

 

 

次に会社員の機械学習エンジニアの平均年収を見ていきましょう。

 

会社員の機械学習エンジニアの平均年収は618万円と言われています。

会社員エンジニア全体の平均年収を比較すると会社員の機械学習エンジニアの方が高く、40〜50代の会社員エンジニアの平均年収内であることがわかりました。

 

また、フリーランスの機械学習エンジニアと会社員の機械学習エンジニアと比較してみると、フリーランスの機械学習エンジニアの方が343万円程(約1.6倍)年収が高いという結果が分かりました。

機械学習エンジニアとして活躍をするのであれば、会社員の機械学習エンジニアよりも平均年収が高く、かつ高年収が獲得しやすいフリーランスの機械学習エンジニアをおすすめします。

 

機械学習エンジニアとしてフリーランス求人・案件を早速ご覧になりたい方はこちらから↓

 

 

 

 

3.機械学習エンジニアの年収アップに必要なスキル

---

この章では、機械学習エンジニアの年収アップに必要なスキルを解説します。

機械学習エンジニアとして必要なスキルを持ち合わせていることによって高年収を獲得することが出来る可能性が高まります。

 

また、今後機械学習エンジニアとして仕事に参画する方も参考にしていただき、是非高年収を獲得するためにお役立てください。

 

機械学習・深層学習(ディープラーニング)の知識やスキル

機械学習エンジニアにとって年収アップに必要なスキルは、機械学習・深層学習(ディープラーニング)の知識やスキルです。

深層学習(ディープラーニング)とは、十分なデータ量があれば、機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習のことです。

 

機械学習や深層学習(ディープラーニング)の考え方、特性、使い方の知識/スキルを学習する必要があります。

また決定木などの基本的なアルゴリズムから、パーセプトロン・ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなど代表的なアルゴリズムの使い方も求められます。

 

つまり、機械学習エンジニアにとって機械学習・深層学習(ディープラーニング)の知識やスキルは重要ということです。

 

 

プログラミングスキル

機械学習エンジニアにとって年収アップに必要なスキルは、プログラミングスキルです。

機械学習エンジニアとして、PythonやC++、Java、などのプログラミング言語を必要とします。

 

また、Pythonでよく使用されるDjango、bottle、Flask、Tornado、Plone、Tensorflow、Keras、Pytorch、web2py、Scikit-learn、Theanoなどフレームワークの経験/スキルも必要になってくるでしょう。

なお、ソース管理スキル、MySQL、Git、Spark、Hadoop、Dockerなどのミドルウェアのスキルや知識、Linux、WindowsのOS知識、AWS、Azure、Google Cloud Platform(GCP)などIaaSの知識など、インフラ周りでシステム開発に必要な様々な経験やスキルがあると希少性が高まり、機械学習エンジニアとして高年収を獲得できる可能性が高まります。

 

 

数学、統計、データ分析/解析の知識やスキル

機械学習エンジニアにとって年収アップに必要なスキルは、数学、統計、データ分析/解析の知識やスキルです。

機械学習エンジニアとして、数学、統計、データ分析/解析の知識やスキルが必要です。

 

数学は微分積分学・線形代数学などの知識が必要です。

さらに、機械学習を活用するためにパターン認識、予測、精度などの評価手法、一様分布、正規分布、二項分布、ポアソン分布の確率分布などの統計学、データマイニング手法などのデータ分析/解析の知識やスキルを持っておくことが大切です。

 

機械学習エンジニアにとって数学、統計、データ分析/解析の知識やスキルがあることにより希少性が高くなり、年収アップしやすくなるでしょう。

 

 

コミュニケーションスキル

機械学習エンジニアにとって年収アップに必要なスキルは、コミュニケーションスキルです。

機械学習エンジニアは、現場で働く他エンジニアや研究者と連携をとっていくことが多い仕事です。

 

つまり現場で働く他エンジニアと常にコミュニケーションをとっていくことが必須になります。

機械学習エンジニアとして、年収アップを望むのであればコミュニケーションスキルを向上させることが必要です。

 

その他、自分から機械学習や深層学習(ディープラーニング)設計などの開発について提案/改善することもありますので、論理的に物事を考察し、説明できる論理的思考力や説明力もあると尚良いでしょう。

 

 

 

4.機械学習エンジニアの年収アップにおすすめの資格

---

この章では、機械学習エンジニアの年収アップにおすすめの資格を解説していきます。
機械学習エンジニアになるためには様々なスキルが要求されるため、機械学習エンジニア関連の資格を保持していることで、自分のスキルを証明する材料となります。

 

G検定(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している資格試験です。

トヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。

 

深層学習(ディープラーニング)の基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているか検定します。

AI(人工知能)・機械学習・深層学習(ディープラーニング)の基礎知識から最新動向、法律・倫理までが出題されており幅広い知識/スキルを習得できます。

 

そのため、機械学習エンジニアにおすすめの資格です。

 

 

E資格(エンジニア資格)

E資格(エンジニア資格)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。

トヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。

 

E資格(エンジニア資格)は、深層学習(ディープラーニング)の理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを検定します。

協会が認定したJDLA認定プログラムを過去2年以内に修了することが受験条件となっており、G検定(ジェネラリスト検定)と比較して、より専門的な内容になっています。

 

一般的なAI(人工知能)知識の他、応用数学、機械学習、深層学習(ディープラーニング)の応用など深層モデルの構築、Pythonを使ったプログラミングなどの知識/スキルを習得することができます。

そのため機械学習エンジニアとして、取得しておきたいおすすめの資格です。

 

 

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、公益財団法人 画像情報教育振興協会(CG-ARTS)主催している画像処理エンジニアの民間資格です。

画像処理エンジニア検定は、画像処理エンジニア検定べーシックと画像処理エンジニア検定エキスパートの2種類のレベルがあります。

 

ベーシックの場合、画像処理の基礎知識やスキルを出題し、エキスパートの場合、専門知識の理解とそれら応用する知識/スキルが出題されます。

画像処理分野の開発、設計に必要な知識を習得することができるため、機械学習エンジニアとして取得しておいて良い資格でしょう。

 

 

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3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提供する国内の民間資格です。2020年6月に受付が開始された新しい資格です。

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonによるデータ分析の基礎・方法などの理解力などが習得できる試験であるため、機械学習エンジニアとしておすすめの資格です。

 

 

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している統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。

統計検定は、4級、3級、2級、準1級、1級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎の8区分の資格が公開されており、段階に応じて自分の統計のスキルを試すことができます。

 

データ分析や機械学習を実際に遂行するにあたって確率や統計学は必要な知識です。

そのためデータ分析や機械学習を活用する機械学習エンジニアとして、取得しておきたい資格の1つです。

 

 

 

5.フリーランス求人・案件数から見る機械学習エンジニアのニーズ

---

この章ではフリーランス求人・案件数で機械学習エンジニアのニーズを解説していきます。

フリーランススタートで公開されている職種別求人・案件数を分析してみると、機械学習エンジニアは1,187件です。（※フリーランススタート調べ/2021年7月）

 

2021年7月時点でフリーランススタートが取り扱っているフリーランス求人・案件数は201,378件です。

機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件を占有率は約0.6%ということが分かります。

 

上記結果により、機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件と占有率は一定数存在するため、IT市場に機械学習エンジニアのニーズがあると言えるでしょう。

 

 

 

 

6.機械学習エンジニアの将来性

---

この章では機械学習エンジニアの将来性について解説します。

機械学習エンジニアのニーズは今後も安泰していくでしょう。

 

機械学習エンジニアのニーズが安泰する理由として、フリーランススタートで機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件が一定数存在することが挙げられます。

機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件数は1,187件です。

 

フリーランススタートで取り扱っているフリーランス職種の中でも機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件は一定数存在するため、ニーズがあることが分かります。

 

IT市場を分析し、機械学習エンジニアのニーズが安泰である理由を見ていきましょう。

 

アイ・ティ・アール(ITR)は2019年12月、国内のAI(人工知能)市場に関する調査レポート「ITR Market View：AI市場2019」を発表しています。

2018年度のAI(人工知能)主要6市場(画像認識、音声認識、音声合成、言語解析、検索・探索、翻訳)の売上金額は199億5000万円で、前年度と比較し53.5％増加しています。

 

どの市場も技術的な進歩に加え、製品やサービスと組み合わせたソリューションが拡大したことで、用途の多様化が進んだことが要因とのことです。

AI(人工知能)主要6市場(画像認識、音声認識、音声合成、言語解析、検索・探索、翻訳)は、今後も成長を続け、年平均成長率は2018～2023年度で26.5％、2023年度には640億円に達すると予測されています。

 

市場調査会社のTracticaの発表によると、AI(人工知能)産業は2017年の60億ドルから2025年までに1360億ドル(約15兆円)の市場規模になると予測しています。

AI(人工知能)はDX(デジタルトランスフォーメーション)やIoTと使用される技術であり、特にアジア太平洋地域(APAC)では、医療・ヘルスケアや農業、教育の分野で威力を発揮するとのことです。

 

なお、AI(人工知能)やIoT以外にもビッグデータ市場、5G、ブロックチェーン、xRなどによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩、エンジニアの高齢化などの観点より、機械学習エンジニアを含むITエンジニアは人材不足に陥る可能性が高いです。

2030年まで79万人のITエンジニア不足に陥る可能性があるとも言われています。

 

上記様々な分析を考慮すると、機械学習エンジニアのニーズは短期的な視点から見て安定していく可能性が高く、また、中・長期的な視点から見てもニーズがなくなること可能性は非常に低いと言えるでしょう。

 

 

 

 

7.まとめ

---

今回は機械学習エンジニアという職種に絞り、機械学習エンジニア年収の詳細(平均年収や最高年収)、機械学習エンジニアの仕事内容、機械学習エンジニアの年収アップに必要なスキル、機械学習エンジニア年収アップに役立つ資格、フリーランス求人・案件数から見る機械学習エンジニアのニーズ、機械学習エンジニアの将来性について詳しく解説していきました。

機械学習エンジニアとして、明確な目標を立て常に学習し続けることが活躍をする上で大切となってくるでしょう。

明確な目標を立てることでやるべきことの方向性が定まり、自ずと年収もアップしてくるでしょう。

 

なお、機械学習エンジニアとして、高年収を獲得したい方はフリーランスとして独立することをおすすめします。

しかし、エンジニア未経験でフリーランスとして独立しても参画できるフリーランス求人・案件は少ないです。

 

まずは会社員として、機械学習エンジニアやAIエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト、Pythonエンジニアとしての実務経験を数年程積んだ後、フリーランスとして独立することを検討してみましょう。

機械学習エンジニアとして高年収獲得のため、第一歩を踏み出してみませんか。

 

 

フリーランスエンジニア専門の求人・案件一括検索サイト「フリーランススタート」に少しでも興味がある方は是非ご登録ください。

 

なお、フリーランススタートはiOSアプリ版やAndroid版をリリースしています。

通勤しているエンジニア・デザイナーでちょっとしたスキマ時間で手軽にフリーランス求人・案件を検索したい、開発言語の単価が知りたい、フリーランスを将来的に検討している方などは是非インストールしてみてください。

 

フリーランススタートのアプリを有効活用して、フリーランスとして第一線で活躍しましょう！

 

フリーランススタート iOSアプリのインストールはこちらから→

 

フリーランススタート Androidアプリのインストールはこちらから→

 

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。