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機械学習エンジニアってどんな仕事? 必要なスキル・将来性について解説

[最終更新日]2021/08/03

機械学習エンジニアになるには

AIやディープラーニングは、いま話題のキーワード。
このような業務に携わりたいなどの理由で、機械学習エンジニアを目指す方もいることでしょう。

花形とも呼べ、将来性も期待される職種ですが、そのぶん求められるスキルは高めです。

機械学習エンジニア特有のスキルもあるため、どのような技術が必要かしっかり把握し、準備を進めることが重要です。

目次

1)機械学習エンジニアとは?

機械学習エンジニアとは。コンピューターが学習する仕組みを作る職種

機械学習エンジニアは、コンピューターが学習する仕組みを作る職種です。
これらは「アルゴリズム」と呼ばれており、機械学習の中核づくりに携われることになります。

たとえば話題になっている「ディープラーニング(深層学習)」は、代表的な機械学習の1つです。加えてアルゴリズムを用いたシステム開発も、業務に含まれます。

機械学習はネットショッピングの「おすすめ」表示やダイナミックプライシング(動的価格設定)など、さまざまな分野で使われています。
機械学習エンジニアはビジネスや日々の生活を支える上で、重要な職種といえるでしょう。

機械学習のシステムは通常のシステムと異なり、開発者は入力と応答の組み合わせを一から十まで指定する必要がありません。

うまく設計することで、自ら学び成長し続けるシステムをつくることも可能です。このため、AI(人工知能)のシステムにも広く活用されています。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアの仕事内容。■アルゴリズム開発と実装 ■データ収集と整形 ■動作環境の整備/保守・運用

機械学習エンジニアの仕事内容は、以下の3つに分かれます。

  • アルゴリズム開発と実装
  • データ収集と整形
  • 動作環境の整備/保守・運用

それぞれの項目について、順に解説していきます。

アルゴリズム開発と実装

コンピューターが自ら学ぶために使われるアルゴリズムの開発は、主な仕事の1つに挙げられます。

学習方法は大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分けられ、それぞれについていくつかのモデルが存在します。
目的を達成するためには開発に先立ち、適した学習モデルを選ぶことが重要です。

アルゴリズムの開発や、構築したアルゴリズムを使ったシステム開発は、プログラミング技術を活用できる場面です。システム開発においては要件定義から設計・実装まで、さまざまなフェーズがあります。

データ収集と整形

機械学習においては、開発の段階で「コンピューターに学習させる」フェーズが存在します。
適切に学習させるためには、データの収集と選択が重要です。データの整形も、業務の1つに挙げられます。

動作環境の整備/保守・運用

インフラなど機械学習のシステムを動作させる環境を整備することも、機械学習エンジニアの重要な業務の1つです。他のシステムとの連携も、要件として求められる場合もあるでしょう。

加えて機械学習のシステムは他のシステムと同様に、本稼働後の保守・運用業務もあります。
不具合への対応はもちろん、学習方法をブラッシュアップし実装することも重要な業務に挙げられます。

AIエンジニアとの違い

機械学習エンジニア:コンピューターがビッグデータなどから学習するためのアルゴリズムを構築する。AIエンジニア:人工知能に関するエンジニア。機械学習エンジニアを含める場合もある。

機械学習エンジニアとAIエンジニアは関連があるため混同されがちですが、異なる職種です。
それぞれの職種の特徴は、以下の通りです。

エンジニアの種類 特徴
機械学習エンジニア コンピューターがビッグデータなどから学習するためのアルゴリズムを構築するエンジニア。
自然言語処理や時系列データ解析、画像認識などの分野がある。主に学習の仕組みを担当する
AIエンジニア 人工知能に関するエンジニア。
学ぶ仕組みだけでなく、データ解析を行い課題解決の方法を提案する場合もある。機械学習エンジニアを含める場合もある

機械学習エンジニアは、データ解析やコンサルティング業務を含まない場合が多いです。「コンピューターの学習」と「システム開発」に特化した職種といえるでしょう。

機械学習エンジニアの平均年収と将来性

年収のイメージ

機械学習エンジニアの平均年収は、Indeedより約751万円と公表されています(2021年7月23日現在 ※1) 。一方で、これより低めの年収が平均的としている情報もあります。年齢によっても異なりますが、おおむね570万円~750万円程度と考えておくとよいでしょう。

この金額は、厚生労働省が公表する「令和2年賃金構造基本統計調査」ソフトウェア作成者の年収(512万円 ※2) よりも高額です。人手不足が叫ばれている職種という点もあり、努力しだいで高い年収も期待できます。

一方で将来性については、さまざまな見込みがあります。
みずほ情報総研が2019年3月に作成した報告書(※3)によると、機械学習エンジニアと関連するAI人材は、以下のとおり不足が見込まれています。

時期 AI人材の不足 見込み
現在(2018年) 3.4万人の不足
2025年 2.7~9.7万人の不足
2030年 1.2~14.5万人の不足

機械学習エンジニアが関わるビッグデータやAIは、これからますます活用が見込まれる分野です。
この点も考えると、機械学習エンジニアの将来は明るいと考えられます。

参考文献:
※1 Indeed「日本の機械学習エンジニアの平均年収・給与」を参照

※2 e-Stat「令和2年賃金構造基本統計調査 職種(小分類)別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額(産業計)」の参照をもとに、筆者計算

※3 みずほ情報総研株式会社「- IT 人材需給に関する調査 -調査報告書」p.58-63.を参照

2)機械学習エンジニアに求められる知識・スキル

機械学習エンジニアとして活躍するためには、さまざまな知識やスキルが求められます。
ここでは主な項目として、以下の4点を取り上げました。

  • プログラミングスキル
  • データベースに関する知識
  • 統計・数学に関する知識
  • システム開発やクラウド・インフラ の経験・知識

それぞれ重要な理由も含めて、順に解説していきます。

プログラミングスキル

#その1 プログラミングスキル

機械学習のシステム開発には、主にPythonやR言語が使われます。
どちらも機械学習に向く言語として、広く知られています。プログラムを組めることはもちろんですが、以下のスキルも習得しておきましょう。

  • Pythonの機械学習ライブラリを使った開発(TensorFlow、scikit-learn、Numpy、Pandasなど)
  • R言語の機械学習向けパッケージを使った開発(caret、stringr、dplyer、ggplot2など)
  • フレームワークを使った開発

加えて機械学習は、アプリケーション開発に絡めて使われる場合も多いもの。そのためJavaC言語、C++などとともに使われる場合もあります。すでにスキルをお持ちの方は、業務に役立てることでしょう。

データベースに関する知識

#その2 データベースに関する知識

データベースは効率よく高速な機械学習を実現する上で、重要な役割を果たします。
このため、データベースの設計方法はぜひ知っておきたいところです。テーブルの適切な設計やデータモデリングのスキルを身につけておくことが求められます。

データベースは、大きくRDBMSNoSQLの2種類に分けられます。
それぞれの違いを把握した上で、適切なデータベースを選ぶことが必要です。NoSQLを選ぶ場合は、キー/バリューストアとカラムストアの違いも理解しておきましょう。

あわせて、データの取り出しや更新などに関するスキルも重要です。OracleなどRDBMSを使う場合は、SQLを使いこなすことも求められます。

統計・数学に関する知識

#その3 統計・数学に関する知識

機械学習においては、さまざまな場面で統計学や数学に関する知識が求められます。
これは、多くのアルゴリズムが数学的な根拠によっているためです。

例えばパラメーター1つを調整するにも、数学がわからないと適切な調整が行えないといった場面が考えられます。加えて確率分布や確率モデルの理解には、統計学の知識が必要です。

このため実務にあたる際には標準偏差や信頼区間など統計学の知識に加えて、ベクトルや微分積分など数学の知識も求められます。
少なくとも高校の理系向けクラスで学ぶレベルの知識が必要です。

とっつきにくいと感じる方もいるかもしれませんが、業務には必要な内容。学んだことがない方は参考書を用意し、積極的に学びましょう。

システム開発やクラウド・インフラ の経験・知識

#その4 システム開発やクラウド・インフラの経験・知識

機械学習を使ったシステム開発も、機械学習エンジニアの重要な業務に挙げられます。

このため、システム開発の経験は必須。すでに何らかのプロジェクトに携わった方は、その経験を活かせます。

できればコーディングや運用の経験に加えて要件定義や設計など上流工程も経験していると、有利に働くでしょう。

また機械学習の開発においては、クラウドを活用する場合もあります。
加えて機械学習では大量のデータを高速で処理することも求められるため、インフラの構成も重要です。

目標とする結果を実現するためにも、クラウドやインフラの経験や知識を持っておくと実務に役立ちます。

3)機械学習エンジニアを目指す際に意識しておきたい3つのポイント

機械学習エンジニアを目指す際には、以下に挙げる3つのポイントを意識することが重要です。

  • Python、Rなどの言語を集中的に学ぶ
  • 「その後のキャリアパス」についても考えておく
  • ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントを利用する

それぞれどのような項目を意識すべきなのか、順に確認していきましょう。

Python、Rなどの言語を集中的に学ぶ

POINT1 Python、Rなどの言語を集中的に学ぶ

「2)機械学習エンジニアに求められる知識・スキル」で解説したとおり、機械学習エンジニアにはPythonやR言語など、プログラミング言語の習得が重要です。

学ぶ方法は書籍による独学や、スクールなどがあります。どの方法で学ぶ場合でも動作するシステムを独学で組めるレベルまで、スキルを高めることが必須です。

どちらも習得していない方は、Pythonから学ぶとよいでしょう。両者のなかではPythonがよく使われ、習得する難易度も高くないためです。

独学で学ぶ場合は、以下の書籍がおすすめです。

ご自身に合った書籍を選び、学ぶとよいでしょう。

おすすめエンジニアスクール一覧

プログラミング言語は、エンジニアスクールで学ぶことも可能です。特に忙しい方にとって、強い味方となるでしょう。おすすめのスクールには、以下のものがあります。

 
サービス名料金 特徴

Tech Academy
4週間/174,900円
8週間/229,900円
12週間/284,900円
16週間/339,900円
  • 講師は現役エンジニアで、サポート実績も高い
  • メンターによるサポートレベルが高い
  • 転職サポートも充実している

DIVE INTO CODE
24,300円~/月
※各コース、入学金別途あり
  • 受講生の理解度を念頭に置いたカリキュラム
  • 人材紹介会社レバレシーズと連携しているので転職活動にも有利
  • 就職できない場合は全額返金保証あり

TECH CAMP
21,780円~/月
※初月無料
  • 専属トレーナーが学習をサポートしてくれる
  • 講師に質問し放題なので、挫折しにくい
  • 短期集中型でスキルを習得できる

コードキャンプ
入学金/33,000円 受講料/165,000円 ※Pythonデータサイエンスコース
  • 専属メンターによるマンツーマンのサポート
  • 300社以上の企業がコードキャンプゲートのカリキュラムを導入
  • 技術面に関して、専属メンターが推薦状を書いてくれる

「その後のキャリアパス」についても考えておく

POINT2 「その後のキャリアパス」についても考えておく

機械学習エンジニアになり活躍することはもちろん重要ですが、この職種をゴールととらえていない方も多いことでしょう。さらに上を目指したい方には、以下の通り幅広い選択肢があります。

  • プロジェクトマネージャーを目指す
  • データサイエンティストなど、AIエンジニアの職種を目指す
  • コンサルタントを目指す(コンサルティングファームへの転職など)
  • 研究機関に転職し、研究者になる
  • フリーランスになる

どの未来を選ぶかによって、強化すべきスキルは大きく異なります。

機械学習エンジニアの仕事に慣れてから将来を考えることも、良い方法の1つです。
しかし実情としては、将来を見据えた上で機械学習エンジニアを目指す方のほうが採用されやすくなっています。

このため「機械学習エンジニアになった後」も意識し、キャリアパスを描くことをおすすめします。
あわせて、目指す方向のキャリアアップも進めておきましょう。

ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントを利用する

POINT3 ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントを利用する

機械学習エンジニアはITエンジニアのなかでも、高い専門性とスキルが求められる職種です。
独力で転職活動を進めたり、ITエンジニアの業務に詳しくない転職エージェントに依頼したりすると、ミスマッチになり入社後に後悔するかもしれません。

満足ゆく転職の実現には、ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントの活用がおすすめです。

キャリアアドバイザーとじっくり面談することで、キャリアアップへのアドバイスとあなたに合った転職先の紹介、選考に合格するための支援が得られます。忙しい方も安心して活動できる点も、見逃せないメリットです。

次の章で転職の成功につながる、おすすめの転職エージェントを紹介します。機械学習エンジニアへの転職に、ぜひお役立てください。

4)機械学習エンジニアへの転職に、おすすめの転職エージェント

ここからは、機械学習エンジニアとして活躍できる職場への転職を検討している方向けに、おすすめの転職エージェントを紹介します。

紹介するサービスはどれも機械学習エンジニアへの転職支援実績のあるエージェントです。

エージェントによってサポートの傾向や担当となるアドバイザーのタイプも変わりますので、まずは自分に合うエージェントを見つけていくうえで2~3登録し、「ここがフィットする」エージェントに利用を絞っていくと良いでしょう。

マイナビITエージェント

マイナビエージェント。ITエンジニアの方へ
企業名 株式会社マイナビ
エンジニア求人数 約17,380件(2021年7月現在)
機械学習エンジニア求人数 466件(2021年7月14日 非公開求人含む)

マイナビITエージェントは、株式会社マイナビが運営する転職エージェントです。
マイナビの転職サービスの特徴として、「丁寧・じっくり型のサポート」、および「企業とのパイプが太い」点が挙げられます。

エンジニア系の求人も常時豊富に取り揃えており、機械学習エンジニアに関する求人数は466件。特に都市部在住の方は、求人企業の選択肢の豊富さとサポートの「質の高さ」が期待できるでしょう。

機械学習エンジニアのほかAIエンジニアやデータベースエンジニアの職種の提案も含めて、キャリアについて手厚なサポートを受けたい人におすすめです。

doda ITエンジニア

doda。企業との強いリレーションで口コミ転職者満足度No.1。ITエンジニアの転職ならdoda
企業名 パーソルキャリア株式会社
エンジニア求人数 約19,990件(2021年7月現在)
機械学習エンジニア求人数 71件(2021年7月14日 非公開求人含む)

doda エンジニアITは、大手総合型転職サービスdodaがITエンジニア向けに設けた「エンジニア特化型」の転職エージェントサービスです。

大手転職サービスならではの求人数の多さと、担当にキャリアアドバイザーのほかに「プロジェクト担当」といって求人企業への採用支援を行うスタッフも就いてくれます。

これにより、転職者は応募企業についての詳細情報をキャッチアップしやすくなり、ミスマッチ転職を回避しやすくなるのです。

機械学習エンジニア向けの求人は2021年7月14日時点で71件と少なめですが、エンジニア全体の求人数は約2万件と、国内トップクラスの豊富さです。
複数の職種候補から、自分に合う求人をアドバイザーとじっくり相談しながら進めていけるでしょう。

レバテックキャリア

レバテックキャリア。IT/Web業界のエンジニア・クリエイター専門
企業名 レバテック株式会社
エンジニア求人数 約11,558件(2021年7月現在)
機械学習エンジニア求人数 68件(2021年7月14日 公開求人のみ)

レバテックキャリアは年収UP・キャリアUPを狙うITエンジニア経験者の支援に特化した転職エージェントです。

同サービスの特徴としては、アドバイザーの殆どが「エンジニア実務経験者」であること。IT業界についてエンジニアリングの技術的な事柄についても通じた担当が付いてくれる可能性が高いです。

また、レバテックキャリアでは求人企業の企業研究をしっかり行っています。
年3,000回以上の企業ヒアリングから得た最新情報をもとに企業別に対策を行うため、転職希望者のスキルや希望にマッチした求人紹介を得意とし、ヒアリング後の初回マッチング率は90%にものぼります。

エンジニアリングをどういった事業分野で発展させていくか」についてしっかり把握して転職活動をするうえで、自分だけの調査・研究では不安だという方はレバテックキャリアのサポートが役立つでしょう。

ギークリー

GEEKLY(ギークリー)。IT・web・ゲーム業界専門の人材総合会社。
企業名 株式会社GEEKLY
エンジニア求人数 約10,575件(2021年7月現在)
機械学習エンジニア求人数 141件(2021年7月14日 公開求人のみ)

ギークリーは、「ゲーム・Webサービス分野の転職支援に強い」とされる転職エージェントです。

拠点は東京のみとなっており扱う求人も東京23区内のものが大半ですが、その分アドバイザーのサポートの丁寧さで高い評価を得ており、40代・50代といったミドル・シニア層の転職支援実績も豊富です

ギークリーは好待遇の非公開求人を取り扱うことが多く、東京都内での求人を探しているエンジニアはその求人品質をチェックしておく価値があるでしょう。

機械学習エンジニア向けの求人は2021年7月14日時点で141件と、豊富に取り揃えています。

まとめ)学ぶべき項目も多いが、時代の最先端で活躍できる職種

AIイメージ

機械学習エンジニアになるためには高いスキルが求められ、学ぶべき項目も多いです。

しかしビッグデータを活用したシステムやAIに関する分野など、時代の最先端で活躍できることは大きなやりがいにつながります。

加えて高い給与が期待できさまざまなキャリアパスを選べることも、魅力に挙げられます。

機械学習エンジニアを目指したい方は本記事で解説した内容を参考にして、強化すべきスキルをピックアップし、確実に身につけることをおすすめします。

忙しい方も多いと思いますが、積極的に学ぶ姿勢が明るい未来を作ります。

加えてIT分野に強い転職エージェントの活用も、成功のポイント。興味・関心のある方は、相談してみることをおすすめします。

参考文献:

【1)機械学習エンジニアとは? 】

エッジテクノロジー「機械学習エンジニアとは?仕事内容、スキル、将来性を徹底解説
レバテック「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
ITプロパートナーズ「機械学習エンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、気になる年収までをご紹介!
アクロビジョン「機械学習エンジニアの主な仕事内容5選|必要なスキルとエンジニアの特徴

【・機械学習エンジニアの仕事内容】

レバテック「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
ITプロパートナーズ「機械学習エンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、気になる年収までをご紹介!
アクロビジョン「機械学習エンジニアとは?主な仕事3つと必要とされる知識やスキル
アクロビジョン「機械学習エンジニアの主な仕事内容5選|必要なスキルとエンジニアの特徴
エッジテクノロジー「機械学習エンジニアとは?仕事内容、スキル、将来性を徹底解説
エグゼクティブリンク「機械学習エンジニアとは?需要や将来性、キャリアパスを紹介!

【・AIエンジニアとの違い】

アクロビジョン「機械学習エンジニアの主な仕事内容5選|必要なスキルとエンジニアの特徴
エッジテクノロジー「機械学習エンジニアとは?仕事内容、スキル、将来性を徹底解説
キャリアデザインセンター「AIエンジニアになるには? 将来性やキャリアチェンジを目指すための方法を紹介
エグゼクティブリンク「機械学習エンジニアとは?需要や将来性、キャリアパスを紹介!

【・機械学習エンジニアの平均年収と将来性】

Indeed「日本の機械学習エンジニアの平均年収・給与
アクロビジョン「機械学習エンジニアの年収についての詳細3つ|年収向上に関する取り組みとは
ディップ「機械学習エンジニアの年収はいくら?年代別の年収や海外との違いを解説
Brocante「機械学習エンジニアの年収は?機械学習エンジニアの仕事や年収アップに必要なスキルを解説
カカクコム「AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料情報

e-Stat「令和2年賃金構造基本統計調査 職種(小分類)別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額(産業計)

レバテック「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
エッジテクノロジー「機械学習エンジニアとは?仕事内容、スキル、将来性を徹底解説
みずほ情報総研株式会社「- IT 人材需給に関する調査 -調査報告書」 pp.58-63.

【2)機械学習エンジニアに求められる知識・スキル】【・プログラミングスキル】

レバテック「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
ITプロパートナーズ「機械学習エンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、気になる年収までをご紹介!
アクロビジョン「機械学習エンジニアの主な仕事内容5選|必要なスキルとエンジニアの特徴
エッジテクノロジー「機械学習エンジニアとは?仕事内容、スキル、将来性を徹底解説
キラメックス「PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかを現役エンジニアが解説【初心者向け】
ロンバード「R言語とは?機械学習エンジニアが知っておくべきR言語の概要やPythonとの比較まとめ

【・データベースに関する知識】【・統計・数学に関する知識】【・システム開発やクラウド・インフラの経験・知識】

アイティメディア「AIとIoTにおけるNoSQLの役割を考える
レバテック「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
アクロビジョン「機械学習エンジニアとは?主な仕事3つと必要とされる知識やスキル
アクロビジョン「機械学習エンジニアの主な仕事内容5選|必要なスキルとエンジニアの特徴
エグゼクティブリンク「機械学習エンジニアとは?需要や将来性、キャリアパスを紹介!
ITプロパートナーズ「機械学習エンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、気になる年収までをご紹介!
ランサーズエージェンシー「Pythonによるデータ分析 現場で活躍するために必要なポイントを解説します

【3)機械学習エンジニアを目指す際に意識しておきたい3つのポイント】【・Python、Rなどの言語を集中的に学ぶ】

レバテック「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
ITプロパートナーズ「機械学習エンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、気になる年収までをご紹介!
アクロビジョン「機械学習エンジニアの主な仕事内容5選|必要なスキルとエンジニアの特徴
エッジテクノロジー「機械学習エンジニアとは?仕事内容、スキル、将来性を徹底解説
キラメックス「PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかを現役エンジニアが解説【初心者向け】
ロンバード「R言語とは?機械学習エンジニアが知っておくべきR言語の概要やPythonとの比較まとめ

【・「その後のキャリアパス」についても考えておく】

エッジテクノロジー「機械学習エンジニアとは?仕事内容、スキル、将来性を徹底解説
ITプロパートナーズ「機械学習エンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、気になる年収までをご紹介!
エグゼクティブリンク「機械学習エンジニアとは?需要や将来性、キャリアパスを紹介!

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