機械学習エンジニアに未経験から転職できる？仕事内容・平均年収・将来性
［最終更新日］2024/04/21
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人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。
-
本記事では未経験から機械学習エンジニアになるために必要なスキルや、将来性について詳しく解説します。
これから機械学習エンジニアへの転職やキャリアチェンジを検討している人は、ぜひチェックしてください。
目次
１）機械学習エンジニアとは
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
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。
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。
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
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JavaやC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人は、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
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RDBMSとNoSQL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
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人もいるかもしれませんが、業務には必要な内容です。学んだことがない人は参考書を用意し、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
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人は、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）未経験から機械学習エンジニアを目指す際の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。
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
「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人は、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。
「その後のキャリアパス」を考えておく
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人も多いでしょう。さらに上を目指したい人には、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
機械学習を使用した大規模なプロジェクトに関わりたい人は、プロジェクトマネージャーの働き方がおすすめです。
プロジェクトマネージャーとは、計画の管理を主な仕事としたマネジメント職です。
納期や製品の完成度などをコントロールし、クライアントの求める成果を提供することがプロジェクトマネージャーの役割になります。
近年はあらゆる業界にITの要素が組み込まれるようになり、プロジェクトの全体像は複雑化しています。
そうした中で、機械学習のスキル・経験を持ったプロジェクトマネージャーは重宝されることが多いでしょう。
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
機械学習分野のスペシャリストとしてキャリアを進めていく際は、データサイエンティストとしてのキャリアパスがあります。
多くの企業がビッグデータの活用に注目し始める中、データの分析・調査に関する高度な知識を持つデータサイエンティストの需要は高まりを見せています。
大量のデータの中から必要な情報を抽出し分析するスキル、そして規則性を見出し、そこから見えてくる将来予測や課題の解決策を提案するスキルが求められます。
コンサルタントを目指す（ITコンサルタント）
機械学習によって打ち立てられる将来予測や解決策の提示は、多くの企業課題に役立てられます。
よって、機械学習エンジニアからコンサルタント（ITコンサルタント）の転向も、ひとつの有効なキャリアパスでしょう。
コンサルタントの定義・業務範囲はやや広範囲となりますが、シンプルに言うと「企業が抱える経営課題を解決する」仕事です。
また、ITコンサルタントにおいては経営課題の分析を行った上で、あわせて解決方法を提案します。
課題解決や顧客への価値提供にやりがいを感じる人に、向いているの職種といえます。
研究機関に転職し研究者になる
機械学習の知識・スキルを持って研究機関で働くというキャリアパスもあります。
この場合、研究機関が対象としている分野について一定の知見が求められますが、それが適う場合は大きな価値発揮が期待できるでしょう。
多くの研究分野においてもビッグデータやディープラーニングを扱っての研究シーンが増えてきているからです。
一方で、その研究分野に対する高い関心と熱意が求められます。
フリーランスになる
機械学習分野のフリーランス案件も少なくありません。フリーランスの機械学習エンジニアとして働く選択肢もあるでしょう。
高価格帯の案件が多く、正社員のときより年収を増やすことも狙えます。
ただし、フリーランスは収入が安定しない、仕事を取りに行く営業活動なども求められるため、向き不向きの出やすい働き方です。ライフプランを立てるなどしっかりと検討してからの判断をおすすめします。
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人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。
参考：キャリアプランについて
キャリアパスとほぼ同義の言葉で、キャリアプランがあります。
キャリアプランとは、あなたが将来に望む仕事や働き方を実現するためのプランニング（行動計画）のことをいいます。
具体的には、以下のようにプランを建てていきます。
キャリアプランは、上記の「キャリアプランの例」にあるように時期ごとに「実現したいこと」と「そのためにやること」を表形式に落とし込むと、そのイメージを整理しやすくなります。
ポイントは、半年や1年ではなく、3年・5年といった中長期的な期間を見据えることです。
自分がなぜ機械学習エンジニアを目指そうとしているのか、その根幹にある意思を知るきっかけになるでしょうし、今のうちにマスターしておくべき知識・スキルや取得しておくべき資格が出てくるかもしれません。
数か月に1度のペースでキャリアプランを考えておくと、普段においてもキャリアの軸を持てるようになり、迷いのない判断をしやすくなります。
機械学習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。忙しい人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人向けに、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。
レバテックキャリア
レバテックキャリアの担当エージェントは全員エンジニア経験者。「希望の企業に転職」96%、「転職後の年収アップ率」80%以上の高い実績を誇ります。
レバテックキャリアは年収アップ･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するため、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人はレバテックキャリアのサポートが役立つでしょう。
レバテックキャリアの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント
大手転職サービスであるdodaやマイナビには及ばないものの、レバテックキャリアは「AI」、「機械学習」、「クラウドエンジニア」、「ビッグデータ」、「FinTech」などのトレンド技術を扱う求人を多く抱えており、エンジニアとしてキャリア開拓を目指す人にフィットしやすいのです。
そのほか、レバテックキャリアでは他の転職サービスにはない良質な「非公開求人」も豊富に扱っており、サイト上では閲覧できない案件もキャリアアドバイザーを介して紹介してもらえます。
非公開求人の中には、大手企業のプロジェクトや高年収求人も含まれているので、「エンジニアの経験を活かし、さらなるキャリアアップをしたい」という人にとっては大きなメリットになるでしょう。
レバテックキャリアの特徴
| 特徴 |
|
|---|---|
| 運営会社 | レバテック株式会社 |
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 東京、神奈川、大阪、福岡 |
| エンジニア求人数 | 約2.2万件（2024年2月現在） |
| 機械学習エンジニア求人数 | 約1,800件（2024年2月現在） |
マイナビIT AGENT
マイナビ社が運営する、ITエンジニア転職に特化した転職エージェント。好条件求人の紹介、書類作成・面接準備へのサポートの手厚さに強みがあります。
マイナビIT AGENT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約1,000件（2024年2月時点）。
特に都市部在住の人は、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。
マイナビIT AGENTの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント
マイナビIT AGENTの所属アドバイザーは、全員がIT・Web業界に精通したプロフェッショナルです。
幅広い職種に対応している総合型転職エージェントとは異なり、エンジニアの転職事情を十分に理解しているため、転職者一人ひとりに適した開発環境や企業へのアプローチ方法についてアドバイスしてもらえます。
また、マイナビIT AGENTは優良企業のレア案件（＝非公開求人）を独自に保有しています。
就業条件が恵まれているエンジニア求人には、大量の応募者が殺到する傾向があります。そのため選考の競争率も高くなりやすく、強力なライバルが数多く現れる可能性もあるでしょう。
マイナビIT AGENTの非公開求人は、専任アドバイザーを通じてのみ紹介されます。エンジニアのスキルや経験にマッチした非公開求人を個別に紹介してもらえるので競争率が低く、採用に至る確率を高めることにつながるのです。
マイナビIT AGENTの特徴
| 特徴 |
|
|---|---|
| 運営会社 | 株式会社マイナビ |
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 東京（2か所）、神奈川、北海道、宮城、愛知、大阪、京都、兵庫、福岡 |
| エンジニア公開求人数 | 約1.8万件（2024年2月現在） |
| 機械学習エンジニア求人数 | 約1,000件（2024年2月現在） |
リクルートエージェント
ITエンジニア求人数は国内No1！豊富な転職ノウハウと支援ツールで、「スピーディな転職」を実現できます。
リクルートエージェントは国内No1の求人数と転職支援実績を誇る転職エージェントです。
リクルートエージェントの強みは全業種・職種に対して豊富な求人数を持つこと、そして長年の実績で培われたノウハウ・転職支援ツールの充実さにあります。
全国の地域で対応が可能で、各都道府県の求人も豊富です。拠点も多く、オンライン・電話のサポートはもちろん対面での面談の受けやすさも強みの一つです。
リクルートエージェントの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント
機械学習エンジニアに関する求人は約1,800件あり、国内トップクラスの保有数です（2024年2月現在）。
また、リクルートエージェントでは、志望企業の特徴・評判といった分析から選考のポイントまでをまとめた「エージェントレポート」を用意してくれます。
業界・企業情報はネットで公開されていないものも多いため、レポート情報はあなたの活動に大いに役立つはずです。
また、担当アドバイザーもこれまでの実績をもとに機械学習エンジニアへの転職に関する有益なアドバイスを提供してくれるでしょう。
リクルートエージェント登録後に無料で活用できる、職務経歴書を自動で作成できる「職務経歴書エディタ」や無料の「面接力向上セミナー」のサービスもおすすめです。
 職務経歴書エディタ |
テンプレートや入力例に沿って、職務経歴書を半自動で作成できるサービス。作成後にWordファイルにダウンロードして利用することも可能。 |
|---|---|
 面接力向上セミナー |
企業が「採用したい」と思える面接の必勝法が学べるセミナー。参加者の99%が「満足」以上の回答。 現在（2024年2月）はLIVE配信（オンライン）で行われている。 |
リクルートエージェントの特徴
| 特徴 |
|
|---|---|
| 運営会社 | 株式会社リクルート |
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 北海道、宮城、福島、東京、埼玉、千葉、栃木、群馬、神奈川、新潟、静岡、石川、岐阜、滋賀、愛知、京都、大阪、兵庫、岡山、広島、加賀、愛媛、福岡、長崎、熊本、鹿児島、沖縄 |
| エンジニア求人数 | 約8.9万件（2024年2月現在） |
| 機械学習エンジニア求人数 | 約1,800件（2024年2月現在） |
Geekly（ギークリー）
ギークリーはIT・Web・ゲーム業界に特化した転職エージェント。各職種別に専門コンサルタントが在籍しており、目指す領域の最新トレンドをキャッチしながらの転職活動が実現できます。
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2024年2月時点で約350件と、豊富に取り揃えています。
Geeklyの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント
特化型エージェントだけにゲーム業界に強く、企業のコアな情報を転職希望者に提供していることに定評があります。キャリアコンサルタントの専門性も高く、エンジニアの経験やスキルレベルをしっかりと把握してくれるので、マッチングの精度が高いのも大きな特徴です。
また、エンジニア、クリエイター、ゲーム、営業など、分野ごとに専門チームを設けて、それぞれの分野の知見の深いカウンセラーがキャリア相談やおすすめの求人を紹介してくれます。
そうしたサポート体制もあって、ギークリーを利用した転職者の年収アップ率は81%といいます（※2024年2月 公式サイトより）。
Geekly（ギークリー）の特徴
| 特徴 |
|
|---|---|
| 運営会社 | 株式会社GEEKLY |
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 東京 |
| エンジニア求人数 | 約2.2万件（2024年2月現在） |
| 機械学習エンジニア求人数 | 約450件（2024年2月現在） |
まとめ）未経験から機械学習エンジニアの転職は、事前の学習とキャリアパス構築を
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人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。
忙しい人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。