こんにちは、ITプロマガジンです。
近年、AIを中心にした開発が進んでいることから、それを支える機械学習エンジニアの仕事が注目を集めています。すでにIT業界で働いている人の中でも、機械学習エンジニアの仕事や将来性について知りたいと思っている人は多いのではないでしょうか。
今回は機械学習エンジニアの将来性と需要についてご紹介します。機械学習エンジニアはやめとけ、オワコンと言われる理由についても詳しく解説しているので、ぜひ最後までご覧ください。
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Contents
機械学習エンジニアとは？
この機械学習エンジニアという呼び名は、英語の「Machine Learning Engineer」を直訳したものです。日本ではあまり聞きなれない職種ですが、海外の求人サイトにはITエンジニアの一種として「Machine Learning Engineer」はカテゴリー分けされており、すでに一般的なものとなっています。
「で、この機械学習という言葉はどういう意味なの？ AIと同じでいいの？」と疑問に思う方も多いはず。結論から言えば、同じだけど同じではありません。AIとは漠然と人間のような高度な思考力持つ(ように見える)機械一般を指す概念なのに対して、機械学習とは世の中の様々な事象を分析して、今後の可能性や判断を行うアルゴリズムのことを言います。
つまり、アルゴリズムである機械学習を備えた機械がAIと言い換えることができます。そして、機械学習エンジニアとは、AIをAIらしく振舞わせるために重要な機械学習アルゴリズムを開発できるエンジニアのことを指します。
言い換えれば、AI開発に特化したシステムエンジニアのことを機械学習エンジニアと呼びます。日本では、機械学習エンジニアという言葉に馴染みがないほど、機械学習エンジニアの数が少なく、職種として非常に希少価値があります。
AIエンジニアとの違いは？
AIエンジニアとは、その名前の通りAIに関するエンジニアの総称です。すでにお伝えした通り、機械学習エンジニアはAI開発に特化したシステムエンジニアのことを指し、AIエンジニアの中の一つと言えます。
逆に言えば、AIエンジニアは必ずしも機械学習エンジニアとイコールではありません。機械学習エンジニアだけでなく、データサイエンティストを含んだ表現であることが多いです。
データサイエンティストとは、ビックデータを活用・分析し、ビジネスに役立つナレッジを見つけ出す職種であり、そのためのツールがAIなのです。機械学習エンジニアをAIのためのシステムエンジニアと表現するのであれば、データサイエンティストはAIのためのオペレーターとも言えるかもしれません。
ちなみに、どちらも需要が拡大するAIに関わる仕事として注目を浴びていますが、AIがより高性能化し、多くの人にとって使いやすいものになれば、専門職であるデータサイエンティストは不要になるのではないか、という議論があり、同じAIエンジニアであれば、データサイエンティストよりも機械学習エンジニアの方がはるかに将来性があると考えらえています。
データサイエンティストとの違いは？
機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは、明確になっていないことも多いのですが、全く別の職業となります。機械学習エンジニアはAIや機械学習のシステムを作る「エンジニア」で、データサイエンティストはデータ分析で企業が抱える課題のサポートをする「コンサルタント」です。
別の職種ではありますがPythonやデータベースの知識など、求められるスキルは似通っています。専門性が高い仕事であることも共通事項です。
機械学習エンジニアの将来性は？
機械学習エンジニアは、将来性の高い仕事であるとされています。総務省が発表した令和3年度版の「 企業におけるIoT・AI等のシステム・サービスの導入・利用状況 」によると、IoT・AIなどのシステム・サービスを導入している又は導入予定の割合が22.2%となっており、導入している企業の割合は12.4%です。
このことから、今後もAIの進化に応じて導入している、もしくは導入予定の企業が増えていくことが予想されるでしょう。また、IoT・AI等のシステム・サービスの導入効果を見てみると、「非常に効果があった」、もしくは「ある程度効果があった」と回答している企業の割合が81.1%となっていることから、導入したおよそ7割の企業で効果をもたらしていることがわかります。
ほかにも経済産業省が2019年に発表した「 IT人材供給に関する調査（概要） 」によれば、2030年には、AI人材の需要が24.3万人と2018年と比べて約3倍になっています。しかし、人材供給の見通しは2030年で12.0万人と、供給は需要の半分にも満たないとされているのです。
この調査結果から、企業のAI導入が進むことは間違いないと言えるでしょう。AI人材の機械学習エンジニアは今後のAI領域での産業の発展に必要不可欠です。今後、さまざまな企業での需要が増え、将来性が高まることが期待されます。
機械学習エンジニアの需要
先ほど将来性のところで少しお伝えした通り、機械学習エンジニアの需要は今後増えていくことが想定されます。それでは実際どのような産業で需要が高まるのでしょうか。機械学習エンジニアとして、需要が見込める仕事についても詳しく見ていきましょう。
AIはあらゆる産業で需要が高まる
AIはこれまで金融やインターネット広告といった分野を中心に導入されてきましたが、今後はもっと幅広い産業で需要が高まると考えられています。予想される主な産業は下記の通りです。
- 医療・介護
- 製造業
- 農業・漁業
- 物流
医療や介護では画像診断や介護ロボット、製造業や物流では作業効率化など、AIとの親和性が高そうですが、アナログのイメージが強い農業や漁業は、導入例がイメージしにくいのではないでしょうか。
最近では農業や漁業といった第一産業でもAI技術の活用が活発になってきています。日本は深刻な少子高齢化が進んでいることから、農業従事者や漁業従事者も同じく高齢化が進んでいます。
農業や漁業は体力勝負の仕事である部分が多いので、高齢になっても続けることは簡単ではありません。AI技術を導入することで、体力が落ちても農業や漁業を続けられる仕組みづくりを実現することが期待されています。
需要が見込める仕事
AI技術があらゆる産業で需要が高まることから、機械学習エンジニアとして需要が高まる仕事も今後増え続けるでしょう。需要が見込める仕事としては、主に下記が挙げられます。
- DX化（デジタルトランスフォーメーション）
- 製品開発・研究
- システム開発
機械学習エンジニアとして、最も需要が見込めるのは企業内のDX化ではないでしょうか。DX化とは、データとデジタル技術を活用して社会や生活の形を変えること。在宅ワークは近年で最も認知されたDXの事例と言えるでしょう。
デジタルビジネスを活用したビジネス変革の需要が高まっていることから、大手を中心にDX化を検討している企業が増えているため、システム開発ができる機械学習エンジニアの需要も高まっています。
将来性のある機械学習エンジニアがやめとけ・オワコンと言われる理由
AI技術の発展により、機械学習エンジニアの将来性や需要は非常に高いということをお伝えしてきました。しかし、「機械学習エンジニアはやめとけ」「機械学習エンジニアはオワコン」という声を上げている人もいます。
なぜ、そのように否定する声が上がっているのでしょうか。
技術面のハードルが高い
機械学習エンジニアは、AIのアルゴリズムを理解するために、高度な数学の知識が必要となります。機械学習エンジニアとして働く場合、企業から要求される技術レベルや知識水準のハードルが高いことが多く、他のエンジニア職種の経験者でもあまり使用することのない数学分野の知識が求められます。そのため、初心者が気軽にはじめられるものではありません。
とはいっても初心者は必ず採用されないというわけではありません。将来性の部分でもお話した通り、AI人材は慢性的に不足しているため、求人募集している企業のなかには、最低限のスキルで採用してくれるケースもあります。
ハードワークである
機械学習エンジニアの仕事は高度な知識や技術が求められる仕事のため、他職種と比べるときつく感じるかもしれません。ハードワークになる代表的な理由としては、人材不足と技術革新の速さの2つが挙げられます。
人材不足については先ほど説明しましたので、ご認識いただけているかと思いますが、AI技術は市場全体で活況であることから、日々最先端の技術を取り入れていくために学び続ける必要があります。
毎日たくさんの勉強量をこなしながら、ご自身の業務に適応させる必要があるため、勉強に対するモチベーションが高い人でないと続けることは難しいでしょう。
市場価値が変化するリスクがある
機械学習エンジニアは将来的に市場価値が変化するリスクがあることから、需要がなくなるという声もあります。ただし、これは機械学習エンジニアだけに言えることではありません。他の職業にも共通することで、AI人材のみに関わる話ではないのです。
AIブームの終焉はさまざまな場所で言及されていますが、AIの発展は終わらないとされています。将来的にAI技術が発展することを考慮して、業界の最新情報をキャッチし、時代に沿った技術を身につけていくことで、市場価値の変化に対するリスクにも、柔軟に対応できるのではないでしょうか。
機械学習エンジニアの求人例
ここでは機械学習エンジニアの求人例を会社員とフリーランスそれぞれご紹介します。
会社員の求人例
indeedに掲載されている機械学習エンジニアの会社員向けの求人 は41,965件です（2023年5月時点）。仕事内容としては下記のようなものがあります。
- アルゴリズムに関する調査・検討
- データ整備
- モデル開発や検証
- 業界トレンドの調査・分析
- AI開発周りのトラブルやエラーの解決
- デザイナー向けの効果予測マップの策定
- 配信された広告の実績値からの特徴算出、データの抽出、モデリング
indeedでは実務経験者だけでなく、未経験者の募集を積極的に行っている企業が多く見られました。シニアの機械学習エンジニアを募集している求人情報では、体制の強化を急いでおり、即戦力を求めていることから、月収60〜90万円に及ぶものまでありました。
未経験者OKな求人の場合、育成前提で採用しているため月収約30万円〜です。
フリーランスの求人例
ITプロパートナーズ に掲載されている機械学習エンジニアのフリーランス向け求人・案件数は36件です（2023年5月時点）。仕事内容としては下記のようなものがあります。
- Pythonを用いた機械学習
- 音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発
- 開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入
- 音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価
- 国際会議、論文などによる技術調査
- モデリング設計やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など
フリーランス向けの求人では、画像処理関連のプロジェクトへの複数参画経験や統計的機械学習など、実務経験の必須スキルを求めているものが多く、未経験者から機械学習エンジニアとして活躍するのは難しい印象です。
求人や案件によって異なりますが、月収100万円の求人が複数あることから、会社員の機械学習エンジニアより給料が高く設定されていることがわかります。
機械学習エンジニアの平均年収は？
機械学習エンジニアを目指している人にとっては、年収も気になるところでしょう。正社員とフリーランス、それぞれの平均年収はどのようなものなのでしょうか。
正社員の機械学習エンジニアの平均年収は約600万円
正社員の機械学習エンジニアの平均年収のデータは、残念ながら見当たりませんでした。近い職種の「AIエンジニア」ならデータがあったので、こちらを参考にご紹介させていただきます。
求人ボックス 給料ナビ によると、AIエンジニアの正社員の平均年収は592万円です。国税庁の 令和3年分 民間給与実態統計調査 によれば、日本の正社員の平均年収は508万円となっているため、AIエンジニアの平均年収は高いことがわかります。
正社員全体の給与幅は377〜1,105万円と広いため、スキルや経験によって大きな差が出ているのかもしれません。
フリーランスの機械学習エンジニアの平均年収は約950万円
フリーランスの機械学習エンジニアの平均年収のデータも見当たらなかったので、 フリーランススタート の月額平均単価をもとに計算した平均年収をご紹介します。
フリーランススタートの月額平均単価は79.3万円で、年収にすると951.6万円です。月額の最高単価は200万円で、最低単価は20万円です。こちらも単価の幅が広いことから、スキルや経験、案件などによって大きな差が生じることがわかります。
機械学習エンジニアの仕事内容
機械学習エンジニアの将来性や平均年収について知っていただいたところで、仕事内容について解説したいと思います。仕事内容を理解すれば、ご自身のキャリアに合うかどうか判断するきっかけになりやすいでしょう。
サービスの設計・開発業務
AIを利用したサービスの開発など、サービスの設計や開発業務は機械学習エンジニアの代用的な仕事です。また、開発後の機能改善なども担当します。Webサービスを運営する場合は顧客データや訪問ログなどの情報を活用して、不正データの検知やレコメンデーションなどに取り組みます。
データ分析・解析
企業などで扱う膨大な量のデータの分析や解析を行います。データの分析や解析はコンピューターが行うので、機械学習エンジニアは作業するコンピューターへの指示出しや管理、改善などを図ります。
機械学習モデルの開発・検証
機械学習の精度を高めるために、必要な機械学習のアルゴリズムを選定し、用途に合わせてモデルを開発します。選定したアルゴリズムが目的に適したものであるか、精度についての検証も欠かせません。状況によっては、アルゴリズムを選定するまでに実施する分析結果の抽出なども担うケースがあります。
開発したモデルの構築・運用・保守
開発したモデルを定期的に運用することで、保守を行います。モデルやデータは用途によって異なるため、機械学習で求めている結果を得るためには、目的に応じたモデルやアルゴリズムの修正が必要です。このように、運用目的に合わせてアルゴリズムを調整するのも、機械学習エンジニアの仕事となります。
最新技術に関する調査・研究
AI技術は進化が早く、日々発展しています。そのため、機械学習エンジニアは常によりよいサービスを提供するために、最新技術に関する調査や研究を常に行うことが大切です。たとえば、機械学習エンジニアが論文を発表した場合、その情報について調査したり研究したりする必要があるでしょう。
機械学習エンジニアに必要とされているスキルとは？
ここでは機械学習エンジニアに必要なスキルについて解説していきます。
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欠かせないスキルの一つです。機械学習エンジニアはシステム構築サイクルを担うので、プログラム開発や学習アルゴリズムの設計の知識が必要となります。
プログラム開発の主な開発言語はPython・C・C++です。機械学習では特にPythonを用いることが多いので、求人情報ではPythonのスキルが必須と記載されているものがほとんどです。初心者の人はまず、Pythonの基礎を学ぶことからスタートすることをおすすめします。
インフラ周りの知識
機械学習エンジニアとして働く場合、システムインフラの知識も身につけておきましょう。機械学習で行う処理は膨大な回数になるため、いくつかのコンピューターソースを活用します。この処理率はハードウェアに依存するので、最適化するためにインフラなど動作の基礎に関する知識が求められます。
統計学・就学にまつわる知識
機械学習で使うアルゴリズムの目的によって、プログラミング言語の理解だけでなく、数学の知識が必要になる場面が多々あります。微分積分や線形代数といった一般的な数学はもちろん、統計学の知識なども仕事に役立つでしょう。
データベースやクラウド関連の知識
機械学習エンジニアはローカル環境では扱いきれない量のデータの処理や分析を行うために、HadoopやSQLといったデータベースを理解する必要があります。最近ではクラウドにデータを格納する機会が増えているので、クラウドに関する知識やスキルも増やしていきましょう。
未経験から機械学習エンジニアになれるのか？
結論から言えば、IT業界未経験の方が挑戦するのは簡単ではないです。
多くのプログラム初学者が最初に作る「Hollo World」と機械学習のためのアルゴリズムでは、その構築難易度に天と地の差があります。
「Hollo World」に始まって、簡単なデスクトップアプリ・スマートフォンアプリ、次にDBとの連携が必要な少し難易度の高いWebアプリケーションといった風に段階を踏んで学習しましょう。統合開発環境（IDE）を使ってスラスラ開発できるようになるところを目指しましょう。
では、ITエンジニア経験者なら、機械学習エンジニアになるのは簡単かというと、そうではありません。経験者でも大変、苦労します。
その理由としては「ITエンジニアとしてこれまで培ってきたスキルだけでは、機械学習アルゴリズムの作成が難しく、ホットな最先端分野のため企業間の競争が激しく、トレンドを追いかけるのが大変」というところに尽きます。
もちろん、経験者の方がすでにITスキルがあるため、足りないスキルをキャッチアップすることに専念できる点は有利ですが、逆に言えば、ITの世界ではともかく、AIの世界では自分は初心者だと理解して、キャッチアップしていく覚悟と努力が必要といえます。
まとめ
機械学習エンジニアは需要が高く、将来性のある仕事です。年収も比較的高く、スキルや経験によって大きく差が出るので、向上心のある人はぜひチャレンジしたい職種の一つでしょう。
機械学習エンジニアに求められるスキルは決して低いものではありませんが、将来性に関していえば、数あるITエンジニアの中でも、いま一番注目されている有力株です。
日本だけでなく世界でも需要が見込まれている仕事であるため、国内で実績を積んで評価されれば、海外で活躍することも夢ではありません。そのために必要なスキルや経験をしっかり身につけた機械学習エンジニアを目指してみてください。
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