データサイエンティスト(機械学習エンジニア)の将来性と必要なスキルとは?

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こんにちは!

ITエンジニア・webディレクター・webデザイナーなどのIT人材の自立・キャリアを支援するITプロパートナーズの木村です。

弊社では、独立精神旺盛な優秀なエンジニアの方々の独立・起業サポートや、フリーランス支援を行っています。

こちらでは、日々の現場でサポートさせていただいている中での、プロの目線で、エンジニアに役立つお話をしてまいります。

それではさっそく見ていきましょう!

今はどんなニュースをみてもわかる通り、人工知能(AI)ブームが来ているようですね。

AIを使ったサービスも登場しており、企業からのAI人材のニーズは高まるばかりです。

機会さえあればAI人材になりたいと考える方は少なくないでしょう。

そこで今回はAI人材の中でも特に重要な役割を担う機械学習エンジニアについて、ご紹介していきたいと思います。

なお機械学習に限らず、フリーランスエンジニアの案件の特徴や仕事の取り方など総合的な情報は「フリーランスエンジニアの案件紹介!経験年数別の年収・実態を調査」でご紹介しているので、併せてご覧ください。

また、機械学習を学んでフリーランスになりたい方は「フリーランスエンジニアになるには?」の記事も参考になると思います。

そもそも機械学習エンジニアの業務内容と将来性とは?

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そもそも機械学習エンジニアとはどういう業務を行っているのでしょうか?

他のAI人材とはなにが違うのでしょうか?

まずはそこから理解していきましょう。

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ないです。

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エンジニアとは?

AIエンジニアという言葉についても見ておきましょう。

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。

未経験から機械学習エンジニアになれるのか?

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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。

そして、どういったスキルが機械学習エンジニアに求められているのかは次で見ていきましょう。

機械学習エンジニアに必要とされているスキルとは?

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では、いよいよ本題です。

機械学習エンジニアに必要とされているスキルを順にご紹介していきます。

システムエンジニアとしてのITスキル

すでに何度もお伝えしている通り、機械学習エンジニアはAIのシステムエンジニアです。

当然、ITスキルが必要です。

AI開発でよく用いられるプログラム言語である、pythonやC/C++のコーディングスキルは必須となります。

また、一般的に“AIの仕事”は大量のデータを分析し、ビジネスに役立つ情報を提供することであるため、データを取り扱うためのSQLやデータベース知識も外せません。

そして、AIの性能はハードウェアに大きく依存するため、クラウドを含めたインフラ(基盤)知識も欠かせません。

特に基盤設計などのインフラを考慮するのは上流工程の仕事であり、実際の構築はインフラストラクチャーなどの、いわゆる基盤系エンジニアの仕事です。

プログラマーなどの下流工程のITエンジニアでは、あまり意識しない領域です。

逆に基盤系エンジニアの方や上流工程を得意とするシステムエンジニアの中には、ソースコードを書くのが苦手、書き方を忘れてしまった、という方も多いかと思います。

しかし、機械学習エンジニアはその両方で高い水準の技術力が求められがちです。

機械学習のアルゴリズムの理解

二つ目は機械学習のアルゴリズムの理解です。

pythonがAI開発によく使われる理由として、AI開発のためのライブラリがあることが挙げられますが、ライブラリをただ利用するだけでは価値あるAIは開発できません。

機械学習のアルゴリズムを深く理解し、ライブラリを有効活用する必要があります。

場合によっては、ライブラリに頼らず、新たなアルゴリズムを考案していくことが求められます。

そのために必要なのが、確立や統計、微分・積分など、大学受験で出てきたような数学の知識です。

文系出身のITエンジニアはもちろん、理系出身のITエンジニアにとっても、大きな壁となります。

データモデリングの作成・評価スキル

そして、意外と忘れられがちなのが、データモデリングの作成・評価スキルです。

大量のデータを処理するのがAIの仕事ですので、どういった流れでデータを処理をしていくのかを設計できなければ、AIの設計はできません。

当然、その設計が正しいのか、価値を生み出せるデータフローになっているのか評価し、ブラッシュアップしていくスキルも必要です。

機械学習エンジニアの気になる年収は?

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さて、非常に高い技術力を求められる機械学習エンジニアですが、その年収はどうなのでしょうか?

みなさん気になるところだと思いますので、正直ベースでお話ししたいと思います。

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」という区分があると触れましたが、アメリカの求人サイトによると「Machine Learning Engineer」の平均年収は約13万ドル(日本円にすると約1400万円)とのことです。

日本においても、ソニー、楽天、ヤフーなどの高年収の大手IT企業が機械学習エンジニアを積極的に採用する方針を打ち出していますが、そもそもとして機械学習エンジニアの数が圧倒的に足りないため、一般社員よりもさらに高収入で迎え入れられているのは想像に難くありません。

今後、AIに乗り出す企業が増えれば、さらに人材の奪い合いとなり、機械学習エンジニアの収入もアップすることが想像されています。

ちなみにですが、求人検索サイトによるプログラミング言語による年収の差を調査した結果によると、AI開発言語としてよくつかわれる、pythonが第二位で約600万円となっていました(第一位はScalaで約625万円)。

なお、pythonはAI開発以外にも使われる汎用言語であり、必ずしもこの金額が機械学習エンジニアの年収ではないことを意識しなくてはいけません。

逆に言えば、pythonを押さえておけばAI開発はもちろん、それ以外の分野でも活躍できる余地があるといえます。

まとめ

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今回は機械学習エンジニアの将来性と必要なスキルを見ていきました。

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。

向上心のある方、野心のある方は、ぜひチャレンジしていていただきたいと思います。

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この記事を書いた人
ITプロパートナーズ編集部
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