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!

A man sitting in an armchair with hands at the back of his head and looking at a picture of cogwheels in front of him. Back view. Blue background. Concept of creating a mechanism.
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こんにちは、ITプロパートナーズ編集部です。

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それではここからはプロの目線としてフリーランスに役立つ情報をお伝えしていきます。

最近では、私たちの日常生活をはじめ、身近なところでAI(人口知能)やディープラーニングの仕組みを使ったサービスが多く見られるようになってきました。

AIや機械学習を使ったサービスは「機械学習エンジニア」という肩書の方々が開発しています。

「機械学習エンジニア」や「AIエンジニア」と聞くと、すごく難しそうなことをやっていそうなイメージはあるけど実際どんなことをやっているのかよくわからないと思われる人が多いでしょう。

本記事では、機械学習エンジニアとはどんな職業なのかについて説明し、その役割や仕事内容、将来性、年収などについて解説していきます。

なお機械学習エンジニアに限らず、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、フリーランスエンジニアとして年収を上げる方法については「フリーランスエンジニアの年収と収入を上げる方法」で解説しています。

Contents

機械学習エンジニアとは?その役割やデータサイエンティストとの違いを紹介

機械学習エンジニアは、最近流行りの「AI」を扱うエンジニアです。まだまだ、日本では定着していませんが、海外では「MLE(Machine Learning Engineer)」として活躍の場を広げています。

ここでは機械学習エンジニアの役割やよく一緒に耳にする「データサイエンティスト」との違いについて紹介していきます。

  • 機械学習エンジニアの役割
  • AIエンジニア・データサイエンティストとの違い

機械学習エンジニアの役割

機械学習エンジニアの役割は、AIの中でも機械学習が行われる部分を担当し、その開発やアルゴリズムの調整などを行うことです。

また、機械学習をより発展させた技術として「ディープラーニング」というものがあります。ディープラーニングを行う際には、システム設計と構築はもちろん、データの前処理やAPIの準備など様々な作業が必要となり、それらも機械学習エンジニアが担っています。

機械学習を用いることで様々なシチュエーションの予測モデルができ、金融、保険、流通、医療、教育といった業界問わずに、サービスの最適化が可能となっていきます。

AIエンジニア・データサイエンティストとの違い

日本では「機械学習エンジニア」よりも耳にしない、データーサイエンティストですが、人工知能プロジェクトには欠かせない存在です。データーサイエンティストの主な役割として、データの収集やデータセットの前処理、さらにデータの分析と予測モデルの構築となります。

機械学習エンジニアとデーターサイエンティストは二人三脚をしながら、プロジェクトを進めていきます。

機械学習エンジニアは機械学習やAIのシステムを作る仕事で、データサイエンティストはそのシステムを使う側です。とはいえ必要とされるスキルは似通っていて、プログラミング言語「Python」やデータベースの知識はどちらの職業にも求められるスキルです。

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について大きく3つに分けて分かりやすく解説していきます。

  • 機械学習のアルゴリズムを設計・構築
  • 機械学習を用いたシステムの設計・構築
  • 機械学習の保守・運用

機械学習のアルゴリズムを設計・構築

機械学習エンジニアのメインの役割として、機械学習のアルゴリズムを設計し、設計を元に構築していく作業があげられます。

実際に構築した機械学習から目的としたデータ分析ができているのか検証していき、精度の高いモデルを構築することが機械学習エンジニアの腕の見せどころです。

プログラミングだけではなく、統計学や数学も駆使して設計・構築していくため、非常に専門的な知識が要されます。

機械学習を用いたシステムの設計・構築

目的としたデータ分析が可能な機械学習のアルゴリズムの構築が完了したら、そのモデルを利用してシステムやサービスを構築していく必要があります。

顧客のどのような課題に対して、機械学習のモデルが活用でき、どのような結果が期待できるかを明確にして、機械学習を用いたシステムの設計・構築を行っていきます。

例えば、クレジットカードなどの金融業ではユーザーの決済履歴を学習して決済取引の不正検知を行うことができたり、与信審査なども機械学習によって選別することも可能です。

機械学習のインフラ構築・保守・運用

機械学習に用いられる莫大なデータを遅延なく処理できるようなインフラ構築やそれらのデータを安全かつ効率的に保守・運用していく必要があり、その役割も機械学習エンジニアが担っています。

具体的にはECサイトなどに機械学習が用いられた場合、WebAPIとして呼び出せる設計にしたり、定期的な処理があればバッチを作成して効率的に運用していくスキルが求められます。

機械学習エンジニアの需要と将来性

AIや機械学習といった言葉は一昔前より定着しつつありますが、実際に機械学習が用いられている場面に出会う機会はまだそう多くはありません。

そんな中で機械学習エンジニアの需要や将来性は今後どのよう予想がされるのでしょうか。

  • 機械学習エンジニアの需要
  • 機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアの需要

ビッグデータを始めとする莫大なデータを用いる場合、AIの処理能力が必要不可欠と言えるのでAIの構築を担う機械学習エンジニアの需要は今後も高まっていきます。

今までAIは研究者を中心に開発されてきた段階でしたが、ここ数年で実際のシステムやサービスにも用いられることが増えてきており、各企業が導入しやすいものとなってきているので、機械学習エンジニアはより身近な職業になってきています。

まだまだ、一般的なシステムエンジニアに比べると人数が少なく、情報も専門的なものが多いので取り扱いにくいのは事実ですが、より機械学習の簡易化が進んでいき、身近なものとなっていけば機械学習エンジニアの需要は間違いなく増します。

機械学習エンジニアの将来性

2045年にはAIが人類の知能を超える「シンギュラリティ」が話題になっているように機械学習エンジニアもAIが発展していくと淘汰されてしまうことが予想されます。

そのため、単にコーディングをするだけのエンジニアやフレームワークレベルの設計しかできないと、AIにとって変わってしまうため、顧客の課題を的確に解決できるような提案ができる機械学習エンジニアになっていく必要性が求められます。

また、シンギュラリティに達したとしても保守や運用を担う人材は必要となるので、AIを制御できるようなスキルやノウハウを身につけていくと重宝される機械学習エンジニアになれます。

機械学習エンジニアとして活躍するために必要なスキル

機械学習エンジニアとして活躍するためにはどのようなスキルが必要なのでしょうか。

  • プログラミングスキル
  • データベースやクラウドなどのインフラスキル
  • 統計学、数学、画像認識学

プログラミングスキル

まずは何といってもプログラミングのスキルが必要になります。特にAI・機械学習、データ解析で多く用いられている「Python」についての知識があると機械学習エンジニアとして活躍できます。

また、「Python」だけではなく、AI・機械学習を用いたシステム開発をすることもあるので「C言語」や「Java」などのメジャーな開発言語も利用できるスキルが求められてきます。

データベースやクラウドなどのインフラスキル

AI・機械学習には大量のデータを用いて学習させていくことが主流なので、データを管理するデータベースの知識や速い処理速度で対応できるようにインフラの知識も必要となります。

最近ではインフラはAWSやGCPなどのクラウドサービスを用いる機会が増えてきてたので、単にインフラの知識だけではなく、クラウドの知識も同時に必要になってきます。

統計学、数学、画像認識学

機械学習のアルゴリズムやモデルの構築には、プログラミングスキルやインフラスキル以外にも統計学、数学、画像認識学といった専門的な知識が必要となってきます。

数学では、微分積分、線形代数、平面・空間ベクトルなどの高校数学レベルの力が必要となり、統計学では確率モデルや確率分布、パターン認識による評価手法などの知識が必要になります。

顔認識や文字認識として画像を用いた機械学習を行う場合は、画像認識学の知識も必要となってきます。

これらの知識は企業で学ぶと言うよりは独学で備える知識なので、機会学習エンジニアを目指している人は人から教えてもらうと言うより自身で学習していく意識が必要です。

機械学習エンジニアの平均年収

日本国内ではまだ機械学習エンジニアは比較的新しい職業であるため、データは少なく、企業によって給料にもばらつきが生じます。そのため、この記事では機械学習で一般的に使用される「Python」の平均年収をご紹介します。

求人メディア「スタンバイ」による2018年度プログラミング言語別年収ランキングによるとPythonは中央値「575.1万円」で第3位となっています。この数値が単純に機械学習エンジニアの年収というわけではありませんが、エンジニアのなかでも特に高い年収と言えるでしょう。

ちなみにAI開発が活発なアメリカでは、機械学習エンジニアの平均年収は1400万円と高給であり、日本でも今後アメリカのように高給となっていくか非常に注目されています。

機械学習エンジニアとして年収を上げるためのキャリアパス

機械学習エンジニアとして年収をあげるためのキャリアパスとして次のようなものが挙げられます。

  • フリーランスエンジニアになる
  • プロジェクトマネージャーになる
  • コンサルタントを目指す

フリーランスエンジニアになる

機械学習エンジニアとして確かなスキルやノウハウが備わってきたらフリーランスエンジニアとして活躍するのもキャリアの一つとして良いでしょう。

フリーランスエンジニアとして活躍すると、企業に勤めるよりも給料は高給になることが期待され、働き方も自由度の高いものとなります。

自分で自分をマネジメントでき、働く頻度を調整することも可能なので、満足度の高い労働環境を手に入れることができます。

手前味噌ですが、弊社サービス「ITプロパートナーズ」では機械学習に関する案件・求人を取り扱っています。機械学習案件の実務経験が無くても、Pythonでの実務経験が3年以上ある方でしたら紹介できる案件がございますのでご興味のある方はご相談ください!

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■ ITプロパートナーズの特徴

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プロジェクトマネージャーになる

設計や構築をメインとする機械学習エンジニアとしてキャリアアップしていくよりも、管理を中心とするプロジェクトマネージャーにキャリアアップしてくと年収が上がる傾向にあります。

機械を相手にするエンジニアよりも対人の関係性が重要となってくるプロジェクトマネージャーは代わりがエンジニアより効かないです。

ある程度の年数をエンジニアとして活躍した後にプロジェクトマネージャーに移行することはよくあるキャリアパスで年収が上がっている例も多いため、人気の高いキャリアです。

コンサルタントを目指す

機械学習エンジニアとしてのキャリアからコンサルタントへ移行することで年収を上げることが可能です。

機械学習エンジニアのまま設計や構築を実施するのではなく、顧客の課題解決にAI・機械学習がどのような効果を生み出すか的確にアドバイスする側に回ります。

機械学習エンジニアとしての知識や経験をフルに活かすことができ、無駄のないキャリアアップの一つです。

コンサルタントを経験後またエンジニアに戻ることも可能で、そうした場合もコンサルタントで身につけた営業や調整力がエンジニアとしても活かせるので非常に効果的なキャリアアップだと言えます。

機械学習エンジニアの案件・求人を探す方法

機械学習エンジニアの求人を探す方法は基本的には一般的なエンジニアの求人を探す方法と同じになります。

  • フリーランスエージェントを利用する
  • SNSや知人等からの紹介

フリーランスエージェントを利用する

フリーランスエージェントを利用することで、個人では難しい大手との取引や、高単価案件を紹介してもらうことができます。

また契約周りや税金周りなど、エージェントサポートが受けられるため、安心してお仕事に取り組むことが可能です。

さらには在宅案件、週2案件など、こちらの要望を伝えることで、一人ひとりにあったお仕事を紹介してもらえます。

手前味噌ですが、弊社ITプロパートナーズでは
・高単価案件の紹介
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・リモート・在宅、週2日の案件
全てのサポートを兼ね備えております。

機械学習を扱うエンジニアの方でフリーランスを目指す方はぜひ一度ご相談ください!

SNSや知人等からの紹介

最近SNSを利用したエンジニア求人が増えてきています。個人が募集していることもありますが、多くの企業もSNSマーケティングとして参入してきています。

エージェントに掲載するよりも自社で求人を出した方が費用が安く済みますし、その分エンジニアを高待遇で雇うことができることから意外と良い案件が多くあります。

契約等は自身で企業としないといけないので面倒な手間は増えますが、マージンをエージェントに支払わずに済むので、収入を気にする方にはおすすめの方法です。

未経験から機械学習エンジニアになる方法

機械学習エンジニアの役割や仕事内容はなんとなくイメージができたと思いますが、実際に未経験から機械学習エンジニアになる方法はあるのでしょうか。

結論から言うと、未経験から機械学習エンジニアになるのは不可能ではありませんが、相当厳しいです。それでも未経験で機械学習エンジニアになりたいという方はこれから紹介する方法を試してみると良いでしょう。

  • 独学で機械学習機能を制作する
  • プログラミングスクールを利用する
  • システムエンジニアとして企業に就職する

独学で機械学習機能を制作する

一番手っ取り早い方法としては、独学で機械学習機能を制作してみることです。

実際に制作することで機械学習の知識はもちろん付きますし、実績やポートフォリオとして企業の面接で利用することも可能です。

独学だと限界があると思いますが、機械学習エンジニアの需要は高いため、シンプルな機械学習機能の構築ができるだけでも、評価対象となることが期待されます。

プログラミングスクールを利用する

プログラミングスクールは受講料はかかってしまいますが、独学よりも速く、正しく学ぶことができるため無駄のないキャリアを進んでいけます。

プログラミングスクールによってはある程度実力がついてくると、企業を紹介してくれるスクールも多く、そのまま機械学習エンジニアとして企業に勤めることができます。

システムエンジニアとして企業に就職する

未経験者の方がプログラミングやITの知識ゼロで機械学習エンジニアになる場合、システムエンジニアに必要なスキルにプラス数学的思考や画像認知学などといった専門的なノウハウも同時に学ばないといけないため、非常にタフなキャリアとなります。

いきなり機械学習エンジニアを目指すのではなく、システムエンジニアとしてシステム開発の進め方やプログラミングのスキル、ITのノウハウを養ってからキャリアを転換していくといいでしょう。

これから機械学習に力をいれていきそうな企業を調査し、そのような企業にまずはシステムエンジニアとして就職し、キャリアを積んでいけば機械学習エンジニアになりやすいです。

まとめ:機械学習エンジニアの需要は今後も増えていくので今がチャンス!

現在、一般的なエンジニアよりも専門的な知識を必要とする機械学習エンジニアの数は非常に少なく、市場の中で重宝されること間違いないです。

日本ではあまりメジャーではない機械学習エンジニアですが、AIの本場であるアメリカでは毎年需要が高まりつつあり、給料も一般的なエンジニアに比べると高い傾向にあるので、人気を集めている職種です。

今後もAI・機械学習の技術発展はより高度なものに移行していくことが期待され、更に機械学習エンジニアの需要は高まっていくことが予想されるので、今のうちに機械学習エンジニアを目指すと将来重宝される人材になれるかもしれません。

手前味噌ですが、弊社サービス「ITプロパートナーズ」では機械学習に関する案件・求人を取り扱っています。機械学習案件の実務経験が無くても、Pythonでの実務経験が3年以上ある方でしたら紹介できる案件がございますのでご興味のある方はご相談ください!

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