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

人工知能分野の専門家として活躍する機械学習エンジニアは、現代社会において高い需要があり、魅力的な職種と言えます。
この職種の年収水準や具体的な業務内容について、詳細に説明していきます。

• IT業界全体で人材不足が深刻化する中、機械学習エンジニアの存在価値は高まっています。
• 転職を検討中の方も多いでしょう。

年収面では平均値や最高値など、具体的な数字を提示します。
また、機械学習エンジニアとしてキャリアを重ねるために必要なスキルや資格についても解説します。
さらに、

• フリーランスの求人動向から見た需要の高さ
• この分野の将来性

についても言及します。
機械学習エンジニアの年収や仕事内容に関心がある方、AIに興味のある方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

機械学習エンジニアの仕事内容

この分野では、コンピューターにデータと指示を与えることで、機械の知能を高めていく取り組みが行われています。
コンピューターに事例データを反復学習させ、特徴やパターンを見つけ出すことが目的です。
機械学習と深層学習(ディープラーニング)の違いは、深層学習が機械学習の一分野であり、新たなメカニズムが追加されている点にあります。

機械学習エンジニアは、システムに機械学習アルゴリズムを実装・設計する専門家です。
海外では Machine Learning Engineer と呼ばれています。
主な業務は、

• 機械学習アルゴリズムの導入
• データの前処理
• API や基盤整備
• 追加機能開発

などが含まれます。
類似職種として

• AI エンジニア
• データサイエンティスト

がいます。

AI エンジニア	人工知能開発やビッグデータ解析を
データサイエンティスト	大量のデータから有用な情報を収集・分析する役割を担います

これらの職種でも機械学習エンジニアで必要なスキルが活用されることが多くあります。

機械学習エンジニアの年収

この節では、機械学習エンジニアの収入状況について説明します。
フリーランスと従業員の両方の立場から、平均年収、最高年収、最低年収を比較していきます。

フリーランスの機械学習エンジニアの

• 平均年収は961万円
• 最高年収は2,160万円
• 最低年収は240万円です(ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」調べ/2021年7月時点)

この数値は、月額単価を年間ベースに換算したものです。

一方、従業員の機械学習エンジニアの平均年収は618万円と言われています。
これは全従業員エンジニアの平均年収469万円を上回り、40代から50代のエンジニアの平均年収に相当します。

フリーランスと従業員を比較すると、フリーランスの機械学習エンジニアの方が年収が約1.6倍高くなっています。
機械学習エンジニアとしてキャリアを歩む場合、高年収が期待できるフリーランスの道が有利だと言えるでしょう。

機械学習エンジニアの年収アップに必要なスキル

この節では、機械学習分野で高収入を得るために求められる能力について説明します。

機械学習エンジニアとして必須の知識とスキルを身につけることで、高給与を手にする機会が増えます。
今後この職種に携わる予定の方も、収入アップのためのヒントとしてご活用ください。

機械学習エンジニアの年収アップに必要なスキル

機械学習分野の専門家にとって収入を向上させるためには、機械学習やディープラーニングに関する知見と技能が不可欠です。
ディープラーニングとは、十分な量のデータが与えられれば、機械が自動的にデータから特徴を抽出することができるディープニューラルネットワークを活用した学習手法のことを指します。
機械学習やディープラーニングの考え方、特性、活用方法について理解を深める必要があります。
また、

• 決定木などの基本的なアルゴリズム
• パーセプトロン
• ロジスティック回帰
• ニューラルネットワーク

など、代表的なアルゴリズムの使用法も習得しなければなりません。
つまり、機械学習の専門家にとって、機械学習とディープラーニングに関する知識と技能は非常に重要なのです。

機械学習エンジニアの高年収に必要なスキル

機械学習分野で高収入を得るためには、プログラミング能力が不可欠です。

• Python、C++、Javaなどの言語を習得する必要があります。
• さらに、Django、Flask、TensorFlow、Keras、PyTorchなどの機械学習フレームワークの経験も求められます。

また、Git、MySQL、Spark、Hadoopなどのミドルウェアや、Linux、Windows、AWS、Azure、Google Cloud Platformなどのインフラ知識も重要視されます。
これらの幅広いスキルを身につけることで、機械学習エンジニアとして希少な存在となり、高い報酬を得られる可能性が高まります。

機械学習エンジニアの年収アップに必要なスキル

機械学習分野で活躍するエンジニアにとって、以下の専門知識と技能は不可欠です。

• 数学
  • 微分積分
  • 線形代数
• 統計学
  • パターン認識
  • 予測
  • 精度評価
  • 確率分布理論
• データ解析
  • データマイニング

これらの高度な専門性を備えることで、機械学習エンジニアは希少な存在となり、収入面での優位性が期待できるでしょう。

機械学習エンジニアの年収アップに必要なスキル

機械学習分野で活躍するエンジニアにとって、高い収入を得るためには対人スキルが重要となります。
プロジェクトでは、他の技術者や研究者と緊密に連携する必要があり、円滑なコミュニケーション能力が求められます。
単に技術力だけでなく、論理的に考え、わかりやすく説明できる力も重要視されます。

• 自身のアイデアを提案し、改善点を示せる能力が評価されるためです。

結果として、コミュニケーション力と論理的思考力を磨くことが、機械学習エンジニアの年収アップに寄与するのです。

機械学習エンジニアの年収アップにおすすめの資格

この節では、機械学習エンジニアの収入向上に役立つ資格について説明します。
機械学習エンジニアとして活躍するには、多岐にわたる能力が求められるため、関連する資格を取得することで、自身の実力を裏付けることができます。

AIジェネラリスト検定

人工知能やディープラーニングの基礎から応用までを網羅した試験が、一般社団法人日本ディープラーニング協会によって実施されています。
この資格試験は、トヨタ自動車やPreferred Networks、NVIDIAなど、AIの最先端を牽引する企業の監修と協賛を得ています。
深層学習の基礎知識に加え、適切な活用方針の決定力や事業への応用力を評価します。
出題範囲は、以下のようになっています。

• 人工知能や機械学習、ディープラーニングの基礎
• 最新動向
• 法律や倫理

つまり、幅広い知識とスキルを身につけることができるため、機械学習エンジニアにとって有益な資格と言えるでしょう。

AI技術者のための深層学習資格

E資格(エンジニア資格)は、ディープラーニングの専門知識と実践力を評価する試験です。
トヨタ自動車やPreferred Networks、NVIDIAなど、AIの最先端企業が関与しています。
この資格は、深層学習の理論を理解し、適切な手法を選択して実装できる能力を問うものです。

• 受験には、協会認定のプログラムを修了する必要があり、一般的なAI知識に加え、応用数学、機械学習、ディープラーニングの応用、Pythonプログラミングなどの高度な内容が含まれます。

機械学習エンジニアを目指す方には、ぜひ取得をおすすめしたい資格です。

画像処理エンジニア検定の概要

画像処理の専門家を認定する民間資格が存在します。この資格は、公益財団法人画像情報教育振興協会が主催しており、

• ベーシックレベル
• エキスパートレベル

の2つのランクがあります。

ベーシックレベルでは、画像処理の基礎知識やスキルが問われ、エキスパートレベルでは、専門知識の理解とその応用力が試されます。

この資格を取得することで、画像処理分野の開発や設計に必要な知識を身につけることができるため、機械学習エンジニアとしてキャリアを積む上で有益な資格と言えるでしょう。

Python3データ分析試験

この資格は、Pythonを使ったデータ解析の基本的な知識と技能を評価するものです。
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が2020年6月に新たに開始した民間の資格試験です。
機械学習分野で活躍したい方にとって、有益な資格と言えるでしょう。

統計検定の概要と重要性

統計に関する知識や活用能力を評価する全国規模の試験が、一般財団法人統計質保証推進協会によって実施されています。
この試験には以下の8つの資格区分があり、レベルに応じて自身の統計スキルを試すことができます。

• 統計データ分析力評価試験
• 統計的品質管理力評価試験
• 統計監査力評価試験
• 統計的実験計画力評価試験
• 統計的サンプリング力評価試験
• 統計的予測力評価試験
• 統計的モデリング力評価試験
• 統計的多変量解析力評価試験

確率や統計学の知見は、データ分析や機械学習を実践する上で不可欠です。
そのため、機械学習エンジニアとしてはこの資格を取得しておくことが望ましいでしょう。

機械学習エンジニアのニーズ

この節では、機械学習エンジニアに対する需要について、フリーランス求人・案件数を基に説明します。
ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」が公開している職種別の求人・案件数を分析すると、機械学習エンジニアの求人・案件数は1,187件となっています(2021年7月時点)。同時期にITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」が取り扱う全体の求人・案件数は201,378件であり、機械学習エンジニアの求人・案件が占める割合は約0.6%に相当します。
この結果から、一定数の機械学習エンジニアに対する需要があることが確認できます。

機械学習エンジニアの将来性

この分野における技術革新と市場拡大により、機械学習エンジニアの需要は今後も堅調に推移すると見込まれます。

• AIやIoT、ビッグデータなどの先端技術が医療、農業、教育などの分野で活用されるにつれ、関連する専門人材への需要が高まることが予想されます。
• 一方で、ITエンジニア全体の人材不足が懸念されており、2030年までに79万人の不足が見込まれています。

このような状況を踏まえると、機械学習エンジニアの人材確保は短期的にも中長期的にも重要な課題となるでしょう。

まとめ

この記事では、機械学習エンジニアという職種に焦点を当て、その年収の詳細、仕事内容、必要なスキル、資格、需要、将来性について詳しく説明しています。

機械学習エンジニアとして成功するには、以下の点が重要です。

• 明確な目標を設定する
• 常に学習を続ける

目標を持つことで、行動の方向性が定まり、自然と年収もアップすることでしょう。

高年収を望むなら、以下の方法をお勧めします。

• 会社員としての実務経験を積む
• ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用する

機械学習エンジニアとしてのキャリアを歩み始めましょう。