機械学習エンジニアになるには？仕事の概要や必要なスキルも解説！

2024年6月16日

人工知能分野の最前線を切り拓く機械学習専門家は、その将来性と技術革新から注目を集めています。
本稿では、機械学習の世界に飛び込もうと考えている方や、未経験者でも機械学習プロジェクトに携わりたい方に向けて、機械学習エンジニアの仕事内容と求められる能力について解説します。
機会があれば、機械学習エンジニアへのキャリアチェンジを検討してみてはいかがでしょうか。

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1 機械学習エンジニアとは？
2 機械学習エンジニアに必要なスキル
3 機械学習エンジニアになるには？
4 まとめ

機械学習エンジニアとは？

機械学習の専門家は、人工知能分野の技術者の一種であり、その名称が示す通り、機械学習の領域に従事する職業です。

コンピューターにインストラクションやデータを提供し、自律的に学習させることで、機械としての知能を高めることができる機械学習に関連するあらゆる業務の開発と管理を担当します。

機械学習エンジニアの多様な役割

機械学習の専門家は、AIシステムの設計と開発に従事します。
システム自体の構築だけでなく、アプリケーションへの統合も担当することが多く、幅広い知識が求められます。
また、AIシステムに使用するデータの

収集
分析
解析

も重要な役割です。
企業が扱うデータは膨大であり、効率的なプログラミングが不可欠です。
さらに、AIシステムを実行する環境の構築も必須です。
システムの正常稼働には適切な環境が欠かせず、

サーバー
ネットワーク

などのインフラ知識も必要となります。
案件によっては、構築後の

運用
保守業務

も任されることがあります。
システムの問題発生時には、適切な対応と復旧作業が求められます。

機械学習エンジニアの高収入

求人情報プラットフォームの調査データによると、我が国における機械学習エンジニアの平均年収は約645万円と推計されています。
一般的なエンジニアの平均年収が440万円前後であることから、機械学習分野のエンジニアは200万円以上の高収入を得ていることがわかります。
さらに、

フリーランス従事者の平均単価は79.3万円
中央値は80万円
最高額は200万円
最低額は20万円

と報告されており、従業員として勤務する場合よりも高い水準にあります。
経験と実力を蓄積することで、1000万円を超える収入を期待できるかもしれません。

機械学習エンジニアの需要と将来性

近年、機械学習やデータ解析などのAI分野が急速に進化し、その需要が高まっています。
この分野はさらなる発展が見込まれるため、将来性の高い職種と言えるでしょう。
時代に合わせて活躍し続けるためには、

データサイエンティスト
データアナリスト
マーケティングリサーチ

など関連分野の知識も重要です。
現在では多くのアルゴリズムがライブラリとして利用可能になっているため、システム開発だけでなく、それらを活用し、幅広い知識を持つエンジニアを目指す必要があります。

機械学習エンジニアに必要なスキル

次に、機械学習の専門家として備えるべき能力を探っていきましょう。
機械学習分野で活躍するためには、どのような資質や知識が求められるのでしょうか。

プログラミングの基礎知識
数学的な素養
データ分析力
問題解決能力
創造性

これらの要件を満たすことで、機械学習の最前線で活躍できる人材となれるでしょう。

データ処理と機械学習のための言語習得

プログラミング能力は、機械学習分野で活躍するエンジニアにとって不可欠な資質となります。
特に、

Python
R言語
Mojoなど

の言語は、実務で頻繁に使用されるでしょう。
Pythonには機械学習に適した多くのライブラリが用意されており、実践的な言語と言えます。
加えて、データ処理にはSQLなどの知識も有益であり、業務をより効率的に遂行できるようになります。

機械学習ライブラリの習得が重要

機械学習の実践には、専用ライブラリの活用が不可欠です。
TensorFlowやscikit-learnなどの主要ライブラリを適切に扱えるスキルが求められます。

教師あり学習
教師なし学習
ニューラルネットワーク

などの概念や手法についても理解が必要となります。
状況に応じて適切な分析手法を選択し、実務に活かせる力が重要視されます。
そのため、機械学習ライブラリの知識と実践力を十分に身につけることが肝心です。

機械学習のための統計・数学・論理的思考力の重要性

機械学習の実践には、データの統計的・数理的な扱いが欠かせません。コンピューター内部の処理を理解しないと、結果の適切な解釈や改善が困難になります。
そのため、統計と数学の知識を習得しておくことが重要です。
また、論理的な思考力を身につけておけば、顧客への説明などでも役立つでしょう。

データサイエンスのための環境構築と連携

機械学習では大量のデータを扱うため、ネットワークやクラウド環境に関する知見が不可欠です。
近年は、以下のようなクラウドサービスを活用するケースが増えており、その重要性は高まっています。

特にビッグデータを扱う際は、データベースの知識が求められます。
以下のようなことを迅速かつ正確に行えるよう、事前の知識習得が肝心です。

データの操作
環境構築
データパイプラインの整備

データレイク、データウェアハウス、データマートなど、目的に応じた環境を整備し、データサイエンティストやデータアナリストなど他の職種と円滑に連携できることが望ましいでしょう。

セキュリティー知識の重要性と資格取得

近年、サイバー攻撃の増加とクラウド環境への移行が進む中、セキュリティに関する知識は必須となっています。
セキュリティの専門知識を持つエンジニアは、信頼性と市場価値が高まります。
異なる分野ではありますが、

ネットワーク
TCP/IP
認証機能

などの知識は重要視されます。

情報セキュリティマネジメント試験
情報処理安全確保支援士試験

など、国家資格の取得を目指して学習を進めるのも良い選択肢です。

機械学習エンジニアに求められる英語力

機械学習分野では、英語力が重要視される理由があります。この領域の最新研究は主に英語で発表されるため、英語力があれば先端の知見を直接入手できます。
英語読解力が高ければ、情報収集や専門知識の習得が加速し、成長のペースも上がります。
したがって、機械学習エンジニアには英語力の涵養が求められるのです。

機械学習エンジニアになるには？

機械学習エンジニアへの道のりを探る際、未経験者にとって様々な選択肢が存在します。
この分野への参入方法は多岐にわたり、個人の状況や目標によって最適なアプローチが異なります。

基礎的な知識を身につけるための学習リソース
実践的なプロジェクト経験の積み重ね
関連する資格の取得

など、さまざまな手段を組み合わせることで、着実にスキルを高めていくことができます。
重要なのは、熱意と粘り強さを持ち続けながら、自身に合った戦略を立て、一歩一歩前進していくことです。

未経験者の転職活動のコツ

新しい職を見つける際には、経験がない分野の求人に応募することが重要です。経験不問の記載がない募集案内は、基本的に経験者を対象としているため、書類選考で落とされる可能性が高くなります。
20代前半であれば、新卒や既卒、第二新卒などの募集にエントリーするのも賢明な選択肢です。
しかし一般的に、中途採用の場合は経験者が有利になりがちです。中途採用で転職する際は、資格取得や自習の成果を強調して、未経験であることの不利をどう補うかが鍵となります。

取得した資格は履歴書に明記するのは当然ですが、
状況に応じてポートフォリオを作成するなど、自身のスキルを積極的にアピールすることをおすすめします。

転職エージェントの活用

就職活動の際には専門家の支援を活用することが賢明な選択肢となります。
専門家は求職者と企業をマッチングし、適切な求人を探し出してくれます。
単に求人情報を提供するだけでなく、

書類の添削
面接対策
スケジュール調整

など、就職活動全般にわたるサポートを一括で受けられるのが大きな利点です。
誰でも無料で利用可能で、国の認可を受けた信頼できるサービスですので、就職活動時には専門家の力を借りることをおすすめします。

転職に向けた自己学習の重要性

転職を視野に入れる際、自主的な学習は欠かせません。
資格取得を目指し、書籍やオンラインコースを活用して知識を深めることをおすすめします。
AIに関連する資格としては、

AI実装検定
データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)

などがあります。
スキルの有無が転職の成否を左右する重要な要素であることは間違いありません。
面接で実績を示せるよう、資格取得やポートフォリオ作成に取り組むことが賢明でしょう。

プログラミングスクールの利点

プログラミングの学習においては、専門的な教育機関に通うことが推奨されます。
そこでは、体系的なカリキュラムに基づき、実践的な知識を着実に身につけることができます。
費用はかかりますが、専門家からの適切な指導を受けられるため、学習を継続する上で大きな利点となります。
また、就職支援サービスを提供する機関も増えており、修了後の進路確保にも役立ちます。
機械学習の習得から就職まで、一貫した教育を受けられる選択肢として検討に値します。