機械学習エンジニアとは？仕事内容や年収、必要なスキルについて解説！

機械学習エンジニアとは？

機械学習エンジニアとは、機械学習や人工知能を使ったシステムを設計、構築、および管理することを専門とするエンジニアのことを指します。

ML（Machine Learning）エンジニアや、AI（Artificial Intelligence）エンジニアと呼ばれることがあります。

なお、機械学習とは？については、以下の記事にて深ぼっています。

仕事内容・業務内容

具体的な仕事内容はさまざまですが、主に以下のようなことが挙げられます。

また、プロジェクトを進める上で、ビジネスの要件を把握したり、他のエンジニアやデータサイエンティストと協力して開発することがあります。

年収はどのくらい？

機械学習エンジニアの年収は、年齢や勤務先、経験年数などによって大きく異なるので一概にはいえませんが、600万〜700万円ほどです。

また、エージェントとして有名なレバテックフリーランスによると、機械学習エンジニアとして独立している方の年収は972万円と、高水準です。（参考）

AIや機械学習に力を入れている企業では、もっと高額な年収を提示してくれる傾向にあるので、そのような企業を目指してみるのも良いでしょう。

将来性やキャリアパスについて

近年、人工知能や機械学習の技術が急速に進歩しており、様々な業界で活用されるようになっているため、将来性の高い職業の一つといえます。

また、機械学習エンジニアは自身のスキルを磨き、より高度なモデルやシステムを構築することで、キャリアアップすることができます。他の技術者と協力して、新しいアイデアを発揮し、革新的なサービスやアプリケーションを開発することもできます。

さらに、機械学習エンジニアはビジネスのニーズに合わせて、様々な分野に適用することができます。例えば、医療や金融、製造業や小売業など、様々な業界で活躍することができます。

そのため、機械学習エンジニアは将来性の高い職業の一つであり、キャリアアップのための良い選択肢となるでしょう。

データサイエンティストとの違い

機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、機械学習や人工知能を活用したシステムの開発や管理に従事する職業です。

そのため、両者の間には共通点も多くありますが、それでも一定の違いがあります。

主な違いは、業務の内容にあります。機械学習エンジニアは主に機械学習のアルゴリズムを使って、データを学習させ、予測モデルやアルゴリズムを構築することが主な業務です。

一方、データサイエンティストはデータを分析し、有用な情報を抽出することが主な業務です。

また、両者の技術的なスキルも異なります。機械学習エンジニアはプログラミングや数学、統計学などの技術的な知識が必要です。

一方、データサイエンティストは上記のスキルの他に、ビジネスの知識や、データベースやデータ可視化の技術が必要になります。

したがって、機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、人工知能や機械学習を活用したシステムの開発や管理に従事する職業であり、その中でも業務の内容や必要なスキルが異なるということが主な違いといえます。

機械学習エンジニアになるために必要なスキル

ここからは、機械学習エンジニアになりたい方に向けて、必要なスキルについて紹介していきます。

順番に解説していきます。

プログラミングの基礎

機械学習エンジニアは、プログラミング言語を使って、機械学習のアルゴリズムやモデルを実装します。そのため、下記のようなプログラミング言語の基礎を固めている必要があります。

なかでも最も人気なプログラミング言語が「Python」であり、興味のある方は以下の記事をご覧ください。

数学や統計学の知識

機械学習は、基本的に数学的な考え方や手法がベースになっており、例えばディープラーニングを扱うためには、微積分や行列の知識が必要不可欠です。

また、アウトプットして得られた精度を評価するためには、統計学の知識が重要になってきます。

このような理由から機械学習エンジニアでは、数学や統計学の知識が必要になってきます。

データ加工・分析

機械学習では、既存データを機械学習に適した形に加工する必要があるため、データを分析→有用な情報を抽出するスキルが重要になってきます。

例えば、Pythonでデータを加工・分析するためには、以下のライブラリが扱えるとグッドです。

また、必要に応じてデータベースを扱って、データを効率的に処理する能力が必要です。

機械学習を実装できるスキル

最後に、プログラミングの基礎が身についている言語をもとに、ライブラリやフレームワークを使って、機械学習のアルゴリズムやモデルを実装するスキルが求められます。

こちらもPythonを例にすると、以下のようなフレームワークが人気です。

上記のようなフレームワークがあることで、高度な機械学習モデルを比較的簡単に実装することができます。

機械学習エンジニアの特徴

続いて、機械学習エンジニアの特徴について簡単に紹介していきます。

順番に解説していきます。

需要が高い

どの企業においても機械学習エンジニアは人手不足を強いられているので、スキルや能力があれば引くて数多な業界です。

また、機械学習は流行りのワードでもあるため、多くの企業で活用していきたいと考えられています。

そのため、機械学習エンジニアは他の業種よりも需要が高いといえます。

将来性が高い

機械学習の普及が広まっているのに加えて、先述の人手不足による需要の増加によって、機械学習エンジニアの将来性は高いといえます。

特に産業界では、機械学習を活用した新しいビジネスモデルやサービスの開発が進んでおり、そのためには専門的な技術者が必要とされています。

また、政府や公的機関においても、データ分析や予測モデルの構築などを行う事業が増えています。

さらに、アカデミックな学術界でも機械学習が注目されており、研究者としての活躍の場が広がっています。

そのため、機械学習エンジニアはさまざまな領域で活躍でき、独立もしやすいため将来性が高いといえます。

年収が高い

日本全体の平均年収は400万円前後であり、先述した機械学習エンジニアの平均年収と比較すると、機械学習エンジニアの年収は高いといえるでしょう。

また、データ分析などでのスポットの案件も多くあり、フリーランスとして独立しやすいです。

そして、フリーランスの機械学習エンジニアの平均年収は972万円なので、独立した際に年収を上げやすいといえます。

そのため、年収を大幅に上げたい方にとって、機械学習エンジニアは良い職業となっています。

機械学習エンジニアに向いてる人

ここからは、機械学習エンジニアに向いてる人について解説していきます。

順番に解説していきます。

数字が好きな人

機械学習は、「膨大な数字データ」をもとに、コンピューターが自ら学習する仕組みを構築し、人間が行うタスクを自動化する技術です。

また、機械学習モデルを構築する背景には、数学や統計学の知識を習得する必要があります。

そのため、数字が好きな人は、機械学習エンジニアに向いている可能性が高いと考えられます。

プログラミングが好きな人

機械学習モデルを構築するためには、Pythonなどといったプログラミング言語を習得する必要があります。

そのため、プログラムを書いて何か動くものを作るのが好きだったり、タスクの自動化を行って人生を効率的に過ごしていきたい方に向いてるといえます。

スキルを身につけて、人生を豊かにしたい人

機械学習のスキルは、需要も将来性も高いスキルです。

そして、さまざまな業界や領域で活用されており、スポットでの案件も多いため、フリーランスとしても独立しやすいです。

そのため、現在の市場価値やキャリアに不安のある方にとって、スキルを身につけて人生を豊かにしていきたい方と思われる方はチャンスの領域となっています。

機械学習エンジニアによくある質問

最後に、機械学習エンジニアによくある質問をまとめていきます。

未経験でも機械学習エンジニアになることができますか？

もちろん未経験でも機械学習エンジニアになることは可能ですが、本記事で紹介したようなスキルや知識を身につける必要があります。

また、実務経験がない状態ですので、何かサービスを作ってリリースしたり、データを分析した結果が可視化できるようなポートフォリオを作成する必要があるでしょう。

必要な資格などはありますか？

機械学習エンジニアになるために必須でとるべき資格はありませんが、就職や転職で有利になる資格を下記にて紹介していきます。

上記で紹介した資格はスキルの証明になるため、取っておいても良いといえるでしょう。

とはいえ、絶対的なものではないため、参考程度にしてくださると嬉しいです。

まとめ：将来性の高い機械学習エンジニアを目指そう！

本記事では、機械学習エンジニアの仕事内容から年収、必要なスキルなどについて解説しました。

機械学習エンジニアは需要もあり、将来性の高い職業となっています。

ぜひ、機械学習エンジニアを目指して、人生を豊かにしていきましょう。