機械学習エンジニア

現在、機械学習エンジニアは企業からの需要が多く年収もWebエンジニアなど他のエンジニアよりも高い傾向にあります。

今回、機械学習エンジニアの年収、仕事内容、キャリアパスについてIT業界で求人に長年携わってきた筆者が解説します。

機械学習を学べるおすすめスクール:Aidemy

Aidemy:現役のAIエンジニアとマンツーマンレッスンで機械学習を学べるスクール

機械学習エンジニアとは
機械学習エンジニアの年収
機械学習エンジニアの仕事内容
機械学習エンジニアに必要なスキル
機械学習エンジニアのキャリアパス
機械学習エンジニアの現状
未経験から機械学習エンジニア
フリーランスの機械学習エンジニアになる

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアはAIに関する業務に携わるエンジニアの中でも機械学習（Machine Learning）の実装や開発を担当します。

そもそも機械学習とは

機械学習とはAIの中の1つの手法です。

より具体的に言うと
「コンピューター(機械)に大量のデータを読み込ませてパターンやルールを発見させ判別や予測をさせる手法」
です。

機械学習は顔認識やスパムメールの判別にも使用されています。

機械学習には大きく分けて以下3つの種類があります。

①教師あり学習
②教師なし学習
③強化学習

①教師あり学習

正解が分かっているデータを与え(入力)、そのデータのルールやパターンを学習させ分析モデルとして出力します。その後、分析モデルに正解が分かっていないデータを読み込ませて正解かどうか判別させます。

たとえば「馬」と「牛」とラベルがついた画像データを与えて「馬」と「牛」の特徴を学習させて分析モデルを作ります。分析モデルはラベルのない画像を読み込んでも「馬」なのか「牛」なのか判別できるようになります。

なお正解が分かっているデータが「教師データ」と例えられるのでこの方法は教師あり学習と呼ばれます。

②教師なし学習

教師なし学習では教師あり学習と異なり、正解が分かっている教師データは与えられません。

その代わりデータが持つ構造や特徴を分析して類似しているものをグループ分け(クラスタリング)します。そして新しいデータがどのグループに近いのか判別させます。

教師なし学習の活用例としては顧客データのクラスタリング分析などが挙げられます。顧客を特徴ごと(年齢、家族構成、職種などで)にグループ分け(クラスタリング)してターゲットを絞ったマーケティングを可能とします。

③強化学習

強化学習は「コンピューターの出力に点数をつけて点数の高い出力を学習させる方法」です。出力の結果ごとに報酬を設定することで「報酬が最大化」するよう改善(強化)しながら予測・分析の精度を上げていきます。

囲碁ゲームの人工知能にはこの強化学習が使われています。勝てば報酬を貰えるので機械は自ら改善を重ねてどんどん強くなっていきます。

機械学習エンジニアのAIエンジニアや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似ている職業には「AIエンジニア」と「データサイエンティスト」があります。

機械学習エンジニアとAIエンジニアはほぼ同義です。AIエンジニアとはAIに関わるエンジニアという意味で使われており機械学習もAIの1つの手法です。
AIエンジニアという概念の中に機械学習エンジニアが含まれているイメージです。

データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いですが機械学習エンジニアの業務は「AIのシステム設計・構築」に重きが置かれます。一方、データサイエンティストの業務はデータ収集、データの前処理、データ分析、予測モデル構築などより「分析」に重きが置かれます。

機械学習エンジニアの年収

大手求人サイトIndeedの調査によると機械学習エンジニアの平均年収は627万円です。

エンジニア全体での平均年収は538万円です。機械学習エンジニアはWebエンジニアやシステムエンジニア、インフラエンジニアなどの他のエンジニア職種よりも高い収入となっています。

経験次第で年収1000万円を提示されるケースも少なくありません。現状ですと圧倒的に機械学習エンジニアは不足していますので高収入な状況は継続する可能性が高いです。

機械学習エンジニアの仕事内容

金融、小売、サービス、医療、製造業などありとあらゆる業界で機械学習が活用されています。たとえば売上予測、リコメンド、顧客対応、不良品検出、MRI画像から病気診断などが挙げられます。

モデルの構築

事業の抱える課題や用途に合わせて機械学習モデルを作成します。高い精度で予測・分析ができる様に特徴量エンジニアリング(データにどのような特徴があるか数値で表現した特徴量を抽出する作業)など専門的な業務を遂行する必要もあります。

またチームでプロジェクトを進める際には機械学習エンジニアがプロジェクトマネージャーとしてチームを率いることもあります。

機械学習を活用したサービスの開発

機械学習を活用したサービス開発も手掛けます。たとえばWebサービスなどですとユーザーの購買履歴や訪問履歴などのデータを有しています。そのユーザーデータを活用したリコメンデーションシステムの開発に取り組みます。

運用保守

バッチ処理やインフラ整備をはじめとした運用を担うこともあります。

機械学習にはデータ解析や計算処理を実行する環境が必要です。その際にクラウドとの連携やデータの蓄積などインフラの保守や運用にも精通している必要があります。

機械学習エンジニアに必要なスキル

プログラミングスキル

機械学習アルゴリズムの実装にはプログラミング言語のPythonやC、C++が使われます。これらの言語の少なくとも1つの習得は必須です。

Pythonはインタプリンタ言語で書いたコードを1行、1行ただちに実行できる点がメリットです。コードの修正も容易です。

CやC++はコンパイラ言語は処理速度が速く大規模なシステム開発に向いています。

インフラ(サーバー、クラウド、ネットワーク)の知識

機械学習においては膨大な繰り返し処理や分岐処理、メモリ確保を実行することになります。それらの処理効率はサーバーやネットワークなどのインフラ、ハードウェアや環境に大きく左右されます。

インフラの処理性能を考慮しながらアルゴリズム設計しなければなりません。

最近ではインフラ構築をクラウドですることも多いですのでAWSなどのクラウドの知識も必須です。

データベースの知識

機械学習では膨大なデータを処理するため、データベースの知識は必須です。

分析に適したデータ構造を設計できるデータモデリングや必要に応じたデータを抽出し集計するスキルが求められます。

データベースの処理効率そのものが機械学習の効率に直結しますので効率良くデータベースを扱えるSQL文を設計するのも機械学習エンジニアにとって必須のスキルです。

またビッグデータを扱うのであれば負荷を分散する分散処理に関連したAWS、GCPなどのクラウドを活用するインフラ技術も求められます。

機械学習エンジニアのキャリアパス

機械学習エンジニアという職種自体が最近生まれたものですのでのキャリアパスはまだあまり確定されていません。しかしながら以下の様なキャリアパスは実例が存在します。

AIのスペシャリスト

機械学習に必要なデータを収集し機械学習のモデルを構築できる機械学習エンジニアとしての専門性を高めAI分野のスペシャリストとして活躍できます。

現在、AI、機械学習のスキルを持った人材を探している企業は多いです。特に大企業ですと年収1000万円以上のオファーを出しているところも少なくありません。

AIコンサルタント

AIを軸にビジネスの構想設計ができるAIコンサルタントという道もあります。

AIの技術的な理解ができてさらに経営課題をAIに落とし込み、具体的なプロジェクトを牽引できるのが条件です。課題解決能力、マネジメントスキルが求められます。

機械学習エンジニアの現状

機械学習エンジニアへの需要は大企業を中心に多く発生しています。工場における物体検出などの画像認識、音声認識などもあります。

とりわけこれまで人間がやっていた業務を自動化する目的でAI導入を進めている企業が多いようです。

未経験から機械学習エンジニア

未経験から機械学習エンジニアになるのは難しいです。
なぜなら実績がないと採用する企業側からするとその人がどれだけスキルを持っているのか判断できないからです。

ただ実務未経験でもポテンシャル採用してくれる企業は存在するにはします。AIを教えているスクールに通って実際にコードを書いて成果物を作ると実務未経験でも採用してもらえる可能性はあります。

おすすめスクール:Aidemy（アイデミー)

期間・値段	3か月プラン48万円 6か月プラン78万円 9か月プラン98万円
学習内容	６つのコースから選択 ➀AIアプリ開発コース ②データ分析コース ③自然言語処理コース ④LINEチャットボット開発コース ⑤AIマーケティングコース ⑥JDLA E資格対策コース
受講形態	オンライン
講師	AI博士号修了・在籍、AIエンジニアの実務経験豊富な人
その他	オンラインチャット※24時間以内に返信 17時～22時であれば即返信が来る