AIや機械学習を用いたサービスを開発する「機械学習エンジニア」という仕事。
機械学習エンジニアの今後の需要や将来性が気になり、「本腰を入れてチャレンジをすべきかどうか迷っている」という方も少なくないのではないでしょうか。
そこで今回は、機械学習エンジニアの需要や将来性をはじめ、仕事内容やキャリアパス、必要なスキルなどについて詳しく解説していきたいと思います。
目次
(1)機械学習エンジニアの需要や将来性について
機械学習エンジニアの仕事は、他のIT系エンジニアの中でも知名度は低く、専門性も高いため、情報があまり多くないというのが実情です。
そのため「実際に需要はあるのか？」「将来性はあるのか？」といった疑問や不安を持っている方も多いかと思います。
まず、機械学習エンジニアに関する現在の需要や将来性に関しては、間違いなく「ある」といえます。
現在、AIに関連するシステムやサービスを導入する企業は年々増えています。
ましてや、AIで仕事がなくなると言われているほど。
実は、そのAIの開発に携わっているのが機械学習エンジニアです。
AIの発展が進んでいるため、機械学習エンジニアの需要が増え続けている現在。
その一方で、機械学習エンジニアの人数は少なく供給が足りていない状態が続いています。
また、一人前のエンジニアになるためには時間もかかるため、どうしても人手不足の企業も多いのです。
このようなことから、機械学習エンジニアの需要は高く、まだまだ伸び代がある職種と言えます。
(2)そもそも機械学習エンジニアとは？仕事内容を紹介
まず、機械学習エンジニアと混同されがちなものに、AIエンジニアという職種があります。
AIエンジニアは、AI全般の開発を行うエンジニアのことを指しており、機械学習エンジニアはそのAIエンジニアの一種です。
そして機械学習エンジニアは、AIの開発の中でも機械学習に特化していることから、機械学習エンジニアと呼ばれています。
機械学習エンジニアの仕事内容は、大きく次の4つに分けることができます。
- 機械学習モデルのデータ収集・整形
- 機械学習システムやサービスの開発・実装
- 機械学習のためのインフラ構築や保守・運用
- 最新技術に関する調査や研究
では、それぞれの業務内容について更に詳しく見ていきましょう。
・1．機械学習モデルのデータ収集・整形
膨大なデータを収集し、アルゴリズムを選定・構築し、アルゴリズムが目的に適したものであるのか、その精度について検証を行います。
検証を重ねていき精度の高い機械学習モデルを構築するためには、プログラミングのスキルだけではなく、数学や統計学などの知識も必要になります。
専門性が求められる、とても重要な作業です。
・2．機械学習システムやサービスの開発・実装
機械学習のアルゴリズムを構築できたら、次はそのモデルを利用して、システムやサービスの開発・実装を行います。
クライアントに対しては、「どの課題にどの機械学習のモデルが利用可能で、どういった結果が出せそうか」などを示した上で、機械学習システムやサービスの開発・実装を行います。
・3．機械学習のためのインフラ構築や保守・運用
機械学習に利用する膨大なデータをスムーズに処理するためのインフラ構築や、それらの保守や運用といった業務も行います。
例えばクライアントと実行環境の共有をしたり、定期的に目的にあった機械学習の運用を考えることなども求められます。
・4．最新技術に関する調査や研究
IT系職種全般にも言えることですが、機械学習エンジニアはより良いサービスを提供するために、常に新しい情報をキャッチしておく必要があります。
特に人工知能の技術は進化が早く、論文が発表されればそれをチェックし、その情報について調査したり研究するようなこともあるでしょう。
こちらも立派な業務内容の一つです。
(3)機械学習エンジニアを採用するのはどんな企業？
機械学習エンジニアを採用する企業は、大きく次の3つに分けることができます。
ひとつは、自社で膨大なデータを保有していたり、AI開発を行っているような、いわゆる大企業と呼ばれる企業です。
具体的にはGoogleやAmazon、Facebook、Microsoft、国内ではNECや富士通、DeNA、リクルート、メガバンクなどが挙げられます。
このような大企業へ技術者を提供（人材派遣など）しているエンジニアリング会社も採用企業の一種です。
他にも、最近立ち上げが増加している、AI関連のスタートアップ・ベンチャー企業もあります。
企業規模がまだ小さい会社であるからこそ、経験の浅いうちから裁量のある立場で働けるなど、貴重な経験を積める場合もあるでしょう。
企業を選ぶ場合、自分がどのような機械学習エンジニアになりたいのか、理想の将来像から逆算して選ぶことがポイントです。
(4)機械学習エンジニアのキャリアパスと年収事例
機械学習エンジニアとして就職した場合、ずっと機械学習エンジニアとして働き続けなければいけない訳ではありません。
機械学習エンジニアのプロフェッショナルとしての道を極め続ける人もいますが、機械学習エンジニアでの経験を活かし、別の職種へ転職する人もいます。
ここからは、機械学習エンジニアのキャリアパスとその年収事例についてご紹介します。
・キャリアパス例1. ITコンサルタント
機械学習エンジニアの仕事では、さまざまな企業が抱える問題解決に向けて、機械学習システムやサービスの設計や開発などを行います。
そのため、機械学習エンジニアとして経験を積むことで、それらの経験を活かしITコンサルタントとして活躍することも可能です。
ITコンサルタントの場合は、自分が設計や構築を行うのではなく、どのような機械学習やAIのシステムを導入すれば企業が抱える問題を解決できるかのアドバイスを行います。
そのため、機械学習エンジニアとして働いているうちから、コンサルタント的な役割のある仕事に携わっておくと転職もスムーズです。
なお、ITコンサルタントの場合の平均年収は650万円程度となっていますが、例えばGoogleやシスコシステムズ、アクセンチュアといった大企業に勤務した場合は1500万円以上の年収になることもあります。
・キャリアパス例2. プロダクトマネージャー
ある程度の年数機械学習エンジニアとして働いて経験を積み、その後プロジェクトマネージャーとして転職するというキャリアパスも多く見られます。
具体的にはその企業の経営方針や経営戦略に合わせて、必要なサービスや製品などのプロダクトの立案や、マーケティング戦略の立案などを行う仕事です。
プロダクトマネージャーの仕事の目的は、顧客満足度や利益の向上であり、機械に向かって仕事をするのではなく、人とのコミュニケーションが重要になってきます。
なお、プロダクトマネージャーの平均年収は600万円程度ですが、業界や企業によっても年収は大きく異なる傾向があります。
例えばオンライン教育サービス関連や、クラウド型の人材管理ツール関連といった業界や企業であれば、年収が1000万円を超えることも珍しくはないでしょう。
・キャリアパス例3. データサイエンティスト
データサイエンティストは、データの分析を元に、ビジネスにおける意思決定のサポートをすることが仕事です。
まず、ビッグデータなどからデータを抽出し分析を行います。
そして、その分析結果の中から正しい情報を導き出すことで、企業ビジネスの意思決定をする際の判断材料として役に立つということです。
コンサルタントのような仕事をすることもあるため、AIや統計学だけでなく、市場トレンドなど幅広い知識が必要であり、業務の難易度は高めな職種です。
そのため、平均年収も693万円とかなり高額になっています。
機械学習エンジニアからの将来的なキャリアアップ先として、視野に入れておくと良いでしょう。
・キャリアパス例4. フリーランス
職種とは異なるのですが、企業で機械学習エンジニアとしてのスキルを磨き、経験を積んでから、フリーランスの機械学習エンジニアとして働くことも可能です。
IT業界はフリーランス・個人事業主などが多く、フリーランスも働きやすい環境が整っていることが多くあります。
フリーランスの場合は、スキルや交渉力によっても年収が大きく左右されますので、企業で働く場合よりもかなり高額な年収を狙えることも。
国内の企業で機械学習エンジニアとして働いた場合の平均年収は600万円前後ですが、フリーランスの機械学習エンジニアになった場合は、年収700万円～1000万円を超える場合もあります。
(5)機械学習エンジニアにおすすめの資格・必要なスキル
20代前半などの若手の場合、未経験でも採用されることもありますが、知識があるに越したことはありません。
機械学習エンジニアになるためには、プログラミングスキルや、数学・統計学の知識、データベースやクラウドに関する知識などがあると良いでしょう。
ここからは、未経験から機械学習エンジニアを目指す際におすすめの資格や、勉強しておきたいスキルについて詳しくご紹介していきます。
・おすすめの資格
実は、機械学習エンジニアが必ず持っていなくてはいけない資格はありません。
ただし、未経験から機械エンジニアを目指す場合は、次の資格を取得したり勉強をすることで、就職・転職活動のライバルと差をつけられるのでおすすめです。
– 基本情報技術者試験
IPA独立行政法人情報処理推進機構
<受験料>7,500円（税込）
<受験時期>年2回の一定期間
<受験資格>制限なし
<試験方式>CBT方式
<合格率>41.6％（2021年春期）
– 統計検定（2級）
一般財団法人 統計質保証推進協会
<受験料>5,000円（税込）
<受験時期>随時
<受験資格>制限なし
<試験方式>CBT方式
<合格率>34.1％（2021年6月20日試験）
– G検定（ジェネラリスト検定）
一般社団法人日本ディープラーニング協会
<受験料>一般13,200円（税込）、学生5,500円（税込）
<受験時期>年3回
<受験資格>制限なし
<試験方式>オンライン実施（自宅受験）
<合格率>64.45％（2021年11月6日試験）
– E資格（エンジニア資格）
一般社団法人日本ディープラーニング協会
<受験料>一般33,000円（税込）、会員27,500円（税込）、学生22,000円（税込）
<受験時期>年2～3回
<受験資格>試験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了していること
<試験方式>各地の指定試験会場にて受験
<合格率>74.53％（2021年8月27日・28日試験）
まず、「基本情報処理技術試験」は、機械学習エンジニアに特化しているわけではありません。
しかし、ITに関しての幅広い知識を保有していることの証明となる国家資格ですので、IT業界への就職を目指すのであれば是非取得しておきたい資格です。
また、機械学習エンジニアを目指すのであれば統計学に関する知識は必須です。
そこでおすすめしたいのが「統計検定」の受験です。
統計検定は基礎となる4級から実務レベルの1級までがありますが、就活に活かすのであれば最低でも2級の取得を目指すことをおすすめします。
他にも、ディープラーニング（深層学習）についての知識も必要となりますが、G検定（ジェネラリスト検定）は、そのディープラーニングを事業に活かすための知識があることを証明できる試験です。
G検定についてはエンジニアに特化した試験ではありませんが、ディープラーニングはもちろん、AIについての幅広い知識を身に付けることが可能です。
一方、E資格（エンジニア資格）は、ディープラーニングの理論に対する理解度や、適切な手法で実装できるスキルがあるかを証明する試験となります。
なお、E資格を受験するためには、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する「JDLA認定プログラム」を修了している必要があります。
つまり、資格取得を目指しながらこのプログラムの受講を通じてディープラーニングに関する様々なスキルを身に付けることができるため、ディープラーニングをより詳しく学びたい方におすすめです。
・必要なスキル
機械学習エンジニアになるためには、様々なスキルが求められますが、ここでは、その中でも特におさえておきたい３つのスキルについてご紹介します。
先ほどご紹介した資格に関する勉強と合わせて、以下のスキルを身に付けておくと良いでしょう。
– プログラミングスキル
機械学習エンジニアを目指すのであればプログラミングスキルは必須となります。
プログラミング言語には様々な種類のものがありますが、特に機械学習の分野で用いられるのはPythonで、求人においてもPythonのスキルが必須とされていることも少なくありません。
そのため、まずはPythonの基礎を習得することをおすすめします。
また、AI関連の開発にはC言語やC++、Javaなどの言語が用いられる事も多いため、これらについてもPythonを習得した後に学習すると良いでしょう。
– データベースやインフラに関する知識
機械学習エンジニアの仕事では、膨大な数のデータを解析し実用化していきます。
そのため、データーベースに関する知識があると、実務においてもスムーズに進めることができます。
具体的にはSQL・RDB・RDBMSといったデータ操作方法の知識を身に付けておくと良いでしょう。
また、機械学習で行なう処理の効率はハードウェアと大きな関係があるため、クラウドをはじめとするインフラに関する動作の基礎知識についても身に付けておきたいところです。
– ライブラリ・フレームワークの知識
機械学習の開発では、機械学習専門のライブラリやフレームワークを用います。
そのため、機械学習エンジニアを目指す場合は、複数のフレームワークについての知識を身に付けておく必要があります。
機械学習の処理に用いられる「TensorFlow（テンソルフロー）」や、描画の処理やデータ分析が含まれる「scikit-learn（サイキット・ラーン）」などは特に代表的なものであり、無料で利用できるため、是非覚えておきましょう。
(6)未経験で機械学習エンジニアを目指すには？
未経験で挑戦するには、難易度が高めな機械学習エンジニア。
少しとっつきづらい印象もあるのではないでしょうか？
そのような方におすすめしたいのがラクスパートナーズの「実践型研修」です。
おすすめPOINT
1.未経験でも参加可能
2.研修期間は3ヶ月
3.同期と一緒にスタートできるので心強い
ラクスパートナーズの超実践型研修では、同じ研修を受けている同期とチームになって、実際に開発を行います。
一般的なエンジニアスクールは一人でカリキュラムを受講するところも多いので、チームで切磋琢磨し合いながら学べる点は、かなり心強いポイント。
また、未経験者でも問題なく研修に参加が可能です。
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