機械学習エンジニアの平均年収。海外との違いや未経験から転職後の給料相場 | レバテックフリーランス

機械学習エンジニアとは？

総務省が発表した「令和元年版情報通信白書」によると、機械学習とは、人間が学習していくことと同じように、コンピューターが自らのアルゴリズムにもとづき、入力されたデータをもとにパターンやルールといった法則性を見つけ出す手法です。コンピューターは、覚えたパターンやルールを関連づけることによって、新しいデータに対して識別や予測を行います。

※参考 : 総務省｜令和元年版 情報通信白書｜AIに関する基本的な仕組み

また、機械学習の手法のひとつとして、多数の層から成るニューラルネットワークを用いた「ディープラーニング」が注目を集めています。ディープラーニングでは、AIがパターンやルールを発見していくうえで、何に着目するか（特徴量）を自ら抽出することが可能となります。

機械学習エンジニアは、このような機械学習システムの開発、運用などを行います。具体的な仕事内容には幅がありますが、目的に応じたアルゴリズムを選定、実装し、AIが目的通りに学習しているかどうかを確認、評価したうえで、調整を行い続け進化させていくのが主な役割といえます。

関連記事 : 機械学習エンジニア（MLエンジニア）とは？仕事内容やフリーランス事情を解説

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機械学習エンジニアの平均年収

2021年4月時点でレバテックフリーランスに掲載されている機械学習の求人・案件の平均月額単価は81万円、最高単価は145万円、最低単価は30万円です。この12ヶ月分を年収として概算すると、以下のようになります。

機械学習エンジニアの年収相場

参照元 : 機械学習の求人・案件一覧

平均年収（フリーランス）	984万円
最高年収	2280万円
最低年収	360万円

ただし、上記のとおり、これはレバテックフリーランスの求人・案件の単価相場をもとに簡易計算した金額なので、あくまでも参考程度にご認識ください。

なお、同時点でレバテックフリーランスに掲載されているシステムエンジニア（SE）の求人・案件の平均月額単価が73万円、上記と同様に計算すれば平均年収は876万円になることを考えると、機械学習エンジニアの平均年収は高めの水準であると推測できます。

機械学習エンジニアは、エンジニア業界のなかでも人材不足であるとされていることや、専門的なスキルが要求される仕事であることから、高い年収を得られる可能性がある職業といえます。

海外の機械学習エンジニアの平均年収

国によっても機械学習エンジニアの平均年収には違いがあると考えられますが、たとえば、アメリカの企業口コミ・求人検索サイト「Glassdoor」のデータでは、2021年4月時点で機械学習エンジニアの平均年収は127,513ドルとなっています。この平均年収を日本円に換算すると、同時点のレートで1,400万円近くになり、日本と比べてかなり相場が高いことがうかがえます。

※参考 : Salary: Machine Learning Engineer | Glassdoor

GAFA（グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン）と呼ばれる世界トップクラスのIT企業も存在するアメリカでは、機械学習エンジニアを含めてITエンジニアの平均年収は高い傾向にあり、経済産業省がまとめた「IT人材に関する各国比較調査結果報告書」によると、日本のIT人材の平均年収が598万円であるのに対し、アメリカのIT人材の平均年収は1,157万円と、2倍近い水準になっていました。

※参考 : 経済産業省｜IT人材に関する各国比較調査結果報告書

未経験から機械学習エンジニアに転職後の年収

経済産業省がまとめた「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」によると、未経験から機械学習エンジニアに転職したばかりの人に相当すると考えられるスキル標準レベル1（新人・初級者レベル / 仕事に慣れ始めたレベル）のIT人材の平均年収は437.8万円です。

機械学習エンジニアを含め、IT人材の平均年収はスキル標準レベルが上がるごとに高くなっていく傾向があります。

※参考 : 経済産業省｜IT関連産業の給与等に関する実態調査結果

この資料によると、IT人材の平均年収はスキル標準レベルが上がるごとに高くなっていく傾向があります。レベル1～3までの年収の上昇率は比較的緩やかなカーブを描いており、年収の上昇率がそれほど高くありませんが、レベル4以上の高スキル保持者の場合、スキルレベルが高くなればなるほど、年収の上昇率も高まっていくことが分かります。レベル6や7ともなると、平均年収は1,000万円を超える結果となっています。

機械学習エンジニアも一般的なエンジニア全般と同様に、スキルのレベルが高まるほど、高収入を獲得できる可能性が高くなる職業といえます。機械学習エンジニアは、エンジニアのなかでも特に専門的なスキルが必要とされる職種です。そのため、高いスキルを持つことによる年収の上昇率は、一般的なエンジニアよりも高いと考えられます。

その反面、未経験から機械学習エンジニアに転職した場合、はじめのうちは、なかなか年収が上がらないことも覚悟しておいたほうがよいでしょう。あとになって高いスキルを持つようになれば、それに比例して収入も高くなっていく可能性が高まります。最初は勉強を続け、着実に現場での実務経験を積んでいきましょう。

関連記事 : AIエンジニアの平均年収｜未経験から目指す方法や注意点、役立つ資格も紹介

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機械学習エンジニアは新卒で年収1,000万円を目指せる？

経済産業省が2021年に発表した「我が国におけるIT人材の動向」という資料によると、アメリカをはじめとした海外でAI・データサイエンスなどの高いスキルを持つ人材の採用時に高水準の給与を提示する例が増えていることを受けて、日本でも優秀な人材の新卒・中途採用を行う際に、年収1,000万円を超えるような報酬額を提示するケースが見られるようになっています。

※参考 : 経済産業省｜我が国におけるIT人材の動向

同資料では、実際に大手企業で「AIなどの分野で大学時代の論文が高い評価を得た新卒者」を対象に、年収1,000万円以上を提示した事例が紹介されています。

そのため、学生時代に機械学習の専門的な知識を身につけていた場合、機械学習エンジニアとして新卒で年収1,000万円を狙うことは不可能ではないといえるでしょう。

関連記事 : フリーランスの種類別・職種別平均年収｜年収1000万円を目指す方法も解説

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機械学習エンジニアが年収を上げるには

機械学習エンジニアが年収を上げる方法の例としては、以下が挙げられます。

• 需要が高いスキルを磨く
• 給与水準が高い企業に転職する
• フリーランスとして独立する

自分のスキルを高めることで年収を上げるか、高い年収を得られる環境に行くか、もしくはその両方に取り組んで年収アップを目指すこともできます。どの方法を選んだとしても、継続的に行動を起こしていくことが大切です。

需要が高いスキルを磨く

機械学習エンジニアに何よりも求められているのは、専門的かつ幅広いスキルといえます。将来的に価値が高まってきそうな分野や、希少性の高い分野などで高いスキルを持っていると、エンジニアとして高く評価され、今後の年収の向上が見込めます。たとえば、一般的に機械学習エンジニアに必要となるスキルとしては、以下のようなものが挙げられます。

• Pythonなどのプログラミングスキル
• 機械学習ライブラリ・フレームワークを扱うスキル
• データベースを扱うスキル
• 数学・統計学の知識
• 画像処理、自然言語処理、音声処理などに関するスキル

高年収を狙っていくには、学生時代はもちろん、就職後も継続的に勉強の時間を確保することが重要です。

給与水準が高い企業に転職する

AI分野には近年、大企業も積極的な投資を行っていますが、日本においては深刻な技術者不足で悩んでいる業界でもあります。

そのため、高いスキルを持ち即戦力となるような機械学習エンジニアは、高い年収を提示してでも積極的に採用したいという企業も少なくありません。

転職市場においての需要が高いため、企業が求めているスキルと合致したスキルさえあれば、今よりも給与水準の高い企業への転職を狙ってみるのも年収を上げるひとつの手段といえます。

フリーランスとして独立する

独立してフリーランスの機械学習エンジニアになれば、実績やスキル次第では高年収を狙うことが可能です。先述のとおり、2021年4月時点でレバテックフリーランスに掲載されている機械学習の求人・案件の平均月額単価をもとに計算すると平均年収は972万円と、1,000万円に近い水準になることからも、サラリーマン時代よりも高い年収を狙える可能性はあるといえます。

一方で、フリーランスの働き方は、会社員の働き方とは大きく異なります。そのことを正確に認識していないと、年収が大幅に減少してしまう可能性もあります。

フリーランスが収入を確保するためには、自分で案件を獲得し、報酬を得ていかなくてはいけないため、営業スキルや交渉スキルも重要になります。

また、案件の受注には基本的に即戦力としてすぐに作業をこなせるレベルのスキルが求められるため、見合った実績やスキルがなければ、継続的に高単価の案件を受注していくのは難しいでしょう。

そのため、フリーランスとして独立するためには、人脈を作って案件を継続して受注できるようにしておく、十分な実績を作る、案件探しや単価交渉などをサポートしてくれるフリーランスエージェントに登録するといった準備、対策が大切です。

関連記事 : Pythonエンジニアの平均年収｜他言語との年収比較や未経験からの入門・転職方法

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機械学習エンジニアになるには

未経験から機械学習エンジニアになるには、以下のようなステップを踏みましょう。

• 仕事に必要な知識を勉強する
• 未経験者歓迎の求人を探す

未経験であるというハンデを少しでも減らすために、必要な知識を習得し、未経験歓迎の求人に応募しましょう。ただし、入社後は下流工程や資料作成などの業務から開始することも少なくないことをあらかじめ理解しておきましょう。

仕事に必要な知識を勉強する

機械学習エンジニアになるためは、ディープラーニングをはじめとする機械学習の手法についての深い理解は大前提として、ほかにも多数のスキルが必要となります。

たとえば、SQLのようなデータベースを扱うためのスキル、統計学と数学に関する知識、AWSなどのクラウドサービスに関する知識、Pythonでプログラミングを行えるスキルなどが必要です。

以上を見ても分かるように、機械学習エンジニアになるには幅広いスキルを習得する必要があります。そして、付け焼き刃の知識ではなく、実際に仕事に活かせる実務レベルのスキルとして身につけていかなくてはなりません。

新卒から機械学習エンジニアを目指す場合は、大学や大学院の修士課程で機械学習の専門的な研究を行うことが最善でしょう。近年は政府の施策として、大学などにおける数理・データサイエンス・AIに係る教育の強化も進められています。

※参考 : 文部科学省｜数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）

仕事に必要な知識を勉強する場合、独学でも一定レベルの知識を習得していくことは可能ですが、AIを専門とするプログラミングスクールに通ったり、オンラインの学習サービスを利用したりして学ぶのもおすすめです。

中には実際に現場で働いている機械学習エンジニアが指導してくれるプログラミングスクールもあります。スクールに通うことが環境的に難しい人は、オンラインのプログラミングスクールをチェックしてみましょう。

未経験者歓迎の求人を探す

機械学習エンジニアは高いスキルを要求される仕事のため、基本的には転職時にも実務経験が重視されますが、人材不足などを理由に未経験者を積極的に受け入れている企業もあります。転職サイトなどで検索すれば、未経験者歓迎の求人が見つかるでしょう。

未経験者歓迎といっても、応募条件として何かしらのエンジニア経験を求める求人は多くあります。また、就職後は必要なスキルを習得するために、日々勉強し続けなければいけません。覚えることが多い職種であるだけに、入社から実務をこなせるようまでは、かなりの時間を要することもあります。

未経験者歓迎の求人の中からよい仕事先を探すポイントとして、サポート体制が万全である、積極的に研修を行っているなど、社員育成の環境が整った職場を探すことが肝心です。気持ちよく仕事ができる職場で働けるように、求人情報は細かくチェックすることを心がけましょう。

関連記事 : 未経験から機械学習エンジニアになるには｜転職方法や求人応募に必要なスキル

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機械学習エンジニアの将来性

IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が発表した「AI白書2020」の調査データを参照すると、AIを導入検討するに当たっての課題として「AI人材が不足している」ことを挙げる企業は多いことが分かります。

※参考 : IPA（独立行政法人情報処理推進機構）｜AI白書

また、総務省が発表した「令和2年版情報通信白書」に掲載されている調査データでも、「IoT・AI等のシステム・サービス」を導入していない企業の多くが、「使いこなす人材がいないから」という理由を挙げています。

※参考 : 総務省｜令和2年版 情報通信白書｜企業におけるIoT・AI等のシステム・サービスの導入・利用状況

このような理由から、機械学習エンジニアは需要が高く、スキル次第で高年収を狙っていくことが可能な将来性の期待できる職種といえます。

関連記事 : 機械学習エンジニアの将来性｜仕事内容や年収、必要なスキル、今後の需要は？

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今後の需要の伸び次第でさらに高収入を狙える

機械学習エンジニアは今後も需要が伸びていけば、さらに高収入が期待できる職種となっていく可能性もあります。しかし、IT業界の技術のトレンドは変わりやすいため、業界の動きをチェックしつつ、機械学習エンジニアとしてのスキルを磨き続けることが重要です。未経験から機械学習エンジニアを目指す方は、必要に応じてプログラミングスクールやオンライン学習なども活用しながら幅広い知識や技術を身につけていきましょう。

関連記事 : Pythonエンジニアの平均年収｜他言語との年収比較や未経験からの入門・転職方法

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機械学習エンジニアの年収に関するよくある質問

ここでは、機械学習エンジニアの年収に関するよくある質問に答えていきます。

Q. 機械学習エンジニアの平均年収が、高めの水準である理由は何ですか？

AI市場の拡大により需要が高いことや、専門的なスキルが要求されることから、機械学習エンジニアの平均年収は高めの水準となっています。

Q. 機械学習エンジニアに必要な専門的なスキルは何ですか？

プログラミング言語や機械学習アルゴリズムの知識、データ処理や可視化のスキルなどが必要です。

Q. 機械学習エンジニアがスキルアップするための資格や認定には、どのようなものがありますか？

機械学習エンジニアがスキルアップするための資格や認定としては、G検定、E資格、統計検定、データベーススペシャリスト試験などがあります。

Q. 機械学習エンジニアは、どのような分野でニーズがありますか？

機械学習の発展に伴い、医療・介護、製造業、物流など幅広い分野でのニーズが高まっています。

Q. 機械学習エンジニアに必要な知識を習得するためには、どのような学習方法がありますか？

学習サイトや書籍で勉強を深め、実際にプログラミングしてみることで学習できます。

最後に

簡単４ステップ！スキルや経験年数をポチポチ選ぶだけで、あなたのフリーランスとしての単価相場を算出します！

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