機械学習エンジニアの仕事内容とは？必要なスキルや将来性・平均年収も解説 | レバテックフリーランス

機械学習エンジニアとは？

機械学習エンジニアとは、機械学習のアルゴリズム（問題を解決するための手順・方法）を実装したり、開発したりする職業のことです。近年、金融業界・マーケティング業界・流通業界・製造業界・医療業界などさまざまな分野において、機械学習エンジニアが活躍する場面が増えています。

機械学習エンジニアに関連する職業が、AIエンジニアとデータサイエンティストです。今回は機械学習エンジニアとAIエンジニア・データサイエンティストとの違いや機械学習エンジニアの年収や仕事内容、機械学習エンジニアになるためのステップなどを解説します。

機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い

機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いは、担当する業務の範囲です。機械学習エンジニアが「機械学習」に焦点を当てているのに対し、AIエンジニアは機械学習を含む「AI（人工知能）」全般を対象としています。

そのため、機械学習エンジニアもAIエンジニアの一種といえるでしょう。ただし、企業によって機械学習に関する開発職を「機械学習エンジニア」、研究職を「AIエンジニア」と区別している場合もあります。

AIエンジニアの仕事内容について知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
AIエンジニアになるには？仕事内容や将来性、必要なスキルを解説

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの主な違いは、統計学との関係性です。機械学習エンジニアも統計学の知識が欠かせませんが、一般的にデータサイエンティストの方がより統計学との関係性が深いとされています。ただし、企業によって機械学習エンジニアとデータサイエンティストを同じ職業として扱うケースもあるため、注意しましょう。

データサイエンティストは、主に数学や統計学などの知識とデータを活用し、さまざまな課題を解決する職業です。データ収集からモデルの構築・検証までさまざまな業務をこなします。

データサイエンティストの仕事内容について、より詳しく知りたい方は以下の記事を参考にしてください。
データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介

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機械学習に関する基礎知識

機械学習とは、大量のデータをコンピューター（機械）に読み込み、自動で学習させていくことにより、ルールやパターンを解明する技術のことです。一般的に、学習するサンプルの数が増えるほど、機械学習による予測の精度が高まります。

人間が手間をかけずに、素早くかつ正確に情報を処理したり識別したりできる点が、機械学習が注目される理由です。以下では、機械学習の種類や機械学習が活用されている分野について解説します。

機械学習の種類

機械学習には、以下の種類があります。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

教師あり学習とは、あらかじめ「正解」のデータを用意し、正しく出力できるようにデータの特徴やルールを学習させる機械学習のことです。過去のデータを参考にして、天気や価格から売上を予測させることが、教師あり学習の具体例として挙げられます。

それに対して、教師なし学習とは「正解」のデータなしで入力したデータから特徴やルールを学習させて、隠れたパターンや構造を見つけ出す機械学習のことです。正解となるデータを用意する手間を省ける分、教師あり学習と比べると精度が低くなる可能性があります。

強化学習とは、システムが試行錯誤して適切な制御方法を見出す機械学習のことです。正解を与えるのではなく、将来の価値を最大化することを目的としているため、囲碁・将棋のように人間がたったひとつの正解を導けない分野でも活躍します。

なお、教師あり学習・教師なし学習・強化学習のすべてに関連するのが、ディープラーニング（深層学習）です。ディープラーニングについては、後ほど詳しく解説します。

機械学習が活用されている分野

近年、機械学習はさまざまな分野において活用されています。主な分野は、以下のとおりです。

• 画像認識・音声認識
• 自然言語処理
• 未来予測

それぞれの内容を解説します。

画像認識・音声認識

画像認識とは、コンピューターが画像（動画）に何が写っている（映っている）のかを認識したり、分析したりする技術のことです。手書き書類のデータ化や、写真に写ったものをカテゴリ別に分類するなどの場面で画像認識が使われています。

音声認識とは、人の発言を認識して音声データを文字テキストに変換する技術のことです。顧客の問い合わせに自動応答する（コールセンターの自動オペレーター）や、スマートフォンの音声入力機能などで機械学習による音声認識が使われています。

なお、音声認識を実践するにあたって、次に説明する自然言語処理と併用されることが一般的です。

自然言語処理

自然言語処理とは、人間が日常的に利用している言語をコンピューターも理解できるように処理させる技術のことです。検索エンジンやチャットボット（人工知能を活用した自動会話プログラム）などにおいて、機械学習による自然言語処理が使われています。

本来、人間の言語にはあいまいな部分がいくつもあるものです。そこで、機械学習により、コンピューターは大量のテキストデータや音声データを処理することで、自然言語処理の精度を高めています。

未来予測

未来予測とは、過去のデータを収集・分析して構築した予測モデルを適用することで、未来を予測する技術のことです。予測モデル構築後に学習対象となるデータや数値などを調整することで、精度を高めていきます。

未来予測を活用した主な例は、企業の将来収益の予測・感染症の流行予測・ユーザーが検索しようとする内容の予測・顧客の待ち時間の予測などです。未来予測の精度が上がり浸透していけば、企業にとっても消費者にとっても大きなメリットを期待できます。

なお、今回紹介した分野以外に、利用者に価値があるであろう商品を提示する「レコメンデーション」や、データを圧縮する「次元削減」なども機械学習が活用されている分野です。

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機械学習エンジニアの平均年収

機械学習エンジニアの平均年収に限定した公的なデータはありません。ただし、機械学習エンジニアが一般的なエンジニアより高収入の傾向にあることを踏まえると、平均年収が600万円を超える可能性があります。また、企業や案件次第では、年収が1000万円を超えることもあるでしょう。

機械学習エンジニアは一般的なSE（システムエンジニア）と比べて平均年収は高い傾向です。なぜなら、機械学習エンジニアは高度な専門知識やスキルを要する職業だからです。

2017年に経済産業省が実施した「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」において、SE・プログラマの平均年収が公表されており、なかでも「ソフトウェア製品の開発・実装」が568.5万円、「顧客向けシステムの開発・実装」が593.7万円、「組み込みソフトウェアの開発・実装」が603.9万円でした。

なお、2024年2月時点でのレバテックフリーランスの保有案件によれば、フリーランスの機械学習エンジニアの平均月単価は81万円であり、単純計算で平均年収972万円となります。

なお、機械学習エンジニアの平均年収についてより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
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

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」

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機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアの主な仕事内容は、以下のとおりです。

• 機械学習のシステムやサービスを開発・設計する
• 機械学習モデルを開発して検証する
• データの分析や解析をする
• 機械学習の基盤構築や運用・保守をする
• 最新技術の調査や研究をする

それぞれどのような仕事なのか、詳しく解説します。

機械学習のシステムやサービスを開発・設計する

システムやサービスを開発したり、設計したりすることが機械学習エンジニアの仕事です。人工知能を利用したWebサービスなどを開発しています。

顧客データやアクセスログ（どのようなアクセスがあり、どう処理したかを記録したもの）などから不正ユーザーを検知することが、機械学習を利用したWebサービスの具体例です。また、購買情報を参考に顧客の好みの商品を予測して推奨する「レコメンデーション」機能を搭載したWebサービスにも、機械学習エンジニアが携わります。

なお、開発後に必要に応じて機能を改善することも、機械学習エンジニアの役割です。

機械学習モデルを開発して検証する

機械学習に用いるアルゴリズムやモデルを開発することも、機械学習エンジニアの仕事です。機械学習に必要なアルゴリズムを選定してから、目的に応じたモデルを作成します。

選定したアルゴリズムが用途に適したものか、作成したモデルが未知の情報にも対応可能かなどを検証することも機械学習エンジニアの役割です。モデルの検証法には、ホールドアウト法・リーブンワンアウト法などさまざまな種類があります。機械学習エンジニアは、データの規模によって適切な検証をしなければなりません。

データの分析や解析をする

データの分析・解析も、機械学習エンジニアの大切な仕事です。クライアントが属する業界に関する膨大なデータから、求められている情報を分析・解析し、クライアントの業務改善に役立てます。

データの分析にあたって、データを集めなければならない場面もあります。また、集めたデータの不備を補正したり、正確に分析できるように加工したりするクレンジングの作業も重要です。データのクレンジングの例として、スペルミスの修正・重複データの削除・不足データの補足などが挙げられます。

機械学習の基盤構築や運用・保守をする

機械学習の基盤構築が、機械学習エンジニアの仕事に含まれることもあるでしょう。基盤構築とはサーバー・ネットワーク機器・セキュリティなどを適切に設計したり、構築したりすることです。

また、機械学習のサービスを開発してからの運用や保守も機械学習エンジニアの業務に含まれることがあります。運用は日常的にシステム・サービスが安定して稼働するよう管理することで、保守はトラブルが発生しないよう対策を講じたり、トラブル発生時に対応したりすることです。

最新技術の調査や研究をする

日々、最新技術の調査や研究を続けることも、機械学習エンジニアにとって大切な仕事のひとつです。機械学習に関する分野は技術進歩が早いため、機械学習エンジニアになってからも学び続けていかなければなりません。

機械学習に関する国際会議をチェックしたり、論文検索サイトのGoogle Scholarなどを活用して最新の論文を読んだりすることで、自分の中の機械学習に関する知識をアップデートすることが必要です。

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機械学習エンジニアを目指すメリット

機械学習エンジニアを目指すメリットは、以下のとおりです。

• 企業からの需要が高い
• 将来性のある仕事と言われている

それぞれのメリットを説明します。

企業からの需要が高い

企業からの需要が高いため、仕事を探しやすい点が機械学習エンジニアを目指すメリットです。

日本では将来的にIT人材が不足することが懸念されています。その中でも、とくに高度なスキルや知識が求められる機械学習エンジニアが足りていない状況です。

企業は自社の従業員を機械学習エンジニアに育成するには、時間や手間がかかります。そのため、即戦力として活躍できる機械学習エンジニアは特に重宝されるでしょう。

将来性のある仕事と言われている

将来性のある仕事として知られている点も、機械学習エンジニアを目指すメリットです。さまざまな分野でAI・機械学習が活用され始めていることや、人材不足が続くことから、今後も長期にわたって機械学習エンジニアが求められるでしょう。

また、平均年収の高さも機械学習エンジニアを目指すメリットです。実力があれば、若いうちから高収入を得ることも期待できます。

機械学習エンジニアの将来性や、今後の需要についてより詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
機械学習エンジニアの将来性は？仕事内容や年収、必要なスキル、今後の需要について

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機械学習エンジニアに必要な知識・スキル

機械学習エンジニアには、以下の知識やスキルが求められます。

• プログラミングの知識・技術
• システム開発の経験
• 数学や統計学に関する知識
• データベースやクラウドに関する知識・スキル
• ディープラーニング（深層学習）やアルゴリズムに関する知識

ここから、機械学習エンジニアに必要な知識やスキルを確認していきましょう。

プログラミングの知識・技術

プログラミングの知識や技術なしに、機械学習エンジニアになることは困難です。機械学習エンジニアはプログラミング言語を記述してコンピューターに指示を出すことにより、さまざまな処理をしています。

とくに、機械学習で使う機会が多いプログラミング言語がPythonです。Pythonの特徴として、シンプルかつ短いコードで記述できる点、幅広い用途に活用できる点、フレームワークやライブラリが豊富な点などが挙げられます。

さっそくPythonについて学習してみたいと考えている方は、以下の記事に記載されている勉強法を参考にしてください。
Pythonの勉強法｜初心者の入門におすすめの学習方法とは？

システム開発の経験

プログラミングの言語やインフラに関する知識に加え、実際にシステム開発したことがあること（経験）も機械学習エンジニアになるために必要な要素です。基本設計・詳細設計・コーディングを習得していなければ、システム開発はできません。

機械学習に関するサービスでなくても、システム開発をしたことがあれば、プラスに働くでしょう。

数学や統計学に関する知識

数学や統計学に関する高度な知識が求められる点は、機械学習エンジニアならではの特徴です。数学や統計学を理解していなければ、機械学習のアルゴリズムを構築できません。

機械学習に必要な知識の代表例は、以下のとおりです。

• 微分・積分
• 線形代数
• 確率・統計
• 形態素解析
• 構文解析

なお、アルゴリズムをどのような目的で使うかによって、必要な知識は異なります。クライアントからの要望に対して柔軟に対応するためには、幅広い知識を身につけておかなければならないでしょう。

データベースやクラウドに関する知識・スキル

データベースやクラウドに関する知識やスキルも、機械学習エンジニアに求められます。

データベースとは、データをひとつの場所に集約して保管・管理・参照するためのシステムです。データベース言語SQLなどに関する知識が、データベースを活用して機械学習のモデル設計をする際に役立ちます。

クラウドとは、サーバーやストレージを使わずにインターネットを通じてサービスを利用できる仕組みです。機械学習で処理する量・回数は膨大で、ハードウェアに依存する場面も多いため、作業を効率化するために、クラウドを活用しなければならないことがあります。

そのほか、機械学習のWebサービスを開発する場合は、セキュリティの知識も欠かせません。

ディープラーニング（深層学習）やアルゴリズムに関する知識

機械学習エンジニアは、ディープラーニング（深層学習）やアルゴリズムに関する知識も持っていなければなりません。

ディープラーニングとは、入力するデータと出力するデータの間に中間層を設けた上で、多層化することで背景にあるルールやパターンを理解する手法です。ディープラーニングにより、人間が労力をかけなくても、データから特徴を抽出できます（データが十分な場合）。

なお、ディープラーニングは機械学習の一部と考えることが一般的です。

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機械学習エンジニア向きの人

以下に該当する人は、機械学習エンジニア向きといえるでしょう。

• 論理的な思考力がある
• 数学に関心がある
• データ分析に興味がある

それぞれの特徴や、機械学習エンジニアとの関係性について解説します。

論理的な思考力がある

論理的な思考とは、物事の要素を体系的に整理し、矛盾のないように筋道を立てる考え方のことです。機械学習でデータを分析する際、矛盾が生じないようにロジカルに考えることが求められるため、論理的な思考力がある方は機械学習エンジニア向きといえます。

数学に関心がある

数学に関心がある方も、機械学習エンジニア向きといえるでしょう。なぜなら、機械学習では数学や統計学の知識を使って分析しなければならない場面がいくつもあるからです。

データ分析に興味がある

データ分析に興味を持っている方も、機械学習エンジニアに向いています。なぜなら、機械学習エンジニアは、膨大なデータを扱う機会が多いためです。

たとえば、飲食店の売上に関心がある、メディアが報じている内容に数字上の根拠があるか気になる、確率の計算をしたくなるなどに該当する方は、機械学習エンジニアに向いているといえます。

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機械学習エンジニアに役立つ資格

機械学習エンジニアには統計学の知識が欠かせないため、統計検定の取得が役に立ちます。統計検定とは、統計に関する知識や活用力を証明する試験です。

統計検定には、難易度によって1級・準1級・2級・3級・4級の種類があります。1級以外は、コンピューター上で実施するCBT方式で受験可能です。

また、機械学習の一部とされるディープラーニングの基礎知識を問うG検定（ジェネラリスト検定）も役に立ちます。G検定は、1年間に6回実施されており、オンライン受験（自宅受験）が可能です。

機械学習エンジニアと近い領域の職業であるデータサイエンティストに役立つ資格や、その難易度について知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
データサイエンティストに役立つ資格｜難易度や試験内容、必要なスキルを解説

参考：
一般財団法人 統計質保証推進協会「統計検定とは」
一般財団法人 日本ディープラーニング協会「G検定とは」

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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になってから、その道を極めるキャリアパスがある一方で、異なる職種にキャリアチェンジすることもあります。機械学習エンジニアの代表的なキャリアチェンジ例は、データサイエンティスト・ITコンサルタントなどです。

ITコンサルタントとは、企業が抱える悩みをヒアリングし、課題を解決するために必要なサービスの開発・導入を提案する職種を指します。自らが設計や開発を手がけない点が、エンジニアと異なる点です。

ITコンサルタントの仕事内容について、より詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
ITコンサルタントとは？仕事内容やフリーランス事情を解説

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未経験から機械学習エンジニアになるには？

未経験からいきなり機械学習エンジニアになることは難しいでしょう。なぜなら、機械学習エンジニアには、プログラミングスキルが欠かせないためです。

まずは、プログラミングの基礎知識を身につけた上で、一度ITエンジニアとして職務経験を積むことを検討しましょう。ITエンジニアとしての経験を積みつつ、数学や統計学の知識も学んでいけば、機械学習エンジニアになるチャンスも生まれます。

また、実務経験を積む一つの手段として、副業から挑戦するというやり方もあります。レバテックフリーランスでは、エンジニアの副業向け案件も幅広く取り扱っていますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

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機械学習エンジニアに関するよくある質問

ここでは、機械学習エンジニア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になるためにはどのようなスキルが必要ですか？

機械学習エンジニアになるためには、プログラミングの知識、統計理論、インフラ周りの知識、データベースやクラウドに関する知識等のスキルが必要です。

Q. 機械学習エンジニアとデータサイエンティストではどんな違いがありますか

機械学習エンジニアはモデルの開発・デプロイに主に従事します。データサイエンティストはAI・機械学習等を駆使して膨大かつ複雑なデータを収集・分析した結果をもとに課題を解決します。

Q. 機械学習エンジニアの平均年収はどの程度ですか？

機械学習エンジニアの平均年収は約630万円といわれています。

Q. 機械学習エンジニアの業務内容にはどのようなものがありますか？

機械学習エンジニアは機械学習モデルの構築･検証、機械学習システム・サービスの設計･開発、機械学習の基盤構築や運用・保守、論文や最新技術の調査･研究等の業務を担います。

Q. 機械学習エンジニアに向いてる人物像について教えてください。

データ分析が得意、数学的または論理的に考えられる、プログラミングが得意、新しい知識や技術の習得を好むといった人が機械学習エンジニアに向いています。

※本記事は2024年2月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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