機械学習エンジニアとは、AI（人工知能）を開発するエンジニアの1つです。

しかし、機械学習エンジニアという言葉は聞いたことがあっても、実際にどんな仕事内容なのか、AIエンジニアとの違いは何なのか？気になる方も多いのではないでしょうか？

そこで本記事では機械学習エンジニアの具体的な仕事内容や、将来性、必要なスキルについて詳しく解説しています。

また、機械学習エンジニアのやりがいについても紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

まずは機械学習エンジニアについて知るために、以下の4点についてまとめました。

• 機械学習エンジニアの仕事内容


• AI（人工知能）エンジニアとの違いとは


• 機械学習エンジニアの将来性


• 機械学習エンジニアは未経験者でもなれるのか

これらの内容について、順番に解説していきます。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアは、分析や解析対象に関わるデータをAIに学習させることで、検証を行ったり、特徴をパターン化して、精度の高い機械学習モデルを構築していくためのエンジニアです。

機械学習の分野は、さまざまな企業で導入が始まっています。

例えば購買データと顧客層を組み合わせた、新しいサービスを立案するために機械学習によるモデルを構築したり、購買データから需要を予測して、発注や配送の効率化を図るなど、分野によって仕事内容は異なります。

そんな機械学習エンジニアですが、仕事内容は主に次のように分類されます。



まずは機械学習のアルゴリズムを実装するために、必要なデータを収集します。

データは始めから一箇所に集約されているわけではありませんので、データベースなどに集約してデータの整形や加工を行います。

また機械学習では、ビッグデータと言われるさまざまなデータ群を活用することもあります。

次に収集したデータを元に機械学習のアルゴリズムの設計や実装を行い、プログラムを動かすための環境を構築します。

機械学習で利用されるデータは業種によって異なりますので、それぞれの用途に適した環境の構築も必要です。

AI（人工知能）エンジニアとの違いとは

次に機械学習エンジニアと、AI（人工知能）エンジニアとの違いについて見ていきましょう。

AIは「Artificial Intelligence」の略で人工知能とも言われています。

人工知能についてはまだ正確な定義はありません（専門家によって定義が異なる）が、コンピューターに学習をさせることで、機械的に意思決定をさせたり、人間と同じような振る舞いをさせる目的で研究、開発が進められています。

AIエンジニアは人工知能を開発するエンジニアの総称で、AI領域の仕事もITにおけるシステム開発と同様に、設計やデータ収集、開発、テストなどを行います。

AIエンジニアは大きく分けると機械学習エンジニアと、データサイエンティストに分類されます。

機械学習エンジニアは「機械学習エンジニアの仕事内容」で解説したようにデータを加工、アルゴリズムを実装するためのエンジニアです。

データサイエンティストは、実装した機械学習モデルを実際に利用して分析し、精度を上げていきます。

つまり機械学習エンジニアはAI開発の一つである、機械学習に特化したエンジニアとなります。

機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアに将来性はあるのでしょうか？

今後AIの発達により簡単なコードが書けるエンジニアの仕事は、淘汰される可能性は高いと言えます。

しかし、AIを開発する機械学習エンジニアはまだまだ発展途上のため、これからも需要が伸びると予想されます。

とくに機械学習エンジニアとして活躍しているエンジニアは、国内ではまだまだ数が少なく、常に人手不足の状態です。

経済産業省の2019年の発表（https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf）によると、AI需要の伸びが予想の平均をいくと、2030年にはAI人材の需要ギャップが約13万人になると試算されています。

この結果はあくまで予想でありますが、AIの導入が進んでいることから、今後も人材不足の状態は変わらない可能性が高いでしょう。

ただし機械学習の分野に関しても、例外なく時代によって求められるスキルは変わっていきます。

そのため日々新しいものを積極的に取り入れる姿勢で、望んでいく必要はあります。

機械学習エンジニアは未経験者でもなれる？

結論から言えば、全くの未経験から機械学習エンジニアになるのは難しいですが、ITエンジニアとして業務経験がある場合は十分可能です。

とくにITエンジニアとしても未経験で、プログラミングのスキルが全くない状態から機械学習エンジニアを目指す場合は、相当な時間がかかります。

機械学習は主にPythonやRのようなプログラミング言語を使用して、機械学習プログラムを開発します。

しかし一般的にプログラミングスキルを身につけるには、2,000〜3,000時間は掛かると言われています。

そこから更に機械学習アルゴリズムを理解しなければいけませんので、その道のりは長いと言えます。

しかしエンジニアとして開発経験があれば、プログラミングの基本的な理解はありますので、その分機械学習のスキルの習得は早くなります。

また将来性の項目で解説したように、現在機械学習エンジニアの数は不足していますので、エンジニアとして経験が浅くても、雇いたいと思っている企業も増えています。

実際に他の業務でエンジニアとしての経験があれば、社内研修制度で機械学習を学び、実務で活躍できるように教育する企業もたくさんあります。

また最近ではプログラミングスクールでも、AI・機械学習エンジニアになるためのコースも増えてきていますので、興味のある方は一度話を聞いてみることをおすすめします。

機械学習エンジニアが必要なスキルは、主に以下の3つです。

• プログラミング言語


• 機械学習の開発環境の構築


• 機械学習アルゴリズムの理解

それぞれ詳しく解説していきます。

プログラミング言語

機械学習を開発するためにはプログラミング言語のスキルは必要です。機械学習で使われている主なプログラミング言語はPython、Rなどです。

とくにPythonは基本文法がシンプルで初心者でも習得しやすく、機械学習で使用するライブラリも豊富なためおすすめです。

機械学習エンジニアの募集要項でも、Pythonのスキルは必須であることが多いです。

なおPythonは機械学習だけではなく、業務用ツールの作成、Webサービス開発などさまざまな用途での開発が可能ですので、ぜひ身につけておきましょう。

機械学習の開発環境の構築

ライブラリや開発ツールの使い方を理解していないと、そもそも機械学習の開発はできません。

機械学習アルゴリズムを開発できる環境を構築するために、機械学習で使用するライブラリをまとめた、Anacondaやデータ分析用のツールであるJupyter Notebookも必要です。

Anacondaは、機械学習向けのライブラリがまとめられているディストリビューションです。

ディストリビューションは一言でいうと、さまざまなプログラムを使用できる状態で配布されているパッケージです。

AnacondaはPythonで機械学習開発するために、必要な以下のライブラリが格納されています。

• NumPy：配列・多次元配列による数値計算ライブラリ


• SciPy：数学・科学計算用ライブラリ


• Matplotlib：グラフ描画ができる化学計算用ライブラリ


• Pandas：データ解析支援用ライブラリ


• scikit-learn：機械学習用ライブラリ

一度に全てを理解するのは難しいので、少しずつ使い方をマスターしていきましょう。

機械学習アルゴリズムの理解

プログラミング言語やライブラリだけではなく、機械学習アルゴリズムや深層学習の理解も必要です。

機械学習アルゴリズムもしっかりと理解していなければ、そもそもライブラリを活用することも難しいと言えます。

機械学習を理解するためには、具体的には以下のような知識が必要です

• 機械学習の基本である「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」


• データ分析のモデリング


• 統計学や微分積分など数学の知識

このような知識がないと、そもそもの機械学習の開発ができないどころか、新たな機械学習アルゴリズムの提案もできません。

機械学習エンジニアとして活躍するためには、ここで挙げたような知識を駆使して、新たな価値を生み出せられるように常日頃から、検証や学習が必要になります。

最後に機械学習エンジニアのやりがいについて、見ていきましょう。

• 最先端の分野で働ける


• 他のエンジニアと比較して年収が高い

それぞれ詳しく解説していきます。

最先端の分野で働ける

AIの開発に欠かせない機械学習エンジニアは、一般的に認知されてからまだ日が浅いと言えます。

しかしAIの分野やさまざまな企業で導入が進んでおり、「ビッグデータ」「ロボット開発」などの先端技術を用いる分野でも、今後益々需要は高くなると予想されます。

AIの分野では日進月歩で次々に新しい技術が登場してきています。そのため常に最先端の技術を実装するためのスキルが求められます。

最先端の技術を使って新しいサービスを生み出していけることは、エンジニアとしても非常にやりがいを感じられるのではないでしょうか？

「新しいサービスを生み出したい」「最新のテクノロジーに興味がある」という方には、機械学習エンジニア非常にやりがいのある仕事と言えます。

他のエンジニアと比較して高収入が期待できる

機械学習エンジニアは仕事の範囲も幅広く難易度が高い分、他の分野のエンジニアと比較しても年収が高いと言えます。

大手求人サイトのindeed(https://jp.indeed.com/career/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/salaries)では、機械学習エンジニアの平均年収は665万円と高い傾向です。システムエンジニアの平均年収が451万円と200万以上の差がでていることがわかります。

なお機械学習で使われるプログラミング言語Pythonも年収は高い傾向です。

国内の大手企業であれば、機械学習エンジニアの年収は1,000万円を超えることも珍しくありません。

AIの分野はさまざまな企業で導入が進んでいますが、需要に対して機械学習エンジニアの数は少なく、今後も人手不足の状態が続いていくと予想されます。

機械学習エンジニアとしてのキャリアを積んでいけば、将来的に高い年収を手にすることも十分可能です。