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機械学習エンジニアに未経験から転職できる?仕事内容・平均年収・将来性

[最終更新日]2024/07/07

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機械学習エンジニアに未経験から転職できる?仕事内容・平均年収・将来性を交えて説明

AIやディープラーニングは、いま話題のキーワード。
このような業務に携わりたいなどの理由で、機械学習エンジニアを目指す人もいることでしょう。

花形とも呼べ、将来性も期待される職種ですが、そのぶん求められるスキルは高めです。

機械学習エンジニア特有のスキルもあるため、どのような技術が必要かしっかり把握し、準備を進めることが重要です。

目次

機械学習エンジニア…コンピューターが学習する仕組みを作る職種 ネットショッピングの「おすすめ」表示やダイナミックプライシングなど、さまざまな分野で使われており、ビジネスや日々の生活を支える上で、重要な職種

機械学習エンジニアは、コンピューターが学習する仕組みを作る職種です。
これらは「アルゴリズム」と呼ばれており、機械学習の中核づくりに携われることになります。

たとえば話題になっている「ディープラーニング(深層学習)」は、代表的な機械学習の1つです。加えてアルゴリズムを用いたシステム開発も、業務に含まれます。

機械学習はネットショッピングの「おすすめ」表示やダイナミックプライシング(動的価格設定)など、さまざまな分野で使われています。
機械学習エンジニアはビジネスや日々の生活を支える上で、重要な職種といえるでしょう。

機械学習のシステムは通常のシステムと異なり、開発者は入力と応答の組み合わせを一から十まで指定する必要がありません。

うまく設計することで、自ら学び成長し続けるシステムをつくることも可能です。このため、AI(人工知能)のシステムにも広く活用されています。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアの仕事内容 ■アルゴリズム開発と実装 ■データ収集と整形 ■動作環境の整備/保守・運用

機械学習エンジニアの仕事内容は、以下の3つに分かれます。

  • アルゴリズム開発と実装
  • データ収集と整形
  • 動作環境の整備/保守・運用

それぞれの項目について、順に解説していきます。

アルゴリズム開発と実装

コンピューターが自ら学ぶために使われるアルゴリズムの開発は、主な仕事の1つに挙げられます。

学習方法は大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分けられ、それぞれについていくつかのモデルが存在します。
目的を達成するためには開発に先立ち、適した学習モデルを選ぶことが重要です。

アルゴリズムの開発や、構築したアルゴリズムを使ったシステム開発は、プログラミング技術を活用できる場面です。システム開発においては要件定義から設計・実装まで、さまざまなフェーズがあります。

データ収集と整形

機械学習においては、開発の段階で「コンピューターに学習させる」フェーズが存在します。
適切に学習させるためには、データの収集と選択が重要です。データの整形も、業務の1つに挙げられます。

動作環境の整備/保守・運用

インフラなど機械学習のシステムを動作させる環境を整備することも、機械学習エンジニアの重要な業務の1つです。他のシステムとの連携も、要件として求められる場合もあるでしょう。

加えて機械学習のシステムは他のシステムと同様に、本稼働後の保守・運用業務もあります。
不具合への対応はもちろん、学習方法をブラッシュアップし実装することも重要な業務に挙げられます。

AIエンジニアとの違い

機械学習エンジニア:コンピューターがビッグデータなどから学習するためのアルゴリズムを構築する。 AIエンジニア:人工知能に関するエンジニア。機械学習エンジニアを含める場合もある。

機械学習エンジニアとAIエンジニアは関連があるため混同されがちですが、異なる職種です。
それぞれの職種の特徴は、以下の通りです。

エンジニアの種類 特徴
機械学習エンジニア コンピューターがビッグデータなどから学習するためのアルゴリズムを構築するエンジニア。
自然言語処理や時系列データ解析、画像認識などの分野がある。主に学習の仕組みを担当する
AIエンジニア 人工知能に関するエンジニア。
学ぶ仕組みだけでなく、データ解析を行い課題解決の方法を提案する場合もある。機械学習エンジニアを含める場合もある

機械学習エンジニアは、データ解析やコンサルティング業務を含まない場合が多いです。「コンピューターの学習」と「システム開発」に特化した職種といえるでしょう。

機械学習エンジニアの平均年収

機械学習エンジニアの年収:平均約751万円 機械学習エンジニアが関わるビッグデータやAIは、今後ますます活用が見込まれるが、人材不足が続くと予見される

機械学習エンジニアの平均年収は、Indeedより約751万円と公表されています(2021年7月23日現在 ※1) 。一方で、これより低めの年収が平均的としている情報もあります。年齢によっても異なりますが、おおむね570万円~750万円程度と考えておくとよいでしょう。

この金額は、厚生労働省が公表する「令和2年賃金構造基本統計調査」ソフトウェア作成者の年収(512万円 ※2) よりも高額です。人手不足が叫ばれている職種という点もあり、努力しだいで高い年収も期待できます。

機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアの将来性については、さまざまな見込みがあります。
みずほ情報総研が2019年3月に作成した報告書(※3)によると、機械学習エンジニアと関連するAI人材は、以下のとおり不足が見込まれています。

時期 AI人材の不足 見込み
現在(2018年) 3.4万人の不足
2025年 2.7~9.7万人の不足
2030年 1.2~14.5万人の不足

機械学習エンジニアが関わるビッグデータやAIは、これからますます活用が見込まれる分野です。
この点も考えると、機械学習エンジニアの将来は明るいと考えられます。

参考文献:
※1 Indeed「日本の機械学習エンジニアの平均年収・給与」を参照

※2 e-Stat「令和2年賃金構造基本統計調査 職種(小分類)別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額(産業計)」の参照をもとに、筆者計算

※3 みずほ情報総研株式会社「- IT 人材需給に関する調査 -調査報告書」p.58-63.を参照

まったくのエンジニア未経験から機械学習エンジニアを目指すのは難しいでしょう。
ただし、以下のエンジニア職種でキャリア経験を積んだ人は、可能性は十分にあります。

職種 機械学習エンジニアを目指せる理由
ソフトウェアエンジニア 既にプログラミングスキルがあり、機械学習アルゴリズムの実装に必要なスキルをすぐに学べる。
データサイエンティスト データ分析や統計の知識が豊富であり、データ前処理やモデル評価のスキルが備わっている。
データアナリスト データを扱うスキルや統計的な知識があるため、機械学習モデルの構築や評価に必要な基礎知識が既に備わっている。
システムエンジニア システム全体の設計や運用に関する知識があり、機械学習モデルを実際のシステムに組み込む際に役立つ。
ビジネスアナリスト ビジネスの問題を理解し、データを用いて解決策を提案するスキルがあり、機械学習を使ったビジネスソリューションの開発に貢献できる。

もっとも、上記の職種においても事前準備なしに機械学習エンジニアになれるわけではありません。
次の章で紹介する「求められる知識・スキル」と「準備するポイント」を確認して、キャリアチェンジの計画を立てるとよいでしょう。

機械学習エンジニアとして活躍するためには、さまざまな知識やスキルが求められます。
ここでは主な項目として、以下の4点を取り上げました。

機械学習エンジニアに求められる知識・スキル ●プログラミングスキル:Python、R言語、フレームワークを使った開発経験など。 ●データベースに関する知識:データベースの設計方法や、データベースに関するスキル。 ●統計・数学に関する知識:高校の理系向けクラスで学ぶレベルの知識が必要。 ●システム開発やクラウド・インフラの経験・知識:システム開発の経験は必須。

それぞれ重要な理由も含めて、順に解説していきます。

プログラミングスキル

機械学習のシステム開発には、主にPythonR言語が使われます。
どちらも機械学習に向く言語として、広く知られています。プログラムを組めることはもちろんですが、以下のスキルも習得しておきましょう。

  • Pythonの機械学習ライブラリを使った開発(TensorFlow、scikit-learn、Numpy、Pandasなど)
  • R言語の機械学習向けパッケージを使った開発(caret、stringr、dplyer、ggplot2など)
  • フレームワークを使った開発

加えて機械学習は、アプリケーション開発に絡めて使われる場合も多いもの。そのためJavaC言語、C++などとともに使われる場合もあります。すでにスキルをお持ちの人は、業務に役立てることでしょう。

データベースに関する知識

データベースは効率よく高速な機械学習を実現する上で、重要な役割を果たします。
このため、データベースの設計方法はぜひ知っておきたいところです。テーブルの適切な設計やデータモデリングのスキルを身につけておくことが求められます。

データベースは、大きくRDBMSNoSQLの2種類に分けられます。
それぞれの違いを把握した上で、適切なデータベースを選ぶことが必要です。NoSQLを選ぶ場合は、キー/バリューストアとカラムストアの違いも理解しておきましょう。

あわせて、データの取り出しや更新などに関するスキルも重要です。OracleなどRDBMSを使う場合は、SQLを使いこなすことも求められます。

統計・数学に関する知識

機械学習においては、さまざまな場面で統計学や数学に関する知識が求められます。
これは、多くのアルゴリズムが数学的な根拠によっているためです。

例えばパラメーター1つを調整するにも、数学がわからないと適切な調整が行えないといった場面が考えられます。加えて確率分布や確率モデルの理解には、統計学の知識が必要です。

このため実務にあたる際には標準偏差や信頼区間など統計学の知識に加えて、ベクトルや微分積分など数学の知識も求められます。
少なくとも高校の理系向けクラスで学ぶレベルの知識が必要です。

とっつきにくいと感じる人もいるかもしれませんが、業務には必要な内容です。学んだことがない人は参考書を用意し、積極的に学びましょう。

システム開発やクラウド・インフラ の経験・知識

機械学習を使ったシステム開発も、機械学習エンジニアの重要な業務に挙げられます。

このため、システム開発の経験は必須。すでに何らかのプロジェクトに携わった人は、その経験を活かせます。

できればコーディングや運用の経験に加えて要件定義や設計など上流工程も経験していると、有利に働くでしょう。

また機械学習の開発においては、クラウドを活用する場合もあります。
加えて機械学習では大量のデータを高速で処理することも求められるため、インフラの構成も重要です。

目標とする結果を実現するためにも、クラウドやインフラの経験や知識を持っておくと実務に役立ちます。

機械学習エンジニアを目指す際には、以下に挙げる3つのポイントを意識することが重要です。

それぞれどのような項目を意識すべきなのか、順に確認していきましょう。

Python、Rなどの言語を集中的に学ぶ

PythonやR言語の習得が重要。未習得なら、まずはよく使われるPythonから学ぼう。

「2)機械学習エンジニアに求められる知識・スキル」で解説したとおり、機械学習エンジニアにはPythonやR言語など、プログラミング言語の習得が重要です。

学ぶ方法は書籍による独学や、スクールなどがあります。どの方法で学ぶ場合でも動作するシステムを独学で組めるレベルまで、スキルを高めることが必須です。

どちらも習得していない人は、Pythonから学ぶとよいでしょう。両者のなかではPythonがよく使われ、習得する難易度も高くないためです。

独学で学ぶ場合は、以下の書籍がおすすめです。

ご自身に合った書籍を選び、学ぶとよいでしょう。

「その後のキャリアパス」を考えておく

機械学習エンジニアの「その後」のキャリアパスを考えておく。

機械学習エンジニアになり活躍することはもちろん重要ですが、この職種をゴールととらえていない人も多いでしょう。さらに上を目指したい人には、以下の通り幅広い選択肢があります。

プロジェクトマネージャーを目指す

機械学習を使用した大規模なプロジェクトに関わりたい人は、プロジェクトマネージャーの働き方がおすすめです。

プロジェクトマネージャーとは、計画の管理を主な仕事としたマネジメント職です。
納期や製品の完成度などをコントロールし、クライアントの求める成果を提供することがプロジェクトマネージャーの役割になります。

近年はあらゆる業界にITの要素が組み込まれるようになり、プロジェクトの全体像は複雑化しています。
そうした中で、機械学習のスキル・経験を持ったプロジェクトマネージャーは重宝されることが多いでしょう。

データサイエンティストなどAIエンジニアの職種を目指す

機械学習分野のスペシャリストとしてキャリアを進めていく際は、データサイエンティストとしてのキャリアパスがあります。

多くの企業がビッグデータの活用に注目し始める中、データの分析・調査に関する高度な知識を持つデータサイエンティストの需要は高まりを見せています。

大量のデータの中から必要な情報を抽出し分析するスキル、そして規則性を見出し、そこから見えてくる将来予測や課題の解決策を提案するスキルが求められます。

コンサルタントを目指す(ITコンサルタント)

機械学習によって打ち立てられる将来予測や解決策の提示は、多くの企業課題に役立てられます。
よって、機械学習エンジニアからコンサルタント(ITコンサルタント)の転向も、ひとつの有効なキャリアパスでしょう。

コンサルタントの定義・業務範囲はやや広範囲となりますが、シンプルに言うと「企業が抱える経営課題を解決する」仕事です。
また、ITコンサルタントにおいては経営課題の分析を行った上で、あわせて解決方法を提案します。

課題解決や顧客への価値提供にやりがいを感じる人に、向いているの職種といえます。

研究機関に転職し研究者になる

機械学習の知識・スキルを持って研究機関で働くというキャリアパスもあります。

この場合、研究機関が対象としている分野について一定の知見が求められますが、それが適う場合は大きな価値発揮が期待できるでしょう。
多くの研究分野においてもビッグデータやディープラーニングを扱っての研究シーンが増えてきているからです。

一方で、その研究分野に対する高い関心と熱意が求められます。

フリーランスになる

機械学習分野のフリーランス案件も少なくありません。フリーランスの機械学習エンジニアとして働く選択肢もあるでしょう。

高価格帯の案件が多く、正社員のときより年収を増やすことも狙えます。

ただし、フリーランスは収入が安定しない、仕事を取りに行く営業活動なども求められるため、向き不向きの出やすい働き方です。ライフプランを立てるなどしっかりと検討してからの判断をおすすめします。

どの未来を選ぶかによって、強化すべきスキルは大きく異なります。

機械学習エンジニアの仕事に慣れてから将来を考えることも、良い方法の1つです。
しかし実情としては、将来を見据えた上で機械学習エンジニアを目指す人のほうが採用されやすくなっています。

このため「機械学習エンジニアになった後」も意識し、キャリアパスを描くことをおすすめします。
あわせて、目指す方向のキャリアアップも進めておきましょう。

参考:キャリアプランについて

キャリアパスとほぼ同義の言葉で、キャリアプランがあります。
キャリアプランとは、あなたが将来に望む仕事や働き方を実現するためのプランニング(行動計画)のことをいいます。

具体的には、以下のようにプランを建てていきます。

キャリアプランの立て方 Step1 キャリアの棚卸しをする これまで経験した業務を洗い出します。そして更に「得意なもの」「これからも続けていきたいこと」についても考えていきます。 STEP2 新たにチャレンジしたいことを考える STEP1で出したリストを見ながら、「新たにチャレンジしたいこと・実現したいこと」を考えてリストに追加します。 STEP3 実現するために、必要な知識・スキルを考える STEP2の「実現したいこと」を叶えるために、どんな知識・スキルが必要になるか、またそのために求められるアクションを考えます。 STEP4 キャリアプランのスケジュールを立てる STEP2と3で導き出した「実現したいこと」と「必要なアクション」を時系列で整理します。 ※ まず1年~3年のスパンで考えると、整理しやすいです □キャリアプランの例(ITエンジニアの場合) 1年後 実現したいこと ・リーダー職 SEとして上流工程に携わる そのためにやること 言語およびサーバー環境に関する知識 業務遂行力を高める 3年後 実現したいこと プロジェクトマネージャーとして活躍 そのためにやること 専門スキルを高める マネジメントスキルを高める 5年後 実現したいこと ITサービスの新規事業立ち上げ または独立・フリーランスに そのためにやること事業運営の上流から下流までの経験 経営の知識を深める

キャリアプランは、上記の「キャリアプランの例」にあるように時期ごとに「実現したいこと」と「そのためにやること」を表形式に落とし込むと、そのイメージを整理しやすくなります

ポイントは、半年や1年ではなく、3年・5年といった中長期的な期間を見据えることです。
自分がなぜ機械学習エンジニアを目指そうとしているのか、その根幹にある意思を知るきっかけになるでしょうし、今のうちにマスターしておくべき知識・スキルや取得しておくべき資格が出てくるかもしれません。

数か月に1度のペースでキャリアプランを考えておくと、普段においてもキャリアの軸を持てるようになり、迷いのない判断をしやすくなります。

「キャリアプラン」について詳しく見る

機械学習エンジニアの転職支援に強い転職エージェントを利用する

ミスマッチ転職を避けるためにも、ITエンジニアの転職に強い転職エージェントを活用する。

機械学習エンジニアはITエンジニアのなかでも、高い専門性とスキルが求められる職種です。
独力で転職活動を進めたり、ITエンジニアの業務に詳しくない転職エージェントに依頼したりすると、ミスマッチになり入社後に後悔するかもしれません。

満足ゆく転職の実現には、ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントの活用がおすすめです。

キャリアアドバイザーとじっくり面談することで、キャリアアップへのアドバイスとあなたに合った転職先の紹介、選考に合格するための支援が得られます。忙しい人も安心して活動できる点も、見逃せないメリットです。

次の章で転職の成功につながる、おすすめの転職エージェントを紹介します。機械学習エンジニアへの転職に、ぜひお役立てください。

ここからは、機械学習エンジニアとして活躍できる職場への転職を検討している人向けに、おすすめの転職エージェントを紹介します。

紹介するサービスはどれも機械学習エンジニアへの転職支援実績のあるエージェントです。

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まとめ)未経験から機械学習エンジニアの転職は、事前の学習とキャリアパス構築を

機械学習エンジニアになるためには高いスキルが求められ、学ぶべき項目も多いです。

しかしビッグデータを活用したシステムやAIに関する分野など、時代の最先端で活躍できることは大きなやりがいにつながります。

加えて高い給与が期待できさまざまなキャリアパスを選べることも、魅力に挙げられます。

機械学習エンジニアを目指したい人は本記事で解説した内容を参考にして、強化すべきスキルをピックアップし、確実に身につけることをおすすめします。

忙しい人も多いと思いますが、積極的に学ぶ姿勢が明るい未来を作ります。

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