IT系の企業に限らずさまざまな企業で機械学習エンジニアの需要が高まっています。
比較的新しい職業なので一般的な知名度はそれほど高くありませんが、政府が主導する働き方改革によって業務効率の向上や、負荷低減が進む日本では、今後も需要は増え続けるでしょう。
この記事では、機械学習エンジニアについて以下の内容を解説します。
- 機械学習エンジニアとは
- 機械学習エンジニアの仕事内容や年収
- 機械学習エンジニアに必要なスキル
- 未経験から機械学習エンジニアになる方法
- 機械学習エンジニアの将来性とキャリアパス
機械学習エンジニアの魅力と特徴を把握できるので、目指すべきかどうか判断できるようになるでしょう。
機械学習エンジニアとは
機械学習エンジニアとはその名の通り、機械学習を活用するエンジニアのことです。
機械学習エンジニアがどのような職業なのか知る為には、まず機械学習について把握する必要があります。
また、具体的な仕事内容の一例や年収、最近新しく産まれたAIエンジニアなどとの違いについて解説します。
機械学習とは
機械学習を広く捉えると、機械であるコンピューターが学習することです。
学習することで特定の法則を見つけ出し、新しく与えられた情報を学習した法則に基づいて分類したり予測したりすることが可能です。
人間では処理ができないような大量のデータも、処理能力の高いコンピューターを活用することで処理ができます。
ビッグデータと呼ばれる大量のデータが取得できるようになった現在では、さまざまな分野で活用されています。
具体的には自動運転や、ネットショッピングをしている時に出てくるおすすめ機能など、多くの人が興味をもったり実際に体感したりすることに活用されている技術です。
機械学習エンジニアの仕事内容
機械学習がさまざまな分野で用いられるようになり、機械学習エンジニアの仕事内容も多岐に渡ります。
ここでは代表的なものを3つ取り上げて、どのような仕事なのかを解説します。
チャットボットの製作
チャットボットはLINEなどのチャットでユーザーからのコメントに対して、コメント内容に応じて適切な内容を返す機能です。
企業のアカウントにチャットボットを導入することで、ユーザーからの質問に対して24時間365日の対応が可能で、多くの質問を解決可能です。
チャットボットで解決できない質問だけをコールセンターなどに電話すればよいので、企業側もユーザー側もメリットがあります。
ユーザーのコメントを分析し、どのような回答が適切なのかを機械学習によって学習させることで、回答精度を向上させることが可能です。
実際のチャットボット製作に関する求人案件を確認すると、カジュアルブランドであるUNIQLOのチャットボット製作に関する案件が見つかりました。
データ分析・解析
大量のデータを分析・解析するのは機械学習がもっとも得意とする内容です。
例えばカーナビゲーションシステムから収集される渋滞データや、ユーザーの行動データを収集・分析する事例があります。
これは、事故が起こりやすい場所の予測や、渋滞予測などに活用されます。
他にもamazonで検索している際のおすすめ機能などは、ある商品を購入したユーザーの他の購入データから傾向を掴み、選定されています。
このように、あまり意識はしていないかもしれませんが私たちの日常に深く機械学習が活用されています。
例えば、薬局業界を中心にwebサービスを展開しているフリービットEPARKヘルスケアから、データ分析・解析に関する求人案件が出ています。
機械翻訳モデル開発
機械翻訳とはGoogle翻訳に代表されるように、入力された文章を他の言語に自動翻訳してくれる機能です。
機械学習で言語間の関係を学ぶことで精度を向上させることが可能なので、Google翻訳にこの機械学習が導入されてからは精度が著しく向上しました。
最近では通常の翻訳だけではなくて、企業のwebサイトを丸ごと機械翻訳して海外向けのサイトを構築するようなサービスも開発されています。
求人案件としては、株式会社みらい翻訳から機械翻訳モデルの開発といった案件が出ています。
機械学習エンジニアの年収
需要が高まっている機械学習エンジニアの年収はどの程度を狙えるのでしょうか？
まだ新しい職業であり範囲も明確ではありませんので、公的機関の調査した結果はありませんが、転職サービスの案件を確認しました。
多くの案件で、年収400万円～1,200万円程度と掲示されており高年収が狙えそうです。
400万円程度の案件は、未経験だったり経験の浅いエンジニア向けの年収であり、数年経験を積んでいたり、顕著な実績を積んだりしている場合には600万円程度がラインとなりそうです。
機械学習エンジニアとしてのスキルや経験に加えて、転職先の業界に関する知識や経験を持っている場合には1,000万円超えも難しくないでしょう。
AIエンジニアやデータサイエンティストとの違い
機械学習エンジニア同様にここ数年で人気が高まっている職業として、AIエンジニアやデータサイエンティストがあります。
似たような職業として扱われることが多いですが、実際にはどのような違いがあるのでしょうか？
実はこの3つの職業には、明確な使い分けは存在しません。
企業によっては、機械学習モデルを開発する人とそれを用いて分析や方針提案をする人で使い分けることがあるようですが、一般に通用する明確な定義の違いはありません。
そのため、求人を探す際には、機械学習エンジニアだけでなくAIエンジニアやデータサイエンティストといった職種名も探すことで、より網羅的に求人を発見できるでしょう。
機械学習エンジニアに必要なスキル
ここからは、機械学習エンジニアを目指す為に必要なスキルを紹介していきます。
高年収が狙える機械学習エンジニアが需要の割に供給が少ないのは、必要なスキルが幅広く習得が難しいからです。
具体的にどのようなスキルを身につける必要があるのか、確認していきましょう。
また、機械学習エンジニアを目指す際におすすめの本も合わせて紹介していきます。
システム開発・プログラミング
機械学習のモデルを開発する際に一般的に使われる言語はPython（パイソン）です。
機械学習エンジニアを目指すのであれば、Pythonを実践レベルで扱えるようになることは欠かせません。
他にも周辺のアプリケーション開発を行うためにC/C++や1つのシステムとして構築するためのシステム設計や運用といった経験も重要です。
単にプログラムがかけるだけではなく、全体の構成やどこに何を配置するのかなども考えるスキルが必要なため、簡単ではありません。
データベース・クラウドなど開発環境
また、機械学習は大量のデータを解析するためデータベースやに関する知識も必要です。
具体的にはデータのモデリングやテーブル結合、SQLなどを扱えると良いでしょう。
実際にデータを分析する際には、効率よく負荷を分散させて解析させるために、AWSなどのクラウドに関する知識を持っていると機械学習のスキルと相性が良いです。
大きな企業であれば分担できるかもしれませんが、こうした知識を持っていることで人数の少ない企業での活躍も期待できます。
機械学習・深層学習（ディープラーニング）
機械学習を実装するためには、機械学習やディープラーニングに関する理論は必要不可欠です。
例えば、教師あり学習や教師なし学習などの代表的なものから、強化学習やディープラーニングに使われているニューラルネットワークなどが代表的です。
これらを学んでおくことで、機械学習の適用対象ごとに適切な分析手法を選択できるようになり、引き出しが広がります。
ただ単に手法を使えるだけの場合には応用が効かないこともあるので、きちんと基礎となる理論を学んでおきましょう。
統計・数学
機械学習の理論を理解するためには、そこで使われている統計的な考え方や線形代数学など数学の知識も重要です。
単に仕事に取り組んでいたり、機械学習の実務に関する勉強をしていても身に付かない領域なので、独学で学んでいきましょう。
大学レベルの数学なので、理系でない場合には難易度が高く感じるかもしれませんが、これも選択肢を広げるために役立ちます。
機械学習エンジニアを目指す人におすすめの本5冊
機械学習エンジニアを目指す際には、スキルを身につけることやエンジニアとしての心得を学ぶために、本を読んでおくことをおすすめします。
今回は、5冊だけ厳選しておすすめの本を紹介しますので、機械学習エンジニアを目指す場合には一度目を通しておくと良いでしょう。
1.機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする
需要が増えている機械学習エンジニアに対して、実際には採用した人のスキルが期待通りではないという採用側の意見を紹介し、エンジニアがどのようなスキルを身につけておくべきかを紹介しています。
必要な知識レベルや勉強法、履歴書の書き方に至るまで紹介してくれていますので、機械学習エンジニアを目指す場合には必読と言えるでしょう。
未経験から機械学習の知識を身につけた方や、実際に働いている方へのインタビューは機械学習エンジニアのリアルが分かる貴重なコンテンツです。
機械学習エンジニアが用いるアルゴリズムは種類が多く、数式やプログラムだけでは分かりにくい場合が多いです。そこで本書ではオールカラーの図でアルゴリズムを解説してくれています。
比較的経験が浅い方はもちろんですが、既に実務に取り組んでいる方も図で改めて確認することで新たな気づきを得られる可能性があります。
3.Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
機械学習の初期アルゴリズムからディープラーニングまでをバランス良く学べる入門書で、理論や特徴を解説後にPythonでの実装法を解説しています。
「機械学習とは何か？」ということを一通り学習した後に実装に移る際に最適な入門書で、本書を理解できるように取り組んだ後に、より実装よりの参考書を活用することで、スムーズに入りこめます。
完全初学者の方には少し難易度が高いので、一冊他の本で基礎的な部分を学んでから取り組むのがおすすめです。
機械学習を学習する上では避けて通れない非常に有名な参考書がPythonではじめる機械学習です。既にプログラミングの経験がある方の中には、同様のシリーズ商品に取り組んだことがある人も多いのではないでしょうか？
2冊目、3冊目として取り組むのに最適であり、後からも復習や辞書的な使い方ができる本なので、さまざまなステージの方におすすめであり、買っておいて損はない参考書です。
ここまで紹介した機械学習の理論やプログラミングの本では、数式を用いて解説されています。
もし数学が得意ではなかったり、そもそも文系で勉強していなかったりする場合には、本書を用いて機械学習で用いられる数式の基礎を学習しておくと理解が深まります。
物語り形式で進んでいくので、取り組みやすい点も本書の特徴の1つです。
未経験から機械学習エンジニアになるには
機械学習エンジニアは高年収を狙うことができ、仕事内容としても魅力的です。
誰もが知っている超大手の企業からも求人が出ていることがあるので憧れる人もいるでしょう。
もし現在未経験だったとして、機械学習エンジニアになることはできるのでしょうか？
機械学習エンジニアは需要に対して不足傾向
機械学習の有用性を理解した企業は、機械学習エンジニアの採用を進めており、求人案件は増え続けています。
一方で、機械学習エンジニアとして活躍するためには幅広い知識やスキルを身につける必要があり、実際に活躍できるレベルの人はなかなか市場には出てきません。
現状は企業からの需要に対して、供給となるエンジニアの数が不足傾向であり機械学習エンジニアにとってはチャンスという状況です。
ある程度のスキルを身につけていれば、高待遇で採用してもらえる可能性があります。
完全未経験は難しい
一方で、機械学習エンジニアに必要なスキルでも解説したように身につけるべきスキルは広範囲に渡り、それぞれの難易度も高いです。
今回紹介したスキルをすべて持っていない完全未経験であり、会社や学校に行きながら身につけていくのは難しいでしょう。
完全未経験の場合には、お金をかけて短時間で技術を習得できる手段を取るか、何年かかるか分からない状況でひたすら独学するしかありません。
それでも、実際に機械学習エンジニアとして働いている人が転職する際の待遇には遠く及ばない可能性が高いです。
必要スキルの一部を持っていれば転職のチャンスはある
もし、今回紹介したスキルの一部を持っている場合には、多少待遇は落ちるかもしれませんが採用される可能性もあります。
特に、プログラミングやクラウドなどのITに関する知識を持っていれば、実務を通して機械学習エンジニアとしてのスキルを身につけていくことも可能でしょう。
できれば独学でも機械学習に関する理論や最低限必要な確率統計・線形代数などの数学の知識を身につけておけばチャンスは広がります。
未経験採用を目指すのも一つの選択肢
もし未経験ながらも勉強にお金をかけることもできず、どうしても機械学習エンジニアになりたい場合には、未経験採用を目指すのも一つの手です。
不景気になってしまうとどうなるかは分かりませんが、機械学習エンジニアとして育てる前提で採用してくれる企業があります。
待遇は経験者に比べると見劣りしますが、スキルを身につけながら給料をもらって働くことができるのは魅力的です。
数年間機械学習エンジニアとしての経験を積めば、その後は経験者としての転職でキャリアアップを目指す事もできます。
機械学習エンジニアの将来性とキャリアプラン
現在は需要があり、高年収が期待できる機械学習エンジニアですが、将来も安定して仕事ができるのでしょうか？
また、実際に機械学習エンジニアとしての活躍を続けていく場合には、どのようなキャリアプランが描けるのでしょうか？
実際には様々なプランが考えられますが、ここでは2つだけ紹介します。
機械学習エンジニアの将来性
結論から言うと、機械学習エンジニアの将来性は明るく、今後も企業による採用の需要は大きくなり続けると考えられます。
背景には、政府が推し進める働き方改革や企業のコスト削減の考え方があり、業務を効率化するためには、機械学習を取り入れたツールやシステムの開発が必要不可欠だからです。
今はIT系の企業や大企業が中心になって導入が推進されていますが、今後は中小企業や非IT系のベンチャー企業でも積極的に採用が進んでいくでしょう。
また、企業に属さないという働き方も選択肢の1つになると考えられます。
キャリアプラン①コンサルタント系
機械学習エンジニアのキャリアパスとして、コンサルタント系の業務を中心にスキルを身につけ、経験を積んでいく選択肢があります。
具体的には、企業が持つ課題に対して大量のデータを適切に分析する機械学習システムを構築し、そこで分析した結果を元に現状分析や今後の方針を提案します。
長く対象の業界で経験を積んでいる人材でも考え付かないようなアイディアや方針を導き出すこともできるため、企業からも重宝されるでしょう。
分析をする際に必要な業界の知識を持ち合わせていれば、1つの会社に留まることなく独立しても活躍できるのがコンサルタント系の強みです。
技術だけではなく、経営に関する知識を持っていると機械学習のスキルと組み合わせて新たな価値を生み出せるでしょう。
実績を上げることで信頼度も増し、仕事を増やしていくことも可能なキャリアパスの1つです。
キャリアプラン②エンジニア系
コンサルタント系と並んで機械学習エンジニアのキャリアパスとして有力なのが、エンジニア系です。
機械学習を用いたユーザー向けのシステム開発や、社内の業務効率を改善するようなシステムの開発を中心に担っていきます。
コンサルタント系は比較的エンジニア要素が薄くなりがちですが、このように新しいシステムを開発していくので常に新しい技術に触れ続けられる点が魅力的です。
どちらが優れているという訳ではなくどちらも企業にとっては希少で必要な存在のため、自身の趣向・特性に合わせたキャリアを積んでいけると良いですね。
機械学習エンジニアは魅力的
この記事では機械学習エンジニアについて、基礎的な知識から必要なスキル、またキャリアパスに至るまでさまざまな観点で解説をしてきました。
需要が高まり続ける機械学習エンジニアは、必要なスキルが多く簡単になれる職業ではありません。
ただし、関連知識を持っている場合には転職できる可能性がありますし、完全未経験であったとしても育ててくれる企業に入社できる可能性はあります。
機械学習エンジニアとしてどのように活躍していきたいのかをイメージしながら、日々の業務やスキルアップに取り組んでいくことで、将来的には高年収でやりがいのある仕事を受けられるようになるでしょう。
とても魅力的でチャレンジする価値のある職業といえます。
