機械学習エンジニアとは?その将...
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機械学習エンジニアとは?その将来性について解説!
アンドエンジニア編集部
2021.03.31
この記事でわかること
機械学習エンジニアは、人工知能における機械学習分野を活用したシステムを担当するエンジニアです
機械学習はコンピュータによる認識・分析・対処の適応分類で活用が進んでおり、さらに市場拡大が見込まれます
人工知能・機械学習の利用拡大により機械学習エンジニアの需要が見込まれます

機械学習エンジニアとは?

機械学習エンジニアは、人工知能(AI)の領域でシステムを設計・開発・構築するITエンジニアを指します。特に機械学習(Machine Learning)のシステム実装や開発を担当するエンジニアを指します。英語の頭文字を取ってMLエンジニアとも言います。ここでは関連する他の職種との違いを踏まえてその将来性やスキルアップの方法について触れていきます。

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機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは?

機械学習エンジニアと対比する仕事でデータサイエンティストがあります。機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、ITエンジニアの一種となります。データサイエンティストとは機械学習アルゴリズムを使うシステム利用者で、データ分析者・統計の専門家を指します。つまり機械学習エンジニアはITエンジニアで、データサイエンティストはシステム利用者という違いとなります。

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人工知能と機械学習の違いは?

人工知能とは、人間が備えている知的な行為や能力をコンピュータの手続き・アルゴルズムに基づき、所定のデータを与えることで機械的に実行することを研究する領域となります。機械学習は人工知能の一種で、学習方法を定義し機械的に学習させるために過去の蓄積データから将来の予測をするための技法を指します。

機械学習エンジニアに必要なスキルは?

機械学習エンジニアは、プログラム開発や学習アルゴリズムの設計の知識が求められます。プログラム開発はPythonやC、C++が主な開発言語です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の理解の他に、高度な数学や統計理論を多用しますので一定の経験が求められるでしょう。同様に収集したデータを格納するために、HadoopやSQL等のデータベースを理解している必要があります。過去の蓄積データを活用するためには、ビッグデータの理解も合わせて必要となります。

次に関連する要素としてシステムインフラの技術が求められます。特に最適化には、ハードウェアの知識に基づいてシステムメモリーの利用や計算手法を最適化しますので、OSとハードウェアの知識が求められるでしょう。

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機械学習エンジニアにお勧めの資格は?

最初に機械学習エンジニアの必要とされる能力を証明するために、日本ディープラーニング協会の検定を紹介します。G検定はジェネラリスト向けの検定となります。E資格はエンジニア向けとなります。資格取得により、人工知能ならびに機械学習専門知識力が証明されます。
参考:一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格

次に統計自体の能力を証明するために、統計質保証推進協会の統計検定をお勧めします。資格の取得により、データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する統計能力を証明できるでしょう。この資格は人工知能のシステム利用者であるデータサイエンティストにもお勧めできます。
参考:一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定

機械学習エンジニアの将来性は?

機械学習エンジニアは人工知能の領域で機械学習を担当するITエンジニアです。ここでは機械学習エンジニアの将来性を考える上で、人工知能や機械学習が将来どのように活用されるか考えていきます。その結果人工知能や機械学習市場が拡大していること、政府も人材育成に注力していることが分かるでしょう。

機械学習エンジニアが担当する機械学習の適応領域は?

人工知能の中の機械学習の適応領域ですが、大まかにコンピュータ認識の領域コンピュータ分析・予測の領域コンピュータ対処応答の領域、の3つに大別され、それぞれ適応が拡大しています。

具体的にはコンピュータ認識の領域では、画像認識(顔認証や監視等)、音声認識(音声入力や応対等)、文章解析・文章認識(不正検知や検索等)、異常検知(故障や異常行動等)等に適応が拡大しています。同様にコンピュータ分析・予測の領域では、数値の予測(売上や株価等)、イベント発生の予測(購買予測等)等に活用されています。続いてコンピュータ対処応答の領域では、行動の最適化(出店や在庫最適化等)、作業の最適化(自動運転や自動応答等)、表現の生成(翻訳や要約等)等に活用されています。この適応領域は今後さらに増えていくと見込まれています。

内閣府の「AI戦略」とは?

内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」(AI戦略実行会議)が行われています。その中で今後におけるAI活用の推進必要な人材育成が議論されています。

主なAI適応領域として各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が期待されています。同様にデジタル社会の安全性を高めるためにセキュリティへの対応が注力されています。そのため、大学・高専・専門学校での人材育成のカリキュラムもデータサイエンティスト・AI人材を担うために検討が進んでいます。また、デジタルトランスフォーメーションで活用されるICTについても、環境整備とともに技術蓄積が検討されています。そのためAI関連のスキル学習においてもeラーニングの機会が今後増えていく予測がされています。
参考:内閣府 AI戦略
参考:首相官邸 AI戦略2019

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人工知能の市場規模は?

民間調査会社である富士キメラ総研では、今後5年間の需要予測や市場規模について、報告書「2020 人工知能ビジネス総調査」を公表しています。富士キメラ総研の試算によると、2025年には2019年の2倍の市場規模が予測されています。富士キメラ総研は2016年と2018年に同様の予測値を公表しています。その当初の公表時点では10年で2倍の市場規模を予測していましたので、それを上回り、約5年間で倍増する予測に上方修正となっています。このことから人工知能に関連する市場急速に拡大していると言えるでしょう。
参考:株式会社 富士キメラ総研 2020 人工知能ビジネス総調査

機械学習エンジニアの年収やキャリアパスは?

機械学習エンジニアは、人工知能の領域の経験や数学や統計の専門知識が求められます。そのため専門性を高めるのは簡単なことではありません。ここでは、その知識向上の先にあるキャリアの選択肢や結果として得られる年収について説明していきます。

機械学習エンジニアの年収は?

機械学習エンジニアの年収は、人材募集の情報によると600万円から800万円が相場となります。より専門的な知識を要する業務の場合、1,000万円以上の場合もあります。海外では1,400万円前後ですが、近年シリコンバレーの人工知能・機械学習エンジニアとしての給与は、GAFA(Google、Amazon、Facebook、Apple)の著名な人工知能・機械学習エンジニアを例に見てみると200万ドル(約2億円超)と言われています。

機械学習エンジニアのキャリアパスは?

機械学習エンジニアとしてのキャリアアップを目指すには、ITエンジニアで求められる共通知識を吸収し、経験を積んでいくのが良いでしょう。その後、機械学習エンジニアとして必要な統計や分析のスキルを高めていきます。その結果、機械学習領域の専門性の高いエンジニアと認知されていくでしょう。その専門性を活かしてフリーランスとして独立したり、より働きやすい会社へ転職することも可能になるでしょう。

機械学習の市場が拡大し機械学習エンジニアの活躍の場が一層広がるでしょう。

人工知能の市場は予測を上回るペースで拡大し、適応領域が拡大しています。そのため機械学習エンジニアとしてスキルアップを図ることで、人工知能システムの設計・開発・構築を主導するITエンジニアとして広く活躍の場が得られるでしょう。キャリアの選択肢も広がりますから、ぜひともこのチャンスを掴み将来に向けた準備を進めましょう。

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