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・構築するエンジニアを指します。また機械学習エンジニアは、ML（Machine Learning）エンジニアとも言われています。ここでは機械学習エンジニアの詳細に迫ります。

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機械学習の説明をする上で前提となるのが、人工知能についての知識です。人工知能とは、人間が備えている知的な行為をコンピュータの手続き・アルゴリズムに基づき、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です。

人間の介在なしに機械的に実行することができれば人間の負担が減り、従来経験則に任せていた領域も科学的に最適な結果を導くことが可能になります。

**機械学習は人工知能の1種で、学習方法を定義して機械的に学習させるため、過去の蓄積データから将来を予測するための技法を指します。**

関連した用語としてよく聞かれる「深層学習（Deep Learning）」とは、人間の脳神経であるニューロンをヒントにモデル化されたニューラルネットワークを用いた技術です。十分なデータ量を与えることで、機械が人間の介在なしに自動的にデータから特徴を抽出し、パターン認識等に活用していきます。

したがって、「人工知能 ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習」の関係を持ち、人工知能は全体を包摂する関係にあります。

### データサイエンティストとの違い

よく求人サイトの募集職種で、データサイエンティストや機械学習エンジニアが記載されていますが、*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。*一方、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1種です。

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### 機械学習エンジニアはAIエンジニアの一種

*AIエンジニアとは、AI関連の技術職全体を指します。*具体的には、上記のシステム構築側の機械学習エンジニアおよびシステム利用側のデータサイエンティストが含まれます。

AIエンジニアについて解説する際は、目的別に機械学習エンジニア・データサイエンティスト・データアナリストに分けて仕事内容を説明します。

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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は、AI分野の技術の専門家として認知されています。一般企業の他、学術系研究機関に勤務される方もいます。ここでは、機械学習エンジニアの具体的な仕事内容について触れていきます。

### 機械学習に用いるデータの収集・整形

**膨大なデータの収集・整理・管理はもちろん、データの整形までもコンピュータで行います。**その際、学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3パターンがあり、目的によって使い分けをします。機械学習エンジニアはこれらの作業を行うコンピュータに指示を出したり管理したりする役割があります。

### 機械学習を用いたシステムの設計・開発

クライアントの要望に合わせて必要な機械学習のアルゴリズムを構築し終えたら、そのモデルを元にシステムやサービスを設計・構築・運用していきます。

実際にこの機械学習モデルをサービスとして活用した際に得られる結果が、どういったものになるのかを明確にする必要があるため、複数のモデルを作成して1つに絞り込んで改良していきます。

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### 機械学習のためのインフラ構築

機械学習を行うには、膨大なデータを処理したり安全・効率的に運用したりする必要があり、それには実行環境を整えなければなりません。Web APIとして呼び出せる設計を行ったりバッチなどの処置を管理したりと、*目的に合わせたインフラの構築をするのも機械学習エンジニアの仕事です。*

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## 機械学習エンジニアに必要なスキル

ここでは、機械学習エンジニアにはどのようなスキルが必要なのかまとめました。

機械学習エンジニアはシステム構築サイクルを任されるため、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。**プログラム開発では、Python・C・C++が主な開発言語です。**特に、PythonはAI・機械学習・データ解析には欠かせません。C・C++・Javaは人工知能関連の開発で活用されています。

未経験者の場合は、まずはこれらのプログラミング言語の知識から習得しましょう。

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機械学習エンジニアが担う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。**アルゴリズムの目的によって必要な数学的・論理的な知識が異なるため、一定の知識や経験が求められます。

例えば、顔認識や文字認識として画像を使用した機械学習を行いたい場合は、画像認識学の知識が必要です。

機械学習エンジニアには、システムインフラの技術も求められます。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するため、OSとハードウェアの知識が求められます。

### データベースやクラウドに関する知識

機械学習エンジニアは、**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です。また、最近ではクラウドにデータを格納することも増えているため、クラウド連携も知識があると有利でしょう。

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### 機械学習エンジニアになるまでのロードマップ

これまで機械学習エンジニアに必要なスキルを紹介しましたが、ではこういった知識を習得するためにはどのような学習手順を踏めば良いのでしょうか。ここでは、機械学習エンジニアになるまでのロードマップを簡単に紹介します。

まずは機械学習やAI関連で活用するプログラミング言語を学びます。おすすめはPythonです。Python学習において必要な開発環境を整え、基礎文法やサンプルプログラムを作ってみましょう。

AIや機械学習において必要な数学の分野は、微分積分・線形代数・確率統計です。範囲としては大学で学ぶ程度で十分とされているため、高度な知識は求められません。統計学においては、まずは分布・推定・検定などの基本的な概念から学んでいきましょう。

機械学習は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3つに手法があり、それぞれのアルゴリズムは異なります。ニューラルネットワークやk近傍法などさまざまな種類がありますので、参考書や学習サイトなどで学んでいきましょう。

*④機械学習を実装したものを作成してみる*

これまでに習得した知識やスキルを活かして、実際に機械学習を実装しているAIを作成してみましょう。実際に作ってみることでしか知り得ないことを学べます。

*⑤ITエンジニアからスタートする*

いきなり機械学習エンジニアを目指すのではなく、まずはプログラマーやシステムエンジニアなどからスタートし、システム開発について知見を広めましょう。

*⑥機械学習エンジニアの案件に応募する、もしくは転職する*

フリーランスとして機械学習エンジニア向けの案件に応募したり、転職によって機械学習エンジニアを目指したりする方法もあります。その際、転職エージェントを活用して研修制度が充実している企業に出会えるようにしましょう。

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## 機械学習エンジニアに必要な資格

どのような職種でも実務経験に加えて資格を取得できれば、対外的に自分のスキルを証明することが可能です。ここでは、機械学習エンジニアが取得しておきたい資格について紹介します。

機械学習エンジニアの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「G検定」がおすすめです。G検定はジェネラリスト向けの検定、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に関する知識の証明が可能です。**

【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](https://www.jdla.org/)

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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」を取得しましょう。**この資格を取得することでデータに基づいた客観的な判断ができ、科学的に問題を解決する統計能力を証明できます。**機械学習エンジニアのみならず、データサイエンティストにもおすすめの資格です。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

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### データベーススペシャリスト試験

「データベーススペシャリスト試験」は、情報処理技術者試験の1つで、**データベースの設計監理者や管理責任者が対象です。**高度なIT人材として専門的な知識や技術を証明し、情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守の役割を果たすために役立ちます。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

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## 機械学習エンジニアはやめとけ？メリットはある？

機械学習エンジニアはIT時代の昨今では需要が高いですが、「やめとけ」と言われることがある職種でもあります。ではなぜそのようなことを言われてしまうのでしょうか。ここでは、その理由やメリットについても解説します。

### ハードルが高いが、重宝される人材になれる

前述したように、機械学習エンジニアに求められるスキルは、プログラミングスキルなどITエンジニアとしての基本的なスキルに加え、統計などの数学的知識も必要です。

そのため、習得しなければならない知識の幅が広く、ハードルが高く感じてしまう部分もあります。特に未経験から機械学習エンジニアを目指すとなると、難しく思えるところは多いでしょう。

しかし、*機械学習エンジニアになる過程で得る知識やスキルは、今後のIT社会で活躍できる武器にもなり、IT人材として重宝されやすくなります。*自身の市場価値を高めるためにも、チャレンジする意義は大いにあるでしょう。

また、未経験採用に力を入れて研修制度が整っている企業に入社できれば、働きながら機械学習エンジニアとして成長することができるため、転職エージェントを活用してそのような優良企業を見つけるのもおすすめです。

### 技術進歩に付いていくことで高い知識やスキルが保たれる

ITの技術は日進月歩で常に進化しており、機械学習エンジニアやAIエンジニアは常に最新の情報を把握しておくことが求められます。そのため、日々の多忙な業務と並行して学習も継続させる必要があり、それが「きつい」「やめとけ」と言われてしまう要因の1つにもなっています。

**しかし、こういった学習の継続は自身のスキル向上に繋がるので、今後昇進やキャリアアップの際には有利に働くでしょう。**

## 機械学習エンジニアの年収やキャリアパス

機械学習エンジニアは、人工知能の領域の経験や統計の知識が求められます。ここでは、そ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。

ここでは、機械学習エンジニアの年収例を紹介します。今回は「製品開発／研究開発」というカテゴリで見ていきます。

「マイナビエージェント 職種図鑑」での「製品開発／研究開発」の平均年収は477万円（※2023年8月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の「IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））」を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

機械学習エンジニアは、AI領域を担うエンジニアです。今後、コンピュータの利用領域の広がりにより、人間の介在なしに処理できる、自動化の適応がより進んでいきます。コンピュータによる認識や予測・分析のニーズが高まる中、システムを支える機械学習エンジニアの需要が高まるでしょう。

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・構築するエンジニアを指します

コンピュータ知識の他、数学や統計の高度なスキルが必要とされます

AI市場はさらに拡大していき、機械学習エンジニアの需要が、さらに高まるでしょう

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

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エンジニアのことです。**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、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や仕事内容について解説します。

機械学習エンジニアとは？仕事の内容や将来性について解説！

### 人工知能と機械学習はどう違う？

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・アルゴリズムに基づき、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です。

**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を予測するための技法を指します。**

### 機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い

AIエンジニアは、AI（人工知能）の開発に関連する技術職全般を指します。機械学習エンジニアは、AIの中でも特に機械学習の分野を担うエンジニアです。つまり、**機械学習エンジニアはAIエンジニアの1種と言うことができます。**

### 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対比する職種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エンジニアの一種です。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エンジニアであり、データサイエンティストはシステム利用者という違いがあります。*

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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が行う主な仕事は、**機械学習モデルの構築、機械学習サービスの設計や開発、機械学習基盤の構築・運用・保守などがあります。**また、AI技術は日々進化しているため、最新技術の研究や論文の調査といったことも機械学習エンジニアには欠かせない業務の1つです。

さらに、機械学習のアルゴリズムは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類されます。

「教師あり学習」は特定のデータをどう処理するのか教える学習方法です。「教師なし学習」は、正解タグのないデータを与えてコンピュータ自身にデータの特徴・パターンなどを分析させます。「強化学習」は、今あるデータだけでなく自ら必要なデータの収集・分析を行うことで知能向上を図る方法です。

「教師あり学習」「教師なし学習」の2つに関しては、事前にデータを用意する必要があるため、*機械学習エンジニアにはこれらのデータ収集や加工作業の仕事も伴います。*

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## 機械学習エンジニアの将来性

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を解説します。

### 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は大まかに**「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ると見込まれています。*

内閣府において、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）が行われており、**今後におけるAI活用の推進と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、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に注力しています。

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人材を担うための内容が検討されています。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は環境整備・技術蓄積が検討されており、*AI関連のスキル学習でeラーニングの機会が今後増えると予測されます。*

【参考】：[内閣府 ＡＩ戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)

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## 「機械学習エンジニアはやめとけ」は本当？

ネット上などでは「機械学習エンジニアはやめとけ」といった意見もありますが、その理由としてまず考えられるのは、求められる専門知識やスキルの高さです。

プログラミングスキルなどITエンジニアとしての基本的なスキルに加え、統計などの数学的知識も必要になるため、*機械学習エンジニアとして十分な知識やスキルを身に付けるのはハードルが高いと感じる人が多いようです。*

さらに、AIの分野は急速に発展しているため、最新の情報も常にチェックしておかなければなりません。

機械学習エンジニアの将来性への懸念からネガティブな意見が出ることもありますが、機械学習エンジニアの需要そのものがなくなる可能性は低いと考えられるため、トレンドなど市場の変化に合わせて自身のスキルを高めていく必要があります。

そのため、単に「需要が高く収入が見込めるから」「流行りの分野だから」といった理由で機械学習エンジニアを目指すと、挫折してしまう可能性もあります。

とはいえ、機械学習エンジニアは需要も高い魅力的な仕事です。**数学的知識が既に備わっていることや、AI関連の分野に強い興味があり意欲的に学習が続けられることなどが、機械学習エンジニアに向いている人の特徴と言えるでしょう。**

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また、企業選びも重要なポイントになってきます。同じ機械学習エンジニアでも、働く環境は企業によって異なるからです。未経験の方には教育制度が充実している企業もおすすめです。転職エージェントを活用して自身とマッチした企業を選びましょう。

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## 機械学習エンジニアに必要なスキルや資格

機械学習エンジニアには、どのようなスキルや資格が必要なのでしょうか？ここでは、求められるスキルやおすすめの資格について解説します。

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設計の知識が求められます。**プログラム開発に必要な言語は、主にPython・C・C++**です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の他に高度な数学や統計理論を多用するため、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する必要があります。

*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必要*です。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きシステムメモリーの利用や計算手法を最適化するため、OSとハードウェアの知識が求められるでしょう。

【参考】：[Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)
【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

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機械学習エンジニアにおすすめの資格を3つ紹介します。

*【G検定】*
日本ディープラーニング協会によるこの資格は、機械学習エンジニアに必要とされる能力を証明するための検定です。G検定はジェネラリスト向けの検定で、E資格はエンジニア向けです。資格取得により、人工知能・機械学習の専門知識力が証明されます。

*【統計検定】*
統計質保証推進協会によるこの資格は、統計自体の能力を証明するための検定です。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すすめできます。

*【データベーススペシャリスト試験】*
この資格は情報処理技術者試験の1つで、データベースの設計監理者や管理責任者が対象です。高度なIT人材として専門的な知識や技術を証明し、情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守の役割を果たすために役立ちます。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験(DB)　～ ビッグデータ時代に求められる、データ志向の担い手 ～](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

### 機械学習エンジニアになるための勉強方法

**機械学習エンジニアになるためには、資格取得に向けた勉強がおすすめ**です。参考書・学習サイトの活用や、資格取得のためのスクールなどが有効です。勉強時間を確保するのが難しい方は、隙間時間に動画配信などを行っている学習サイトや動画配信サイトを活用して勉強を進めましょう。

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、知識向上の先にあるキャリアの選択肢や年収について説明します。

マイナビエージェントでは職種別の年収ランキングを公開しています。そのランキングによると、**機械学習エンジニアを含むシステムエンジニア・プログラマの平均年収は443万円（※2023年2月執筆時点）です。**これはあくまで平均であり、業種・業界によっては平均年収がさらに高い可能性もあります。

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
【参考】：[機械学習エンジニアの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/kw_%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/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

### 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、経験を積む*のがベストです。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ます。専門性を高めることで、より高度なプログラミングや設計が可能となり、自身のスキルアップにつながるでしょう。

また、**マネジメントスキルやコミュニケーションスキルを身に付けることで、プロジェクトマネージャーやSEといった開発の上流工程を担当する職種へのキャリアアップも可能**です。

【参考】：[機械学習エンジニアの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/kw_%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/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

ITエンジニア転職のメリット・デメリットと気を付けるべきこと

## 機械学習エンジニアとして活躍するには

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エンジニアとして活躍が期待できます。**

また、*あらゆる業界でIT人材が不足していることもあり、専門的な知識とスキルを持つ機械学習エンジニアは特に重宝される*でしょう。機械学習エンジニアを目指す際は、自身のスキルを証明する資格の取得もおすすめです。

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近年、人工知能を支える機械学習システムが実際の産業で活用されています。機械学習エンジニアは人工知能の領域でシステムを設計・開発・構築するエンジニアを指し、機械学習システムを担当します。本記事では、機械学習エンジニアの将来性や資格について解説します。

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を指す

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る

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拡大が期待できる

機械学習エンジニアの将来性は？必要なスキル・資格や年収なども解説

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