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、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。

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

### 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には「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。*

## 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。

【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/)

*【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。

【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/)

*【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.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/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443万円となっています。**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。

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## 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。

しかし、機械学習エンジニアに転職しようと思っても、未経験者の皆さんは企業選びや選考などをどのようにアプローチをすれば良いのか、分かりづらいと思います。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)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とは？将来性・年収・資格について解説！

## AWSとは？勉強する必要がある理由

まずは*AWSの基礎知識について解説*します。そもそも**クラウドサービスとは何かという点から説明**します。AWSについてあまり詳しくない方やエンジニア経験の浅い方は、こちらから読み進めてください。

【参考】：[AWS公式ページ](https://aws.amazon.com/jp/?nc2=h_lg)

クラウドサービスとは*ネットワーク経由で提供されるサービス*のことを指します。クラウド（Cloud）は日本語で「雲」という意味です。

なぜ雲なのかは明らかになっていませんが、サーバーといった物理的な機器を意識せずに使え、サービスが雲の中に隠れているようなイメージであることから名付けられたという説があります。

また、**クラウドサービスには大きく分けてSaaS、PaaS、IaaSの3種類**があります。SaaSとはアプリケーションのみを提供する、一般的なクラウドサービスのことであり、メールソフトやストレージサービスなどがSaaSに該当します。

PaaSはアプリケーションを構築できる環境を提供するサービスであり、SaaSと異なりシステム開発者が主に使います。

IaaSはサーバーなどのインフラを全て提供するサービスであり、Google Compute EngineやAmazon Elastic Compute CloudがIaaSに該当します。

### クラウドサービスが普及した理由

*クラウドサービスが普及した理由は、主にコストが削減できること*です。クラウドサービスが普及する前は、自社でサーバーを導入して管理していましたが、自社で管理するとサーバーの購入費もかかり、設置するスペースも確保しないといけません。

何より毎月かかる維持費が高く、個人で開発を行う方にとって負担となります。

一方**クラウドサービスを使う場合は、自社でサーバーを用意する必要がありません。**インターネットに接続する環境さえあれば、サーバーといったの必要なサービスを活用することができます。

AWSのサーバーレスサービスとは？そのメリットを解説！

*AWSとは「Amazon Web Services」の略であり、Amazonが提供するクラウドサービス*を指します。2006年に販売が開始され、現在もっとも知名度のあるクラウドサービスです。AWSは200種類以上のサービスをネットワーク経由で提供しており、**主なサービスは仮想サーバーやストレージ、データベース**です。

AWSが人気の理由に、導入コストを抑えられる点にあります。AWSは利用量によって料金が変わる従量課金制のシステムを取っており、利用量が少ない内は低価格で利用できます。そのため個人での開発に多く活用されています。

AWSで何ができるのか？AWSの概要や強みについても解説

AWSのサービス一覧は？豊富なサービスを活用しよう！

AWSはクラウドサービスを代表する製品ですが、メリットばかりではありません。ここでは、**AWSのメリットとデメリットについて説明**します。

*■メリット*
AWSに限らずクラウドサービスのメリットは、*オンプレミスのシステムと比べてコストを安く抑えられること*です。オンプレミスでは、社内に物理的なサーバーを置いて管理するため、専用のスペースや継続的なメンテナンスが必要です。

しかし、AWSならクラウド上でシステムを構築できるため、社内にサーバー用スペースを確保したり、メンテナンスをする必要がありません。

また、AWSの最大の魅力はサービス数の多さです。世界中に提供されているサービス数は200以上あり、企業それぞれの目的に合ったサービスを見つけることができます。

*■デメリット*
AWSのデメリットは、*サービスによっては従量課金制のためランニングコストがかかる点と、機密情報を扱う企業はクラウドサービス自体を使えない点*です。運用方法によってはかえってコストが高くなる場合もあるため、あらかじめ料金をシミュレーションしましょう。

また、AWS自体のセキュリティレベルは非常に高く安全と言われていますが、クラウド上に機密情報を保存する場合は十分に注意する必要があります。

## AWSを勉強する前に身につけるべき知識

*AWSを勉強する前に身につけたい知識について解説*します。これらの知識がないと、AWS関連の本を読んでも理解が難しく挫折しやすいため、まずは基礎知識を押さえることが肝心です。

AWSについて勉強する前に、クラウドサービス全般についての知識が必要です。*クラウドサービスとは何か、クラウドサービスの活用事例などの基礎知識を身につけましょう。*クラウドサービスについて深く理解することで、そもそもAWSを使うべきかどうかを判断できるようになります。

クラウドサービスとは、ローカルの環境で利用していたデータ・ソフトウェア・システムなどをネットワーク上で利用できるようにしたものです。インターネットに接続できる環境さえあれば、ユーザーはいつでもどこでも多くのサービスを利用できます。

クラウドサービスには他にもAzureやGCPなどの種類があり、**活用内容によってはAWS以外のサービスの方が向いている場合があります。**まずはクラウドサービスについて書籍などを使用して勉強しましょう。

DXでの活用が進むAWSの特徴は？AWSのクラウド事例を解説！

インフラ周りの基礎知識について知っておくと、AWSを勉強する上で理解がスムーズになります。ITにおけるインフラとは、システムやサービスを利用するための基盤となるPC・サーバーなどのハードウェアや、ネットワークの土台となるインターネット・LAN・データベース・OSなどのソフトウェアのことです。

特に、*ネットワークの設計・構築方法や、サーバ・ミドルウェアに関する知識を備えておくと良い*でしょう。これらの知識は、**AWSを活用したアプリケーション開発においても役立ちます。**

AWSのサーバー提供サービスであるAmazon EC2とは？活用方法や料金体系等を解説！

## 初心者におすすめのAWSの勉強方法

*初心者におすすめのAWSの勉強方法*をまとめました。**AWSの学習コンテンツやトレーニング方法を紹介**します。この中から自分に適した方法を探し、AWSの勉強を始めてください。

AWSは人気の高いサービスのため、関連書籍が多く販売されています。*AWSの本はAWSやサーバーに関する基礎知識についてまんべんなく解説*されています。まずは**AWS関連の本を1冊購入するのがおすすめ**です。

AWSの勉強会に参加するのもおすすめです。勉強会は主に東京や大阪で実施されており、自由に参加できるものが多いです。また、*勉強会の中にはAmazonが主催しているものもあり、Amazonの公式勉強会なら正しい情報を得ることが可能*です。

さらに、**Amazonの勉強会では個別相談会も実施**されてます。AWSの活用方法について個人的に相談したい場合は、個別相談会も利用しましょう。

「AWS認定資格」というAmazonの公式認定資格があるので、資格の取得を目指すのも良い勉強法です。*資格を取得すると、AWSの知識を持っていることを転職時にアピール*できます。

また、公式資格のためAWSの最新スキルに関する問題も出題されます。**AWSの基礎知識をすでに持っている方も、資格勉強を通じて知識をアップデート**できるのでおすすめです。

エンジニアとしてニーズが高いAWS資格、その理想的な勉強方法

### オンライン学習サイトを利用する

*オンライン学習サイトには、AWSについて解説しているものが多数あります。*動画で説明しているサイトもあり、動画はスマホでも閲覧できるため、通勤時などの隙間時間に勉強できます。**本を開くのが面倒という方は、オンライン学習サイトを使う方法も良い**でしょう。

### AWS公式のハンズオンを受ける

ハンズオンとは、AWSの各種サービスの利用方法が学べるAWS公式講座のことです。**ハンズオンでは実際にサービスを立ち上げて操作できるため、手を動かしながら学ぶことができます。**初心者向けのハンズオンも多数用意されており、AWSアカウントの作成方法といった導入部分も丁寧に解説されています。

なお、勉強用アカウントで使うサービスは一定期間無料で利用できますが、期限が過ぎると料金がかかる場合があります。期限内での利用を検討している場合には、サービスの停止・削除を忘れないようにしましょう。

【参考】：[ハンズオン資料 | AWS クラウドサービス活用資料集](https://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/aws-jp-webinar-hands-on/)

### AWS公式のAWSサービス別資料を読む

**AWSの多数のサービスついての違いや特徴を理解するには、「AWSサービス別資料」がおすすめ**です。AWSサービス別資料の内容はAWSで開催しているウェブセミナーのアーカイブとなっており、AWS公式の勉強会資料のようなものです。

各サービスの要点がまとめられており、複雑なサービスについても理解しやすい内容となっています。専門用語もわかりやすく記載されているため、初心者の方でも読みやすいでしょう。

【参考】：[サービス別資料 | AWS クラウドサービス活用資料集](https://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/aws-jp-webinar-service-cut/)

最後に、*AWS学習におすすめの本を3つ紹介します。*以下で紹介する3つの本は初心者向けに分かりやすく解説されており、読者からの評価も高いです。**AWSの本選びに迷っている方はこの中から選ぶことをおすすめ**します。

### ゼロからわかるAmazon Web Services超入門 はじめてのクラウド

本書はAWSの代表的な入門書です。*200種類以上あるAWSのサービスから、よく使うものに絞って解説*しています。そのため**AWSの基本を素早く理解することが可能**です。本を読むのが苦手な方でも読みやすいボリュームです。

【参考】：[ゼロからわかる Amazon Web Services超入門 はじめてのクラウド：書籍案内｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10661-4)

### Amazon Web Services 基礎からのネットワーク&サーバ構築

本書は「AWSを使ってネットワーク周辺の勉強を行う」をコンセプトにした1冊です。*AWSに関することだけでなく、インフラについて総合的に学べます。*

サーバーやネットワークの基礎知識について、多くのページを割いて書かれています。あくまで**基礎知識を得る本なので上級者には物足りないですが、初心者には大変おすすめ**です。

▪著者：大澤 文孝、玉川 憲、片山 暁雄、今井 雄太

【参考】：[Amazon Web Services 基礎からのネットワーク＆サーバー構築　改訂3版｜日経の本 日経BP](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/20/277900/)

### 図解即戦力 Amazon Web Servicesのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書

本書は*AWSの仕組みについて分かりやすく図で解説された1冊*です。また、AWS関連の用語についても丁寧に解説されており、疑問点を解決しながら読み進めることができます。

**エンジニアでなくても理解できるレベルで噛み砕いて解説**されています。AWSのサーバー、ストレージ、ネットワークなどの各サービスについても、初心者向けに紹介されています。

【参考】：[図解即戦力 Amazon Web Servicesのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書：書籍案内｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10889-2)

## AWSの勉強は自分に合った方法を選ぼう！

本記事では*AWSの勉強方法について解説*しました。AWSとは何かや、AWS学習におすすめの本がお分かり頂けたかと思います。自社サーバーを導入する企業は昨今減ってきており、今後はクラウドサービスが主流になると言われています。

**AWSはクラウドサービスの中でも料金面・サービス面に優れており、支持者が多い**ため、AWSを勉強して知識を深めましょう。エンジニアの方はぜひ自分に合った勉強方法を探し、AWSをマスターしてください。

AWSは最も有名なクラウドサービスであり、AWSの知識を持つことはエンジニアにとって重要です。今回はそんなAWSの基礎知識、AWSの勉強方法、おすすめのAWS関連の書籍についてまとめました。AWS初学者の方は参考にしてください。

AWSとはAmazonが提供するクラウドサービスのこと

AWSについて勉強する前にクラウドサービスやインフラ周りに関する知識を押さえる

AWSの勉強方法には本を読む、勉強会に参加する、公式チュートリアルを受けるなどがある

AWSの勉強方法6選！インフラ基礎がないと学習は厳しい？

今人気のプログラミング言語といえば、Pythonを思い浮かべる人が少なくないでしょう。また、人気の*機械学習と聞けばPython*です。そんなことから、機械学習エンジニア、Pythonエンジニアを目指すエンジニアの方も少なくないでしょう。

ここでは、**Pythonと機械学習の関係について理解を深めていきましょう**。

**Pythonは今、もっとも注目される人気のプログラミング言語で、平易な文法でプログラミング初心者でも習得しやすいこと、およびAI関連の開発でも利用されている点が特徴**です。

*Pythonはインタプリタ型言語*に属し、実行時に機械語に変換されるため、コンパイル（機械語への翻訳）が不要なのは手間要らずですが、同時翻訳を行うことから*処理速度がやや遅くなるのが弱点*です。インタプリタ言語には他にも、Ruby・Perl・PHP・JavaScriptなどがあります。

機械学習を一言で述べると、**人間の学習能力と同様の能力をコンピューターに与えるための技術**です。

具体的には、モデル化と言って、*コンピューターに大量データを読み込ませ、アルゴリズムを元にデータを分析*させます。その結果、そこに潜んでいる特徴やパターンに基づき、コンピューターが新しいデータの分析や予測を行うことが可能です。

*機械学習には、あらかじめラベルが付いたデータを読み込ませる「教師あり学習」と、ラベルの付かないデータを与えて、特徴や傾向を学習させる「教師なし学習」、さらには教師あり学習の中でも、出力結果に点数を付けて精度を高める「強化学習」の3パターン*があります。

機械学習と対比する形で、深層学習（ディープラーニング）という言葉をよく目にします。どちらもコンピューターの学習機能ですが、*機械学習は学習プログラムと人によるコントロールで学習*が進められます。**深層学習では人間の指示を待たずにコンピューター自らが学習し、その性能を高めていく**点が異なります。

## Pythonが機械学習によく利用される理由

**AIブームが追い風となって、機械学習の人気が高まっています**。この機械学習にはPythonがR言語やC言語を抑えて、よく利用されていますが、それには次のような理由があると考えられます。まず、*Python=機械学習と言われる理由を以下に挙げてみました*。

実は、PythonはWebアプリケーション開発分野でも広く利用されています。皆さんよくご存じのYouTube・Dropbox・Instagramなどの一部機能はPythonによって開発されています。

それだけ**Pythonが扱いやすく、生産性が高いから**なのですが、大手企業以外のベンチャー系でも広く利用されています。このように*利用実績や利用ユーザーが多いことも、機械学習分野でよく利用される理由*の1つです。

### 文法がシンプルで分かりやすい

Pythonは、教育でも利用されるプログラミングでもあり、**コード数が少なく、文法がシンプルで覚えやすい言語**です。また他の人が記述したコードも分かりやすいので、*メンテナンス性が高く、共同開発に適している*ことも機械学習分野で利用される理由に挙げられます。

### ライブラリやフレームワークが豊富

Pythonは**ライブラリが多く、フレームワークが充実している**点も特徴として挙げられます。

ライブラリやフレームワークを活用すると開発効率を上げられます。こうしたことから、言語としての利便性が高く、汎用性があり、使いやすさがさらに増します。

特にPythonは、*機械学習に必要な関数のライブラリが豊富で、さまざまな関数を自ら実装する手間が不要で、初心者でも機械学習のコードを書くことができる*点がPythonを採用する理由になっています。

Pythonの**コミュニティは数が多く、その活動も非常に活発**です。Pythonコミュニティに参加すると、プログラミングの仲間ができて、*独習するよりも効果的にPythonを学べ、必要な時は仲間に助けを求める*こともできます。このPythonコミュニティの豊富さ、活発な活動がPythonが広く利用される理由の1つです。

*参考：[Pythonのコミュニティ35選｜コミュニティに参加するメリットは？](https://www.fenet.jp/dotnet/column/language/5233/)*

## Pythonによる機械学習でできること

ここまでPythonによる機械学習の基本について解説をしていきましたが、ここでは**Pythonの機械学習を利用すると何が実現できるのか**について紹介します。

### 株価予想や競馬の勝ち馬予測

*人間は何かを予測する際に、何らかのアルゴリズムに基づいて予測をしています*。

例えば、上昇基調に入った株式銘柄は、引き続き上がる可能性が高まりますし、下降基調から底値に達した銘柄は上昇基調に入る可能性が高まります。人は株価チャートを見ながら、こうした株価予測を行います。

このパターンをコンピューターに教え込むと、数千もある銘柄から、株価が上がる可能性が高い銘柄を瞬時に見つけてくれます。

これは競馬予想でも同様に機械学習を利用できます。競馬予想の**専門家が持つアルゴリズムをコンピューターに与え、予測に必要なデータを投入するとコンピューターが予測をします**。こうした予測は今やAIの得意分野となっています。

パソコンやスマホの世界でも顔認証が当たり前になってきましたが、この**画像認識や画像解析も機械学習によって可能**となっています。*画像解析には、1.物体分類、2.シーン認識といった「分類」と、3.物体検出や4.領域検出といった「検出」の4つの領域があり、車の自動運転では、領域検出の技術が利用されています*。

**テキストマイニングとは、大量のテキストデータの中から有益な情報を取り出す分析手法**のことで、言語解析や統計解析などの手法を用います。

例えば、集められた大量のアンケート、TwitterなどのSNSの分析に用いられ、*顧客ニーズの潜在ニーズの分析や、今後ブームになるであろうワードの抽出や市場予測など、さまざまな目的で利用*されています。

他にも、スパムメールの判別を行うスパムフィルターなどにもテキストマイニング技術が活用されています。

## 機械学習エンジニアはどんなエンジニア？

Pythonと機械学習の関係は分かりましたので、次に**機械学習を担当するITエンジニア、すなわち「機械学習エンジニア」について**触れておきましょう。

機械学習エンジニアとは、**主にAI（人口知能）関連の分野でシステム設計や構築に携わるITエンジニアのこと**です。中でも、機械学習エンジニアは特に機械学習システムの実装や開発を担当します。

機械学習の英語、*M*achine* L*earningの頭文字から*「MLエンジニア」とも呼ばれます*。ここでは*類似職種との違い*について触れていきます。

### データサイエンティストとの違いは

「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」は大変似た職種のように思われがちですが、実はかなり違いがあります。**「機械学習エンジニア」は機械学習のアルゴリズムに関する設計や開発・実装を行う技術者**で、ITエンジニア職種の一種です。

一方の*「データサイエンティスト」は機械学習アルゴリズムを利用する側で、データ分析や統計に関する専門家*です。

**AI（人工知能）は、人間の知的ふるまいの一部について、ソフトウエアを用いて再現する技術の総称**で、AIが目指すのは人と同様、もしくはそれ以上の知能を有するコンピューターの実現です。

*機械学習はAIの一部で、学習方法を設定し、コントロールすることでコンピューターに学習させるプログラムの技法*を指します。つまり*''AI > 機械学習''の関係*にあります。

## 機械学習エンジニアを目指すには

機械学習エンジニアは主に**AI（人工知能）の分野で機械学習を担当するエンジニアであり、将来性が高い職種**と考えられます。この*機械学習エンジニアを目指す上で必要なスキル・機械学習エンジニアになる上で役立つ資格・機械学習エンジニアの将来性*について考察していきましょう。

### 機械学習エンジニアに必要なスキルとは？

機械学習エンジニアは、**PythonやC系言語を中心としたプログラミング技術、学習アルゴリズムの設計に関する知識が求められます**。*アルゴリズムの設計には高等数学や統計理論*などを用いますので、そうした分野の学歴や経験が求められます。

その他、*HadoopやSQLなどのデータベースに関する知見*も必要です。さらには大量の蓄積データの活用においては、*ビッグデータ解析の知識や経験*も求められるでしょう。

また、*システムインフラに関する一定の知見*が求められます。具体的にはOSとハードウェアに関する知識です。以上、一口に機械学習エンジニアと言っても、かなり広範囲のスキルが求められますので、実務を通じてさまざまな経験を積む必要があります。

### 機械学習エンジニアを目指す人におすすめの資格

まず機械学習エンジニアとしての資格をご紹介しましょう。*日本ディープラーニング協会*の検定で、G検定は一般知識を問うジェネラリスト向けの検定です。E検定はプログラマーやエンジニア向けで専門知識を問う内容です。

*[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E検定](https://www.jdla.org/)*
他、統計に関するスキルを評価する統一試験として、*一般財団法人 統計質保証推進協会*の統計検定試験があり、さまざまなランクがあります。統計関係の知識や技能を証明できる資格ですので、取得しておいた方が良いでしょう。

*[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://qajss.org/)*
他、Python関係におすすめしたい資格もあります。Pythonについての資格を習得したい方は、以下の2つの資格取得を目指してみてください。

*一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の認定資格*ですが、それぞれのサイトには勉強法や模擬試験などのコーナーがありますので、1度アクセスしてみてください。

*1.[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)*

*2.[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)*

### AI（(人工知能）市場の将来性

AI（人工知能）市場は年々、急速に拡大をしており、**AIエンジニア、機械学習エンジニアの需要も大きく伸びています**。独立行政法人IPA発表の[「IT人材白書2019」](https://www.ipa.go.jp/files/000073566.pdf)によると、実に**73.8%の企業がAI人材が不足**していると回答しています。

これはAI人材の一翼を担う機械学習エンジニアにも当てはまることであり、機械学習エンジニアを目指せば、目の前に大きな可能性が広がることを意味しています。このチャンスを逃さぬよう、機械学習エンジニアを目指す皆さんは、ぜひスキルアップを目指してみてください。

Pythonといえば機械学習と言われるほど、Pythonと機械学習は密接な関係にあります。AIブームで注目される機械学習ですが、それを支えるのがプログラミング言語のPythonです。ここでは、Pythonエンジニアを目指す方に役立つ情報を知識を提供します。

Pythonの機械学習は、人間の学習能力と同様の能力をコンピューターに与えるための技術

Pythonの機械学習はAIの一部であり、機械学習に適したPython言語を学ぶことでAIの領域に近づける

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