機械学習エンジニアの概要
機械学習エンジニアとは、機械学習の実装や運用を行うエンジニアのことです。機械学習とはデータ解析技術であり、AIを構成する要素技術の一つとして、コンピュータに学習する能力を与えるために活用されます。
ここでは、機械学習エンジニアの仕事内容やAI開発との関係、データサイエンティストとの違いについて整理します。
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機械学習エンジニアの役割
機械学習エンジニアの主な仕事として、モデル開発・評価・改善、データ準備、システム運用が挙げられます。
モデルとは、大量の入力データを学習し、分析や予測を行い、出力データ（有益な情報）を導き出す仕組みのことです。エンジニアは、機械学習の要であるモデルの構築や評価に加えて、入力データの準備・調整も一貫して担います。データは無駄を省いて有益な部分を抽出し、複雑性や偏りを解消することで最適化します。データの質がモデルの質に直結するため、データを加工調整する工程は、機械学習の精度を高めるために非常に重要です。
さらに、こうして構築したモデルをシステムに組み込む実装工程や、リリース後の運用・改善、インフラ整備など、AI開発の全工程に携わります。
データサイエンティストとの違い
機械学習エンジニアと混同されやすい職業にデータサイエンティストがありますが、データサイエンティストの仕事は、ビッグデータの解析を行うのが中心であり、その解析結果をビジネスに活かすのが特徴です。企業の課題解決や戦略立案に携わるため、ビジネス分野での造詣が深いことが求められます。
一方、機械学習エンジニアは、AI開発のプロジェクトに参画し、機械学習用のデータ収集・加工からモデル構築、システムへの組み込み、リリース後のモニタリング・運用改善まで行います。
求められる基本スキルの全体像
機械学習エンジニアに必要とされる基本的なスキルは以下の通りです。
- プログラミング：実装に必要な言語の習得
- 数学：基礎的な数学や統計の知識
- データ処理：アルゴリズムが読める形にデータを整える
- クラウド：開発からリリースまでクラウドを活用するための知識
機械学習エンジニアは、アルゴリズムの開発や実装で使用するプログラミング言語を習得する必要があります。また、機械学習は数学を基礎としているため、アルゴリズムを扱うには数学や統計の基礎知識が必要です。さらに、最適なアルゴリズムの選択やモデル構築のためには、高度な論理的思考力と洞察力も求められます。他に、機械学習用のデータ処理技術や、開発環境を整えるためのクラウドの知識も欠かせません。
機械学習エンジニアに必要なスキルセット
機械学習エンジニアには、Pythonなどのプログラミング能力だけでなく、データを扱うための数学・統計の基礎知識が必要です。また、データ加工やモデル構築と評価指標の選定といった専門性の高いスキルなど、習得すべきスキルは多岐に渡ります。ここでは、初心者の方でも理解しやすいように、機械学習エンジニアに求められるスキルの全体像を体系的に解説します。
プログラミングスキル（Python中心）
現在、主流の言語はPythonであり、機械学習エンジニアにとって習得必須の言語です。
人気の理由として、まず文法がシンプルなことが挙げられます。記述量が少なく、コードが読みやすいため、チーム開発や保守運用の効率化に繋がります。また、データ分析から画像認識、Webアプリまで活用できる汎用性の高さから、導入する企業が多いことも大きな要因です。さらに、動作環境が豊富で、ライブラリが充実しており、開発しやすい環境が整っています。主要なライブラリには、数値計算のNumPy、データ分析のPandas、機械学習のscikit-learn、ディープラーニングのTensorFlow/PyTorchがあり、これらが開発スピードと安全性を支えています。
他の言語としてはR言語が挙げられ、大量データの解析や高度な統計的タスクが得意です。ただし、R言語はデータ分析に特化しており、文法も独特なため、初学者の学習難易度はやや高いです。総合的な学習効率においてはPythonが優位と言えるでしょう。
数学・統計の基礎
機械学習の仕組みを理解して開発を進めるには、数学と統計の基礎知識が欠かせません。特に、線形代数・確率統計・微分積分が重要です。
例えば、線形代数の行列・ベクトルは、大量のデータを効率良く並列処理するために使われます。確率統計は、データの分析手法や理論を理解するのに役立ち、データの収集やモデルの評価の基盤となります。微分積分は、誤差を最小化したモデルの構築や最適化に必要です。このように、機械学習と数学・統計の分野は切り離せない関係にあり、エンジニアが複雑なデータを扱うには必須のスキルと言えます。
ただし、最初から高度な知識が必要というわけではなく、機械学習を学ぶ中で身につけていくことも可能です。近年は機械学習のアルゴリズムやコードを体系的に学べる学習サイトが増えてきており、学習と実践を繰り返しながらスキルを磨ける環境が整っています。また、機械学習で「画像認識がしたい」「予測がしたい」など、目的によって必要な知識を逆算し、学習範囲を絞り込んで学習を進めるのも一つの手です。
データ前処理と特徴量エンジニアリング
データ前処理とは、データを機械学習で読み込める形式に変換する必須の工程です。特徴量エンジニアリングとは、モデルの予測精度を高めるために、データを加工・最適化することを指します。広義には、データ前処理も含めて特徴量エンジニアリングと呼ぶこともあります。
特徴量エンジニアリングの手法は無数にあり、データが抜けている部分を削除・補完する欠損値処理、単位や形式を整えるデータ変換、既存データから新しい項目や条件を作成する特徴量作成などが代表的です。
最近ではディープラーニングによる自動化も進んでいますが、依然として手動での作業が精度を左右する場面が多く、機械学習エンジニアの腕の見せ所と言えます。複雑で偏りの大きいデータからは精度の低いモデルが構築されてしまうため、これら前処理の工程は、非常に重要な段階です。
モデル構築と評価指標
機械学習のアルゴリズムには、大量のデータからパターンや規則性を学習し、高度な判断や予測を可能にする「教師あり学習」や、正解のない中で学習する「教師なし学習」、試行錯誤を繰り返して最適解を見つける「強化学習」などがあります。目的に応じて最適なアルゴリズムを選択し、モデルを構築するのは機械エンジニアの役割です。
また、モデルの性能を測る評価指標の選定には、エンジニアの高度な知識と経験が試されます。代表的な評価指標は以下の通りです。
- 精度（Accuracy）：正しく予測した割合
- 再現率（Recall）：実際に正のうち、モデルが正と予測した割合
- 適合率（Precision）：モデルが正と予測したうち、実際に正である割合
- F1：再現率と適合率の調和平均
例えば、医療現場で重大な見逃しを避けたい時には再現率、検品などで誤検出を避けたいなら適合率など、プロジェクトの性質によって適切な評価指標は異なります。エンジニアは、開発目的に合わせて評価指標を使い分け、モデルの正確な評価と改善を繰り返すことが求められます。
機械学習エンジニアになるためのロードマップ
プログラミング未経験・新卒から機械学習エンジニアになることは十分可能です。最近は学習サイトや実践の場が普及し、習得しやすい環境が整っています。ここでは、機械学習エンジニアになるためのロードマップを提示し、確実にステップアップしていくためのヒントをお伝えします。
ステップ1：プログラミング基礎習得
機械学習エンジニアには、プログラミング能力に加えて、周辺ツールの知識とスキルが求められます。
- Python（開発言語）
- Git（バージョン管理）
- Linux（開発環境）
まずは、AI開発で普及率の高い言語であるPythonの習得がおすすめです。シンプルな文法で読み書きしやすく、プログラミング初心者の方でも学びやすい言語です。学習サイトやコミュニティが充実しているのも魅力です。Gitはコードのバージョン管理をするツールであり、機械学習に限らず、プロジェクトに参画するなら必須のスキルです。Gitを利用してポートフォリオの作成から公開まで可能です。
OSの一種であるLinuxは、機械学習と相性が良く、環境構築やサーバー操作のために欠かせません。コマンド（ターミナル）で操作するため、最初は戸惑うかもしれませんが、慣れてしまえば非常に便利です。プログラミング言語と開発ツールを使いこなし、環境構築から開発まで行えるようになれば、機械学習エンジニアとして良いスタートが切れます。
ステップ2：機械学習の基礎理解
Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnで基本モデルの実装をしてみましょう。scikit-learnは機械学習プログラミングのデファクトスタンダードであり、機械学習エンジニアになるには習得必須のスキルだからです。
ライブラリとは、よく使われる機能が既にコードになっており、もう一度書く手間を省いて実装できるものです。無料でインストールし、必要な時に呼び出すことで使用できます。また、機械学習における重要な概念を理解することも大切です。アルゴリズムや理論について学習サイトや書籍、スクールを活用して学びましょう。
ステップ3：深層学習やクラウドの学習
深層学習の知識も不可欠で、Googleのディープラーニング用のフレームワークであるTensorFlowまたはPythonで機械学習を実装するライブラリのPyTorchのどちらかを選択し、学習を始めましょう。また、機械学習エンジニアはクラウド上での開発が求められるので、クラウド（AWS・GCP）の基礎知識を習得し、データのストレージやデプロイについて理解する必要があります。
ステップ4：ポートフォリオ制作
一通り基礎を固めた後は、自身のスキルを客観的に示すためのポートフォリオを用意しましょう。
例えば、Googleが提供するKaggleは、機械学習を学ぶ人向けのプラットフォームであり、コンペに参加して入賞すれば、有力なポートフォリオになります。また、アプリの個人開発やモデルの可視化を行い、GitHubでコードを公開する方法も一般的です。GitHubで公開する際は、README.mdをしっかり記載するのがポイントです。技術選定の背景やデータの加工、開発で工夫したことなど、作品を見るだけでは分からないことを伝えるチャンスです。加えて、コードの可読性やディレクトリ構成にも気を配り、美しい仕上がりを目指しましょう。
機械学習エンジニアの採用・求人・年収動向
AIの普及や企業のDX推進により、機械学習エンジニアの需要は高まっています。ここでは、最新の求人動向や企業が求める人物像など、機械学習エンジニアを目指す方に役立つポイントを抑えて分かりやすくまとめました。
求人の特徴と企業が求める人物像
企業の求人では、実務経験・問題解決能力・チーム開発経験など即戦力のエンジニアとして必須のスキルが求められています。機械学習を含むAI市場の売上金額は増加傾向にあり、AI技術の普及に伴って、機械学習エンジニアの需要も高まっています。中には未経験可の求人もあり、企業が用意している研修でスキルアップすることを前提としていることが伺えます。
年収相場の目安
機械学習エンジニアの年収相場は以下の通りです。
スキルレベル |
年収相場 |
|---|---|
未経験・新卒 |
300万円〜500万円 |
中堅エンジニア |
600万円〜850万円 |
上級エンジニア |
900万円〜1,200万円 |
エンジニア全体の平均と比べて、機械学習エンジニアは年収がやや高い傾向があり、平均すると600万円程度となっています。スキルや経験に応じて年収1000万円超を得ることも珍しくありません。
インターン・新卒採用のポイント
企業が新卒採用で重視するのは、大学・専門学校での学習内容です。特に、線形代数や微分積分といった数学や確率統計の知識は不可欠です。大学での研究内容は、機械学習に関係すればより良いですが、直接関係ない研究分野だとしても、論理的な思考力やデータを扱う力は評価対象となりやすいです。
また、インターンに参加することで実際の現場を経験することができ、面接で話せるアピールポイントにもなります。また、インターン生限定の早期選考や書類選考の免除がある場合もあるので、志望度の高い企業は欠かさず応募しましょう。
転職で評価される実績
転職の際は、履歴書や職務経歴書の他に、ポートフォリオの提出を求められることが多いです。個人開発アプリや課題解決のプロセスが分かるコードを公開し、実務で通用するスキルがあることを示す必要があります。
エンジニアとしての実務経験を要件としている企業も多く、転職先で求められる言語やフレームワークと自身のスキルセットの親和性が高いほど、相性が良いと言えるでしょう。加えて、Kaggleにおける入賞といった実績も、機械学習エンジニアとして能力があるとして評価されやすいです。資格の取得も有効で、例えば以下のような資格があります。
- G検定
- E検定
- 基本情報技術者試験
- 応用情報技術者試験
- Python 3 エンジニア認定データ分析試験
- 統計検定
- 画像処理エンジニア検定
- データベーススペシャリスト試験
プログラミング初心者の方は、ITの基礎知識が問われるITパスポート試験や基本情報技術者試験、ディープラーニングに特化したG検定、統計やデータ分析に関する統計検定から始めるのがおすすめです。Pythonを使う予定の方は、Python 3 エンジニア認定基礎試験の勉強をしておくと転職してからも役立ちます。
未経験から機械学習エンジニアを目指すための準備
未経験から機械学習エンジニアになるためには、現場で通用するスキルを効率的に身につけることが大切です。ここでは、学習環境や資格、学習方法について整理し、何から始めればいいのかを具体的に提示します。
おすすめ学習環境と教材選び
エンジニアの学習において、最も信頼を寄せるべきなのが、公式ドキュメントです。初心者のうちは読みにくいと感じるかもしれませんが、そこに書いてある内容こそが正解です。公式チュートリアルがあれば、手を動かして実践してみましょう。公式ドキュメントは技術の習得で避けて通れないため、徐々に読み慣れることが大切です。また、独学が難しい場合は、知識の土台固めとして、オンライン講座を活用することも効果的です。また、理論やアルゴリズムについて、入門書や図解書籍などで知識を補完することも重要です。
取得しておくと役立つ資格
機械学習エンジニアが取得すべき資格は、G検定、E資格、AWS認定が挙げられます。特にG検定は非エンジニア向けの資格であるため、初心者の方におすすめです。
AWSはAmazonが提供するクラウド「AWS」に関する資格で、全12種類あります。中でもAWS Certified AI Practitionerは、初心者向けのレベルで機械学習エンジニアに必要なクラウドの知識を習得できます。
効率的に続ける学習方法
エンジニア未経験者の独学は、学習難易度と範囲の広さから挫折しやすいため、小さな成果物の積み重ねを大切にしましょう。完璧主義になりすぎずに、まずは作りきることが大切です。公式チュートリアルを最後までやりきることも、大きな一歩です。たとえシンプルな機能であっても、動作する成果物があれば、それがポートフォリオになります。
フィードバックを得る方法
独学の最大の課題は、自身のコードの質や実務における正解が分からないことです。本来は、誰かにコードをレビューしてもらい、改善を繰り返すことが上達の近道です。そのため、コミュニティへの参加や技術記事などの発信によって、自身が書き上げたコードを誰かに見てもらう機会を積極的に作ることをおすすめします。
他にも、メンターとのマッチングサイトを活用し、機械学習エンジニアのメンターを得ることで、コードレビューの依頼や技術面でのサポートを受けられるようになります。
よくある質問（Q&A）
Q.機械学習エンジニアは文系でもなれる？
A.文系でも機械学習エンジニアになることは十分可能です。実際、文系出身のエンジニアは多数います。ただし、機械学習では、特に線形代数や微分積分といった数学の知識が必要となるため、それらを学び直す意欲が不可欠です。
Q.Pythonは必須？
A.機械学習エンジニアにとって、Pythonの習得は、ほぼ必須と言えます。機械学習開発の中心言語として、主要なライブラリやフレームワークがPythonを中心に展開されており、クラウドサービスとの連携もPythonを前提としています。学習環境やコミュニティの充実度、求人の多さからも、最優先で習得すべき言語です。
Q.どのアルゴリズムから学べばよい？
A.まずは教師あり学習の基本である「線形回帰」や「ロジスティック回帰」がおすすめです。データを分析して予測するシンプルな仕組みで、最初のアルゴリズムの学習に適しています。同じく教師あり学習の「決定木」も学べば、より詳細な予測が学べます。
Q.ポートフォリオには何を載せればよい？
A.データの収集から加工・調整、選定したアルゴリズム、評価指標について、思考プロセスが分かるように記述します。また、作成したモデルを実際に動かせるように実装したり、技術ブログで解説記事を載せたりすることも効果的です。
Q.インターンは必要？
A.インターン経験は必須ではありません。ただし、現場経験が積める貴重な機会であり、経験しておくと就職で大きな武器になります。また、実際の現場に触れることで、入社後のミスマッチを防ぎ、自身の適性を確かめるためにも非常に有効です。
まとめ
機械学習エンジニアの仕事内容や必要なスキル、求人の状況、未経験からの学習方法について、解説してきました。
重要なポイント
- 機械学習で読み込むデータの収集・加工からモデルの構築・評価、システムへの組み込み、運用・改善を一貫して担当
- 必要なスキルとして、主流言語のPythonは必須。さらにアルゴリズムの理解、数学・統計やクラウドの知識があると市場価値を高められる
- 未経験から機械学習エンジニアを目指すなら、基礎スキルを学んだあと、Kaggleや個人開発に挑戦し、ポートフォリオを制作するのがおすすめ
- 求人は増加傾向、年収は平均約600万円程度とエンジニアの中でも高水準
機械学習エンジニアは未経験から独学でも目指せる仕事です。まずは基礎知識のインプットから始め、次第に手を動かしながら成果物を完成させてみましょう。
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