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機械学習エンジニアとは？仕事内容・年収・将来性を徹底解説

機械学習エンジニアとは？仕事内容・年収・将来性を徹底解説

2023.04.22

※当サイトは人材関連サービスを展開する株式会社エイジレスが運営しています。本ページは自社および提携先のPRを含む場合があります。

企業でのAI活用の増加に伴い、それを支える機械学習エンジニアが注目を集めています。
IT業界で働いている人のなかでも、機械学習エンジニアの仕事内容、年収、将来性などが気になっている方は多いのではないでしょうか？この記事では、機械学習エンジニアの仕事内容、年収、将来性について解説します。

機械学習エンジニアの仕事を知る

AIの活用が今後ますます増えるにつれ、機械学習エンジニアもますます重要な役割を果たすようになっています。まずは機械学習、そして機械学習エンジニアの仕事内容や求められるスキルについて紹介します。

機械学習とは？

「機械学習」とは、コンピュータに大量のデータを読み込ませ、ルールやパターンを自動的に抽出しパターンをもとに新しいデータの予測や分類をする解析技術です。機械学習は自動運転、顔認証、医療支援、金融工学、物流管理などで活用されており、今後も幅広い分野での利用が期待されています。

機械学習と似たような言葉が「ディープラーニング」です。機械学習とディープラーニングの違いは、機械学習はモデルの構築において、モデルの精度を高める”特徴量（分析対象データの中の、予測の手掛かりとなる変数や属性）”の開発を行うことが必須であるのに対し、ディープラーニングは”特徴量”の開発を必要としない代わりにコンピュータ自身が特徴量を探して学習します。また、特徴量として数値データ、カテゴリデータ、テキストデータ、画像データ、時系列データなどがあります。

機械学習の学習手法には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つがあります。

教師あり学習

教師あり学習は、コンピュータに対象データとラベルと呼ばれる「正解」を与えてパターンやルールを見付ける手法です。例えば、馬の写真とともに「これは馬である」という正解をコンピュータに与えます。この正解のデータを「教師データ」と呼び、抽出対象のデータから教師データを元に馬を抽出します。

教師なし学習

教師なし学習は、その名の通り教師データを見ることなく、モデルの特徴を参照しながら学習する方法です。例えば、Googleで検索クエリや検索結果のページのコンテンツから、類似したトピックや関連キーワードを抽出するために、クラスタリングという教師なし学習が使用されています。

強化学習

強化学習はコンピュータが試行錯誤を繰り返しながら最適な戦略を学習する手法です。囲碁のトップ棋士を次々と破ったコンピュータソフト「AlphaGo」も強化学習を採用しています。

機械学習で使われるアルゴリズムの種類

アルゴリズムとは簡単に言うと「計算方法」です。機械学習では多くのアルゴリズムが使われています。ここでは機械学習で使われる主なアルゴリズムを紹介します。

線形回帰：応答変数の予測を行うためのアルゴリズム
ランダムフォレスト：複数の決定木を用いることで平均や多数決を計算できる
決定木：問題解決のための選択肢をツリー構造にする
k近傍法：既に答えが明確な問題を教師とともに学習する手法
ニューラルネットワーク：ヒトの脳神経ニューロンを数理モデルに落とし込んだアルゴリズム
ナイーブベイズ：ベイズの定理をもとにしたアルゴリズム
ロジスティック回帰：複数の要因が考えられる際に特定の事象が起こる確率を予測する

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアとは機械学習アルゴリズムの開発や機械学習に関わる運用・環境構築を担うエンジニアです。主な仕事の内容は以下の通りです。それぞれ詳しく見ていきましょう。

機械学習に必要なデータの準備・整形

機械学習のうち、「教師あり学習」と「教師なし学習」では固定のデータの準備が必要です。このため、機械学習エンジニアは機械学習に必要なデータの収集や整形を行います。また、機械学習エンジニアは機械学習を行うコンピュータへの指示出しや管理も機械学習エンジニアの役割の1つです。

機械学習を用いたシステムの設計・開発

機械学習エンジニアは顧客の要望に合わせて機械学習に必要なアルゴリズムやデータモデルの設計や開発を行います。高精度なモデルの作成にはハイパーパラメータの試行錯誤が必要です。これらの作業を経て作成したモデルをもとに、システムの設計や開発を行います。

機械学習を動作させる環境の構築

機械学習を行うためには膨大なデータを読み込ませ、安全かつ効率的に運用することが大切です。そのためには実行環境を整える必要があります。機械学習の目的に合った実行環境の構築も機械学習エンジニアが行います。

機械学習エンジニアに求められるスキル

機械学習エンジニアに求められるスキルは主に4つあります。それぞれのスキルについて解説します。

プログラミングスキル

機械学習エンジニアはシステム開発を担当するため、プログラミングスキルが求められます。機械学習で用いられる主要プログラミング言語はPython、R、C・C++などです。特にPythonは機械学習に特化したライブラリが豊富であり、文法がシンプルで複雑なコードも書きやすいことから近年は多くの開発で用いられています。

ライブラリに関する知識

機械学習の開発では専門のライブラリを用いて開発を行うことが一般的です。有名なライブラリとして「TensorFlow」や「scikit-learn」などがあります。このため、機械学習エンジニアはこれらのライブラリに関する知識があると開発をスムーズに行うことができます。

データベースやクラウドの知識

機械学習エンジニアは機械学習に必要な大量のデータの収集や作成も仕事の1つです。大量のデータの作成、編集、データベースへの格納をSQLを用いて行うので、SQLの知識が必要です。また、最近ではAWSやAzureなどのクラウドを用いて環境を構築するため、クラウドに関する知識もあった方がよいでしょう。

統計理論や高度な数学の知識

機械学習のアルゴリズム設計やデータモデルの作成では統計理論や高度な数学を活用します。例えば、機械学習には、平均・中央値・標準偏差など、統計学と同じ用語が出てくるため、統計学の知識が機械学習の開発においても活きてきます。このように、機械学習エンジニアには統計理論や高度な数学の知識が必要です。

機械学習エンジニアにはどのような人が向いてる？

機械学習エンジニアに向いている人の特徴は主に以下の4つです。それぞれの特徴について解説します。

データ分析が好きな人

機械学習では線形回帰やランダムフォレストなどの分析手法を用いてさまざまな分析を行います。あらゆる分析に興味を持ち、データの比較や分析結果をまとめる作業に興味を持っている人は機械学習エンジニアへの適正を持っています。

数学的・論理的思考を持っている人

機械学習では行列、ベクトル、微分などの数学的知識が求められます。また、データモデルの作成では論理的アプローチが必要です。このため、数学的・論理的思考を持っている人は機械学習エンジニアに向いています。

新しい知識や技術の習得が好きな人

機械学習やAI（人工知能）に関する技術はこれからも進化し続けると考えられています。今用いられている技術が数言語には陳腐化する可能性があり、機械学習エンジニアには常に新しい知識や技術を習得することが必要です。このため、新しい知識や技術の習得が好きな人は機械学習エンジニア向きといえます。

地道に取り組むことが苦でなく粘り強い人

膨大なデータの収集や作成、データモデルのの調整や憲章結果をまとめるなど、機械学習エンジニアの仕事は地道にコツコツと取り組むことが求められます。こうした作業を苦とせず、むしろ面白いと感じて取り組める人は機械学習エンジニアとして活躍することができるでしょう。

機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い

機械学習エンジニアと似たような職業に「AIエンジニア」があります。両者の違いは業務領域の違いです。
機械学習エンジニアはAI（人工知能）の開発において、機械学習に特化した業務を行います。

これに対してAIエンジニアはその名の通り、AIに関連した開発やデータ解析全般を行うエンジニアの総称です。このため、機械学習エンジニアはAIエンジニアの一種とも言えます。

スキルセットの違い

機械学習エンジニアには機械学習のアルゴリズム、データ分析、データモデリングやパフォーマンスチューニングのスキルが必要です。一方、AIエンジニアは機械学習のみならず、自然言語処理や音声認識などのAIテクノロジーに関する知識が必要です。

プロジェクトの違い

機械学習エンジニアは主にデータに基づく問題に取り組みます。例えば画像認識や音声認識に関する問題を解決するために機械学習技術を活用します。一方、AIエンジニアはAIを用いたシステム及び製品の設計や開発を行います。例えば、自動運転車や音声アシスタントなどの開発でAIテクノロジーを使用します。

役割の違い

機械学習エンジニアは、データの前処理やモデルの開発などのタスクに取り組みます。一方、AIエンジニアはAIシステムのアーキテクチャ設計やデータフローの開発などのタスクに取り組みます。

必要な知識の違い

機械学習エンジニアは数学、統計学、プログラミングスキルの知識が必要です。一方、AIエンジニアはコンピュータサイエンス、機械学習、自然言語処理、ロボティクスなどの知識が必要です。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い

データサイエンティストは機械学習のアルゴリズムを使うシステム利用者です。分析や評価を主体とし、AIやBIツールなどを駆使しながらビジネスの課題解決に役立つ仮説の立証や提言などを行います。機械学習のアルゴリズムの開発などを行う機械学習エンジニアとは異なる職種です。

仕事内容の違い

データサイエンティストはビジネスにおける課題に対してデータを活用し、解決策を提案します。データ収集・前処理、分析・可視化、モデル開発などのタスクに従事します。一方、機械学習エンジニアは機械学習技術を活用して、システムを開発し、予測、分類、クラスタリング、画像認識、音声認識などの問題を解決します。

必要なスキルの違い

データサイエンティストはデータベース、統計学、数学、プログラミングなどのスキルが必要です。ビジネスにおいてデータを活用するためのスキルが求められます。一方、機械学習エンジニアは数学、統計学、プログラミング、データ構造・アルゴリズムなどのスキルが必要です。機械学習技術を用いたシステムの開発、運用が求められます。

使うツールの違い

データサイエンティストはSQL、Python、R、Excel、Power BIなどのツールを使用します。一方、機械学習エンジニアはPython、Keras、PyTorch、Scikit-Learn、Apache Sparkなどのツールを使用します。

機械学習エンジニアの気になる収入事情

機械学習エンジニアを志している人にとって気になるのは機械学習エンジニアの収入事項でしょう。ここでは機械学習エンジニアの収入事情を紹介します。

正社員機械学習エンジニアの年収相場は約600万円

正社員として働く機械学習エンジニアの年収に関するデータがなかったため、比較的職種が近い「AIエンジニア」の年収を参考値として紹介します。
「求人ボックス　給料ナビ」によると、AIエンジニアの正社員の平均年収は600万円です。会社員の平均年収の430万円と比較すると、AIエンジニアの年収は比較的高い水準にあります。
また、給与幅は365万円〜1,104万円と広く、スキルや経験年数によって大きな給与に差が生じているのかもしれません。

参考：求人ボックス給与ナビ（2023年2月時点）

フリーランス機械学習エンジニアの平均年収は942万円～948万円

「フリーランススタート」によると、フリーランスの機械学習エンジニアの月額平均単価は78.5万円で、年収に直すと942万円です。また、最高単価が月額200万円で、最低単価が20万円となっています。
一方、「doocy job」によると、フリーランスの機械学習エンジニアの月額平均単価は79万円で、年収に直すと948万円です。また、最高単価が月額208万円で、最低単価が1万円となっています。
こちらも、スキルや経験年数によって収入に大きな差が生じていると思われます。

参考：フリーランススタート（2023年2月時点）
参考：doocy job（2023年2月時点）

未経験の機械学習エンジニアの年収相場は300万円〜400万円

「未経験の機械学習エンジニアの年収相場は、AINOWによると300万～400万円でした。
また、求人ボックスに掲載中の未経験者可の機械学習エンジニアの募集案件をいくつかピックアップしました。

企業名（アルファベット）	本社	給与・報酬
R社	東京都新宿区	24万5,000円～/月
M社	東京都渋谷区	27万6,000円～/月
非公開	東京都	360万円～/年
非公開	東京都新宿区	361万円～/年
K社	東京都渋谷区	370万円～/年

これらの求人から未経験者の機械学習エンジニアの年収を推定すると、300万～400万円です。

以上のことから、未経験者の機械学習エンジニアの相場は300万～400万円と想定します。

参考：機械学習エンジニアの年収はいくら？年代別の年収や海外との違いを解説
参考：求人ボックス（2023年2月時点）

機械学習エンジニアとしての収入水準を知るためには

機械学習エンジニアの収入は、スキルや経験によって違います。このため、機械学習エンジニアとしての自分自身の市場価値や収入水準を知るためには、主に以下の2つを利用するとよいでしょう。

市場価値診断サービスの利用

市場価値診断サービスとは、スキル、経験、役職などいくつかの項目を入力するだけでAIによって適正年収を診断してくれるサービスです。「doda」「ミイダス」「geechs job」などの転職サービスが運営しています。

転職エージェントの利用

より詳しく情報を知りたいという人には転職エージェントの利用が良いでしょう。転職エージェントに登録すると、エージェントとの面談後に求人情報をもらうことができます。求人情報には年収の具体的な記載もあるため、年収の具体的な水準を知ることができます。

は「年齢不問のみの取り扱い」をコンセプトにしたフリーランス向けの求人・案件紹介サイトです。年齢不問の直請け案件を多数掲載しています。。

機械学習エンジニアのキャリアを考える

ここでは機械学習エンジニアの働き方、キャリアアップの手段、技術を磨く方法について紹介します。

機械学習エンジニアの多様な働き方

機械学習エンジニアは多様な働き方が可能です。機械学習エンジニアとしての働き方は以下の3つがあります。

企業に所属して社員として働く

社員として働くことのメリットは安定した収入、福利厚生、研修を受けることができるなどです。その一方で会社や上司の命令により関わる仕事が限られるデメリットもあります。

フリーランスの機械学習エンジニアとして働く

前述の収入事情でも分かる通り、高いスキルと経験があれば社員として働くよりも高収入が期待できます。また、フリーランスであれば案件を選ぶこともできますが、収入は不安定となるデメリットがあります。

副業で機械学習エンジニアとして働く

近年は土日に副業で機械学習エンジニアとして働く人も増えています。とはいえ、企業によっては副業を禁止しているところもあるため、副業で働くことを考えているのであれば事前に就業規則を確認しましょう。

機械学習エンジニアがキャリアアップする手段

機械学習エンジニアのキャリアアップの手段として、主に以下の3つがあります。

ITコンサルタント
プロジェクトマネージャー
データサイエンティスト

ITコンサルタント

機械学習エンジニアの仕事は企業が抱えるさまざまな問題の解決に向け、機械学習システムやサービスの開発・運用を行います。ITコンサルタントはIT戦略の策定やシステムの見直し、新システムの提案などを行います。そのため、これらの経験を活かして機械学習のシステムをどのように活用すれば問題を解決できるかなど、ITコンサルタントとして活躍することが可能です。

プロジェクトマネージャ

プロジェクトマネージャとはシステム開発などのプロジェクトを成功に導くための責任者です。プロジェクトの開発目的、予算、納期に対して責任を負います。機械学習エンジニアとしてプロジェクトに参加し、プロジェクトマネジメントを経験することでプロジェクトマネージャとして活躍することも可能です。

データサイエンティスト

データサイエンティストはビッグデータを解析し、ビジネスなどに活用する専門家です。コンサルタントの要素もあり、AIや統計学、市場トレンドなど幅広い知識が必要です。機械学習エンジニアとしての経験を活かし、キャリアアップとして目指してみるのもよいでしょう

未経験の機械学習エンジニアが技術を磨く方法

では、未経験の機械学習エンジニアが技術を磨くにはどうすればよいでしょうか？ここでは4つの方法を紹介します。

プログラミングスキルを身につける

先述の通り、機械学習エンジニアはシステム開発を担うため、プログラミング知識が求められます。また、機械学習で用いられる主要プログラミング言語はPython、R、C・C++などです。特にPythonでは機械学習に関するライブラリが揃っており、複雑な処理も比較的簡単に記述できるため、近年ではPythonでのシステム開発が多くなっています。このため、Pythonのプログラミングスキルを身につけるとよいでしょう。

『microsoft/ML-For-Beginners』は初心者向けの機械学習カリキュラムを12週間で学習できるサイトです。機械学習の基本概念や、機械学習とAI、ディープラーニングの違いなどを学びます。

機械学習のオンライン講座やスクールを利用

オンライン講座やプログラミングスクールを利用することで、体系立てられたカリキュラムで機械学習のシステム開発方法や技術を学習できます。特にプログラミングスクールではエンジニア経験のある人が講師として教えていることが多いので、オンライン講座やスクールでの学習を通じて技術力を磨くことができます。

例えばYouTubeにアップされている『Neural Network Console』ではソニーの小林さんがディープラーニングの基礎を解説しているチャンネルです。また、YouTubeには他にも機械学習やディープラーニングを学ぶことができる多くの動画がアップされています。無料で視聴できるので確認してみてください。

資格を取得する

機械学習エンジニアのスキルを証明する資格には以下のものがあります。

検定名	検定内容
G検定	日本ディープラーニング協会が実施するAI及び機械学習に関する知識やスキルを証明する資格。ゼネラリスト向け。
E検定	日本ディープラーニング協会が実施するAI及び機械学習に関する園児美亜としての知識やスキルを証明する資格。
データベーススペシャリスト試験	情報処理技術者試験の1つ。データベースの設計、開発、運用に関する知識やスキルを証明する。

これらの資格を取得することで、機械学習エンジニアとしての知識やスキルを公的に証明することができます。

コミュニティ参加

IT業界にはエンジニア同士が交流するコミュニティが豊富です。コミュニティの多くは定期的に集まり、勉強会や懇親会が行われています。特に勉強会では実践的な技術やスキルを勉強できるため、機械学習エンジニアとしてのスキルアップにつながります。

『Team AI』は渋谷を拠点にAIの教育イベントを開催している日本最大級の機械学習コミュニティです。さまざまな業界で活躍するメンバーが業界の垣根を超えて議論や交流を行っています。

機械学習エンジニアの転職ノウハウ

転職市場では、多くの企業が即戦力として活躍できるエンジニアを求めています。このため、機械学習エンジニアとしてのキャリアと実績があれば、それをアピールするとよいでしょう。知識と実績が積みあがったら転職サイトや転職エージェントを活用して転職活動を実施します。そして、紹介される求人票をもとに、自分にあった企業を探しましょう。

機械学習エンジニアの求人や案件

ここでは機械学習エンジニアを求める企業や開発プロジェクト、フリーランスの機械学習エンジニアの業務委託案件を見付ける方法について紹介します。

機械学習エンジニアを求める企業

画像認識技術を活用した物流管理システム、自然言語処理技術を用いたチャットボットやAIアシスタントなど、近年は多くの企業で機械学習を活用したシステムを導入しています。機械学習を活用したシステムを導入する背景には、働き方改革の影響や少子高齢化に伴う労働人口の減少などがあります。このため、今後も多くの企業で機械学習を活用したシステムの導入に伴い、機械学習エンジニアを求めることが予想されるでしょう。

機械学習が使われる開発プロジェクト

先述の通り、働き方改革の影響や、少子高齢化に伴う労働人口の減少などから、機械学習を活用したシステムの導入や、開発プロジェクトが増えることが予想されます。特にヘルプデスクでのチャットボットの活用や、物流会社での画像認識技術を用いた在庫管理の導入など、人手不足や業務効率化を求めている業界や業種では、機械学習の開発プロジェクトが目白押しでしょう。

機械学習エンジニアが業務委託案件を見つける方法

機械学習エンジニアが業務委託案件を見つけるための主な方法として以下の3つがあります。

クラウドソーシング
フリーランスエージェント
イベントやカンファレンス

クラウドソーシング

クラウドソーシングとは、仕事を発注したい企業や個人事業主がインターネット上で不特定多数に仕事を発注する業務形態です。発注者は必要なときに必要な人材を調達でき、そして受注者は自分のスキルを活かして好きなタイミングで仕事を行えるのが特徴です。代表的なサービスに「クラウドワークス」「ランサーズ」「ココナラ」があります。副業やフリーランスといった働き方が可能となる、実績のない初心者でも安価な案件を受注して実績を作れるメリットがあります。

フリーランスエージェント

フリーランスエージェントとは、プロフィールや職務経歴などの登録内容に応じて、仕事の紹介、営業、契約締結などの業務を代行してくれるフリーランス向けのサービスです。クラウドソーシングには掲載されない好条件の案件を紹介してくれることがあります。

機械学習エンジニア向けの仕事を探している方は、弊社の「エイジレスフリーランス」にご相談ください。エイジレスフリーランスはキャリアコンサルタントがひとり一人に合った年齢不問の案件を紹介します。

フリーランスにおすすめの案件探し方法

フリーランスエージェントは、それぞれ保有している案件が異なるため、2〜3社に登録しておくと収入が途絶えるリスクを軽減できます。
迷った場合は、実績が豊富な『Tech Stock』や、年齢不問/ハイクラス案件特化の『エイジレスフリーランス』がおすすめです。

①Tech Stock　
20年目の実績があるフリーランス案件紹介サイト。これまでに築いた信頼により月80万円をこえる高単価案件も多数あります。
スキルアップや税務関連のサポートなど、フリーランス向け福利厚生サービスも利用可能なため、まだどこにも登録していない人でも安心して利用できます。
【公式】https://tech-stock.com/

②エイジレスフリーランス
年齢不問/上流商流のハイクラス案件に特化したエージェント。
SIer・コンサル・大手SESなどの案件を多数保有しており、ユーザーからの評判が良く誠実な対応も強みです。
【公式】https://freelance.ageless.co.jp/

イベントやカンファレンス

IT業界では多くのイベントやカンファレンスが行われており、企業担当者、マネージャ、エンジニアが参加しています。そこで交流を持つことにより、案件獲得につながる可能性があります。仮に案件獲得につながらなくとも、そこで知り合いになったエンジニア達とSNSなどで交流を持てば、仕事の幅を広げることができるでしょう。

機械学習エンジニアの将来性

結論を先に述べると、機械学習エンジニアは今後も高い需要が見込まれます。

総務省発表の『令和3年版情報通信白書』内の「企業におけるIoT・AI等のシステム・サービスの導入・利用状況」によると、IoT・AI等のシステム・サービスを導入している又は導入予定と回答した割合は22.2%で、既に導入している企業も12.4%です。また、IoT・AI等のシステム・サービスの導入効果において、非常に効果があった又はある程度効果があったと回答している企業は81.1%となっています。

これらの割合は企業のAI活用への期待に伴い今後も増加することが予想され、それに伴い機械学習エンジニアの需要は今後も高まることが期待できます。

参考：令和3年版情報通信白書

今から機械学習エンジニアを目指すべき？

今から機械学習エンジニアを目指すべきなのでしょうか？結論を言うと、下記の点から機械学習エンジニアを目指した方がよいでしょう。

企業のAI活用への期待の高まりから案件が豊富
AI技術の進展に伴い機械学習エンジニアは今後も高い需要が見込まれる
スキルの高いフリーランスの機械学習エンジニアは高い収入が見込まれる３

とはいえ、機械学習エンジニアとして活躍するためには高い専門性やスキルがなくてはなりません。このため、最新動向にアンテナを張りながら、常に学習を続けることが必要です。

まとめ　機械学習エンジニアは将来性のある職種

機械学習エンジニアとは機械学習アルゴリズムの開発や機械学習に関わる運用・環境構築を担うエンジニアです。

機械学習エンジニアの正社員の平均年収は約600万円と、正社員の平均年収に比べて高い年収となっています。一方、フリーランスの機械学習エンジニアの平均年収は942万円～948万円です。

また、機械学習エンジニアは今後のAIの進展に伴い、高い需要が見込まれています。このため、機械学習エンジニアは将来性のある職種と言えるでしょう。

執筆者

まなたけ

本業はキャリア30年以上のシステムエンジニア。現在はSalesforce の案件を中心にシステム導入やシステム開発に携わっています。システム開発の合間にライター活動も行っており、ライター歴は7年。ITやシステムエンジニアに関する記事を中心に執筆しています。