目次<\/div>

機械学習エンジニアの仕事を知る<\/span><\/a><\/li>
機械学習エンジニアの気になる収入事情<\/span><\/a><\/li>
機械学習エンジニアのキャリアを考える<\/span><\/a><\/li>
機械学習エンジニアの求人や案件<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/div>
機械学習エンジニアの仕事を知る<\/h2>\n\n\n\n
$\"機械学習エンジニアの仕事を知る\"$ <\/figure>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習とは？<\/h3>\n\n\n\n
「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。<\/p>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
教師あり学習<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
教師なし学習<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
強化学習<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習で使われるアルゴリズムの種類<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
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線形回帰：応答変数の予測を行うためのアルゴリズム<\/li>\n\n\n\n
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<\/li>\n\n\n\n
決定木：問題解決のための選択肢をツリー構造にする<\/li>\n\n\n\n
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<\/li>\n\n\n\n
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<\/li>\n\n\n\n
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<\/li>\n\n\n\n
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<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
機械学習エンジニアの仕事内容<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習に必要なデータの準備・整形<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習を用いたシステムの設計・開発<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習を動作させる環境の構築<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習エンジニアに求められるスキル<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
プログラミングスキル<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
ライブラリに関する知識<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
データベースやクラウドの知識<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
統計理論や高度な数学の知識<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習エンジニアにはどのような人が向いてる？<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
データ分析が好きな人<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
数学的・論理的思考を持っている人<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
新しい知識や技術の習得が好きな人<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
地道に取り組むことが苦でなく粘り強い人<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
スキルセットの違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
プロジェクトの違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
役割の違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
必要な知識の違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
仕事内容の違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
必要なスキルの違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
使うツールの違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
機械学習エンジニアの気になる収入事情<\/h2>\n\n\n\n
$\"機械学習エンジニアの気になる収入事情\"$ <\/figure>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
正社員機械学習エンジニアの年収相場は約600万円<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n
参考：求人ボックス給与ナビ（2023年2月時点）

企業名（アルファベット）<\/th>	本社<\/th>	給与・報酬<\/th><\/tr>
R社<\/td>	東京都新宿区<\/td>	24万5,000円～\/月<\/td><\/tr>
M社<\/td>	東京都渋谷区<\/td>	27万6,000円～\/月<\/td><\/tr>
非公開<\/td>	東京都<\/td>	360万円～\/年<\/td><\/tr>
非公開<\/td>	東京都新宿区<\/td>	361万円～\/年<\/td><\/tr>
K社<\/td>	東京都渋谷区<\/td>	370万円～\/年<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n 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。<\/p>\n\n\n\n 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。<\/p>\n\n\n\n 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

強化学習<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアに求められるスキル<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアにはどのような人が向いてる？<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

使うツールの違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアの多様な働き方<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

未経験の機械学習エンジニアが技術を磨く方法<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

強化学習<\/h4>\n\n\n\n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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアに求められるスキル<\/h3>\n\n\n\n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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアにはどのような人が向いてる？<\/h3>\n\n\n\n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。<\/p>\n\n\n\n

使うツールの違い<\/h4>\n\n\n\n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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアの多様な働き方<\/h3>\n\n\n\n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。<\/p>\n\n\n\n

未経験の機械学習エンジニアが技術を磨く方法<\/h3>\n\n\n\n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。<\/p>\n\n\n\n

強化学習<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアに求められるスキル<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアにはどのような人が向いてる？<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

使うツールの違い<\/h4>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

機械学習エンジニアの多様な働き方<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n

未経験の機械学習エンジニアが技術を磨く方法<\/h3>\n\n\n\n
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。<\/p>\n\n\n\n