近年、AIを活用した業務効率化や自動化が進む中で、機械学習モデルの導入ニーズは高まっており、機械学習エンジニアに対する需要も増加しています。一方で、機械学習はまだ十分に普及しているとはいえず、その専門性の高さから人材は慢性的に不足しています。
そこでこの記事では、機械学習エンジニアの具体的な仕事内容や必要とされるスキルと知識、将来性などについて解説。向いている人の特徴や、機械学習エンジニアになるための方法なども併せて紹介します。
機械学習モデルの開発・実装を担う機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、AI技術の一種である機械学習に関連するモデルを開発・実装・運用する専門職です。
機械学習は、人間が行っていた判断や分類を、アルゴリズムを使ってコンピュータに学習させ、自動で行えるようにする技術のこと。例えば、顔認証や音声認識、文字起こし、レコメンド機能などですでに応用されており、私たちの生活の中でも幅広く普及しています。
機械学習エンジニアは、大量のデータからパターンや傾向を導き出すアルゴリズムを設計し、システムに組み込んで実際のビジネスやサービスで活用されるようにすることが主なミッションです。
機械学習エンジニアと、データやAIを活用する他職種との違い
機械学習エンジニアは、同じくデータを活用するデータサイエンティストや、AI技術を活用するAIエンジニアと、どのような違いがあるのでしょうか。それぞれの仕事内容の違いについて見ていきましょう。
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データサイエンティストは、どちらもデータを活用する職種ですが、その役割や専門性には明確な違いがあります。
データサイエンティストは、企業が抱えるビジネス課題をデータ分析によって解決することを主な目的としています。
一方の機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計・開発・実装・運用に特化した専門職です。最初に開発した機械学習モデルがそのまま高精度で機能することはまれであり、実際のデータに合わせて継続的に改善を重ねていくことが機械学習エンジニアには求められます。
運用段階での細やかなチューニングにつきっきりで対応し、機械学習モデルの価値を最大化するのが機械学習エンジニアの最大の役割ともいえます。
AIエンジニアとの違い
機械学習エンジニアとAIエンジニアは、いずれもAI技術を活用する職種ですが、担当する業務領域には違いがあります。
AIエンジニアは、機械学習を含むさまざまなAI技術（自然言語処理、画像認識、強化学習など）を用いて、アプリケーションやシステムを構築する職種です。具体的には、AIチャットボット、画像検索システム、音声アシスタントといった、AIを活用した製品・サービスの開発全般を担当します。
一方の機械学習エンジニアは、その中でも「機械学習モデルの開発・実装」に特化したスペシャリストです。AIエンジニアが開発するプロダクトの中に含まれる機械学習アルゴリズムを高精度に構築・改善していくのが主な役割となります。
AI技術を幅広く扱いたい人はAIエンジニアに向いており、機械学習モデルの最適化やアルゴリズムの研究・実装に強い興味がある人は機械学習エンジニアが適職といえるでしょう。
機械学習エンジニアの将来性
機械学習エンジニアは、今後ますます需要が高まると予測される職種です。
AI・機械学習技術の社会実装はまだ始まったばかりであり、あらゆる分野で機械学習が応用されていく過程で、機械学習エンジニアの活躍の場は広がり続けていくでしょう。
一方で、機械学習に精通した人材はまだ少なく、特に実務レベルで運用・改善まで対応できる人材は限られています。経済産業省の調査においても、IT人材の中でもAI・データ分析関連職種は不足している分野のひとつとされており、この傾向は今後もしばらく続く見込みです。
こうした背景から、機械学習エンジニアは長期的なキャリア形成を目指す上でも、魅力的な職種といえます。
機械学習エンジニアの業務の流れ
機械学習エンジニアは、データ収集から機械学習モデルの開発・実装、そして運用・改善まで、幅広い工程に携わります。
ここでは、機械学習エンジニアの主な仕事内容を、業務の流れに沿って見ていきましょう。
1. データの収集・加工
最初は、機械学習モデルの基盤となるデータの収集と加工からスタートします。センサーデータ、ログデータ、ユーザー情報など、目的に応じて多様なデータを収集し、機械学習に適した形式に整えていく業務です。
この段階では、不正データの除去や欠損値の補完、正規化などの前処理も重要な作業となります。
2. 機械学習モデルの開発
続いて、収集・加工されたデータをもとに、目的に最適な機械学習アルゴリズムを選定し、機械学習モデルの設計・開発をします。この際、アルゴリズムの検証や必要であればチューニングを重ね、精度の高い機械学習モデル構築を目指します。 また、回帰やクラス分類、クラスタリングなど、タスクによって最適なデータ処理を採用していきます。
3. 機械学習モデルの運用・改善
完成した機械学習モデルは、Webサービスや業務システムに組み込んで実際に運用されます。なお、機械学習モデルは一度作れば終わりではありません。新しいデータに対応するための再学習や、精度を維持するための改善が継続的に必要です。
そのため、機械学習エンジニアには運用環境への理解や、自動化・パイプライン構築のスキルも求められます。
機械学習エンジニアに求められるスキル・知識
機械学習エンジニアは、機械学習モデルを開発・実装・運用する専門職であるため、幅広く高度なスキルが求められます。
ここでは、機械学習エンジニアの業務において、必要とされる主なスキルと知識を紹介します。
プログラミングスキル
機械学習アルゴリズムを実装するには、PythonやRといった言語の習得が必須です。特にPythonは、機械学習に特化したライブラリ（TensorFlow、scikit-learn、PyTorchなど）が充実しているため、現場で最も多く使われています。
そのため、ライブラリの特徴や使い方を熟知すると、開発効率が大きく向上するでしょう。
数学・統計学の知識
機械学習の理論における基礎は、線形代数や微積分、確率論、統計学です。アルゴリズムの構造を正しく理解するためには、数式を読んで自分で応用できるだけの数学的素養が必要となります。
特に、機械学習モデルの精度向上やハイパーパラメータの調整において、これらの知識は不可欠といえるでしょう。
データの前処理スキル
実際のデータは、理想的な状態で用意されているわけではありません。データの欠損値、異常値、表記ゆれなどを取り除き、機械学習に適した形式に加工するスキルが求められます。
データクレンジングと呼ばれるデータの前処理スキルは、機械学習モデルの精度に大きな影響を与えるため、極めて重要な工程です。
システム開発の知識
開発した機械学習モデルをプロダクトやサービスに組み込む際には、一般的なシステム開発に関する知識も必要です。
そのため、基本設計、詳細設計、コーディング、テストといった開発フローを理解すると、チームでの開発や運用もスムーズに進みます。
データベースに関する知識
学習データはデータベースに格納されていることが多く、SQLを使って必要な情報を抽出する能力が求められます。
そのため、RDBMS（MySQL、PostgreSQLなど）やNoSQL（MongoDBなど）といったデータベースへの理解を深めておけば、実務でより柔軟な対応が可能になります。
クラウドに関する知識
最近の機械学習プロジェクトでは、AWSやGCP、Azureなどのクラウドプラットフォームを活用するケースが増えています。
クラウド上でのデータ処理や機械学習モデルのデプロイ、スケーラブルな環境の構築などを行うには、MLOps（機械学習モデルの継続的な運用・管理）を含む、基本的なクラウド活用スキルが不可欠です。
セキュリティに関する一定の知識
機械学習エンジニアであっても、最低限のセキュリティ知識は必要です。機械学習に使用されるデータには、個人情報や機密情報が含まれることもあります。
そのため、セキュリティ対策やデータガバナンスへの理解が不足していると、情報漏洩といったリスクにつながる可能性もあります。
一定のビジネススキル
機械学習エンジニアに限らず、現代のエンジニアは技術だけでなく、伝える力も評価されます。
ビジネスサイドのスタッフと連携してプロジェクトを進める必要もあるため、コミュニケーション力やプレゼンテーション力、プロジェクトによってはマネジメントスキルも求められるでしょう。
機械学習エンジニアに向いている人の特徴
機械学習エンジニアは、高度なスキルや専門性が求められる職種ですが、特別な才能がなければ務まらないわけではありません。ここでは、機械学習エンジニアに向いている人の特徴を紹介します。
論理的に考えられる人
機械学習は、数値やアルゴリズムにもとづいて構築されるため、感覚や直感ではなく、明確な根拠をもとに判断を下す必要があります。
「仮説→検証→改善」というプロセスを繰り返す上で、論理的に物事を整理し、筋道を立てて考えられる人は機械学習エンジニアに向いています。
プログラミングが得意な人
機械学習モデルの実装や検証には、Pythonなどのプログラミングスキルが必須です。コーディング作業が苦にならず、プログラムの構造を理解し、改善していくことに楽しさを感じられる人は、機械学習エンジニアに向いています。
また、新しいライブラリやツールを自分で試す探究心も重要となってきます。
分析が好きな人
膨大なデータの中から意味のあるパターンや相関関係を見つけ出すことに喜びを感じられる人は、機械学習エンジニアに適しています。
機械学習モデルの挙動を数値やグラフから読み解き、改善点を洗い出して精度を高めていくプロセスには、地道な分析力と観察力が求められるためです。
勉強熱心な人
機械学習の分野は、日進月歩で進化しています。新しい論文、技術、ライブラリが次々と登場するため、継続的な学習は欠かせません。
キャッチアップに前向きで、自発的に学び続けられる人ほど、機械学習エンジニアとして長く活躍できる素養があるといえるでしょう。
機械学習エンジニアになるには？
機械学習エンジニアは専門性の高い職種ですが、適切な学習を重ねることで未経験からでも目指すことは可能です。ここでは、機械学習エンジニアになるための代表的な方法を紹介します。
大学でデータサイエンスを学ぶ
機械学習やAI、データサイエンスに関する基礎を体系的に学びたい方には、大学での学習が有効です。特に、情報系学部では、数学・統計・プログラミングに加えて、AIや機械学習の理論や応用を学ぶカリキュラムも整っています。
近年は、データサイエンス学部を設置する大学も増えており、専門性を高めやすい環境が整っています。
プログラミングを学ぶ
機械学習の開発には、Pythonを中心としたプログラミングスキルが必要不可欠です。未経験からでも学べるオンライン講座やスクールは豊富にあるため、基礎文法から応用技術まで段階的に習得していくことができるでしょう。
実際に手を動かしてコーディングの経験を重ねていけば、業務で通用する実装力も身に付きます。
機械学習を学ぶ
機械学習エンジニアになるには、機械学習アルゴリズムや実装方法についての学習も欠かせません。「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」など、代表的な機械学習の手法を理解した上で、実データで試すことが重要です。
その際は、Kaggleなどのデータ分析コンペに参加すれば、実践的なスキルを高めながら成果物をポートフォリオに活用できます。
データサイエンスの知見を身に付ける
機械学習は、データがすべての出発点です。データの構造理解、前処理、可視化、統計分析など、データサイエンスの知識がなければ、効果的な機械学習モデル設計や改善はできません。
そのため、データサイエンスも学び、より現場に即した機械学習エンジニアを目指すことが重要です。
機械学習エンジニアにおすすめの資格
資格は、機械学習エンジニアとしてのスキルや知識を客観的に証明する手段として有効です。ここでは、特におすすめの資格を紹介します。
G検定・E資格
G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格で、AIやディープラーニングに関する知識の習得度を問う試験です。
一方のE資格（エンジニア資格）は、深層学習の理論と実装に重点を置いた実務者向け試験となっています。より実践的で技術寄りの内容となっており、機械学習モデルの構築やチューニングに関する理解が求められます。
G検定は入門、E資格は応用・実務向けの位置付けで、セットで取得するのがおすすめです。
統計検定
統計検定は、機械学習の基礎となる統計学の知識を体系的に学べる資格です。日本統計学会が公式に認定しており、国際社会で広く認められています。この検定では、統計的な推定、検定、回帰分析など、アルゴリズムを設計・評価する上で欠かせない理論をカバーすることが可能です。
機械学習だけでなく、データサイエンス全般に携わる際にも有用であり、数学が苦手な方でも段階的にレベルアップできる構成となっています。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する試験で、Pythonを使ったデータ分析のスキルを認定する資格です。
PandasやNumPyといったライブラリの使い方から、データ加工や可視化、機械学習の初歩的な知識まで幅広く問われるため、Python実務未経験者にも学習の土台として人気があります。
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は技術を軸にしながら、キャリアパスを広げていくことが可能です。ここでは、機械学習エンジニアの代表的なキャリアパスを紹介します。
プロダクトマネージャーを目指す
プロダクトマネージャーは、ユーザー体験を軸に製品・サービスの改善を推進する役割を担う職種です。機械学習エンジニアとしてユーザーデータや行動ログを分析してきた経験は、プロダクト開発における改善提案に確実に活かせます。
顧客満足度やトレンドを踏まえながら、機能開発やリリース計画をリードする立場へのキャリアアップも、十分視野に入ってきます。
データサイエンティストを目指す
ビジネス課題に直結した分析業務を担いたい場合は、データサイエンティストへのキャリアパスがあります。機械学習モデルの構築・運用経験に加えて、ビジネススキルや課題発見力、コンサルティングスキルを高めていけば、より戦略的なミッションを担うこともできるでしょう。
経営層へのレポーティングや意思決定支援を担うなど、職域が広がる点も魅力です。
ITコンサルタントを目指す
ITコンサルタントは、テクノロジーを活用して企業の課題を解決する専門家です。機械学習エンジニアとして培った技術力と、プロジェクトを通して磨いた論理的思考力は、コンサルティングの現場でも大きな武器となります。
戦略立案からシステム選定、実装支援までを一気通貫でサポートするITコンサルタントへのステップアップも、機械学習エンジニアのキャリアパスのひとつです。
機械学習エンジニアを目指すなら、分析屋でのキャリアスタートがおすすめ
AIやビッグデータの活用が社会に広がる中で、機械学習エンジニアは今後も高い需要が見込まれる職種です。機械学習エンジニアとして一定の経験を積んでいけば、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、ITコンサルタントなど、より市場価値の高い人材へと成長していくこともできるでしょう。
エンジニアとしての成長環境を重視する方には、分析屋でキャリアを積むことをおすすめします。分析屋では、データ分析や機械学習モデルの構築・運用だけでなく、顧客の本質的な課題を把握し、意思決定を支援することに注力しています。
技術提供にとどまらず、課題解決に寄り添いながら成長できるフィールドが整っているのが分析屋の強みです。
実力主義のカルチャーの中で、技術を軸にキャリアアップを目指したい方や、機械学習を仕事として極めたい方は、分析屋の採用情報をチェックしてみてください。
▼採用サイトはこちら
分析屋採用サイト
