機械学習エンジニアとは？未経験からの転職する方法と必要スキルを紹介

機械学習エンジニアは、人工知能の一分野である機械学習技術を用いて、データから有用な知識や予測を抽出するシステムやアプリケーションを開発するエンジニアのことです。機械学習エンジニアは、データ分析やプログラミングのスキルを持ち、機械学習アルゴリズムの開発や改善、データの前処理、モデルの評価などを行います。日本では昨今I T業界の人材不足が問題視されていることから、機械学習エンジニアは将来的に見ても需要のある職種のひとつだと言えるでしょう。

機械学習エンジニアに必要なスキルは、プログラミングスキル、数学的な知識、データ分析スキル、機械学習アルゴリズムの知識などが挙げられます。また、コミュニケーション能力や問題解決能力も重要です。それぞれのスキルについて詳しく説明していきます。

プログラミングスキル

機械学習エンジニアには、PythonやJava、C++などのプログラミング言語を使って、アルゴリズムを実装したり、データを操作したりする能力が求められます。特にPythonは、その豊富なデータ分析や機械学習のライブラリ（例えば、NumPy、Pandas、Scikit-learnなど）のためによく使われます。また、データ構造（リスト、セット、辞書、ツリー、グラフなど）とアルゴリズム（ソート、探索、最適化など）についての深い理解も必要です。

数学的な知識

機械学習は数学が基礎となっています。線形代数は、ベクトルや行列の操作を理解するために必要です。微積分は、最適化問題を解くために必要です。確率論と統計学は、データの不確実性を理解し、モデルの推定と評価を行うために必要です。

データ分析スキル

機械学習エンジニアは、生のデータを有用な情報に変換する能力が必要です。これには、データの前処理（欠損値の処理、外れ値の検出、カテゴリ変数のエンコーディングなど）、データの可視化（ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など）、データの探索的分析（統計的な要約、相関の検出など）が含まれます。

機械学習アルゴリズムの知識

機械学習エンジニアは、さまざまな種類の機械学習アルゴリズム（教師あり学習、教師なし学習、強化学習など）と、それらのアルゴリズムの適用方法（回帰、分類、クラスタリング、次元削減など）について理解している必要があります。

コミュニケーション能力や問題解決能力

機械学習エンジニアは、チームでの作業が多いため、他のメンバーと効果的にコミュニケーションを取る能力が必要です。また、新しい問題に対して効果的な解決策を見つけ出し、それを実装する問題解決能力も重要です。これには、クリティカルシンキングや創造的思考が求められます。

機械学習エンジニアになるためには、プログラミング言語の学習や数学の基礎知識の習得が必要です。大学やプログラミングスクール・講座に入学し、これらの知識を習得するのが一般的です。さらに、インターンシップやプロジェクトに参加することで、実践的なスキルを身につけることができます。

プログラミング言語の学習

機械学習エンジニアになるためには、プログラミング言語の学習が必要です。Python、Java、C ++などのプログラミング言語を熟知していることが望ましいです。また、データ構造やアルゴリズムについての知識も必要です。

数学の基礎知識の習得

機械学習エンジニアになるためには、数学的な知識が必要です。線形代数、微積分、確率論、統計学などの数学的な知識が必要です。これらの知識は、機械学習アルゴリズムの理解に役立ちます。

 機械学習アルゴリズムの理解

機械学習エンジニアには、機械学習アルゴリズムの理解が必要です。機械学習アルゴリズムの種類や、それらのアルゴリズムの適用方法についての知識が必要です。

データ分析スキルの向上

機械学習エンジニアには、データ分析スキルの向上が必要です。データの前処理、データの可視化、データの探索的分析などのスキルが必要です。これらのスキルは、機械学習アルゴリズムの開発に役立ちます。

データミックスが提供する生成AI・機械学習エンジニア育成講座は、上記で述べた機械学習エンジニアとして必要なエンジニアリングやデータサイエンスの知識やスキルを学ぶことができます。この講座では、機械学習エンジニアとしてキャリアを歩み、「自ら学び実行する力」を身につけることを目指します。講座のカリキュラムは、表面的なテクニックだけではなく、原理原則に立ち返り、ブームに流されない意識と応用力を身につけることを目的としており、また、ビジネスユースケースを題材にしたプロジェクトを通じて、ビジネス視点で機械学習システムを検討・実践する力を養うことができます。機械学習エンジニアに少しでも興味がありましたら無料講座や無料説明会、個別相談なども開催しておりますので、お気軽にご参加ください。

参考：無料説明会

参考：スクール無料個別受講相談会

機械学習エンジニアは、IT業界だけでなく、医療、金融、製造業など、様々な業界で需要が高まっています。また、AIの進化とともに、機械学習エンジニアの役割は益々重要になってきています。そのため、機械学習エンジニアの求人市場は活発で、多くの機会があります。

Indeed (インディード)によると、日本国内において「機械学習エンジニア」の求人数は約5万件あります。また、フリーランス案件や副業求人も多数存在しています。

参考:Indeed

機械学習エンジニアの年収は、経験、スキル、地域、業界などにより異なりますが、一般的なITエンジニアの平均年収よりも高い傾向にあります。例えば、Indeed（2024年1

月24日現在）によると、機械学習エンジニアの平均年収は681万円であり、日本の全職種の平均年収より約1.5倍も高いことがわかっています。

また、機械学習エンジニアの年収は、AIや機械学習の進化により、今後も上昇する可能性があります。ただし、機械学習エンジニアの年収が高いということは、その分、求められるスキルや責任も大きくなることを忘れずに、自己成長に努めることが大切です。

出典：

Indeed

令和４年分 民間給与実態統計調査

AIと機械学習の進化により、機械学習エンジニアの役割はますます重要になっています。これらの技術は、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えており、その影響は今後も増大すると予想されます。そのため、機械学習エンジニアは、将来性のある職業と言えます。また、機械学習エンジニアは、新しい技術や手法を学び続けることで、キャリアをさらに発展させることができます。このような理由から、機械学習エンジニアは非常に魅力的な職業と言えます。

Q: 機学習エンジニアになるために役立つ資格はありますか？
A: 機械学習エンジニアになるために役立つ資格としては、Pythonの資格やG

（ジェネラリスト）検定、E（エンジニア）資格、統計検定などがあります。

Q: 機械学習エンジニアに向いている人の特徴は何ですか？
A: 機械学習エンジニアに向いている人の特徴としては、数学的な思考力を持っている人、プログラミングが好きな人、コミュニケーション能力のある人、好奇心旺盛な人などが挙げられます。

Q: AIエンジニアと機械学習エンジニアの違いは何ですか？
A: AIエンジニアと機械学習エンジニアの違いは、AI開発技術の範囲や専門性にあります。AIエンジニアはAI開発全般にかかわりますが、機械学習エンジニアは機械学習に限定されます。また、会社によってはAI研究に携わる人物をAIエンジニア、開発職を機械学習エンジニアと区別する場合もあります。

機械学習エンジニアは、AIと機械学習の進化に伴って、益々重要になっていく職業です。機械学習エンジニアになるためには、プログラミング言語の学習や数学の基礎知識の習得が必要ですが、それだけではなく、実践的なスキルも必要です。

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