新卒で機械学習エンジニアになるメリットや年収、必要なスキルなどを解説！

• 1.機械学習とは

• 2.新卒の機械学習エンジニアの年収

• 3.機械学習エンジニアを新卒で募集している企業の初任給

• 4.新卒で機械学習エンジニアになるメリット

• 5.新卒で機械学習エンジニアになるデメリット

• 6.新卒の機械学習エンジニアに求められる知識・スキル

• 7.新卒が機械学習エンジニアを目指す方法

• 8.まとめ

1.機械学習とは

まず、機械学習の概要について解説します。

一般的にAIとは広義の人工知能のことであり、機械学習はその中の技術の一つです。機械学習とは、具体的にはコンピュータが大量のデータから学習を行い、ある一定のパターンを導き出して画像データの認識やマーケティングデータの予測を行うものです。

これらの画像認識などのデータの処理や機械学習の構築を行うのが、機械学習エンジニアです。なお、AIエンジニアはさらに自然言語処理や数学を用いた数理アルゴリズムなどの組み合わせにより、コンピュータが人間と同様の知能を持っているかのようなより広範囲なAIの開発を行います。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアは、アルゴリズムの設計を実装を行い、製品やサービスが意図した通り制御されるようにする職種です。

データの前処理、モデルの設計・チューニング、評価といった一連の工程に加え、課題分析や、最適な技術的アプローチを検討する必要もあります。業務内容は多岐にわたり、企業によっては自然言語処理や画像認識などの特化分野を担当することもあるでしょう。

AI技術が幅広い業界に導入されるなか、機械学習エンジニアは企業の競争力を左右する重要なポジションとなりつつあり、今後の需要も拡大していくと見込まれます。

機械学習エンジニアの将来性

近年、社会や企業におけるIT活用は急速な広がりを見せています。同時に、ITシステムの背後では膨大なデータの蓄積が進んでおり、機械学習はこれらのビッグデータを解析し、さまざまな活用ができるようになっています。
機械学習は将来性がある技術であり、今後も機械学習エンジニアの需要は確実に増加するでしょう。新卒時にはプログラミング業務からのスタートであっても、経験を積むことでAIエンジニアにステップアップするなどキャリアの幅を広げられます。

関連記事：ITエンジニアの需要・求人倍率をデータで解説！将来性の高いおすすめ職種も

新卒から機械学習エンジニアに就職できる？

新卒から機械学習エンジニアに就職することは可能です。日本ではIT人材が慢性的に不足しており、未経験でも若手人材を確保したいと考える企業が多くあります。

ただし、機械学習エンジニアにはプログラミングや数学などの知識が必要であり、新卒であっても一定のスキルを求める企業が多いようです。新卒が機械学習エンジニアとして採用されるには、就活が始まる前から知識を習得しておく必要があります。

関連記事：新卒でエンジニアになるには？内定に向けた準備や求人の見つけ方を解説

2.新卒が気になる機械学習エンジニアの年収

新卒から機械学習エンジニアになった場合、初年度やその後数年間は年収約300万円〜400万円が一般的といえるでしょう。

レバテックの転職サービスであるレバテックキャリアの募集では、機械学習エンジニアの年収は約300万円～約1,000万円と幅がありますが、ほかの職種と比較して高い傾向にあります。中には、AIで課題を解決しビジネスに直接貢献する上位のAIエンジニアとして、年収約1,000万円を超える募集も存在します。

関連記事：未経験エンジニアの平均年収とは？年収アップのコツと高年収を狙えるキャリアパス

3.機械学習エンジニアを新卒で募集している企業の初任給

本章では、エンジニア市場で人気のある4社において、各社のエンジニア採用における新卒の初任給をご紹介します。

株式会社メルカリ

メルカリは、フリマアプリの運営を通じて蓄積された大量のユーザーデータを活用し、機械学習エンジニアが商品のレコメンドや不正検知機能の高度化などを行っています。

新卒エンジニアに対しても機械学習プロジェクトに関わる機会があり、初任給は月給約350,000円と業界水準のなかでも高水準です。

技術力だけでなく、プロダクト志向やビジネスへの貢献意識も評価対象になるため、AI技術を社会実装したいという志向を持つ学生には魅力的な環境です。

LINE・ヤフー株式会社

LINE・ヤフー株式会社では、検索アルゴリズムの改善、広告配信の最適化、チャットボットの精度向上など、様々なサービスに機械学習を活用しています。

新卒採用でも、AI領域の専任ポジションが用意されており、初任給は月給約340,000円前後とされています。

配属後は先輩社員によるメンタリングや研究開発のインターンシップ経験が活かせる制度も整っており、専門的な領域でも安心して成長できる土壌があります。

リクルート

リクルートは、HR領域のサービスを中心に、多くのデータを収集・活用して機械学習の研究開発を行っています。応募者と求人のマッチング精度向上や、ユーザー行動予測などが主な応用分野です。

新卒機械学習エンジニアの初任給は月給約340,000円前後とされ、社内にはML特化の研究チームも存在します。配属後は事業部と密に連携しながら、社会課題に直結するテーマに取り組める点が特徴です。

株式会社サイバーエージェント

サイバーエージェントでは、広告配信やメディア運営において機械学習技術を積極的に取り入れています。とくにAmebaブログやABEMAなどのメディア領域では、ユーザー体験の最適化に機械学習が活用されています。

新卒の機械学習エンジニアに対しても、専門部署への配属や、月給約330,000円以上の待遇が用意されており、技術志向の高い学生にとって魅力的なキャリアスタートが可能です。

4.新卒で機械学習エンジニアになるメリット

新卒で機械学習エンジニアになるメリットには、下記の3つがあります。
 

• ・将来性がある

  ・他のIT技術職よりも年収が高い

  ・キャリアパスや働き方が多様

それぞれのメリットについて詳しくご紹介します。

将来性がある

機械学習は、あらゆる産業分野での応用が進んでおり、今後も成長が見込まれる分野です。

自動運転、医療診断、金融のリスク管理、ECサイトのレコメンドなど、すでに多くの領域で実用化されており、今後ますますニーズが拡大すると考えられます。技術の進歩とともに活躍の場も増えていくため、新卒で機械学習エンジニアを目指すことは、中長期的に見て将来性の高い選択肢といえるでしょう。

他のIT技術職よりも年収が高い

機械学習エンジニアは、専門性の高さとビジネスインパクトの大きさから、他のIT職種と比べて年収水準が高めです。

特に、AIを自社で活用する体制の整っている企業では、待遇面でも優遇される傾向があり、新卒段階から30万円以上の月給を提示されることも珍しくありません。技術に加えて統計や数学の知識も必要な分、希少性が高く、市場価値の高いキャリアを築ける可能性があります。

キャリアパスや働き方が多様

機械学習エンジニアのキャリアは、研究開発職として技術を極めるだけでなく、プロダクト開発やデータサイエンス領域に広げることも可能です。

また、企業によってはフルリモート勤務やフレックス制度を導入しており、自由度の高い働き方が実現できるケースもあります。技術を磨きながらも、自分らしいキャリア設計を描きやすい点は、機械学習エンジニアならではのメリットといえるでしょう。

5.新卒で機械学習エンジニアになるデメリット

新卒で機械学習エンジニアになるデメリットには、下記の3つがあります。
 

• ・学習領域が多岐にわたる

  ・常に最新の情報や技術についていく必要がある

  ・プロジェクト進捗次第では長期間労働になる

それぞれのデメリットについて詳しくご紹介します。

学習領域が多岐にわたる

機械学習エンジニアになるには、プログラミングだけでなく、統計、線形代数、確率論、アルゴリズムなど多くの知識が求められます。

さらに、実践ではデータの前処理やチューニングのスキルも必要です。新卒で目指すには、これらをバランスよく学び続ける努力が欠かせません。短期間での習得は難しく、専門書やオンライン講座などで継続的な学習が必要になる点は、大きなハードルといえます。

常に最新の情報や技術についていく必要がある

AIや機械学習分野は技術の進化が非常に速く、年単位どころか月単位で新しいモデルや手法が登場します。そのため、機械学習エンジニアには常に最新の論文やツール、ライブラリの動向をキャッチアップし、実務に取り入れる柔軟さが求められます。

学び続ける姿勢が必要な一方で、情報の更新を怠るとすぐにスキルが陳腐化してしまう可能性もあるため、努力を継続できる人向きの職種です。

プロジェクト進捗次第では長期間労働になる

機械学習プロジェクトは、モデルの設計から学習、検証、実装、運用まで長期間にわたることが多く、特に実用化フェーズでは追加学習や予測精度の改善が求められることもあります。

ビジネスとの連携や要件変更などでスケジュールが圧迫されることもあり、時には残業や休日稼働が発生することもあるでしょう。体力や計画管理能力が必要となる場面もあり、働き方に柔軟さが求められる点は意識しておくべきでしょう。

関連記事：IT業界がブラックと言われる理由とホワイト企業の見つけ方

6.新卒が知っておきたい機械学習エンジニアに求められる知識・スキル

これから機械学習エンジニアを目指す新卒の方は、業務に必要なスキルを知っておきましょう。

機械学習・ディープラーニングとデータに関する知識・スキル

ディープラーニングは機械学習の一種ですが、適用対象によって機械学習の導入が適している場合と、ディープラーニングの方が適している場合があります。
これらを的確に判断し、機械学習の効果的な導入を行うためには、ディープラーニングも含めアルゴリズムを中心とした機械学習全般の知識・スキルが必要です。

また、機械学習モデルの性能や精度は学習用データの質や量に大きく影響されるため、データに関する知識も重要です。

機械学習のプログラミングスキル

機械学習モデルの作成やデータ解析でよく利用されるプログラム言語はPython・R言語などです。特に実装するライブラリ数が多いことで人気のPythonのプログラミングスキルは、ライブラリの知識なども含めて必須とされます。
新卒でもPythonのプログラミングスキルは最初に求められることが多いため、就活前に学習することをおすすめします。

関連記事：プログラミングは就活に有利？理由とスキルを活かせる就職先も紹介

機械学習エンジニアに資格は必要？

新卒が機械学習エンジニアとして就職するのに、必ずしも資格は必要ありません。ただ、資格があると選考で評価される可能性が高まるため、余裕があれば取得を検討すると良いでしょう。
機械学習エンジニアに役立つ資格としては、統計学の知識を証明できる「統計検定」や、深層学習の基礎知識が身につく「G検定」があります。

また、IT全般の基本的な知識を学びたい人には、「基本情報技術者試験」がおすすめ。基本情報技術者試験は「情報処理技術者試験」と呼ばれる国家試験の一区分で、”ITエンジニアの登竜門”といわれています。

関連記事：基本情報技術者は就職に有利？試験内容やおすすめの職種を紹介

7.新卒が機械学習エンジニアを目指す方法

新卒から機械学習エンジニアを目指すには、具体的にどのような手順を踏めば良いのでしょうか。
機械学習エンジニアは新卒採用であっても、ある程度の知識やスキルが必要とされる場合が多いため、以下を参考に就活の準備を進めましょう。

大学や大学院で必要な専門知識を学ぶ

機械学習では、データ工学や情報工学の知識が役立ちます。したがって、大学や大学院でデータサイエンス系や情報科学系の学部学科を専攻していると有利になるでしょう。
これらの学科ではない場合も、在学中に情報科学系の科目を履修し専門知識を身につけておくことをおすすめします。

専門スクールなどを活用し知識やスキルを習得する

最近では、AIや機械学習の専門スクールが増えています。新卒として就活を始める前にスクールの講座を受講することで、必要な知識やスキルを効率的に習得できるでしょう。
書籍や動画での独学も可能ですが、予算に余裕があれば、確実に知識が身につくスクールの活用がおすすめです。

インターンで知識やスキルを習得する

インターンでは、実際の企業で機械学習の仕事を担います。研修や学習とは異なり、現場の機械学習エンジニアからの指導を受けて実践的な知識やスキルを習得できるのが大きな魅力です。
また、インターンでの実戦経験は、採用面談時に大きなアピールポイントになるでしょう。インターンの受け入れ先で実力が認められれば、そのまま正社員として採用されることもあります。

関連記事：インターンシップに参加するメリットは？就活で有利にするための方法まで解説

ビジネスSNSで情報収集する

ビジネス上の人脈を築くことを目的とした「LinkedIn」など、SNSを使って就活を進める方法もあります。企業によってはSNSを通して採用活動を行っているので、求人を探す際に活用すると良いでしょう。

ポテンシャル採用枠を狙う

機械学習エンジニアには一定のスキルを求める企業がほとんどですが、新卒に限ってはポテンシャル採用を行っている企業もあります。
ポテンシャル採用とは、現状のスキルや実績を考慮せず、応募者の素質や入社後の伸びしろを評価して人材を採用する手法です。ポテンシャル採用を行う企業では、スキルが十分でなくても意欲を伝えることで採用される可能性があるため、未経験の新卒でも不利になりません。

システムエンジニアなどの職種から、機械学習エンジニアにキャリアアップする

新卒での機械学習エンジニアの募集数には限りがあるため、採用枠の多いシステムエンジニアなどとして一旦就職し、スキルや経験を積んでからキャリアアップする方法があります。同じ企業での職種変更を考えている場合は、新卒採用の面談時に将来のキャリアプランについて希望を伝えておくと良いでしょう。

関連記事：新卒でSEになるためにしておくべき準備｜仕事内容や必要な資格、求められるスキルまで解説

8.まとめ

ITエンジニアは全体として需要が高まっており、中でもAI関連の技術を持つ機械学習エンジニアのニーズは特に高く、将来性のある職種といえます。機械学習エンジニアとしてキャリアを積んだ後は、さらに幅広い領域に携わるAIエンジニアなどへキャリアアップしていけるでしょう。
新卒から機械学習エンジニアを目指す場合は、大学や専門スクール、インターンなどを通して必要なスキルを身につけるのがポイントです。機械学習エンジニアは専門性の高い仕事であるため、まずはSEなどとして就職し、将来的に機械学習エンジニアにキャリアチェンジする道もあります。

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