新卒で機械学習エンジニアに就職するには？仕事内容や必要なスキルを解説

• 1. 機械学習とは
• 2. 新卒が知っておきたい機械学習エンジニアの仕事内容
• 3. 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
• 4. 新卒が機械学習エンジニアを目指す方法
• 5. 新卒が気になる機械学習エンジニアの年収と将来性
• 6. 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。

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。

2. 新卒が知っておきたい機械学習エンジニアの仕事内容

では、機械学習エンジニアを目指す新卒が知っておきたい仕事内容を紹介します。
なお、機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に大別されますが、この記事ではビジネスシーンでの利用が多い「教師あり学習」を用いる場合について解説します。

機械学習モデルの検討と学習用データの準備

機械学習モデルとは、学習を行うアルゴリズムと準備する学習用データのセットの組み合わせのことです。機械学習エンジニアは、最も良い答えを出す機械学習モデルを構築するために、多数のアルゴリズムを試行して選択を行います。

また、学習用のデータはデータセットと呼ばれ、画像データやマーケティングデータなどをコンピュータが理解できるデータとして準備します。たとえば、車の車種を認識させる場合は、車の画像データそれぞれに車種名のデータを付与します。

機械学習のプログラミング

アルゴリズムを選択し準備した学習用のデータセットを読み込み、PythonやR言語などのプログラム言語を使って機械学習モデルを構築します。
機械学習モデルの実行後も、アルゴリズムの変更やデータの修正などを行いながら反復学習を行い、性能や精度を上げていきます。

新卒の場合、まずは機械学習のプログラミング業務に携わることが多いですが、経験を積むにしたがって、機械学習モデルの検討や構築など、機械学習全般の仕事を任せられるようになるでしょう。 

3. 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。

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

4. 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。

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：SEとはどんな職業なのか？新卒学生がしておくべき準備とは

5. 新卒が気になる機械学習エンジニアの年収と将来性

最後に、新卒が気になる機械学習エンジニアの年収と将来性について解説します。

機械学習エンジニアの年収

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。
新卒採用の場合は、年収約300万円〜400万円が一般的といえるでしょう。

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。

6. 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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