将来のAIを担う機械学習エンジニアに必要な知識やスキルは?新卒で目指す方法を解説新卒で機械学習エンジニアになるには?必要やスキルを解説

最終更新日:2021年3月19日

近年、社会でのAI活用は拡がりつつあり、AI人材のニーズが高まっています。中でもAIの技術者である機械学習エンジニアの需要は高く、将来AIエンジニアのようなより付加価値の高い職種へのキャリアパスも期待できる職種です。専門的なスキルが必要とされるため、ハードルが高いと思われがちな機械学習エンジニアですが、新卒でも知識やスキルを事前に身に付けることによって、採用に繋がる可能性は大いにあるでしょう。
ここでは、機械学習エンジニアの仕事内容や求められる知識・スキル、新卒で目指す方法、年収と将来性などについて解説します。

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、機械学習とはその中の一つの技術のことを指します。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などを行い、ある一定のパターンなどを導き出し画像データなどの認識やマーケティングデータの予測などを行うものです。

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などを行うのが、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。

2. 機械学習エンジニアの仕事内容

次に、機械学習エンジニアの仕事内容について解説します。
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よく利用される「教師あり学習」を用いる場合について記述します。 

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、最もよい答えを出す機械学習モデルを構築するために、さまざまな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、車の画像データそれぞれに車種名のデータを付与する必要があります。

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の仕事が求められ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ります。 

3. 機械学習エンジニアに求められる知識・スキル

次に、機械学習エンジニアに求められる知識・スキルについて解説します。

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。

4. 新卒で機械学習エンジニアを目指す方法

次に、新卒で機械学習エンジニアを目指す方法について解説します。
新卒での採用募集であっても、基礎的な知識やスキルが必要とされる場合が多いため、以下を参考に学生時に準備しましょう。

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。また、これらの学科ではなくとも、在学中に類する科目など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。学生時にスクールの講座などを受講することで、必要な知識やスキルを習得することができます。書籍や動画での独学も可能ですが、予算に余裕があれば、早く確実に習得できる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などによっ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に至る場合もあります。

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で一旦就職し、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いた方がよいでしょう。

5. 機械学習エンジニアの年収と将来性

最後に、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。

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、他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、さらに上位の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〜400万円が一般的と言えるでしょう。

将来性

近年、社会や企業におけるIT活用は急速な拡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。

このように、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ることができます。

6. まとめ

ITエンジニア全体としての需要が高まっていますが、なかでもAI関連の技術を持つエンジニアのニーズは特に高く、年収も比較的高い傾向があります。そのため、機械学習エンジニアを目指すことは将来性があると言えるでしょう。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エンジニアなどへとキャリアアップしていくことが可能です。これからもニーズがさらに高まると予想され、新卒時に非常に期待できる職種です。

ITエンジニアを目指す新卒学生向け就活エージェントならレバテックルーキー

レバテックルーキーは、レバテックが運営するITエンジニア専門の就活エージェントです。多数のITエンジニアのキャリア支援経験のあるアドバイザーが、あなたのスキルと希望に合わせた企業の紹介から、人事目線での面接対策など、就職までを一貫してサポートします。ES添削、面接対策、ポートフォリオ作成サポートなども実施していますので、まずは一度カウンセリングにお越しください。

就活アドバイザーに相談してみる