機械学習インターンおすすめ4選！内容やレベルまで解説【2025】

• 1. 【2025最新】機械学習エンジニアのインターンを募集しているおすすめ企業

• 2. 機械学習エンジニアのインターンに参加するメリット

• 3. 機械学習インターン内容

• 4. 機械学習インターンはどう選ぶ？

• 5. 機械学習エンジニアインターンで求められる知識・スキルのレベル感

• 6. 機械学習エンジニアに向いている人の特徴

• 7.まとめ

1. 【2025最新】機械学習エンジニアのインターンを募集しているおすすめ企業

実際にどのような企業が機械学習エンジニアのインターンを募集しているのか、いくつか具体的な例をご紹介します。なお、情報は2025年2月時点のものであり、現在は募集が終了している可能性もあります。詳細は各社の公式HPにてご確認ください。

株式会社サイバーエージェント

サイバーエージェントの機械学習エンジニアインターンでは、「コンピュータビジョン」「ライブ映像解析」の2パターン募集が行われています。独自開発の映像解析AIへの機械学習モデルの実装や、映像からハイライトとなる箇所を自動識別するモデルの開発などが主なミッションとされています。

自社メディアであるABEMAでさまざまな映像、およびメディア解析基盤を持っているサイバーエージェントならではの知見やスキルを学ぶことができるでしょう。

ギリア株式会社

「ヒトとAIの共生環境の実現」を企業ミッションに掲げるギリア株式会社は、AIによる能力拡張や感動体験を提供することを目指すAIベンチャー企業です。

ギリア株式会社のAI開発インターンシップでは、AI開発チームやAIを組み込んだアプリ開発チームの一員として先端のAI開発業務に参加することができます。

機械学習向けデータパイプラインの構築や、アルゴリズム開発などが主な業務内容となっています。

ハコベル株式会社

運送手配・運送マッチングサービス「ハコベル」を運営するハコベル株式会社では、「物流×AI」をテーマにした長期インターンシップを募集しています。

AIを活用した配送計画の最適化を実現させるために、物流業界向けシステム『ハコベル配車計画』のデータ分析や開発支援が主な業務内容です。実際にシステムを使っているユーザーと近い距離で情報を分析することができ、アルゴリズムの改善などにもチャレンジできます。

株式会社エムニ

京大・東大松尾研発のスタートアップ企業である株式会社エムニは、AI受託開発やチャットボットなどのプロダクト開発を主な事業として展開しています。

機械学習インターンではAI技術を用いたwebシステムの開発やサーバーの構築、顧客データの分析・瑕疵か、パブリッククラウド上での社内システムの整備などさまざまなプロジェクトに参加することができます。

また希望に応じて顧客提案などビジネスの現場も経験できたり、スキルや経験が認められれば開発プロジェクトのマネジメントも経験できるのが特徴です。

2. 機械学習エンジニアのインターンに参加するメリット

機械学習エンジニアとして就職する前にインターンに参加することで得られるメリットはどのようなものなのでしょうか？ 3つのメリットを解説します。

就活時の判断材料になる

機械学習のインターンで仕事現場を体験すれば実態を把握できるため、就活時の的確な判断材料になるでしょう。

未経験で機械学習エンジニアの仕事に就くと、就職する前に持っていた仕事のイメージと異なる場合があります。ミスマッチを防ぐためにも、就活前にインターンシップに参加し、実務を経験して仕事のイメージをつかみ、自分に機械学習エンジニアとしての適性があるかを判断するのがおすすめです。

機械学習のスキルを習得できる

実務で使えるスキルを効率的に習得できるのも、機械学習のインターンに参加するメリットのひとつです。

インターンの内容にもよりますが、長期インターンでは受け入れ先の仕事の一部を任されるケースもあります。実際に社内の機械学習エンジニアとともに業務に携わることができるため、より実践的なスキルや知識を得られるでしょう。

就活でインターン経験をアピールできる

機械学習インターン中に得た経験や学びは、就活時に大きなアピールポイントになります。

企業としても、まったくの未経験の学生を採用するよりも、インターンで機械学習エンジニアとしての実務イメージを持てている学生の方が採用後のミスマッチを防ぎやすいので、採用面接でも有利に働くでしょう。また、受け入れ先だけでなくほかの企業に応募する際も、インターンに参加した経験は自己PRなどに活かせます。

このように機械学習インターンに参加するメリットは大きいですが、長期インターンを希望する場合、大学生活とのバランスも考えて検討してください。

関連記事：インターンシップのメリットとは? 探し方や注意点も解説

3. 機械学習インターン内容

では、具体的に機械学習エンジニアのインターンはどのような内容なのでしょうか？ 学生向けのインターンといっても、未経験向けのものからある程度経験のある人に向けたものまで、そのレベルはさまざまです。

未経験者向け、経験者向けでの業務内容や求められる人物像についてご紹介します。

プログラミング未経験者向け

機械学習のプログラミング未経験者に向けたインターンシップもあります。未経験者向けの場合、具体的なスキルは必要としないことがほとんどですが、次のような人物像が求められています。

【求められる人物像】

• ・AI、人工知能などに興味がある

• ・論理的思考能力がある

• ・コミュニケーション能力がある

• ・好奇心があり、主体的に学ぶ姿勢がある

また、業務内容としては以下のようなものがあります。

【業務内容】

• ・機械学習に用いるデータの整理や調査

• ・Web上のデータをプログラムを使用して分析

• ・企業向けソフト開発に関する企画立案

ほかにも、ユーザーからの問い合わせ対応や関係する論文・資料の模索など社員のアシスタント的業務を任されることもあるでしょう。

企業から講習を受けながら機械学習を経験してみるといった短期インターンでは交通費のみ支給といったケースが多いですが、長期インターンシップの場合は時給が発生することもありますので、事前に求人情報で確認するようにしましょう。

プログラミング経験者向け

経験者向けのインターンでは、より実務に近い業務に取り組むことになります。企業によっては開発メンバーの一員としてプロジェクトに参加することもあるでしょう。

関わるサービスによって求められるスキルはレベルは異なりますが、何かしらのプログラミング言語を使えることはある程度の必須条件になることが多いようです。

【求められるスキル・人物像】

• ・Pythonなど2つ以上のプログラミング言語を使える人

• ・TensorFlowやKerasなどを利用した機械学習の経験がある人

• ・英語を含む論文を読み解き、実装から検証まで行うことができる人

• ・データ管理、分析に関心がある人

• ・新しい技術を受け入れ試行錯誤しながら取り組める人

【業務内容】

• ・内部データの管理システム開発

• ・プロジェクト運用工程のパイプライン整備

• ・データ分析のための基盤開発

経験者向けインターンでは時給が発生するケースが一般的です。また、企業や成果によってはそのまま採用につながることもあります。

4. 機械学習インターンはどう選ぶ？

機械学習インターンには、企業やプロジェクトによって、内容や求められるスキルが大きく異なります。自分にとって成長につながるインターンを選ぶには、いくつかの観点から見ていくことが大切です。
ここでは、自分に合ったインターンを見つけるための主な選び方をご紹介します。

自分のスキルレベルから選ぶ

まずは、現時点での自分のスキルレベルを整理しましょう。機械学習の基礎を勉強し始めたばかりの人と、ある程度モデルの実装経験がある人とでは、適したインターンの内容も異なります。

まだ学び始めたばかりであれば、実務よりも座学中心のインターンのほうが学びやすく、ついていけないという心配も少ないでしょう。「未経験歓迎」や「Pythonの基本文法を理解していればOK」といった募集条件のインターンは、初学者向けである可能性が高いです。すでに自分でモデルを組んだことがあるなどの経験がある場合は、開発補助やデータ分析などに携われる実務型のインターンにチャレンジしてみることとよいでしょう。

このように、基礎的なことから始められるインターンもあれば、既存モデルの改良や新しいアルゴリズムの検証を任される本格的なものもあります。インターン先によって期待されるレベルも異なるため、応募要項にある「歓迎スキル」や「業務内容」をよく読み、自分に合った難易度かを見極めることがポイントです。

実務経験の深さで選ぶ

「実際の業務にどのくらい関われるか」も、インターンによってさまざまです。大学の研究に近い形で取り組めるものもあれば、プロダクト開発の一部として関われるものもあります。モデル設計やデータ前処理、API連携など、どこまで業務に踏み込めるかを確認しておくと、自分の目的に合った経験を得やすくなります。

特に、開発寄りの職種を志望している人は、実務に近いインターンを選ぶことで実践的な力を身につけやすくなります。

興味のあるテーマから選ぶ

機械学習が使われている分野はとても広く、たとえば画像認識、自然言語処理、音声認識、推薦システムなど、さまざまなテーマがあります。そのため、自分が「この分野に興味がある」「将来こういう仕事をしたい」と思えるテーマを扱っている企業のインターンを選ぶと、取り組む意欲が高まり、学びも深まります。

たとえば、医療に興味があるなら、レントゲン画像をAIで診断したり、新しい薬の候補を見つけたりするような研究に取り組む会社を探すと、やりがいを感じやすいかもしれません。言葉や文章に関心があるなら、チャットボットや自動翻訳など、自然言語処理を扱う企業のインターンが向いています。

このように、「どんな分野で機械学習を使ってみたいか」を考えながら、自分がどの分野に関心があるのかを整理し、それに関連するインターンを探して見るとよいでしょう。

期間や報酬の有無・働き方で選ぶ

インターンの期間や報酬の有無、リモートや出社といった働き方など、実際の生活スタイルとの相性も大切です。

夏休み期間に1〜2週間で集中的に行う短期インターンもあれば、数ヶ月間、週2〜3日のペースで長期的に参加するものもあります。大学の授業や研究と両立したい場合は、柔軟な勤務ができるインターンを選ぶと安心です。

また、報酬の有無やリモート対応の可否も、重要な判断材料となります。報酬がある場合は、実務への期待度が高いことも多く、業務内容もややハードになる傾向があります。

反対に、無償のインターンは教育的な要素が強く、初学者でも受け入れやすい場合があります。自分の生活スタイルや学業とのバランスを考慮しながら、無理なく続けられるインターンを選ぶようにしましょう。

インターンの実施期間や働き方、交通費支給や報酬の有無、週何日働けるかといった条件面は、企業によって大きく異なります。事前にしっかり確認しておくようにしましょう。

インターン後の進路で選ぶ

インターンは、単なる「経験の場」ではなく、その後のキャリアにつながることも多いです。

たとえば、インターン経由で内定が出る企業や、長期的に関わることを前提とした受け入れ制度を持っている企業もあります。企業研究をしているうちに「ここで働いてみたい」と思える会社があれば、その企業のインターンを狙うことも良い選択です。逆に、まだ志望業界や職種が定まっていない場合は、幅広い分野を経験できるインターンを選ぶことで、自分に合った進路を見つけるヒントにもなるでしょう。

自分の将来像をイメージし、「就職につなげたい」「大学院での研究に活かしたい」「実務力を高めておきたい」などの目的に合ったインターンを選ぶことで、自然と学ぶ意識も高まります。

5. 機械学習エンジニアインターンで求められる知識・スキルのレベル感

機械学習のインターンに参加するには、ある程度の知識やスキルが求められます。ただし、学生の時点で高度な専門技術をすべて習得している必要はありません。大切なのは、基本的な理解ができているかどうかと、これから学びながら伸ばしていけるかという姿勢です。
ここでは、インターンに応募する前に確認しておきたいスキルの目安を紹介します。

関連記事：機械学習エンジニアになるには？必要スキル・資格とロードマップを解説

機械学習の基本的な流れや仕組みを理解しているか

機械学習のインターンでは、「何を目的に、どのような手法でデータを扱うか」といった基本的な流れを理解していることが前提となります。たとえば、教師あり学習・教師なし学習の違い、特徴量とは何か、過学習とはどういう現象かなどを説明できる程度の理解があると安心です。

大学の授業や独学で基本を学び、自分なりに機械学習の全体像をつかんでいる状態がひとつの目安と言えます。

Pythonを使ってデータ処理ができるか

多くの機械学習インターンでは、Pythonが実務での標準的な言語として使われています。そのため、NumPyやPandasを使ってデータの読み込みや加工、集計ができる程度のスキルがあると望ましいです。

CSVファイルを読み込んでデータを表示したり、不要なデータを削除したり、平均値や中央値を求めたりする作業ができると、実際の業務でもすぐに役立てられます。PandasやNumPyといったライブラリの基本的な使い方を学び、実際に手を動かしてデータ処理の練習をしておくとよいでしょう。

関連記事：Pythonとは？Pythonの特徴や基礎構文について解説

数学の基礎が身についているか

機械学習の仕組みを理解するには、数学の知識も欠かせません。特に、線形代数では行列の計算やベクトルの扱い、確率統計では平均・分散・正規分布といった基本的な概念を押さえておくことが求められます。微分・積分も、最適化の仕組みを理解するうえでよく出てきます。

すべてを細かく理解している必要はありませんが、「数式を見てある程度意味が想像できる」「大学の初級レベルの内容に抵抗がない」という状態が目指すべきレベルです。

実務で使われる開発ツールに触れたことがあるか

インターンでは、プログラムを書く以外にも、開発環境の操作やツールの利用が必要になることがあります。たとえば、ファイルの管理や簡単な操作をターミナルで行うLinuxの基本操作、Gitを使ったバージョン管理などが挙げられます。もし自分のコードをGitHubにアップロードした経験があれば、それだけでも実務に近い経験といえます。特別な知識がなくても、普段の学習の中で少しずつ触れておくと、インターン中も自信を持って取り組めるようになります。

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TensorFlowなどのAIフレームワークに触れたことがあるか

機械学習のモデル構築では、TensorFlowやPyTorchといったAIフレームワークを使う場面が多くあります。最初から複雑なネットワークを組める必要はありませんが、チュートリアルを見ながら簡単な分類モデルや回帰モデルを試したことがある、という程度の経験はアピールになります。Google Colabなどの無料環境で手軽に試せるため、自分で動かしてみた実績があると、企業からも高く評価されやすくなるでしょう。

6. 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の仕事は、人によって向き不向きがあります。

機械学習エンジニアには、プログラミングやコンピュータサイエンス、統計解析、数学などさまざまな知識が必要です。ここでは、どのような人が機械学習エンジニアに向いているのかを紹介します。

データを比較したりまとめたりすることが好きな人

データに興味を持ち、比較したりまとめたりする作業を好む人は機械学習エンジニアに向いています。

機械学習エンジニアの仕事は、コンピュータに多くのデータを与えて、データ分析をすることです。理系のイメージを持つ人もいるかもしれませんが、統計学を学んだ経験があれば文系出身者にもなじみやすい職業といえます。

数学的な知識を持ち論理的にアプローチできる人

機械学習エンジニアの仕事には、数学的な知識から論理的なアプローチが必要です。

機械学習モデルの構築や調整などで最良の組み合わせを導き出すためには、論理的な思考が欠かせません。

学生時代は数学が苦手だった場合でも、学習し直せば機械学習エンジニアとして働ける可能性もあるため、諦めずチャレンジするのをおすすめします。

細かい作業を積み上げられる人

機械学習エンジニアには、根気強く作業に取り組む姿勢も必要です。

作業内容が細かく時間が必要なのはもちろん、場合によってはコンピュータの学習やエラー対応などで同じ作業を繰り返すこともあるでしょう。

細かい作業をしたり、同じ作業を繰り返したりすることに面白味を感じられる人に向いている職業です。

機械学習エンジニアに向いているかは、自分の判断だけでなく第三者から客観的に見てもらうのもよいでしょう。

7.まとめ

エンジニアの人材不足が社会問題となりつつある中で、機械学習のエンジニアも不足傾向にあります。そのため、新卒で機械学習エンジニアを目指すのは将来性に期待できる選択肢だといえるでしょう。

就職前のインターンで実際の現場を経験すれば、就職活動にもプラスに働く可能性があるので、できる限り参加することをおすすめします。

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