機械学習エンジニアのインターンのレベルは？求められる知識・技術やメリットを解説

• 1. そもそも機械学習とは
• 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. 【レベル別】機械学習エンジニアのインターンの募集例
• 4. 機械学習エンジニアインターンで求められる知識・技術
• 5. 機械学習エンジニアインターンの探し方
• 6. 機械学習エンジニアに向いている人の特徴
• 7. 機械学習の活用事例
• 8. まとめ

1.そもそも機械学習とは

機械学習とは、機械（コンピュータシステム）が大量のデータから学習し、アルゴリズムなどで画像データの認識・識別をしたり、マーケティングデータの需要予測を行ったりすることです。

近年ではAIの主要な技術となり、企業ではビッグデータといわれる大量のデータの蓄積が進んでいるため、機械学習は今後ますます活用されると考えられます。

機械学習エンジニアの仕事

機械学習エンジニアの主な仕事内容としては、大きく二つあります。一つは「データの準備と機械学習モデルの検討」です。

利用するデータを「データセット」といわれるコンピュータが判別できる学習用の情報として準備します。たとえば、あらかじめ正解がわかっている学習データを使う方法の「教師あり」学習で動物の画像を理解させる場合は、その画像データが「犬」なのか「猫」なのかという正解データを用意します。

次にアルゴリズムの選択などを行い、どのアルゴリズムとの組み合わせがよいかといった機械学習モデルを検討します。

二つ目の仕事内容は「機械学習モデルの構築」です。機械学習モデルとは、データ分析といった目的のために、最良の結果を出すデータセットやアルゴリズムの組み合わせを指します。精度や性能を上げるため、反復学習やアルゴリズムの変更などを行いながら進めることが重要です。

また、機械学習モデルの構築が済めば仕事が終了というわけではありません。検証を重ね、AIの学習不足や過学習の改善を続けます。

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。

3.【レベル別】機械学習エンジニアのインターンの募集例

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。

レベルごとに機械学習エンジニアのインターンの募集例を見てみましょう。

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.機械学習エンジニアインターンで求められる知識・技術

先ほど機械学習インターンの募集例のなかでも例として挙げましたが、求められる知識や技術についてもう少し具体的にご紹介します。

機械学習の基礎的な知識

機械学習の基礎的な内容である、データによる学習の仕組みや、アルゴリズムによる機械学習モデルの構築方法などの知識が必要とされます。

基礎的な知識があれば、インターンシップの選考においても、ほかの応募者と差をつけられるでしょう。

Pythonプログラミングスキル

インターンの業務では、まずプログラミングが求められる場合が多いため、機械学習でよく使われるPythonの基礎的な知識・スキルが必要です。

授業や独学などの学習方法を問わず、基礎レベルでもよいので、Pythonの経験をしておきましょう。

データベースやシステム開発に関する知識

機械学習のインターンシップでは、データベースやJava、C言語などの一般的なシステム開発に関する言語の知識も必要です。

インターン中は、機械学習を直接担当する場合もあれば、AIを利用したアプリケーションや顧客支援のための開発に携わる可能性もあります。

事前にデータの基礎やプログラミング言語を知っておけば、幅広い業務にもスムーズに対応しやすいでしょう。

数学や英語に関する知識

機械学習のインターンに限らず、エンジニア職はある程度の数学的な知識や英語の知識が必要です。数学的な知識とは、微分やベクトルなどを指します。

英語力を身につけることで、プログラミング言語を理解したり、実際にソースコードを書いたりする際に単語を調べる手間が省けます。

また、海外から派遣された社員やチームメンバーと会話する機会が多い職場なら、インターン生であってもコミュニケーションのために日常会話レベルの会話が求められるでしょう。

TensorFlowなどのAIフレームワークのスキル

AIフレームワークと称される、TensorFlowやKerasなどはインターンの仕事でも身につけるべきスキルだといえます。

TensorFlowやKerasなどは、機械学習を含むAIのライブラリに関する環境ツールです。機械学習を構築する際によく利用されるため、積極的に学ぶのをおすすめします。

上記すべての知識や経験が必須というわけではありませんが、これらの知識を身に着けておけばよりインターンシップを充実させられるでしょう。

5.機械学習エンジニアインターンの探し方

続いて、機械学習インターン募集の3つの探し方を紹介します。

インターンの求人情報サイトで探す

効率的に探したいのであれば、インターンの求人情報サイト・アプリに登録するのがおすすめです。

インターンの求人情報サイトはいくつかありますが、長期インターンに特化しているものや、ITエンジニアに特化しているものなどサイトごとに特徴がありますので、求めているインターンにあわせて複数登録してみてもよいでしょう。

合同説明会・Web説明会などで確認する

企業の合同説明会・Web説明会ではネット上にはない話を聞けたり、インターンの募集情報が得られたりする場合もあります。

ぜひ企業の説明会に参加して、機械学習インターンの情報を確認しましょう。

企業ホームページで探す

求人情報サイトに機械学習インターンシップの募集がなくても、企業のホームページに掲載されているケースがあるため、随時確認してみてください。

特に、自分の興味のある企業や関わりたいシステム開発業務が明確な人におすすめです。

機械学習インターンは、募集段階で求められるスキルや知識に幅があります。未経験者が応募できるインターンもあるため、根気よく探してみてください。

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.機械学習の活用事例

機械学習は、多くのデータを扱う業種で求められます。ここでは、金融業界や医療業界などさまざまな領域における機械学習の用途を紹介するので、参考にしてください。

金融業界での価値

金融業界に属している企業は、おもに「データに潜む重要な洞察の特定」と「不正の防止」の目的で機械学習を利用しています。

投資の機会や取引のタイミングを判断する際に、機械学習データから特定できる洞察が有効です。

また、申し込みの不正や企業内部における不正といった違法行為を検知するほか、支払いや取引などに関する不正も防ぎます。

政府機関での価値

政府機関では、複数のデータソースから洞察を導くことに対して機械学習のニーズがあります。

たとえば、取り付けたセンサーの情報を分析すれば、異常探知の効率化や資源コスト削減の方法を特定できるでしょう。

また、セキュリティに関する不正を検知したり、ID窃盗被害を最小限に抑えたりするなどの面でも活用が見込まれています。

医療業界での価値

ウェアラブル機器やセンサーなどが普及している医療業界では、機械学習がトレンドとなっています。

患者の健康を常にチェックする必要がある医療現場では、リアルタイムで状態を把握できるのがデータ活用のメリットです。

また、患者の容態の変化を察知したり、診断や治療を改善したりするのにも効果的といえるでしょう。

マーケティングや販売業界での価値

マーケティングや販売業界では、購入履歴を分析するために機械学習が活用されています。

顧客の購入履歴や閲覧履歴などの収集したデータを分析すれば、顧客がどのような商品に関心を持ちそうなのか予測できるでしょう。

予測から顧客が好みそうな商品を勧めるレコメンド機能は、次の購買につなげる取り組みとして積極的に活用されています。

エネルギー業界での価値

エネルギー業界でも、機械学習の用途は多岐にわたります。機械学習が利用されている例は、価格予測や再生可能エネルギー予測などです。

価格予測では、数理モデルをもとにして、将来的なエネルギー料金を予測できます。

また、風力や太陽光のような再生可能エネルギーにおいて、将来的に発電量がどのように移り変わるのか予測できるでしょう。

交通運輸業界での価値

交通運輸業界では、機械学習で分析したデータをもとにパターンや傾向を特定し、燃料の消費や費用削減につなげています。

設備の稼働維持や稼働時間の最大化を図り、収益性を高めるための取り組みです。

機械学習はさまざまな機関で導入されており、今後もさらなる活用範囲の広がりが見込まれるでしょう。

8.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。

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