機械学習エンジニアはなくならない！将来性が高い理由を解説

このように、機械学習エンジニアについて、さまざまな疑問があるのではないでしょうか。機械学習エンジニアを目指したいけど「なくなる」と言われると不安ですよね。

そこでこの記事では、機械学習エンジニアを目指す人に向けて、以下の内容を解説します。

ぜひ最後までご一読ください。

【前提知識】そもそも機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアについて以下の内容を解説します。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

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機械学習エンジニアの業務内容

機械学習エンジニアの主な業務内容は、機械学習アルゴリズムの設計・実装・検証、データ収集・前処理、モデルのトレーニングと評価、システムやサービスの開発などです。

具体的には、機械学習モデルを構築し、それを実際のデータに適用して予測や分類を行います。さらに、データの品質を保つためのデータ前処理や、モデルの性能を評価するための精度検証も重要な業務です。

これらのプロセスは、ビジネスの意思決定を支えるための分析や予測を行う上で不可欠です。

また、モデルのトレーニングでは、大量のデータを用いてアルゴリズムを調整し、精度を高めるために繰り返し検証を行います。加えて、モデルの実装後は、運用環境でのパフォーマンスを監視し、必要に応じてアップデートを行うことも求められます。

機械学習エンジニアの年収

機械学習エンジニアの年収は、企業や勤務地、経験によって大きく異なります。

日本国内では、平均年収は約700万円から1,200万円程度とされています。特にフリーランスの機械学習エンジニアは高単価の案件を受注することが多く、年収1,000万円を超えることも珍しくありません。

年収を上げるためには、最新技術のキャッチアップやプロジェクトマネジメントスキルの向上が重要です。また、英語力を磨くことで海外の最新情報にアクセスしやすくなり、技術力の向上につながります。

加えて、転職や副業を通して市場価値の向上も効果的です。特にジョブ型雇用の企業や教育投資を惜しまない企業を選ぶと、高水準の給与が期待できます。

AIエンジニアとの違い

機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いは、業務の焦点の部分です。

機械学習エンジニアは主にデータの分析や機械学習モデルの構築・評価に集中します。一方、AIエンジニアはより広範なAI技術全般（自然言語処理、画像認識、音声認識など）の実装や統合を担当します。

つまり、機械学習はAIの一部であり、AIエンジニアの業務には機械学習も含まれますが、それ以外の技術領域もカバーしているのです。

また、AIエンジニアはAIシステム全体の設計や開発を行い、異なるAI技術を組み合わせてソリューションを提供する役割も果たします。さらに、AIエンジニアは、AIの応用範囲を広げるために、最新の研究や技術動向を常に把握し、実装への反映が求められます。

データサイエンティストとの違い

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは、データの扱い方と業務内容です。

データサイエンティストは主にデータの解析と洞察を導き出すことに重点を置きます。データから有用な情報を抽出し、ビジネスの意思決定を支援するための分析を行います。

具体的には、統計分析や可視化、データモデリングを通じて、データから意味のあるインサイトを引き出すなどです。

対して、機械学習エンジニアはその解析結果を基に機械学習モデルを構築し、実際に動作するシステムやサービスを開発します。さらに、機械学習エンジニアはモデルの最適化やパフォーマンスの向上を図るためにアルゴリズムの選定や調整も行います。

このように、データサイエンティストはデータ分析にフォーカスし、機械学習エンジニアはその分析結果を用いて実用的なシステムを構築する点で役割が異なるのです。

機械学習エンジニアがなくなると言われる理由

機械学習エンジニアがなくなると言われる理由は次の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

AIによる自動化の進展が予想されるため

AIの進化に伴い、機械学習エンジニアの仕事の一部が自動化される可能性が高まっています。特に、データ前処理やモデルのトレーニングなどの定型業務は、自動化ツールやプラットフォームによって効率化されるでしょう。

このようなツールは、機械学習エンジニアが高度な作業に集中できるようにする一方で、エンジニア自体の需要が減少するのではないかという懸念も生じています。

しかし、複雑なモデルの設計や業界特有の問題解決には依然として高度な専門知識が必要とされるため、完全な自動化は難しいと考えられています。また、新しいアルゴリズムの研究や、既存のモデルの改良も人間の創造力と洞察力が必要です。

これにより、機械学習エンジニアはより高度で価値の高い業務に集中できる一方で、依然としてその役割は重要です。

業界や分野に特化した専門知識が求められるため

機械学習エンジニアは、単にアルゴリズムやプログラミングの知識だけでなく、特定の業界や分野に対する深い理解が求められます。例えば、医療分野では医学的な知識が、金融分野では金融工学の知識が重要です。

これにより、業界特化型の機械学習エンジニアが必要とされる一方、ジェネラリスト的なエンジニアの需要は相対的に減少する可能性があります。

専門知識を持つエンジニアは、より高度で複雑な問題に対処することができ、その価値が一層高まるでしょう。さらに、業界固有のデータや規制にも精通している必要があります。

例えば、医療分野では患者データのプライバシー保護に関する法規制を遵守しながらデータを扱う能力が求められます。

このような専門知識があると、エンジニアはより精度の高いモデルを作成し、業界特有の課題を解決できるでしょう。

常に最新技術を習得する必要があるため

機械学習やAIの分野は急速に進化しており、エンジニアは常に最新の技術やトレンドをキャッチアップする必要があります。新しいアルゴリズムやツールが次々と登場し、それらを迅速に学び実装できる能力が求められます。

これにより、学び続ける意欲と能力が欠かせません。

一方で、継続的な学習に対応できないエンジニアは競争力を失い、市場から淘汰されるリスクがあります。技術の進化に伴い、エンジニア自身も進化し続けることが求められる時代です。

具体的には、最新の研究論文や技術ブログを定期的に読み、オンラインコースやセミナーに参加すると、最新技術を習得できます。

さらに、業界のカンファレンスやワークショップに参加して他の専門家とのネットワーキングを行い、最新のトレンドやベストプラクティスを学ぶことも効果的です。

機械学習エンジニアの将来性が高い理由

機械学習エンジニアの将来性が高い理由は次の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

AI技術の進化に伴い需要が増加するため

AI技術の進化により、機械学習エンジニアの需要は今後ますます増加すると予想されています。

多くの企業がAIを活用したサービスや製品を開発する中で、機械学習エンジニアはその中核を担う存在です。例えば、自動運転車、医療診断システム、金融市場の予測モデルなど、様々な分野で機械学習の応用が進んでいます。

これらの技術革新に伴い、機械学習エンジニアの専門知識と技術力は引き続き高い需要が見込まれます。企業は競争力を維持するために、これらの技術を迅速に取り入れ、革新を続ける必要があるでしょう。

そのため、機械学習エンジニアの役割はますます重要になり、需要も一層高まります。

専門性の高い人材への需要が高まるため

機械学習エンジニアは、その専門性の高さから需要が高まり続けています。特に、深層学習や強化学習など高度な技術を扱えるエンジニアは、企業からの引き合いが強いです。

企業は競争力を維持するために、より高度な技術を駆使して新しい製品やサービスを開発する必要があります。そのため、専門性の高いエンジニアを確保することは重要な戦略となります。

高い専門知識とスキルを持つ人材は、企業の成長に不可欠な存在です。さらに、機械学習エンジニアは、データサイエンスやAI技術の進化に対応するために継続的な学習と研究が求められます。

これにより、企業は市場の変化に迅速に対応し、競争力を高められます。

また、専門性の高いエンジニアはチーム内での指導や教育役としても重要であり、組織全体の技術力向上にも寄与するでしょう。

幅広いキャリアパスがあるため

機械学習エンジニアは、キャリアパスの幅広さも魅力の1つです。

技術スペシャリストとしての道はもちろん、プロジェクトマネージャーやデータサイエンティスト、さらにはAI戦略を担当するビジネスリーダーとしてのキャリアも可能です。また、スタートアップ企業での新技術開発や、研究機関での先端研究にも携われます。

このように、多様なキャリアオプションがあるため、機械学習エンジニアは長期的に見ても将来性の高い職業と言えるでしょう。

さらに、企業内での役割にとどまらず、フリーランスとして独立してプロジェクトベースで働けます。フリーランスとしての柔軟な働き方は、自身の専門知識を活かしながら多様なプロジェクトに携わるチャンスを提供します。

加えて、教育分野でのキャリアも選択肢の1つであり、大学や専門学校で講師として未来のエンジニアの育成も可能です。

機械学習エンジニアを目指す人が身につけるべきスキル

機械学習エンジニアを目指す人が身につけるべきスキルは次の4つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

プログラミングスキル

機械学習エンジニアにとって、プログラミングスキルは必須です。特にPythonは機械学習の分野で広く使用されており、最も重要な言語とされています。

Pythonには、機械学習に特化したライブラリ（例えば、NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlowなど）が豊富に存在し、これらを活用することで効率的にモデルを構築・実装可能です。

また、Pythonはそのシンプルな構文と幅広いコミュニティサポートにより、初心者から上級者まで多くのエンジニアに支持されています。

これらの言語を組み合わせて使用すると、より高度で複雑なデータ分析が可能となります。

数学・統計学

機械学習モデルの基礎には、数学と統計学の深い理解が必要です。これには、確率論、線形代数学、微積分などが含まれます。

これらの知識を活用すると、データの分析やモデルの精度向上を図れます。

特に統計学の知識は、データのパターンを見つけ出し、モデルの予測力を高めるために不可欠です。例えば、確率論はモデルの不確実性を評価し、線形代数学は多次元データの操作や変換に役立ちます。

微積分は、最適化問題の解決に重要であり、特に勾配降下法などのアルゴリズムにおいて用いられます​。また、統計的仮説検定や信頼区間の概念は、モデルの性能を評価する際に重要です。

このように機械学習を理解するには数学と統計学は、重要と言えるでしょう。

機械学習ライブラリ

機械学習エンジニアは、様々な機械学習ライブラリを使用して効率的に作業を進めます。

例えば、Scikit-learnは基本的な機械学習アルゴリズムを提供し、分類、回帰、クラスタリングなど多様なタスクに対応します。ライブラリを使いこなすと、より複雑なモデルの構築や高性能な予測が可能です。

さらに、KerasはTensorFlowの高レベルAPIとして、簡単にディープラーニングモデルを作成・実験するための便利なツールです。また、PandasやNumPyなどのデータ操作ライブラリと組み合わせると、データの前処理やクリーニングも効率的に行えます。

これにより、エンジニアは迅速にプロトタイプを作成し、モデルのパフォーマンスを評価・改善するサイクルを高速で回せます。

最新技術に関する知識

技術の進化が速い機械学習の分野では、常に最新の技術やトレンドの把握が重要です。新しいアルゴリズムやツールが次々と登場するため、継続的な学習が欠かせません。

オンラインコースや技術カンファレンス、研究論文などを通じて最新の情報を取り入れ、継続的なスキルアップが求められます。具体的には、CourseraやUdacityといったプラットフォームで提供されるコースを受講し、GitHubで公開される最新のプロジェクトのフォローが有効です​。

また、ArXivやGoogle Scholarで最新の研究論文を読むと、最前線の技術動向を把握できます。常に最新情報を学び続けましょう。

機械学習エンジニアを目指す人におすすめのプログラミングスクール

機械学習エンジニアを目指す人におすすめのプログラミングスクールは次の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

侍エンジニア

侍エンジニアは、マンツーマンでの指導を特徴とするプログラミングスクールです。

個々の学習スタイルに合わせたカリキュラムを提供し、効率的に機械学習のスキルを身につけられます。また、実践的なプロジェクトを通じて、現場で使える技術を学習可能です。

さらに、カスタマイズされた学習プランにより、初心者から上級者まで、それぞれのレベルや目標に応じたサポートが受けられます。

侍エンジニアの強みは、現役のプロフェッショナルエンジニアが講師として指導するため、最新の技術トレンドや業界のニーズに即した知識を得られる点です。また、受講者はポートフォリオを構築し、就職活動に役立てることができるため、学習終了後のキャリアサポートも充実しています。

企業との連携プログラムもあり、受講者は実際のビジネスシーンでの経験を積む機会も提供されます。

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キカガク

キカガクは、機械学習やディープラーニングに特化したプログラミングスクールです。オンラインコースを通して、自分のペースで学習できる点が魅力です。

基本的な理論から実践的なモデルの構築まで、幅広くカバーしています。特に、深層学習に関するコースが充実しており、最新技術を習得するのに最適です。

加えて、キカガクは実務経験豊富な講師陣が教えるため、現場で直面する実際の課題に対応できるスキルを身につけられます。また、ケーススタディやプロジェクトベースの学習を通じて、理論だけでなく実践的な技術も習得可能です。

企業との提携プログラムもあり、実際の業務に近い環境で学べるため、即戦力としてのスキルアップを目指せます。

Winスクール

Winスクールは、幅広いITスキルを学べる総合的なプログラミングスクールです。

機械学習コースも提供しており、初心者から上級者まで対応しています。実務経験豊富な講師による指導が受けられるため、実践的なスキルを効率的に身につけられます。

また、企業のニーズに合わせたカスタマイズカリキュラムも魅力の1つです。さらに、Winスクールは最新の技術トレンドをカリキュラムに反映しているため、受講者は常に業界で必要とされるスキルを習得可能です。

企業研修プログラムも充実しており、企業向けに特化したトレーニングを提供することで、社員のスキルアップを図るサポートも行っています。

これにより、Winスクールの受講者は就職や転職活動においても有利な立場を得られます。

機械学習エンジニアに関してよくある質問

機械学習エンジニアに関してよくある質問は次の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

機械学習エンジニアになるにはどうすればいい？

機械学習エンジニアになるためには、以下のステップを踏むと良いでしょう。

まず、コンピュータサイエンスや数学、統計学の基礎知識を学び、機械学習の理論を理解します。次に、Pythonの習得が重要であり、NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlowなどの関連ライブラリも学びます。

さらに、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの基本的な機械学習概念とアルゴリズムを学び、実際のデータを使ったプロジェクトを通じて実践的なスキルを磨きましょう。インターンシップや自主プロジェクトに参加すると、実務経験を積み、理論と実践を結びつけられます。

また、機械学習分野は急速に進化しているため、最新の研究や技術動向のフォローが重要です。これにより、最新技術を習得し続けると、エンジニアとしての競争力を維持できます。

機械学習エンジニアになるなら独学とプログラミングスクールどちらがいいの？

機械学習エンジニアになるためには、独学とプログラミングスクールの両方にメリットとデメリットがあります。

独学のメリットは、自分のペースで学習でき、学習コストが低く、自分の興味に合わせたカリキュラムを組めることです。しかし、モチベーションの維持が難しく、必要なスキルを体系的に学ぶのが難しい点や、問題解決の際にサポートが得られない点がデメリットです。

一方、プログラミングスクールでは、体系的なカリキュラムで学べ、プロの講師から直接指導を受けられます。また、学習の進捗管理やサポートが充実しており、同じ目標を持つ仲間と学べるため、モチベーションが維持しやすいです。

しかし、学費がかかり、スケジュールが固定されている場合が多い点がデメリットです。

機械学習エンジニアにはどの程度学習が必要なの？

機械学習エンジニアになるためには、少なくとも1.5〜2年の学習と経験が必要です。

まず、コンピュータサイエンス、数学、統計学の基礎知識を約3〜6ヶ月で習得します。次に、Pythonを中心としたプログラミングスキルを約3〜6ヶ月かけて学びます。

その後、機械学習のアルゴリズムやモデルの構築、データ解析のスキルを約6〜12ヶ月かけて身につけましょう。最後に、インターンシップやプロジェクトを通じて1年以上の実務経験が重要です。

この実務経験により、理論と実践を結びつけられます。これらのステップを踏むと、機械学習エンジニアとしての基礎と実践的なスキルを確立できます。

まとめ

この記事では下記の点について紹介してきました。

機械学習エンジニアの仕事が「なくなる」と言われる理由はいくつかありますが、結論、なくならないでしょう。なぜなら、機械学習エンジニアの仕事は非常に将来性が高いからです。

機械学習エンジニアの将来性が高い理由は、以下の通りです。

そのため、機械学習エンジニアに興味があるなら安心して目指してください。

もし、機械学習エンジニアを目指すなら、しっかりとプログラミングを学習し、転職活動を行いましょう。プログラミングを学ぶなら、プログラミングスクールを利用し、基礎から応用までを一気通貫で学ぶことがおすすめです。

なお、どのプログラミングスクールを選べばいいの？と迷っている人に一押しは、侍エンジニアです。

など「侍エンジニア」なら、高いモチベーションを維持しつつ、学習が可能です。

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