MLエンジニアになるには？未経験からのなり方・仕事内容・年収・必要スキルを解説

「MLエンジニアとはどんな仕事？」

「MLエンジニアになるためには何を学べばいいの？」

就職活動を控えた大学生・大学院生の多くが抱く疑問ではないでしょうか。

MLエンジニアは近年ニーズが急増しており、高年収も期待できる将来性の高い職業です。

今回はそんなMLエンジニアはどんな仕事をするのか、他のエンジニアとの違いや、なるために必要なスキルなどを解説します。MLエンジニアに興味がある人はぜひ参考にしてください。

MLエンジニア(機械学習エンジニア)とは
MLエンジニアの仕事内容
MLエンジニアで必要となるスキル
MLエンジニアになるには
資格で可視化！おすすめAI・機械学習関連資格
未経験でも武器になる！実務経験やインターンの積み方
まとめ

MLエンジニア(機械学習エンジニア)とは

MLエンジニアの“ML”は「Machine Learning（機械学習）」の略称で、AI技術の中核を担う職種です。ここからはMLエンジニアが担っている役割や、似た職種との違い、平均的な年収などについて見てみましょう。

機械学習とは

機械学習とは、機械学習はAI（人工知能）の一分野で、データをもとに機械がパターンやルールを学習し、自動的に判断や予測を行う技術です。

そもそもAIは、機械学習やディープラーニングなど複数の技術を含む広い意味の言葉なので、厳密にAIと機械学習は同じ意味ではありません。機械学習は以下の3つに分類されます。

教師あり学習
教師なし学習
強化学習

「教師あり学習」は入力データと出力データを機械が学習してパターンを覚えていくものです。「教師なし学習」は元のデータがなく、情報を読み解くなかで分類や新しいパターンを見つけるために用いられます。

そして「強化学習」は「教師あり」学習の特性を強くしたもので、正解した際の点数に重みづけをすることにより、機械の学習能力を高められる手法です。

MLエンジニアの役割

AIが機械学習をするためには、学習するためのデータが必要です。MLエンジニアは機械に読み込ませるデータを作成したり、アルゴリズムを調整したりするのが主な仕事です。作成したデータを機械に読み込ませて結果を見ながら、精度を高めるために仕様を変更していくのです。

機械学習の一つに「ディープラーニング」という、人間の神経回路をイメージして作られたアルゴリズムがあります。MLエンジニアはこうした高度な技術を活用しながら、さまざまな業界で活躍している職業です。

MLエンジニアとデータサイエンティストの違い

MLエンジニアとよく似た職種に「データサイエンティスト」というものがあります。データサイエンティストは定義が広いのですが、あえてMLエンジニアと区別すると、機械学習によってアルゴリズムを作成するのがMLエンジニアで、そのアルゴリズムを利用したり、必要なアルゴリズムを提案するためのデータ分析を行うのがデータサイエンティストといわれています。

データサイエンティストは、MLエンジニアが構築したアルゴリズムの出力結果を分析し、ビジネス戦略に活かす役割を担います。どちらも機械学習の分野には不可欠なポジションであり、AIを活用するために必要な役割を果たしています。

MLエンジニアの年収

MLエンジニアの年収は600万円～1200万円台といわれています。エンジニア全体では500万円ほどといわれているので、エンジニアの中でも特に待遇がいい職業といえるでしょう。さらにMLエンジニアは海外でも需要が高いというデータもあります。

AIに関するデジタル領域はこれから伸びていきますので、スキルが高ければ年収1,000万円台も目指すことも可能です。年収の高さを重視している人にとっては、挑戦しがいがある職種ともいえます。

MLエンジニアの将来性

MLエンジニアの将来性は、AIをはじめとしたデジタル領域が急速に伸びているように,、今後も需要が高まると考えられます。しかし一方で「MLエンジニアの仕事はなくなる可能性がある」ともいわれています。

たしかにAIの進歩が進み、人の手を使わずに機械学習システムが作れるようになれば、MLエンジニアは不要になるかもしれません。しかしその段階まで行くためには、AIや機械学習の進歩を待つ必要があります。

したがって、MLエンジニアの仕事はAIに置き換わる可能性があるといえども、近い将来にそれが起こるとは考えにくいでしょう。経産省が発表している「DXレポート」でも、デジタル領域に長けている人材は今後不足していくと予想されています。

このようにMLエンジニアの将来性は明るいため、MLエンジニアを目指すことは、今からでも十分に現実的です。ただ、日進月歩で技術が進んでいることから、常に最新の動向を把握しつつスキルを身につけていく必要があります。

MLエンジニアの仕事内容

MLエンジニアの仕事内容は機械学習のアルゴリズム設計や検証、システムの開発や運用保守などが主な業務です。それぞれ具体的に見てみましょう。

機械学習のアルゴリズムの設計及び検証

1つ目の仕事は機械学習のアルゴリズムの設計及び検証です。機械がデータを学習するために必要なプログラムを作り、実際に読み込ませて結果を見ることで求められる結果が出るのかどうかを確かめます。

たとえば機械に「この人物は男性」とわかるデータを複数読み込ませたいときに、いくつも男性の写真やイラストを用意してアルゴリズムに組み込むのがMLエンジニアの仕事です。

そして学習が終わったあとは、さまざまな人物の画像を入力し、正答率がどのくらいになるかを検証します。こうして機械学習の最初に必要なアルゴリズムを作り、精度検証を行うこともMLエンジニアが行います。

機械学習を用いたシステムの構築及び開発

MLエンジニアはアルゴリズムの設計・検証だけでなくシステム開発にも従事します。たとえば先ほどの「人物が男性かどうか判断する」というアルゴリズムを、実際に使われている監視カメラの録画データに適用できるように機能を追加していくのです。

スーパーの監視カメラの裏側にあるシステムに先ほどのアルゴリズムを組み込むことで、来店する客層が男性が多いのか女性が多いのか、といったことを分析できるようになります。

さらにアルゴリズムを改良することで年齢層や、一緒に来店する人が家族なのか、友人なのかなども分類できるようになり、市場分析などに活用することも可能です。

機械学習を用いたシステムの保守及び運用

機械学習のシステムを開発したら、その後の保守や運用もMLエンジニアが行います。機能に不具合があれば修正するなどして、成果が持続するような対応を実施します。

先ほどの例であれば、カメラを用いた性別や年齢層の判別機能がうまく作動しているかをチェックします。もし間違って情報を認識している部分があれば、その原因を見つけて改善するのもMLエンジニアの役割です。

これらの一連の業務は統計学など専門的な知識も必要になるため、MLエンジニアとして機械学習を扱うためには膨大な学習が欠かせません。

MLエンジニアで必要となるスキル

MLエンジニアとして活躍するためには以下のスキルが必要です。

プログラミングスキル
数学・統計の知識
データ分析及び統計解析の経験
データベースの運用知識
機械学習に関する知識
クラウドに関する知識

それぞれの内容について詳しく解説します。

プログラミングスキル

MLエンジニアとしてアルゴリズムやシステムを設計・開発するためにはプログラミングスキルの習得は欠かせません。具体的にはPythonを使うことが多く、この他にC++やJavaの知識もあるといいでしょう。

Python自体はプログラミング言語の中でもそこまで難易度は高くないので、初心者でも比較的学びやすいといわれています。既に大学院でプログラミングを習得しているなら、新しい言語の習得もスムーズに行えるでしょう。

数学・統計の知識

機械学習には数学や統計の知識も必要です。具体的には高校・大学で学ぶような微分積分、確率、ベクトルなどが該当します。機械学習のアルゴリズムを設計するためにはこれらの知識が必要であり、仕事をする際に先輩に一から教えてもらうことは難しいのが現状です。

仮に数学や統計の知識が不足しているなら、独学してある程度理解したうえでMLエンジニアの職種に応募する必要があるでしょう。

データ分析及び統計解析の経験

MLエンジニアになるにはデータ分析、統計解析のスキルを持っておく必要があります。機械学習では膨大なデータを扱うことになりますが、それらを正しく集めて分析することで、新たなパターンやデータの規則性を見つけられます。

統計学の理論にもとづいて、大量のデータを解析することで仮説を検証し、新たな傾向を導き出すこともMLエンジニアにとって必要なスキルの一つです。

データベースの運用知識

MLエンジニアとして仕事をするためには、データベースの知識も必要です。データベースとは、整理して取り出しやすくした情報のことを指します。機械学習にもとづいて収集したデータを他者が見たときに理解して、必要な情報を検索できるようにきれいにまとめることが必要になります。

具体的にはSQLなどのプログラミング言語を習得しておくことが理想で、膨大なデータの中から適切な情報を取り出せるようにしておくことが大切です。

機械学習に関する知識

機械学習の知識もMLエンジニアの仕事をこなすために大切なスキルの一つです。先ほど述べた「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」など、それぞれにどのようなアルゴリズムが適用されるのか、あらかじめ勉強しておく必要があります。

またシステムを設計するためのフレームワークやプログラミング言語など、機械学習では学なければいけないことが多岐に渡ります。業務をこなしながら学べばいいこともありますが、基礎学習は早いうちに終えておくことが理想です。

クラウドに関する知識

MLエンジニアは開発したアルゴリズムやシステムをクラウド上に展開することが多いため、クラウドに関する知識も必要です。AWSやMicrosoft Azureなど、主要なクラウドサービスの構築方法はしっかり学んでおいた方が良いでしょう。

MLエンジニアになるには

MLエンジニアを目指す道は一つではありません。大学・大学院で専門的に学ぶ方法に加え、新卒採用を活用する、プログラミングスクールでスキルを身につける、あるいはシステムエンジニアから転向するといった選択肢もあります。
ここでは、MLエンジニアになるための方法について見ていきましょう。

未経験でもMLエンジニアになれるのか

機械学習の分野は高度な知識が問われるので、まったくの未経験からMLエンジニアになるのはハードルが高いです。しかし、ある程度知識を身につけて一定の条件を満たせばMLエンジニアのポジションに就けるようになります。

未経験からMLエンジニアになるためには、以下に記載する方法でステップアップしてスキルを身につけていくといいでしょう。

大学・大学院でスキルをつけて新卒として採用される
プログラミングスクールでスキルを習得する
システムエンジニアからステップアップする

大学及び大学院で学んだあと、新卒採用を狙う

1つ目は大学や大学院で機械学習、プログラミング、統計学などの知識をつけてから企業の新卒採用枠を狙うことです。特にデータ工学や情報科学系の学部では、MLエンジニアになるために必要なスキルを身につけやすく、企業からも評価されやすい傾向にあります。

他の分野を専攻していても、その分野の知識をアピールできれば新卒枠で内定をもらえる可能性は高まります。機械学習に役立つ講義を積極的に受講して実力をつけましょう。

プログラミングスクールで技術を身につける

2つ目の選択肢は、プログラミングスクールに通って機械学習の技術を身につけることです。スクールに通うとその分授業料はかかってしまいますが、教材やスケジュールが一通りそろっているので独学するよりも効率よくスキルを習得できます。

またスクールによっては、卒業後のエンジニア転職をサポートしてくれるところもあります。エンジニアを採用している企業とのパイプがつながっているので、希望の職種につきやすいことも大きなメリットです。

システムエンジニアからのステップアップ

MLエンジニアは高度な技術を要するため、最初から望むポジションにつけるとは限りません。そのため、最初はシステムエンジニアになり、後にMLエンジニアに転向するのも一つの手段です。

さらに、システムエンジニアの業務で行うプログラミングやシステム開発の経験は、MLエンジニアになっても活かせます。最初からMLエンジニアになるよりも、システムエンジニアからステップアップするほうがスムーズに仕事をできるようになる可能性が高いです。

資格で可視化！おすすめAI・機械学習関連資格

MLエンジニアを目指すうえで、資格の取得は、自分のスキルや知識を客観的に証明する手段の一つです。

特に、まだ実務経験がない学生の場合、資格を取得することで努力や得意分野をわかりやすく伝える武器となります。

ここでは、AIや機械学習の基礎から応用までを学べるおすすめの資格を紹介します。今のご自分のレベルや将来の進路に合わせて、挑戦すべき資格がないかチェックしてみましょう。

G検定（ジェネラリスト検定）

G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するAI・機械学習に関する基礎知識を問う資格です。合格率は80％以上とされており、初心者でも取り組みやすいため、AI分野への入門資格として位置づけられています。

ディープラーニングの仕組みや活用事例、関連する法律や倫理まで幅広く出題されるため、初学者でもAI分野の全体像をつかめます。

オンライン形式の試験のため自宅で受験でき、文系・理系を問わず挑戦可能です。MLエンジニアを目指す第一歩として、自分の学習成果を証明するのに最適な資格といえるでしょう。

E資格（エンジニア資格）

E資格とは、G検定と同じく一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する資格で、ディープラーニングを実装するためのスキルや知識を問われます。G検定よりも専門性が高く、合格率は70％前後と比較的難易度の高い試験の一つです。

E資格を受験するためにはJDLA認定プログラムを受講しなければなりません。出題範囲には、ニューラルネットワークの構造、学習アルゴリズム、モデルの評価方法などが含まれており、理論的知識と実装スキルの両方が問われます。

企業でも評価が高く、機械学習エンジニアとしての専門性をアピールできる資格といえるでしょう。

AWS Certified Machine Learning – Specialty

AWS Certified Machine Learning – Specialtyとは、Amazon Web Services（AWS）上で機械学習モデルを設計・構築・運用するスキルを証明する国際資格です。

試験では、データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデルの学習・評価、クラウド環境でのデプロイや運用まで幅広い分野の知識が問われます。

受験には2年以上の実務経験が推奨されていますが、学習を通してクラウド環境と機械学習技術の両方を実践的に身につけられるため、将来グローバルに活躍したいMLエンジニア志望者にも最適な資格といえるでしょう。

Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonエンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の基礎知識やライブラリ活用方法を問う資格です。NumPyやPandas、Matplotlibといった主要ライブラリの使い方や、統計的な分析手法の理解度が出題範囲に含まれます。

合格率は公表されていないため正確な難易度は不明ですが、Pythonはほかのプログラミング言語と比べて文法がシンプルで習得しやすいのが特徴です。そのため、Pythonの基礎とライブラリの利用経験があれば難易度は比較的低めで、Python初心者でも基礎が身についていれば十分に合格を目指せる内容といえるでしょう。

MLエンジニアを目指す学生にとっては、プログラミング力と分析力の両方をアピールできる有効な資格といえます。

未経験でも武器になる！実務経験やインターンの積み方

MLエンジニアとして活躍するためには、知識だけでなく実務に近い実践経験を積むことが重要です。

ここでは、未経験からでも取り組みやすい実務経験の積み方を紹介します。大学や大学院での研究やプロジェクトだけでなく、授業以外の活動や学外での挑戦からも多くの学びを得て、MLエンジニアを目指しましょう。

プログラミングスクールに通う

独学に不安がある方や、効率的にスキルを習得したい方には、プログラミングスクールの利用がおすすめです。

スクールでは、カリキュラムや教材が整っており、講師やメンターから直接指導を受けられるため、初心者の方でも理解を深めやすいのが特徴です。

特に、機械学習やデータ分析に特化したコースを選択すれば、MLエンジニアに必要な実践スキルを体系的に習得できます。さらに、受講後に転職サポートや企業紹介を行うスクールも多いため、就職活動にも直結しやすいのも大きな魅力といえるでしょう。

企業インターンシップを通して現場経験を積む

企業での短期・長期インターンシップは、実際の仕事の進め方やチームでの開発を体験できる貴重な機会です。

短期インターンでも、職場の雰囲気や求められるスキルを知ることができ、自分に合っているかを判断するきっかけになります。長期インターンに参加すれば、プロジェクトに深く関わり、開発から運用までの流れを学べるでしょう。

MLエンジニアを目指すなら、データ分析や機械学習モデルの開発に関わるインターンへの参加を検討しましょう。

コンペに参加して実践スキルを磨く

MLエンジニアを目指すなら、スキルアップや実績づくりの一環としてデータ分析コンペに参加するのもおすすめです。

なかでも有名なのが、Googleが運営する世界最大級のデータ分析・機械学習コンペプラットフォーム「Kaggle（カグル）」です。世界中の参加者が実際の企業データや公開データを使い、分析や予測モデルの精度を競い合うコンペとして知名度があります。

このようなコンペは、実際の現場に近い課題に取り組める貴重な機会です。コンペでの成果や上位入賞歴は、ポートフォリオや履歴書に記載することで、就職活動時の大きなアピール材料となります。まずは、初心者向けの小規模コンペから始め、慣れてきたら難易度の高いものに挑戦していくことで、実務でも通用するスキルを着実に身につけられるでしょう。