機械学習エンジニアとは｜年収や将来性、業務内容について解説
機械学習はIT業界で注目を集めているキーワードです。様々な業界でAIが活用される事態となっているため、これを実装するための機械学習は年々需要が高まっています。
需要の高まりと共に注目されているのが機械学習エンジニアです。その名のとおり、機械学習の実装などを主に担当するエンジニアです。今回はこの機械学習エンジニアについてご紹介します。
機械学習エンジニアの概要と業務内容
機械学習エンジニアと言われても細かな内容はイメージできない人が多いかもしれません。まずは機械学習エンジニアとはどのような仕事であるのか理解を深めるようにしていきましょう。
機械学習エンジニアとはなにか
機械学習エンジニアは、様々な機械学習のアルゴリズムを実装したり運用したりするエンジニアを指します。機械学習には様々なアルゴリズムが存在するため、一概にどのような開発をしているとは表現できません。複数のアルゴリズムを網羅的に理解している人もいれば、特定のアルゴリズムに深い知見を持っている人もいます。
レベルの高いエンジニアの場合は、アルゴリズムの開発を担当する場合があります。王道のアルゴリズムは世の中に知れ渡っていますが、場合によっては独自のアルゴリズムが必要となります。そのような際にアルゴリズムを検討する役割も機械学習エンジニアに分類されます。
なお、機械学習エンジニアは運用する人も含まれるため、一般的なエンジニアのイメージとは異なる役割を担う人がいます。「エンジニア=開発している人」と偏った理解を持つと、機械学習エンジニアについて誤解しかねません。
機械学習エンジニアの主な業務内容
機械学習エンジニアの業務内容は、その人が担当する領域によって大きく異なります。今回は例えばどのような業務が考えられるのかをご紹介します。
機械学習の設計
機械学習をどのように活用するのか設計を行います。ここでの設計とは機械学習のアルゴリズムを一から考えるのではなく、何かしらのアルゴリズムを活用することです。
機械学習はビッグデータを取り扱いますが、データを適当に処理すれば良いものではありません。データを処理する目的やデータの傾向などを踏まえ、適切な処理方法を設計する必要があります。設計に誤りがあると機械学習の意味が薄れてしまうため、非常に重要な役割です。
なお、設計するにあたってはデータの利用目的を十分に理解しなければなりません。例えばマーケティングに関するデータを分析するならば、そのデータをマーケティングにどう活かすのかについても理解する必要があります。そのため、機械学習の設計を担当するエンジニアは、プログラミングなどだけではなく、データの活用方法などビジネス寄りの知識も持たなければなりません。
モデル作成
機械学習と切っても切り離せないキーワードが「モデル」です。設計と似た用語ではありますが、データの入力から結果を導き出すためのルールを指します。設計が機械学習全般を考えるのに対して、モデルは入出力部分だけを指します。
機械学習を導入する段取りとしては、まず設計で大まかな部分を決定します。ここでの決定事項が全体の方針を左右するため、時間をかけて丁寧に決定すべきです。
そして、その方針を踏まえて技術的な細かい部分を考えるのがモデルの作成作業です。機械学習の設計ではプログラムの実装方法など細かな部分は定義しないため、モデル作成で細かな部分を具体化していきます。
一般的にモデルの設計段階ではプログラミング作業は伴いません。しかし、モデル作成ではプログラミングも実施しなければなりません。また、各種テストも実施しなければならず、プログラマーのような作業が求められます。
データ分析
機械学習によって得られたデータの分析をします。機械学習は計算することだけが目的ではなく、その結果を活用しなければなりません。活用については別のエンジニアなどが対応する場合もありますが、機械学習エンジニアが対応する場合もあります。
また、実際に大量のデータを分析するのではなく、テスト的にデータ分析をする場合もあります。機械学習エンジニアがモデルを作成するにあたって方針が正しいかどうかなどを、データ分析を通じて評価するのです。この場合はデータ分析について詳しい担当者と協力する可能性もあります。
データ分析については機械学習エンジニアが担当するとは限りません。分析専門のエンジニアが存在している企業などもあるため、必要に応じてデータ分析を担当すると理解しておくと良いでしょう。
ソフトウェアの運用
機械学習のソフトウェアは一度開発して終了というものではありません。分析したデータなどをビジネスに役立てるため、継続的な運用が求められます。この運用作業にはエンジニアが必要となる場合もあり、その場合は機械学習エンジニアの作業となります。
具体的な運用内容は状況によって異なります。例えば分析したデータが変更になる場合は、機械学習エンジニアがプログラムの改修をして機能追加に対応するのです。また、分析の精度が悪くなってしまった場合は、パラメータのチューニングなどを行います。
他にも、状況によっては機械学習に利用するインフラ基盤の運用も担当します。機械学習のデータ量によってはリソースが必要となり、プログラムと合わせてリソースの管理も必要です。プログラムと同様にリソースの管理は専門的な知識が求められるため、専任者がいない場合は機械学習エンジニアが代理で担当します。
データサイエンティストやデータアナリストとの違い
機械学習エンジニアと似た職業に「データサイエンティスト」がいます。こちらとの違いについて気になる人は多いようです。
これらは異なった職業のようなイメージを受けますが、実際には似た部分が多くあります。機械学習エンジニアを言い換えるとデータサイエンティストになると言っても過言ではありません。両者の仕事内容は分離できない部分があり、違いを細かく意識する必要はないでしょう。
ただ、データサイエンティストではなくデータアナリストについては違いがあります。データアナリストはデータの分析を専門とする役割で、機械学習エンジニアのようにプログラミングなどの実装作業を担当しません。データサイエンティストとの違いを意識する必要はありませんが、データアナリストとは混同しないようにしましょう。
機械学習エンジニアの年収
続いては機械学習エンジニアとして働いた場合に期待できる年収についてご説明します。年収は働くモチベーションを左右するなどの要素があるため、よく注目しておきましょう。
需要が高く平均年収は高い
機械学習エンジニアは専門的なスキルが求められ需要が高い状況です。需要については後ほどご説明しますが、その状況が影響して平均年収が高くなっています。今のところ、需要よりも供給のほうが少ないため、よりレベルの高いエンジニアを確保するために多くの報酬を提示しているのです。
具体的な年収については参照するデータによって異なりますが、大手求人サイトを確認してみると700万円から750万円程度だと考えられます。エンジニア全体の平均年収は480万円程度であるため、そちらと比較すると年収の高い職業に分類されます。750万円程度になるとコンサルタント職にも近く、エンジニアとしては高単価です。
また、機械学習エンジニアの年収は年齢に左右されない傾向があります。年収は一般的に歳を重ねるほど高まりやすいですが、機械学習エンジニアはそうとは限りません。需要が高いために年齢を問わずスキルがそのまま年収に反映されている状況です。
業務内容により大きく左右される
ご説明したとおり業務内容には大きな差があります。そのため、どのような業務を中心に扱うかによって年収は変化します。年収が高いのは設計などに対応できる機械学習エンジニアであることはいうまでもありません。
実際、各種求人を確認してみると、設計に関わる機械学習エンジニアの年収が高く提示されています。これは対応できるエンジニアが少なく、なおかつ高いスキルが求められることが背景にあるのです。
年収だけを考えるならば設計を主とする機械学習エンジニアとして働くようにするとよいでしょう。ただ、そのようなエンジニアの需要は偏っているのも事実です。ピンポイントに出会えるとも限らないため、年収だけを重要視するか他も考慮するか考えてみることをおすすめします。
機械学習エンジニアの将来性
続いては機械学習エンジニアの将来性について解説します。これから長く働ける仕事であるのか理解しておきましょう。
人工知能の広がりで需要が高い
現在はIT系企業のみならず多くの企業で人工知能が利用されています。人工知能を活用するためには機械学習エンジニアが必要となるため、必然的に需要が高い状況です。多くの企業が人工知能を活用したデータ分析などを行なっているため、それに対応できるだけの人数が求められています。
とはいえ、最近はカスタマイズしやすく、簡単に導入できる人工知能が増えています。このような人工知能であれば、機械学習エンジニアに頼らなくとも基本的なデータ分析などが可能です。そのため、機械学習エンジニアの需要はある程度高止まりが見えています。
ただ、このようなサービスを提供するためには開発を担当する機械学習エンジニアが必要になるため、結局のところ人工知能の広がりで機械学習エンジニアの需要は多くあります。担当する業務こそ多少違いがありますが、これからも需要が高い状況が続くでしょう。
需要の高まりで将来性は明るい
人工知能の活用範囲は年々広がっているため、このまま高い需要が続くと考えられます。このような状況を鑑みると、機械学習エンジニアの将来性は明るいでしょう。簡単に仕事が減るような状況にはならず、安定して働ける状態だと考えられます。
もちろん、需要が高くとも担当する仕事には大きな幅があると考えられます。新しくアルゴリズムを検討するような仕事から、既存の機械学習システムを運用する仕事まで幅広くあるでしょう。機械学習エンジニアの仕事内容は今よりも細分化されると考えられ、それぞれの分野ごとに求められるはずです。
ただ、現時点では機械学習エンジニアの細分化はあまり進められていません。機械学習エンジニアという大きな括りで求められています。将来的には分野によって需要が大きく変化すると考えられるため、世の中の動向を踏まえ自分の専門分野を極めていくべきです。
エンジニアとしてスキルアップが必要不可欠
機械学習エンジニアとしての将来性を明るくしたいならば、定期的にスキルアップすべきです。決して現在の状況に満足することなく、上を目指すようにしましょう。
その理由は単純で、機械学習の世界はスキルの変化が激しいからです。毎年新しい技術や考え方が生み出され、積極的に採用されています。日本では昔ながらの安定した技術が使われる傾向にありますが、機械学習の世界はそうではありません。
そのような傾向を踏まえると、最新のスキルを持たない機械学習エンジニアは活躍できません。つまり、将来的には仕事がなくなってしまうのです。機械学習エンジニアになれば、無条件に働き続けられるわけではありません。
中には機械学習の運用で比較的古いスキルを扱うエンジニアもいるでしょう。ただ、そのような機械学習エンジニアは一部であるため、可能な限り新しいスキルを習得すべきです。
まとめ
機械学習エンジニアについてご説明しました。機械学習のアルゴリズムの開発から実装、運用まで幅広く取り扱うエンジニアです。近年は人工知能の利用が広がっているため、特に需要の高いエンジニアといえます。
需要の高いエンジニアであるため、年収は高い傾向があります。そもそも、機械学習エンジニアは専門的なスキルが求められるため年収が高めです。それに加えて需要が高まっているため、さらに年収が高くなっています。
ただ、常に最新のスキルが求められる仕事で、日頃のスキルアップは欠かせません。スキルが陳腐化してしまうと、機械学習エンジニアとして活躍できなくなります。その点は常に頭に入れておきましょう。
