未経験からでも機械学習エンジニアになれるか気になる方は多いのではないでしょうか。本記事では、未経験から機械学習エンジニアになるために知っておきたいポイントをまとめました。
機械学習の概要
機械学習について概要を紹介します。
機械学習とは
機械学習とはデータ分析技術の1つです。機械学習を活用してAIを実現できます。機械学習にもさまざまな分析手法があり、その中でも注目されているのはディープラーニングです。ITの発展やハードウェアのスペックの向上などにより、機械学習を簡単に実現できるようになりました。
機械学習はあるデータを与えて規則性や法則性を発見させる方法です。機械学習により、パターンやルールを学習させることで将来の予測や判断ができるようになります。膨大なデータを活用して機械学習させることで人間には不可能なレベルで正確な予測ができるようになるのです。高精度な予測モデルを構築するのに役立てられています。
機械学習の活用例
機械学習が実際に活用されている事例の一部を以下にまとめました。
- 購買履歴をもとにしたレコメンデーション
- スマートフォンの顔認識
- 機械翻訳
- 医療の画像診断
たとえば、ユーザーの過去の購買履歴をもとにして商品をおすすめするのに機械学習が活用されています。ブラウザ上の広告も、過去の閲覧記録などのデータからユーザーの趣味嗜好を分析して最適なものが表示されているのです。
スマートフォンで顔認識する機能も機械学習が活用されています。機械翻訳も機械学習による成果です。医療の分野ではMRI画像などの画像診断を行い、病気を見つけるのに役立てられています。
他にもさまざまな場面で機械学習は活躍しているのです。
機械学習エンジニアの概要
機械学習エンジニアについて、業務内容や年収などをまとめました。
業務内容
機械学習エンジニアは機械学習・AIのスペシャリストとして仕事をします。主な業務内容は以下の通りです。
- AIに解析させるデータを用意する
- データを加工する
- 機械学習を進めてモデルを構築する
- モデルの精度を高める
機械学習の最初から最後までトータルで担当します。AIに与えるデータの準備や加工まで行い、モデルを構築して精度を高めていき、最良のモデルを作るのです。
年収
機械学習エンジニアの年収をdodaの平均年収ランキングを参考に紹介します。2020年9月から2021年8月までの年収データです。ただし、機械学習エンジニアの年収データはないため、代わりにデータサイエンティストの年収を紹介します。
データサイエンティストは平均年収が512万円でした。20代は427万円、30代は598万円、40代は729万円です。IT/通信の業種における平均年収が438万円のため、機械学習エンジニアは年収が高い傾向にあります。
市場規模と将来性
AIがブームになっていて市場規模は拡大しています。多くの企業がAIの開発に乗り出していて、機械学習エンジニアが求められているのです。たとえば、ITRの調査によると2020年度のAI主要8市場の売上金額は約513億円でした。そして、2025年度には市場規模が1,200億円に達すると予測されています。
今後も機械学習エンジニアは高い需要をキープするでしょう。需要は高いけれどもエンジニアの供給不足が続いているため、機械学習エンジニアは高待遇で働けます。
機械学習エンジニアに必要なスキル
機械学習エンジニアに求められるスキルを紹介します。
ITスキル
機械学習エンジニアにはITスキルが必要になります。特に重視されるのはプログラミング言語を扱うスキルとアルゴリズムを設計するスキルです。
よく使われるプログラミング言語はPythonやC++、Javaなどであり、できれば複数の言語を扱えると良いでしょう。
最初に学ぶ言語はPythonがおすすめです。Pythonには機械学習のライブラリが充実していて、スムーズに開発できます。
統計学・数学の知識
機械学習エンジニアには統計学や数学の知識が求められます。アルゴリズムを設計する際には、数学や統計学の理論を活用するからです。特に統計学は重要であり、各種統計分析の手法をしっかりと理解していないとアルゴリズム設計はできません。
その他
機械学習エンジニアは幅広い知識が求められます。たとえば、多くのデータを扱うため、データベースやクラウドの知識は重要です。データの収集方法や蓄積方法から考える必要があるため、データベースやクラウド連携などの理解が求められます。
インフラ周りの知識や技術も重要です。AIの性能はハードウェアに依存するため、OSやハードウェアの知識を総動員する必要があります。
機械学習の最新情報は英語で発信されるため、英語のスキルもあると良いでしょう。
機械学習エンジニアに未経験でなるには
未経験から機械学習エンジニアになれるのか実態について紹介します。
未経験から機械学習エンジニアを目指す学習コスト
未経験から機械学習エンジニアを目指すには、プログラミング言語の習得と数学・統計学の勉強が必須です。どちらも一から勉強するとなると学習コストは高いといえます。ただし、必要最小限の知識だけを学んで機械学習を実装することは可能です。まずは、簡単な機械学習モデルの構築を目指してみると良いでしょう。
プログラミング言語についてはPythonを選ぶと学習コストは低くなります。文法構造が簡単で初心者でも学びやすいからです。教材やコミュニティが充実していて、情報は充実しています。また、機械学習の実装はPythonのライブラリを使えば効率よく進めることが可能です。一からプログラミングしなくても必要な機能を簡単に実装できます。
未経験から機械学習エンジニアを目指すならば、Pythonを選んで学習コストを下げると良いでしょう。
未経験から応募できる案件数について
未経験から機械学習の勉強をして、実際に簡単なモデルを完成させられるようになったならば、実際に案件への応募を検討しましょう。AI開発がブームになっているため、機械学習エンジニアの案件は豊富にあります。
ただし、未経験を採用する案件はそれほど多くありません。企業は即戦力を求めるからです。それでも、探せば未経験を採用してくれる案件も存在します。また、まずはITエンジニアの案件に応募して経験を積み重ねれば、機械学習エンジニアの案件で採用される可能性は高くなるでしょう。
未経験から機械学習エンジニアになるためのポイント
未経験から機械学習エンジニアを目指すためのロードマップや事前に知っておきたいポイントを解説します。
ロードマップ
未経験から機械学習エンジニアを目指すためのロードマップは以下の通りです。
- プログラミング言語や機械学習の基礎知識を身につける
- 機械学習のライブラリを学ぶ
- 機械学習を実装する経験を積む
- その他必要な周辺知識を学ぶ
- ポートフォリオを製作する
- 求人に応募する
まずは、プログラミング言語や機械学習の基礎知識を身につけましょう。次に機械学習に関連したライブラリの使い方を学びます。そして、それまでに学んだ知識を総動員して機械学習の実装にチャレンジしましょう。できるだけ多くの経験を積むことをおすすめします。
また、機械学習エンジニアとして必要になる周辺知識の学習も進めましょう。データベースやクラウド、ハードウェアの知識などです。必要なスキルや知識を学んだならば、ポートフォリオを製作します。仕事探しの際にポートフォリオを提出すれば自分の能力をアピールできるため重要です。
以上のステップを踏んだ後は求人に応募しましょう。機械学習エンジニアを未経験で採用する求人を探して応募します。未経験からの採用が難しい場合は、まずITエンジニアとして就職してから機械学習エンジニアに転職する選択肢も考慮に入れましょう。
事前に知っておきたいポイント
未経験から機械学習の勉強を進める際にはさまざまな選択肢があります。たとえば、プログラミングスクールに通う選択肢もあるのです。短期間で効率よく勉強したいならば、スクールの利用を検討しましょう。
案件に応募する際には、資格を取得しておくことをおすすめします。客観的に自分のスキルや知識を証明できるからです。ITや統計学などに関する資格を取っておきましょう。たとえば、以下の資格は効果的です。
- E資格・G検定
- 統計検定
- Pythonエンジニア認定データ分析試験
- データベーススペシャリスト試験
資格を取得する過程で機械学習エンジニアに求められるさまざまな知識を得られます。
まとめ
未経験から機械学習エンジニアを目指すならば、プログラミング言語の習得やエンジニアとしての経験が求められます。未経験の人は本記事を参考にして機械学習エンジニアを目指しましょう。
