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機械学習エンジニアの仕事内容とは?将来性や必要なスキルについても解説

更新日: 投稿日:2020年11月6日

機械学習エンジニアの仕事内容とは?将来性やスキルについても解説

近年、AIの発達により機械学習エンジニアに興味を持つ人も多いのではないでしょうか。

しかし、機械学習エンジニアといっても、「AIを扱う人」、「ビッグデータを扱う人」など抽象的なイメージを抱く人も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、そもそも機械学習とはなんなのか、そして機械学習エンジニアの仕事内容をご紹介します。

また、機械学習エンジニアに必要なスキルや将来性についても解説いたします。

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機械学習とは

機械学習とは

機械学習エンジニアの仕事内容を確認する前に、そもそも機械学習とは何なのでしょうか?

機械学習とは、コンピュータに学習させていくための分野です。コンピュータに命令やデータを与え、それを使うことによって知能を向上させていくことが機械学習になります。

現在はインターネット社会で、インターネット上に膨大なデータが蓄積されているのですが、これをビッグデータと呼んでいます。

その膨大なビッグデータを有効的に活用することができるのが機械学習なのです。

例えば、インターネット上に蓄積されたビッグデータから「ある情報」を抽出したいと考えた場合、コンピュータに命令とデータを与えて瞬時に取り出せるようにしておきます。

人間では取り扱うことができない量の情報を瞬時に取り出すことができるため、機械学習はいま注目されている分野なのです。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習とは何かがわかったところで、機械学習エンジニアの仕事内容について見ていきましょう。機械学習エンジニアは、AI開発のスペシャリストです。具体的には以下のような仕事になります。

アルゴリズムの開発・実装

機械学習をおこなうためのアルゴリズムの開発と実装をおこなうことがメインの仕事です。つまり、コンピュータに命令やデータを与えることが主な仕事内容になります。

機械学習に用いるデータの収集と整形

コンピュータに与えるデータを準備することも機械学習エンジニアの仕事の一つです。
準備したデータは、機械学習の「教師なし学習」と「教師あり学習」で使用します。

教師あり学習

事前に正解があるデータをコンピュータに読み込み、入力と出力を学習するためのアルゴリズムのことで、正解があることを教師ありと例えている。

教師なし学習

教師あり学習が正解があったことに対して、教師なし学習は正解があらかじめ用意されていないデータを使う。そのため、入力したデータからコンピュータ自ら特性や知見を導き出すためのアルゴリズム。

機械学習を動作させる環境の構築

業種ごとに異なる情報を抽出するアルゴリズムを割り出すことも機械学習エンジニアの仕事です。

EC事業やオンラインショップ事業を例に取った場合、顧客の注文履歴や顧客がよく閲覧しているページなどからアルゴリズムが読み込んで、おすすめ商品をレコメンドします。

こういったデータの収集や環境の構築も仕事の一つです。

機械学習エンジニアになるためのスキル

機械学習エンジニアになるためのスキル

機械学習エンジニアになるためには、プログラミングスキル以外にも必要なスキルがあります。1つずつ確認していきましょう。

プログラミングスキル

web開発はさまざまな言語を使いますが、機械学習ではPythonR言語を使用します。Pythonは機械学習のライブラリが豊富で、R言語は統計分析する際に役立ちます。また、データ操作にはSQLの知識が役立ちますので、SQLでデータベースも扱えるようになっておくとよいでしょう。

Python入門編!人気の理由や学習方法、将来性や転職市場など初心者向けに徹底解説!

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分散処理・クラウドに関するスキル

SQLでデータを扱うと上述しましたが、機械学習アルゴリズムではビッグデータを扱うことが多いです。ビッグデータを扱う場合、負荷を分散させる処理や、処理スピードを早くするための処理に関するインフラ技術、クラウド技術が必要になります。AWSやGCPなどのクラウドを利用するスキルもあるとよいでしょう。

初心者向け【AWS入門】使い方やできること。転職事情や将来性についても解説!

統計・数学に関する知識

プログラミンスキルやクラウドに関するスキルのほかに、統計・数学の知識が欠かせません。統計は機械学習を活用するために必要で、パターン認識や予測、確率分布などの統計学の基本的な内容を押さえておくとよいでしょう。数学は、微分積分や線形代数など高校で学ぶレベルの数学の知識を持ち合わせておくとよいです。

機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアの将来性

AIの発達などもあり、膨大なデータ量を扱うことができる機械学習分野は、近年急速に需要が高まっています。

需要の数とは裏腹に、機械学習によるアルゴリズムの開発はwebシステムの開発と比べて普及していません。

そのため、これから本格的に普及していくと考えられるでしょう。

しかし、機械学習エンジニアが比較的新しい仕事のため認識に幅があり、AIエンジニアやデータサイエンティストなどと区別がつきにくいことがデメリットです。

データサイエンティストとは?仕事内容や必要なスキル・知識、将来性をわかりやすく解説

また、仕事内容が多岐に渡り、データ解析やパターン解析、ディープラーニング、アルゴリズムの実装など、日々スキルアップが欠かせません。

逆にいうと、機械学習エンジニアは多岐に渡る知識と高度な専門スキルを必要とするため、長らく需要があるでしょう。

その証拠に、経済産業省の試算では先端IT人材が2030年までに最大79万人不足すると危惧されています。
経済産業省『IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果』より

まとめ

機械学習とは、インターネット上にある膨大な情報であるビッグデータから、アルゴリズムに従って情報を抽出することです。

例えばオンラインショッピングであれば、顧客の閲覧履歴や購入履歴から、おすすめ商品をレコメンドする機能にも機会学習が使われています。

機械学習エンジニアはデータ収集やデータの整形をして、こういった機械学習のアルゴリズムを開発したり実装したりしています。

機械学習エンジニアになるためには、PythonやR言語などのプログラミングスキルに加えて、データを扱うためにSQLや、クラウドに関するスキルであるAWSやGCPを扱えるようになっておくとよいでしょう。

AI分野については今後もますます発展すると考えられます。

AI、ビッグデータを扱う機械学習エンジニアの需要についても今後ますます伸びてくと考えられますので、目指して見てはいかがでしょうか。

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