機械学習エンジニアの平均年収は？仕事内容や必要スキル、キャリアパスを解説
機械学習エンジニアという仕事を耳にする機会が増えてきました。AI技術が発展していくとますます需要は高まり、今後欠かせない分野になります。
しかし、機械学習エンジニアが実際にどのような業務を担い、どのようなスキルが必要になるのかわからない方も少なくありません。
この記事では、機械学習エンジニアの役割や必要となるスキルに加え、平均年収やキャリア形成についても解説します。
読み進めることで、転職を検討している方やキャリアアップを目指している方の参考となるでしょう。
目次
機械学習エンジニアとは
機械学習エンジニアとは、人工知能（AI）の分野で機械学習技術を活用し、アプリケーション開発や大量データからの知識抽出・予測モデルの構築を担う職種です。
金融・マーケティング・製造・医療などさまざまな業界で活用しており、音声認識・画像認識・言語処理といった技術を支えています。
現在AI分野を活用したデータ解析は急速に発展を続けており、プログラミングスキルだけでなく、データ分析や統計学・数学的思考など幅広い知識が求められます。
理論を理解しつつ、実際のビジネス課題をデータで解決する力が必要とされるため、エンジニアリングと分析の両面を兼ね備えた職種といえるでしょう。
この分野は今後も拡大が予測され、需要はますます高まる傾向にあります。現場で問題解決に取り組み、社会貢献できるやりがいの大きな職種です。
機械学習エンジニアの仕事内容
機械学習エンジニアが実際どのような仕事をしているのか、わからない方も少なくありません。業務は多岐にわたり、主に次の3つのプロセスに分けられます。
- データ収集と前処理
- モデルの設計と学習
- 精度評価およびモデルの改善
これらは一連の流れとしてつながっており、どの工程も成果の質に直結する重要な役割を担っています。
ここでは、機械学習エンジニアが担う仕事内容について、順に詳しく解説します。
データ収集と前処理
機械学習エンジニアの業務のなかでも、データ収集と前処理は欠かせない工程です。
主な業務には、必要なデータの収集・欠損値やノイズ除去・学習に適した形式への加工・データの可視化や特徴・傾向の分析などを行います。
この工程を丁寧に行わなければ、どれほど高度なアルゴリズムを用いても正しい予測結果を得ることはできません。つまり、前処理はモデルの精度を決める土台といえます。
そのため機械学習エンジニアはより多くのデータを収集し、扱いやすい状態に整えるためのクリーニングや特徴量設計を行い、高精度な学習につなげています。
モデルの設計と学習
データ収集と前処理が完了したら、次はモデルの設計と学習データの作成に進みます。この工程は、用途や目的に合わせたモデル開発を行うことが機械学習エンジニアの重要な業務です。
収集および前処理したデータを用いて、適切に問題を解決できるモデル設計を行います。
具体的な作業は、タスクに応じた学習手段の選択、選んだ手法に沿ったモデルの設計です。また、学習率やパラメーターの調整、過学習を防ぐための検証などが含まれます。
精度評価およびモデルの改善
モデルの設計と学習データの作成が終わった後は、精度評価を行い、その結果に応じて改善を加えます。
評価の際には、あらかじめ定めた評価指標を基準として活用することで、客観的にモデルの性能を判断できます。
さらに、実際に運用を開始した後も、継続的なモニタリングが必要です。時間経過とともにデータの性質が変化し、モデルの性能が下がる恐れがあるためです。
定期的な精度評価と改善を繰り返すことも、機械学習エンジニアの大切な役割といえるでしょう。
機械学習エンジニアの平均年収
機械学習エンジニアの平均年収は、約7,516,000円です。
国税庁の2023年度民間給与実態統計調査では、正社員の平均給料が5,300,000円となっており、機械学習エンジニアは他業種と比べて高めの年収水準であることがわかります。
また、機械学習エンジニアは海外でも需要が高いといわれているため、スキルを身に付けた後のキャリアの選択肢が広がる職種です。
AIやデジタル関連の分野は今後も成長が見込まれます。専門性を高めることで年収アップも目指すことができ、挑戦しがいのある職種といえるでしょう。
機械学習エンジニアの年収を上げる方法
機械学習エンジニアがどのように年収が上がっていくのか、気になるところです。年収を上げるためには専門性を高め、自身の価値を高めることが重要です。
具体的には、次のような方法があります。
- 実務経験や資格取得を通してスキルアップする
- 高単価案件を獲得する
ここでは、これらの詳しい内容を解説します。
実務経験や資格取得を通してスキルアップする
機械学習エンジニアにおいて、実務経験や資格取得は、自分の実力を示す明確な指標となります。これは、多くの業界で共通する考えです。
特に、新しい技術が次々と登場するAI分野では重要性が高いといえます。
資格取得で得られるメリットは、効率的に知識を習得できるだけでなく、自分のスキルを客観的に証明できる点にあります。
例えばG検定やE資格などはAI分野で広く知られており、専門性を示すうえで有効です。
一方で、現場での実務経験は資格以上に価値を持つ場合があります。実際の業務でデータを扱い、課題解決に取り組むなかで得られる知見やノウハウは、書籍や講義では得られない貴重な財産となります。
また、やりたい仕事がある場合は、その分野に関連する資格を取得することで仕事に携わる可能性が高まるでしょう。
高単価案件を獲得する
機械学習エンジニアの需要は、AIやデジタルビジネスの拡大に伴い、今後も増加し続けると考えられます。
特にヘルスケア・金融機関・製造業などさまざまな分野で、機械学習を活用したシステムの開発が必要となるでしょう。
そのため、技術の変化に対応できることが重要です。専門知識を身に付けることで、高単価案件に携われるようになり、高収入を目指すことが可能です。
私たちテクニケーションは、エンジニアを支える仕組みを整えています。案件選択制により、自身の希望やキャリアに合わせて案件を選ぶことができます。
チーム制も採用しているため、一人だけでなくチームでプロジェクトに参画可能です。さらに、ベテランエンジニアからのサポートも受けられるため、安心感を持って業務に臨めるでしょう。
また単価給与連動制により、報酬の還元率が高く、会社間の案件単価に応じて報酬がアップする仕組みです。
資格取得支援制度も整っており、年収アップに向けスキルを身に付けることができます。
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機械学習エンジニアに必要とされるスキル
機械学習エンジニアとして活躍するためには、幅広いスキルが求められます。具体的にどのようなスキルが必要か、わからない方もいるでしょう。
ここでは特に重要な3つのスキルを紹介します。
- プログラミング言語の習熟度
- データ分析・AIツールの活用力
- 数学・統計学の基礎知識
上記のスキルを身に付けることは、機械学習エンジニアとして働くうえで必要不可欠です。
プログラミング言語の習熟度
機械学習エンジニアにとって、プログラミングは欠かせません。
特にPythonは、データ処理やモデル作成で広く使用されています。ライブラリやフレームワークが充実しているため、最初に習得すべき言語としておすすめします。
習熟度を高めるには文法の理解にとどまらず、NumpyやPandasを用いたデータ操作、scikit-learnやTensorFlowといった機械学習ライブラリの活用まで踏み込むことが重要です。
RやJavaなども企業やプロジェクトによっては使用されるため、必要に応じて基礎を押さえておくと応用の幅が広がります。
プログラミングを学ぶ過程で、アルゴリズムの仕組みや処理の効率化、コードの保守性といった観点も自然に理解できるようになります。
最初は簡単なコードを試しながら、少しずつ複雑なデータ処理やモデル実装に挑戦することで、実践的なスキルが着実に身に付くでしょう。
データ分析・AIツールの活用力
機械学習では大量のデータを扱うため、データ分析のスキルが必要です。
まずは、ExcelやGoogleスプレッドシートで簡単な集計やグラフ作成を行うことから始めましょう。
次にPythonのpandasやNumPy、機械学習ライブラリのscikit-learnなどを使った実践的な分析に進むと理解が深まります。
さらに、TensorFlowやPyTorchなどのAIツールを活用できると、モデルの学習や精度向上を効率的に行えるようになります。
ツールの使い方を知ることで、データの可視化や前処理、予測モデルの作成まで一連の流れをスムーズにこなせるようになるでしょう。
数学・統計学の基礎知識
機械学習エンジニアとして働くうえで、作成したモデルの精度を高めるためには数学や統計学の基礎が欠かせません。
特に線形代数や微分・積分、確率・統計の基本概念は、モデルの仕組みや挙動を理解するうえで重要です。
最初から数式を完璧に覚える必要はなく、概念や考え方を理解することを重視するとよいでしょう。
基礎知識があると、データの分布や特徴量の意味、モデルの改善ポイントを正しく判断できるようになります。数学の理解が深まると、試行錯誤の効率も上がり、実務での成果に直結します。
私たちテクニケーションはエンジニアを支える仕組みを備えた高還元SES企業です。高還元SESとは、エンジニアの単価に対する還元率が高いSES企業のことを指します。
案件を自由に選べる案件選択制を導入しているため、機械学習エンジニアのスキルを活かせるプロジェクトに参画ができます。無理なく着実に成長を目指せる体制です。
また、単価給与連動制によって案件単価に応じた報酬アップも期待できます。実力があるエンジニアほど高収入を得やすいシステムのため、納得感のある働き方を実現しやすい環境です。
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機械学習エンジニアにおすすめの資格
機械学習エンジニアとして働くためには、知識やスキルを証明する資格があると役立ちます。資格は学習の目標となるだけでなく、企業へのアピールにもつながります。
以下は、初心者でも挑戦しやすい資格です。
- E資格
- G検定
- 情報処理技術者試験
長期的なキャリア形成を築くうえで、資格取得は重要です。それぞれの資格の特徴を見ていきましょう。
E資格
E資格とは、ディープラーニングの専門知識を持っていることを証明できる資格です。
数学や統計の基礎から、ニューラルネットワークの仕組み、モデルの作り方まで幅広く学ぶことができます。
受験には認定講座の受講が必要で、実際の開発現場で役立つ知識が身に付きます。この資格を持っていると、企業でAIプロジェクトに参加しやすくなり、評価も上がりやすいでしょう。
AIの開発に携わりたい方や、スキルをアピールしたい方に向いている資格です。学習期間は、数ヶ月～半年程度が目安で、理論から実装まで幅広く身に付けられるのが特徴です。
G検定
G検定とは、AIや機械学習の基礎知識を幅広く身に付けるための資格です。技術的な知識だけでなく、AIの活用方法や法律・倫理の考え方も学べます。
プログラミング経験がなくても受験しやすく、エンジニア以外の企画職や営業職の方も多く受験しています。
合格すると、AIについて正しく理解して説明できる能力があることを客観的に示せるため、仕事に活かしやすくなるでしょう。
初心者がAI分野に入るきっかけとして適切な資格で、さらに専門的な知識を学ぶステップにもつながります。オンライン受験が可能な点も魅力です。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験とは、ITの基礎から応用まで幅広く学べる国家資格です。
応用情報技術者・ネットワーク・データベース関連の試験では、システム全体の仕組みを理解する力が身に付きます。
機械学習モデルを運用する際にも、セキュリティやインフラの知識が役立ちます。
AIに特化した資格ではありませんが、キャリアの土台作りとしてIT全体の力を証明できるためとても有効です。専門資格と組み合わせることで、より強い信頼性をアピールできます。
機械学習エンジニアに向いている人
機械学習エンジニアは、誰でもなれるわけではありません。AI技術は常に進化しているため、常に学び続ける姿勢が求められます。
特に、次のような方が向いていると考えられています。
- 論理的思考が得意な方
- 継続的な学習を楽しめる方
以下で、具体的な理由を解説します。自分に向いているかを確認しながら、スキルを伸ばすとよいでしょう。
論理的思考が得意な方
機械学習エンジニアは、データを分析して課題を解決する仕事です。前処理や特徴量の選び方、アルゴリズムの選定など、すべての工程に理由が必要になります。
筋道を立てて考えることが得意な方は、効率よく改善点を見つけられます。チームでの打ち合わせやクライアントへの説明でも、整理された話し方が役立つでしょう。
数字やデータを扱う場面があるため、論理的に考えられることは大きな強みになります。
継続的な学習を楽しめる方
AI技術はとても速く進化しており、数年で新しい手法が主流になることもあります。
そのため、新しい知識を自ら学び続ける姿勢が必要です。論文や新しいツールをチェックしたり、勉強会に参加したりすることで、技術力を高められます。
学ぶことを楽しめる方は、変化をチャンスとして活かせます。好奇心を持って新しい技術に挑戦できる方ほど、長く活躍できるでしょう。
私たちテクニケーションはエンジニアを支える仕組みを備えています。チーム制を導入しており、経験が浅い方でも相談しながら案件に取り組める環境です。
わからないことがあってもベテランエンジニアに質問できるため、安心感を持って業務に臨めるでしょう。
経験豊富なリーダー層がスキルアップをフォローするため、各案件での昇格やスキルアップへの挑戦もできます。
さらに、案件単価をエンジニアに直接開示しているため、納得したうえでキャリアを重ねることができる点が魅力です。
テクニケーションの無料相談では、実際にどのような仕組みでどのようなエンジニアが働いているかを直接聞けます。ぜひ一度ご活用ください。
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機械学習エンジニアの将来性
AI技術は日々進化しており、機械学習エンジニアの活躍の場は広がり続けています。
市場は拡大しており、幅広い分野で需要が高まっています。特にデータ活用や自動化が求められる業界では、専門知識を持つエンジニアの存在は欠かせません。
一方で、AIを扱える人材は依然として不足しており、経験やスキルを持つエンジニアは条件のよい案件やキャリアの選択肢を得やすい状況です。
人材不足は中長期的に続くと予測され、学んだ技術を武器に長く活躍できる職種といえます。新しい動向を追い、スキルを更新し続けることで、成長を実感しながらキャリアを築けるでしょう。
市場規模の拡大と需要の高まり
AI市場は今後も成長を続け、医療・金融・製造業・エンタメなど、さまざまな業界で導入が進むと考えられています。
AI技術を扱える人材はまだ不足しており、経験のあるエンジニアは仕事のチャンスや条件のよい案件を得やすい状況です。
市場の拡大と人材不足は長期的に続く見込みで、専門スキルを磨けば安定して活躍できる環境が整っています。
技術の進化に合わせて自分のスキルも更新し続けることが求められますが、それ自体がキャリアの強みになります。
AIの進化による新しい活躍領域
生成AIやマルチモーダルAIの登場で、これまでになかった活用の場が増えています。AIは、従来は画像や文章といった単一データに特化していました。
現在では画像・文章・音声・動画など、扱うデータの種類が広がり、エンジニアが活躍できる分野も拡大し続けています。
新しい技術に対応できる方は、企業からの需要が高く、専門性に見合った高評価を受けやすいのが特徴です。
未知の分野に挑戦しながらスキルを伸ばせるため、成長を実感しやすい仕事です。課題解決を楽しみながら新しい技術に触れ続けられる方にとって、機械学習エンジニアは将来性のある職種といえます。
機械学習エンジニアのキャリアパス
機械学習エンジニアは、多彩なキャリアを描くことができます。代表的な3つの考え方は次のとおりです。
- スペシャリストとしての道
- マネジメント職へのステップアップ
- フリーランスとしての独立
それぞれの道で必要なスキルや経験が異なります。自分に合った方向性を考えながらキャリアを積むことが大切です。
スペシャリストとしての道
機械学習エンジニアとして専門性を高め、スペシャリストを目指すことができます。AI市場は今後も成長が続き、医療・金融・製造業・エンタメなどさまざまな業界で導入が進むでしょう。
AIを扱える人材はまだ不足しており、経験のあるエンジニアは仕事のチャンスや条件のよい案件を得やすい状況です。
市場の拡大と人材不足は長期的に続く見込みで、専門スキルを磨けば長期的に安定して活躍できる環境が整っています。
技術の進化に合わせて自分のスキルも更新し続けることが求められますが、それ自体がキャリアの強みになります。
マネジメント職へのステップアップ
チームをまとめ、プロジェクト全体を見渡す立場に進む道もあります。スケジュール管理やメンバー育成、顧客対応などを担当することで、チーム全体の成果に貢献できます。
この場合、技術力に加えリーダーシップや調整力も必要です。メンバーの力を引き出すことにやりがいを感じる方は、マネジメント職で成長しやすい環境です。
私たちテクニケーションは、単価給与連動制によって努力や成果がそのまま報酬に反映される仕組みを整えています。
また、自由に案件を選べる案件選択制により、自分のキャリアに合わせてマネジメント経験を着実に積むことが可能です。
また経験豊富な先輩エンジニアと連携できるチーム制の環境があるため、プロジェクト全体を見渡すスキルを身に付けながら、自然とリーダーシップを磨けます。
加えて、各案件でリーダーを目指せるポジションに挑戦する機会もあるため、チームをまとめるやりがいを実感できるでしょう。
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フリーランスとしての独立
機械学習のスキルを活かして、フリーランスとして独立することもできます。案件単位で仕事を選べるため、働き方に自由度があります。
専門性を活かして高単価案件を受けたり、リモートで働いたりすることも可能です。ただし営業や契約管理など自己管理も必要で、計画性が必要です。
自由度が高い分、責任も大きくなりますが、挑戦する価値は十分にあります。
機械学習エンジニアとして年収アップを目指すなら高還元SES企業
機械学習エンジニアとして働くなら、スキルに見合った報酬を受け取ることができ、還元率の高い高還元SES企業はいかがでしょうか。
契約時に単価が明示されるため、今後の目標やキャリア計画が立てやすい点が特徴です。
一般的なSESでは、契約単価と実際の給与に差が生じることがあります。しかし正社員SESでは、実力に見合った報酬を受け取りやすいため、モチベーション維持にもつながるでしょう。
契約単価をエンジニアにしっかり還元する仕組みが整っているため、スキル向上と収入アップを同時に実現できる環境です。自分の力を正しく評価してくれる企業を選ぶことが、キャリア形成の鍵になります。
機械学習エンジニアとして働くなら、スキルに見合った報酬を受け取れる高還元SES企業という選択肢があります。
私たちテクニケーションは、単価を開示しているため、納得感を持ってキャリアを積み上げられるのが特徴です。
単価給与連動制を採用しており、努力や成果がそのまま収入に反映されます。モチベーションを高く維持しながら、収入アップも狙える環境です。
さらに自由に案件を選べる案件選択制や、経験豊富な仲間と連携できるチーム制が整っているため、スキル向上とキャリア形成を両立できます。
加えて、資格取得支援制度によって新しい技術の学習やスキル強化も後押ししています。
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