機械学習エンジニアになるには？仕事内容・ロードマップ・将来性・スキルを紹介
AIの発達が周知の事実となってきた昨今、「機械学習エンジニア」という言葉を聞いたことがある人も多いのではないでしょうか。
そんな「機械学習エンジニア」とはそもそもどういった仕事をしているのか、必要なスキルや、機械学習エンジニアになるためのロードマップについて紹介していきます。
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機械学習エンジニアとは？
AI分野である機械学習やデータ解析は急速に発達してきており、機械学習エンジニアは近年需要が高まってきています。
ビッグデータを用いたマーケティングや顧客の行動を分析し、それを元にしたサービス開発などを行います。
そのため、現在の需要だけではなく、将来的な発展も見込まれる職種です。
ＡＩの活用次第で、いかにようにも変化していく職種といえるでしょう。
機械学習エンジニアは、IT業界の中でも注目されている存在です。
AIエンジニアと機械学習エンジニアの違い
| AIエンジニア | 機械学習エンジニア | |
|---|---|---|
| 業務範囲 | AI全般の開発 | AI技術の一部である機械学習の開発 |
| 業務内容 | ・AIモデル構築 ・システム設計・開発 ・AIのデータ分析 |
・モデル開発 ・アルゴリズム設計 ・サービスの開発・設計・運用・保守 |
AIエンジニアは、AIモデル全体の設計、開発、実装を中心に担当します。
一方で、機械学習エンジニアは、機械学習モデルを実際に設計し、開発し、運用の役割も担います。
機械学習は、AI技術の中核にある技術ですが、AIを実際にサービスにするためには、さまざまな周辺機能が必要です。
そのため、AIエンジニアは、AI技術全般を担当するため、AIを用いたサービスを作ることに業務の比重が置かれることがあります。
一方で機械学習エンジニアは、データ分析を行い、機械学習のアルゴリズムを作ることが業務の中心となります。
機械学習エンジニアとデータサイエンティストとの違い
| 機械学習エンジニア | データサイエンティスト | |
|---|---|---|
| 業務のゴール | AIの事業を創出し、AIを扱って、システムを構築する。 | データを分析し、企業の経営課題を解決する。 |
| 学ぶべきこと | ・プログラミング ・データベース ・サーバー ・OS ・機械学習ライブラリ |
・統計学 ・数学 ・プログラミング ・データベース ・セキュリティ |
| 仕事場所 | エンジニアとしての作業タスクも多いため、フルリモートでも仕事が実現しやすい。 しかし、大型のプロジェクトであることも多く、コミュニケーション能力は必要。 |
コンサルタント的な立ち位置になるため、出社や客先常駐になることもある。 データベースなども触るため、フルリモートでの仕事にはなりづらい傾向。 |
機械学習エンジニアとデータサイエンティストは似て非なる職種です。
近年注目が高まっているために、混同されやすいですが、業務のゴールも全く異なるものだと覚えておきましょう。
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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は、大きく分けて四つあります。
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機械学習システムの設計・開発
一つ目は、機械学習システムの設計・開発です。
機械学習エンジニアは、機械学習を利用したサービスの開発など、アプリケーション開発に関わる業務に携わります。
また、開発後の機能改善などを取り組むことも多くあります。
機械学習システムに用いるデータの収集・分析・解析
二つ目は、機械学習システムに用いるデータの収集・分析・解析です。
企業などで扱うデータは膨大な量となるため、プログラムを用いてデータを収集・分析・解析していく必要があります。
機械学習システムを実行させる環境の構築
三つ目は、機械学習システムを実行させる環境の構築です。
システムを動作させるには環境の構築が必須となるため、サーバーやネットワークなどのインフラ環境を構築していく必要があります。
機械学習システムの運用・保守
四つ目は、機械学習システムの運用・保守です。
実行環境を構築したら、システムに問題がないよう運用し、問題が発生した場合、それを解決しなければなりません。
また、使用用途によって必要とするモデルやデータが変化するため、定期的にデータを更新していく必要があります。
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いくつ当てはまる？機械学習エンジニアに向いている人の特徴5選
機械学習エンジニアには、向き不向きがあるのか気になる人もいるのではないでしょうか。
そこで、ここでは機械学習エンジニアに向いている人の特徴を5つ紹介します。
いくつ当てはまるかぜひ確認してみてください。
データ分析が得意だと感じる
機械学習エンジニアは、大量のデータを扱う仕事です。
そのため、データを見て何が重要なのか、どのようなパターンがあるのかを見つける力が必要でしょう。
例えば、ECサイトで売れている商品が何なのかを分析したり、交通データからどの時間帯に渋滞が起きやすいかを予測したりします。
ExcelやPythonを使ったデータ処理が得意だったり、統計的な考え方に興味があったりする人は、この分野で活躍しやすいでしょう。
数学的・論理的思考力が高い
機械学習は数学と密接に関係しています。
特に、線形代数や確率統計といった分野の知識が活用されます。
例えば、どうやってAIモデルを正確に動かすかを考える際には、数学的な計算やアルゴリズムへの理解が必要です。
また、問題を論理的に整理して解決する力も求められます。
新しい知識・技術を学ぶのが苦でない
AIや機械学習の分野は日々進化しています。
新しいツールや技術が短期間で登場するため、それらをキャッチアップする力が重要です。
例えば、最近ではChatGPTなどの大規模言語モデルが話題になっていますが、それらを理解し使いこなすには、新しい技術への興味と学び続ける姿勢が欠かせません。
自分で調べ、手を動かして試してみることが好きな人は、この分野で成長しやすいでしょう。
チームでの協調性とコミュニケーション能力がある
基本的にどのエンジニア職種もそうですが、機械学習エンジニアはチームで協力して開発を進めることが多い仕事です。
そのため、他のエンジニア、担当者などと密にコミュニケーションを取りながら開発を進める必要があります。
自身の担当領域をわかりやすい言葉で伝えられること、他の担当者の意向を汲み取れることが大切です。
このため、コミュニケーション能力が高いと機械学習エンジニアとしてはたらく際に武器になるでしょう。
問題解決能力が高い
機械学習エンジニアの仕事では、想定外の問題に直面することも少なくありません。
例えば、AIモデルの精度が思ったより低いといった状況では、その原因を探りながら改善策を考える必要があります。
不確実な状況の中でわかる情報を用いて、仮説を立てて検証し、問題を突き止める能力が求められるでしょう。
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機械学習エンジニアになるために必要なスキル
機械学習エンジニアになるにはどうすれば良いでしょうか。
求められる知識・スキルについて紹介していきます。
必要なスキルは以下の六つです。
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プログラミングスキル
一つ目に必要なスキルは、プログラミングスキルです。
機械学習に関するプログラムを作成するときには、PythonやRが用いられる場合が多いです。
特に、Pythonは機械学習用のライブラリが豊富なため、機械学習に適した言語といえます。
また、データの処理を行うSQLの知識も有しておくと、業務に役立つでしょう。
機械学習ライブラリを扱うスキル
二つ目に必要なスキルは、機械学習ライブラリを扱うスキルです。
機械学習は、専用のライブラリを用いて開発をする場合が多いです。
そのため、機械学習ライブラリを扱うスキルが求められます。
なお、一般的にはTensorFlowやscikit-learnが用いられる場合が多いです。
統計・数学の知識
三つ目に必要なスキルは、統計・数学の知識です。
機械学習では、データを統計・数学的に処理します。
システムをブラックボックス化しないためにも、統計や数学の知識が求められます。
また、システムを評価するためにも必要となってきます。
ネットワーク・クラウドに関する知識
四つ目に必要なスキルは、ネットワーク・クラウドに関する知識です。
機械学習では大量のデータを処理する場合が多いため、AWSやGCPなどのクラウド環境を利用することが多い傾向にあります。
そのため、ネットワークやクラウドに関する知識が求められます。
セキュリティーに関する知識
五つ目に必要なスキルは、セキュリティーに関する知識です。
稼働中のシステムに不正アクセスされた場合、さまざまな分野大きな影響や支障をきたしてしまいます。
そのため、機械学習エンジニアであっても、データベースへのアクセス権限の管理などの知識が必要です。
よって、セキュリティーに関する知識も求められるといえるでしょう。
英語能力
六つ目に必要なスキルは、英語能力です。
機械学習エンジニアは、他のエンジニアよりも英語力が求められる傾向にあります。
なぜなら、機械学習に関する最新の文献は、基本的に英語で書かれていることが多いためです。
英語能力を鍛えることで最新情報を得ることができ、エンジニアとしての成長スピードをあげられます。
最新知識を習得することで、エンジニアとしてスキルアップすることができ、市場価値の向上にもつなげることができるしょう。
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機械学習エンジニアになるためのロードマップ
ここでは、機械学習エンジニアを目指すための大まかなロードマップを示します。
以下の3ステップを実践して、機械学習エンジニアを目指していけるとよいでしょう。
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Pythonを習得する
まず、Pythonを習得しましょう。
なぜなら、機械学習エンジニアが使用する言語は、基本的にPythonが多く、機械学習エンジニアには必須ともいえる言語スキルであるためです。
機械学習のシステム開発では、PythonとRが主に使用されています。
その中でも、Pythonは機械学習用のライブラリが充実しています。
そのため、Pythonで開発を行うケースが非常に多いです。
機械学習エンジニアになりたいのであれば、プログラミングスキルの中でもPythonを最優先に習得することをおすすめします。
統計・数学の知識を身に付ける
次に、統計・数学の知識を身に付けましょう。
機械学習でのデータ解析は、統計・数学的に行われるためです。
Pythonのライブラリを用いるだけでは、機械学習の中身は理解できません。
機械学習の中身を理解して、より品質の高いプログラムを書けるようになりましょう。
機械学習を習得する
最後に、機械学習を習得しましょう。
例えば、機械学習のデータ学習方法には、教師あり学習と教師なし学習の二種類があります。
また、パターン認識とモデルという概念を理解している必要もあります。
このように、機械学習そのものの勉強をしていくことが必要です。
単純にデータを与えて学習結果を出すだけでは、機械学習エンジニアとはいえません。
データの種類によって、用いる学習方法を変えられる程度の知識やスキルを習得しておくことを求められます。
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機械学習エンジニアが取得すると良い資格
習得したスキルや知識を客観的に証明するためには、資格を取得すると良いでしょう。
また、資格の取得は、スキルや経験をアピールすることの補足材料にもなります。
機械学習エンジニアがとっておくとよい資格は三つです。
（2025年5月時点情報）
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統計検定
統計検定とは、統計に関する知識や応用力を証明できる試験です。
機械学習エンジニアは、データを分析する際に統計的な知識が求められます。
データを客観的に判断するための、統計的知識は必須でしょう。
自分の作成したプログラムの良し悪しを判断するためにも、有しておきたい資格の一つです。
※統計検定（R）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。
本記事の内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。
※参考：一般財団法人 統計質保証推進協会 統計検定(R)ページ
G検定・E資格
G検定（ジェネラリスト検定）とは、ディープラーニングの基礎知識を有して、事業活用できる能力があるかを測る資格です。
また、E資格（エンジニア資格）とは、ディープラーニングの理論を理解して、適切な手法を実装できる能力があるか判定する資格です。
これら二つを有していることで、AIの分野の一つであるディープラーニングについての知識を有していて、実装まで可能だと証明できます。
※参考：一般社団法人日本ディープラーニング協会 G検定・E資格ページ
AI実装検定
AI実装検定とは、数学的知識、プログラミングの知識、機械学習の理論の知識を証明できる試験です。
AIの中でもディープラーニングの画像分類実装スキルに焦点を絞っています。
機械学習エンジニアは画像を扱ったデータ処理を行うことが多いです。
そのため、画像分類実装のスキルを測る、この資格は、機械学習エンジニアとっては有益です。
この資格を有していることで、機械学習エンジニアとしての業務が可能であることの証明に繋がるでしょう。
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機械学習エンジニアの年収相場
2025年5月時点の転職サービス「doda」の求人情報によると、機械学習エンジニアの年収相場は、勤務地や企業規模によって異なりますが、一般的に400万円〜1,500万円程度です。
リモート勤務可能なポジションや上場企業勤務の場合、年収はさらに高くなる傾向があり、有名大企業の機械学習エンジニアでは1,500万円までの年収が提示されている求人もあります。
転職サービス「doda」「平均年収ランキング」によると、 2023年9月～2024年8月の全職種の平均年収は426万円であり、機械学習エンジニアの年収相場は平均的なビジネスパーソンと比較して高いといえるでしょう。
※参考：転職サービス「doda」平均年収ランキング（平均年収／生涯賃金）【最新版】
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機械学習エンジニアの将来性
機械学習エンジニアとしてのキャリアは、AIに携わる分将来が明るいといわれています。
機械学習エンジニアは将来性が高く、需要もあるといえるのですが、一方で、以下のような懸念もあります。
機械学習エンジニアの仕事内容は多様
機械学習エンジニアは、比較的新しい職種であり、企業によって概念が変わるケースが多いです。
機械学習エンジニアというポジションを置いているテック系の企業は多々あるものの、実は各企業によって大きく仕事内容が異なっている、というのはよくある話です。
このため、機械学習エンジニアの将来性は高く、活躍する見込みがあるものの、業務を自動化するシステムを作っているような一部の機械学習エンジニアの将来性は、あまり高くないという可能性もあります。
機械学習エンジニアを欲する企業は多い
今後がどうなっていくのかは未知数な部分もありますが、機械学習を理解する人材は希少であることに変わりありません。
機械学習を理解するためには、プログラミングができるだけでは難しく、さまざまな学問的な知識を得ている必要があります。
不確定なことも多い中で、研究者的に勉強していく必要があるのです。
このため、機械学習エンジニアを目指す人材も少なくなりやすく、「機械学習エンジニアを目指している」だけで市場価値が上がる可能性もあります。
企業によっては、機械学習エンジニアとしての枠であっても、ソフトウェアエンジニアとしてのある程度の経験があればよいとする場合も、稀ですがあります。
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機械学習エンジニアに関するよくある質問
機械学習エンジニアは、一般的な用語になってからもまだ短く、歴史が浅い職種であるため、さまざまなうわさが飛び交っています。
一部を紹介します。
機械学習エンジニアはオワコン？「やめとけ」と言われる理由は何？
機械学習エンジニアは稀に「やめとけ」と言われますが、まずは機械学習エンジニアになる前に仕事をしっかり理解しておくことが重要だと言えるでしょう。
例えば、「今需要が高いから職に困らなそう！」「AIって楽しそう！」などイメージだけで挑戦してしまうと後悔する可能性があります。
機械学習エンジニアは、統計学や情報科学など学問面での努力も必須である上に、実際のタスクはプログラミングになることもあり、地道でコツコツした仕事です。
AI事業の華々しい部分だけを見て、キャリアアップや転職を考えるのは、あまりおすすめできないのです。
機械学習エンジニアの案件の特徴は？
機械学習エンジニアが人手不足であることから、経験が少なくても挑戦できるケースがあります。
Pythonの実務経験があり、データベースをある程度扱えるのであれば、参画後に勉強していくようなモデルをとっている企業も多いのです。
他にも、ソフトウェアエンジニアとしてのある程度のスキルがあると、企業にとって採用しやすいと言えるでしょう。
また、新卒のみではなく、第二新卒などにも門戸を開くケースがあります。
機械学習エンジニアとして活躍するのはまだ先になるかもしれませんが、未経験でも採用されることがあるのです。
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未経験から機械学習エンジニアへの転身は可能？
未経験からでも機械学習エンジニアへのキャリアチェンジは可能です。
しかし、機械学習エンジニアはさまざまな知識を必要とします。
このため、Pythonの実務経験が1年ある、といったような状態ではまだまだエンジニアとしては未熟な状態であり、機械学習エンジニアへの道のりは長いでしょう。
機械学習エンジニアを目指すには、以下のような方法があります。
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いずれにしても、一つひとつスキルを身に付けていくことが重要であるため、急に機械学習エンジニアになるのではなく、ロードマップに従って、スキルを積み重ね、機械学習エンジニアになる必要があるでしょう。
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機械学習エンジニアはどのようなキャリアパスを描ける？
機械学習エンジニアは、そのスキルを用いてさまざまなキャリアパスを歩めるでしょう。
機械学習エンジニアの経験が活かせるキャリアを紹介します。
データサイエンティスト
機械学習エンジニアは、データサイエンティストへの転身が可能でしょう。
この2つの職種は、データ分析やモデル構築などの共通点が多く、キャリアチェンジが比較的容易です。
データサイエンティストは統計学や予測モデリングに重点を置き、ビジネス課題を解決するための洞察を提供します。
そのため、機械学習エンジニアとしての経験は、アルゴリズム設計やプログラミングスキルを活かしながら、さらに統計分析やデータ可視化技術を習得することで役立てることができます。
| 関連記事：データサイエンティストとは？仕事内容や年収・資格について |
ITコンサルタント
ITコンサルタントは、企業の業務課題に合わせて、技術戦略を提案しプロジェクト実施を支援する役割を果たします。
近年、システムやサービスへのAIの導入ニーズが高まっています。
機械学習エンジニアとして培ったAI技術やデータ分析の知識を活かし、クライアントに最適なソリューションを提案することが可能です。
機械学習エンジニアは、技術力だけでなくビジネス理解やコミュニケーション能力も養えるため、論理的能力や説明のスキルが求められるITコンサルタントにもスムーズにキャリアチェンジができるでしょう。
| 関連記事：ITコンサルタントとは？必要なスキルや資格、Sierとの違いも解説 |
プロジェクトマネージャ
機械学習エンジニアからプロジェクトマネージャになるキャリアパスもあります。
プロジェクトマネージャは、技術的なバックグラウンドを活かしてプロジェクトのスケジュールや予算管理を高い精度で行うことが求められます。
プロジェクトマネージャにはリーダーシップや問題解決能力が必要です。
機械学習エンジニアは他職種や関連部門と密にコミュニケーションをとる必要があることから、技術面の監督とマネジメントの経験を積むことができ、大規模なプロジェクトにも対応しやすいでしょう。
| 関連記事：機械学習エンジニアになるには？仕事内容・ロードマップ・将来性・スキルを紹介 |
リードエンジニア （テックリード）
リードエンジニアは、技術的なリーダーシップをとるポジションです。
機械学習エンジニアのスキルをもとに、リードエンジニアとしてチームメンバーの指導やプロジェクト設計を行うキャリアパスもあります。
リードエンジニアは、新しい技術トレンドの採用やモデル設計の最適化などが求められるため、最前線での機械学習エンジニアとしての開発経験が役立つでしょう。
リードエンジニアには、技術的な目標達成がビジネスの視点で成果に結びついているかの視点も必要になります。
| 関連記事：テックリード（リードエンジニア）とは？PMとの違いや役割、今後の将来性について |
フリーランスの機械学習エンジニア
機械学習エンジニアのキャリアパスには、フリーランスエンジニアとして活躍する道もあります。
機械学習エンジニアは需要が高く、好条件のフリーランス案件も多数あります。
フリーランスとしてはたらく機械学習エンジニアは、自分でプロジェクトやクライアントを選びながら柔軟にはたらきやすくなる利点があります。
また、フリーランス向けの案件には高単価な案件も多く、年収の大幅アップを狙うことも可能でしょう。
| 関連記事：Pythonエンジニアがフリーランスになるには？高単価の案件一覧も紹介 |
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まとめ
機械学習エンジニアになるために必要なスキルやロードマップをまとめました。
機械学習エンジニアになるために、Pythonを優先的に習得しましょう。
その後、統計・数学の知識を身に付け、機械学習を習得していきましょう。
機械学習エンジニアとして、十分な実務経験を積むことができれば、フリーランスとして活躍することも可能です。
機械学習エンジニアは、さまざま企業から求められているエンジニアであり、即戦力性の高い人材を求める企業はフリーランスを活用するケースが非常に多いです。
フリーランスの機械学習エンジニアとして活動したいとお考えであれば、IT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」を活用してみてはいかがでしょうか。
画像解析、音声分析、異常検知などに関わる案件やアルゴリズム開発に携わることができる案件など、多岐にわたる案件を保有しています。
スキルフルな機械エンジニアであれば、自身の持つスキルや今後のスキルアップに向けて、案件を選びやすい状況にあります。
また、当サービスでは案件紹介だけでなく、必要に応じて契約内容の調整や契約延長の交渉なども行っています。
そのため、効率的に希望する案件を獲得できる可能性を高めることできます。
フリーランスの機械学習エンジニアとして活動をスタートしたい、フリーランスの機械学習エンジニアとして活躍の場を広げたいとお考えであれば、ぜひ登録してみてください。
記事監修
2006年に株式会社インテリジェンス（パーソルキャリア株式会社）へに入社。 アルバイト領域の法人営業や新規求人広告サービスの立ち上げ、転職サービス「doda」の求人広告営業のゼネラルマネジャーを歴任。 2021年11月からIT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」に携わり、現在サービス責任者を務める。 「一人ひとりが求めるはたらき方や案件との出会いを増やし、キャリアをデザインできるインフラを提供する」ことを自らのミッションとして掲げ、サービス運営を行う。
