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IT業界で活躍するエンジニア（IT技術者）といえば、システムエンジニアやネットワークエンジニアがよく知られています。そのエンジニアの中で、今後需要が高まると期待されているのがMLエンジニア（機械学習エンジニア）です。MLエンジニアにどのような将来性があるのかを理解できるように、今回の記事ではMLエンジニア（機械学習エンジニア）の業務内容や年収、必要なスキルなどを解説します。
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MLエンジニア（機械学習エンジニア）とは、簡単に言えばAIの実装や開発を担うIT技術者のことです。ここで使われるMLは「Machine Learning」の頭文字であり、日本語にすれば機械学習という意味になります。機械学習とは機械が与えられたデータからルール・パターンを見つけ出し、それを利用して様々な物事の予測や判断をしていく分析手法です。機械学習でMLエンジニアが果たす仕事とは、AIに学習させたいデータを収集したりアルゴリズムの選択や調整をすることです。MLエンジニアのスキルや個性が、機械学習の結果に影響を与えるので重要な仕事と言えます。
ディープラーニングという言葉を耳にする機会が多いでしょうが、それも機械学習で用いられるアルゴリズム（計算手法）の一種です。ディープラーニングは、人間の脳にある神経細胞（ニューロン）の構造を模してつくられており、集められたデータにあわせて柔軟にルール・パターンの変化ができます。ディープラーニングは科学・医療・経済など幅広い分野で用いられており、社会に大きなイノベーションをもたらす存在として期待されています。そのディープラーニングにおいても、MLエンジニアは必要な仕事です。
ここでは、MLエンジニアが一般的に手掛けている仕事について、詳しく見ていきます。
機械学習では、アルゴリズムにより問題解決の手順を定義します。アルゴリズムはプログラムという形にするのですが、その設計と検証をするのがMLエンジニアの仕事です。機械学習には、正解とともにデータの学習をさせる教師あり学習、正解を教えないでデータの学習をさせる教師なし学習、目的を最大化させるための行動を試行錯誤しながら学ばせる強化学習という3つの手法があります。手法に応じて最適なアルゴリズムを選択し、設計することが必要です。例えば、特定の性別を判断したいのであれば、パターンを見つけられるようにその性別の写真やイラストなどのデータをアルゴリズムに組み込みます。
アルゴリズムの設計をしても、期待通りの結果が出るとは限りません。そこで、実際に機械に予測・判断をさせて、どの程度の精度なのかを検証する作業が必要です。性別を判断させたいのであれば、いろいろな種類の写真・イラストを読み込ませて、どの程度の正解が出るのかを確認することになるでしょう。もし、その結果が芳しくないようであれば、精度を高めるべく改善をします。
機械学習のアルゴリズムを設計して画像や文字の認識などができるようになったとしても、それを活用するためにはシステム・サービスの構築・開発が必要です。それもMLエンジニアの仕事です。例えば性別を判断できるアルゴリズムを用いて、店に設置した監視カメラの映像から客の性別を判断し客層を分析できるシステムをつくれます。あるいは、文字を判別するアルゴリズムを用いて、手書きの書類を機械で読み取り簡単に注文やデータベースの構築ができるシステムなどもつくれるでしょう。
システム・サービスは、構築・開発をしたら終わりではなりません。運用していく中で、不満を抱く部分がでてくるでしょう。そうした部分を改良していくことで、よりシステム・サービスの完成度を高めていきます。システム・サービスの構築・開発には、高度な技術力が必要ですし、クライアントが現在求めているもの・将来的に必要となるものを把握する力も必要です。
機械学習を用いたシステムを運用していく中で、不具合やシステムの停止などのトラブルが懸念されます。万が一にもトラブルが起きたときに、すばやく不具合の修正やシステムの復旧をすることもMLエンジニアの仕事です。提供するシステムは、納入してから何年も使う事が多く、長期にわたり監視を怠らず必要があれば介入できる体制を整えていなければいけません。
AIが社会で活躍するようになり、MLエンジニアの需要が高まっています。しかし、MLエンジニアとして働く人材が少ないので人材が不足している状況です。その影響を受けてか、MLエンジニアの平均年収は、630万円前後となり他のITエンジニアの平均年収500万円前後と比べてやや高い金額です。求人サイトによっては、1000万円以上の仕事も募集されており高収入を期待できます。なおアメリカの平均年収は、日本の平均年収を超える水準なので語学力などに自信があるならば日本を出るというのも選択肢の一つです。
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海外と比べて日本では、馴染みが薄いMLエンジニアですが機械学習を用いたシステムやサービスが日本でも使われるようになり需要が高まっています。例えば外資系企業だけでなく国内企業のIT部門でも、機械学習を取り入れるため専門家であるMLエンジニアを必要としています。また、これから成長するであろうスタートアップ企業でも機械学習やAIを扱う企業が存在しており、MLエンジニアの将来は明るいと言えるでしょう。人材不足である状況でMLエンジニアとなり、高収入を得られますし実績を積むことで安定した仕事を得られるでしょう。習得した技術は、海外でも使えるのでより需要が高いアメリカで働く道もあります。
MLエンジニアといっても、活躍の場はいろいろとあります。業種ごとに、適した専門知識が必要です。大きな会社で実績を積みたいのであれば、GAFAのような大手のIT企業で働く、あるいは大手企業のIT部門で働くというのが理想的な道となるでしょう。自分の力を試してみたいのであれば、機械学習・AIを扱うスタートアップ企業で働く選択肢があります。機械学習・AIに関するスキルを磨き、様々な場所で活躍したいのであればAI専門家が最適です。AIに関するノウハウを持たない大企業は多いので、実力さえあれば仕事が舞い込みます。
機械学習は、学術研究機関でも研究が進められています。システムの設計・構築ができるMLエンジニアは、そういった研究の場で必要な人材です。人々の暮らしや社会のあり方をより良くするために、機械学習を活用したいという人には理想的な職場と言えます。よりMLエンジニアに対するニーズが高いところで働きたいのであれば、海外にでることも考えられます。海外企業であれば、日本よりもMLエンジニアの平均年収が高いので、経済的に余裕を持った生活ができるでしょう。
MLエンジニアになるために必要なことや、スキルを把握しておくことも大切です。ここでは、MLエンジニアとして活躍するために習得しておきたいプログラミング言語や関連する知識について解説をします。
MLエンジニアが機械学習のアルゴリズムやシステムを組むためには、プログラミング言語の知識が必要です。プログラミング言語によって、つくれるものや難易度が異なるので最適なものを選ばなければいけません。一般的に機械学習に使われるプログラミング言語としては、「Python」「c++」「Java」「Julia」などです。特に「Python」は最も使われる機会が多いので、優先して習得することをおすすめします。未経験からプログラミング言語を学びたいときには、独学よりもプログラミングスクールに通ったりオンラインで利用できる学習サイトを利用したりする方が理解しやすくなります。
MLエンジニアが、アルゴリズムの設計・システムの構築・運用・保守をしていくためには、システムインフラに関する知識も必要です。例えば、計算処理を最適化するために、システムインフラで用いるOSやハードウェアをどうするのかを考えられると良いでしょう。システムインフラをクラウド上に展開する場合は、AWSやGCP、Azureなどのクラウドサービスを使いこなせるようにしておく方が便利です。
機械学習において、重要な存在であるデータはデータベースに保存されます。そのため、データベースを運用する知識が、MLエンジニアには必要です。現在よく使われているデータベースはRDB（リレーショナルデータベース）ですから、RDBおよびRDBに使うデータベース言語SQL、そしてRDBを管理するソフトウェアであるRDBMSについての知識を習得しておきましょう。それらデータベースに関する知識は、学習サイトや書籍で学ぶことが可能です。
機械学習のアルゴリズムを設計するためには、高度な数学や統計学を理解する力が必要です。機械学習で使われるのは、大学レベルの微分積分・確率・線形代数などであり、MLエンジニアになる前に習得しておきましょう。文系の学校に通っていて、数学や統計に自信がないとしても独学で能力を伸ばすことは可能です。大学生向けのテキストを購入して読み解き、難しいと思ったら高校生や中学生レベルに戻ってみましょう。
MLエンジニアとして活躍するためには、機械学習・深層学習・アルゴリズムに関する知識が必要です。用途によって最適な機械学習の手法やアルゴリズムの種類が異なるので、それぞれの違いを理解して正しく使えることが求められます。例えば選択肢を可視化するアルゴリズムの決定木（ディシジョンツリー）は、消費行動の分析に使われます。人間の脳神経細胞を模したニューラルネットワークは、画層解析に使われるアルゴリズムです。
AIが多くの業界で導入されていくに従い、MLエンジニアの需要も高まっています。特に海外における需要が高いので、日本で働くことにこだわらないのであれば、年収アップ・キャリアアップのチャンスをつかめます。どのような企業で働けるのか興味があるならば、外資系企業の求人を数多く取り扱っているマイケル・ペイジをチェックしてみてはいかがでしょうか？
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