未経験で機械学習エンジニアを目指すには？道のりや学習方法を解説

機械学習は企業の業務効率化に活用できるため、多くの企業で導入が進んでいます。この記事を読んでいる方の中にも、機械学習を身につけて企業に導入していきたいと思っている方がいるのではないでしょうか。そこで今回は、未経験で機械学習エンジニアを目指すために役立つ情報を解説します。

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機械学習エンジニアとは

まずは、機械学習エンジニアの概要を解説しましょう。

主な仕事内容

機械学習エンジニアは、AI開発の中でも機械学習の技術に特化した業務を行う職種です。機械学習は、AIを実現するために必要となる技術の1つで、大量のデータをもとに一定の法則性やルールを導き出します。機械学習エンジニアは、大量のデータから一定の規則性を見つけ出すために、統計学や数学の知識を駆使しながら機械学習モデルを構築していきます。

年収相場

求人検索サイトIndeedのデータによると、国内の機械学習エンジニアの平均年収は、約630万円前後です。同サイトのデータによると、一般的なエンジニアの平均年収が540万円程度であるため、機械学習エンジニアは高い給与水準であると言えます。また、経済産業省がDX推進をしていることもあり、AIの重要性が社会全体をみても上がっています。したがって、需要が上がっていることでより高い給与を提示する企業が増えているのです。

ニーズは高い

機械学習エンジニアは、多くの企業で求められている人材です。現在、AIや機械学習を活用したサービスが数多く登場しており、AIを扱える人材の価値は高まり続けています。また、企業の業務効率化を加速させるRPAやチャットボットなどもAIを活用した技術であるため、業種問わずニーズが高まっているのです。しかし、AIや機械学習はITスキルに加えて統計学などの数学的なスキルも必要となるため、エンジニアの数が他と比べても少なくなっています。機械学習エンジニアは需要が高まる一方で供給が追いついていないため、今後もニーズは高まり続けるでしょう。

未経験者が習得したい機械学習エンジニアのスキル

未経験で機械学習エンジニアを目指す場合、以下のスキルが必要となります。

• 機械学習のアルゴリズム
• プログラミング
• データベース関連の知識

機械学習のアルゴリズム

機械学習エンジニアをするのであれば、アルゴリズムについての知識は必須です。アルゴリズムでは、「ランダムフォレスト・ロジスティック回帰・決定木」などの主要なものを最低限でも知識として身につけておきましょう。余裕があれば、実際に発生している課題を解決するためにデータをアルゴリズムに当てはめていくとスキル向上につながります。

プログラミング

機械学習を実現するためには、「Python」や「R言語」などのプログラミングスキルが必要です。そのため、それぞれをコーディングするための知識を身につけなければなりません。また、機械学習を実装するときには、専門的なライブラリやフレームワークの知識も求められるため、よく使われる「NumPy、Pandas、Tensorflow、Matplotlib」などは覚えておくと良いでしょう。

データベース関連の知識

機械学習は大量のデータをもとに分析を実施するため、ほとんどのケースでデータの取り扱いが発生します。たとえば、データをどのように抽出するのか、データの書き込みをどうするのか、データの集計をどうするのかを実現する必要があるのです。したがって、データを取り扱うためのSQLやデータベースの知識は重要です。

未経験から機械学習エンジニアになるための方法

未経験から機械学習エンジニアを目指すためには、以下の方法が考えられます。

• 新卒で機械学習エンジニアを目指す
• 未経験者歓迎の求人に応募する

新卒で機械学習エンジニアを目指す

新卒の場合は、基本的に未経験が前提の就職活動となるため採用もされやすい傾向にあります。新卒以外での未経験のケースは、採用される可能性があるもののどうしても経験を優先されてしまいます。したがって、新卒から機械学習エンジニアを目指せば採用されやすいでしょう。そのときに、最先端の研究環境などで学んできた場合にはより企業からの需要が高くなりやすいです。

未経験者歓迎の求人に応募する

機械学習エンジニアは、求められるレベルが高いことからどうしても経験者が優遇されています。しかし、昨今では業界問わずIT人材不足が課題となっているため、未経験でも積極的に採用している企業があります。中途採用などで機械学習エンジニアを目指す場合には、未経験歓迎の求人に応募すると良いでしょう。

機械学習エンジニアの関連資格

機械学習エンジニアには、以下3つの関連した資格があります。

• G検定
• E資格
• 統計検定

G検定

G検定はジェネラリスト向けの資格となっており、ディープラーニングの概要から人工知能や機械学習に関するさまざまな知識を問う資格です。G検定では、ディープラーニングの知識をビジネスや事業活動に活用していけるのかを測ります。

E資格

E資格はエンジニア向けのため、G検定と比べてより現場で扱う人向けの内容です。E資格は、ディープラーニングに関する理解や目的に応じた手法で実装できるのかを評価する資格です。E資格の取得により、ディープラーニングの知識を証明できるでしょう。

統計検定

統計検定は、データの統計に関する知識や活用力が問われる資格です。取得することでデータに対して客観的に判断し、問題を解決できる能力があると証明できます。現在、データの利活用が求められる社会だからこそ、需要の高い資格の1つだといえるでしょう。

機械学習エンジニアを目指すための勉強方法

機械学習エンジニアを目指すためには、以下の勉強方法が考えられます。

• 独学で学ぶ
• スクールに通う
• ITツールに触れてみる

独学で学ぶ

独学の場合は、書籍・Web・動画などを活用して学んでいきます。最近ではオンライン学習が多くなっているため、未経験でも理解しやすい内容のものが多いです。しかし、全くの未経験から独学で学ぶと、途中で理解できずに勉強自体を投げ出してしまうパターンが多く見られます。したがって、疑問点があれば質問できるような人を作り、モチベーションを高めながら学習できる環境づくりが大切です。

スクールに通う

実務経験を積むにしても、まずは基本的な知識から身につける必要があります。そこでおすすめが、プログラミングスクールで勉強する方法です。プログラミングスクールは、オンラインに対応したところも増えてきたため、働きながらでも時間を見つけて学習を進められます。さらに、現役のエンジニアが講師として対応してくれるため、現場の知識も合わせて習得できるのです。実務経験を積むことが難しい方は、プログラミングスクールで基盤づくりをするのも良いでしょう。

ITツールに触れてみる

今までの方法は、一から機械学習のスキルを身につけて実装していく方法でした。しかし、全くの未経験からはじめると挫折しやすくなってしまいます。そこで、まずは簡単に機械学習を体験できるようなITツールに触れるのがおすすめです。現在、プログラミングに関連したツールは数多くあり、実際に触りながら体感することで機械学習への理解も深まります。最近では、機械学習を体験できるITツールについても多数登場しています。

ノーコードAIクラウド「UMWELT」で機械学習をスタート

企業の現場で機械学習を実装する際には、専門人材の確保が必要です。しかしながら、IT人材の採用難でベンダーへの外注先コストも上昇している昨今、自社開発で機械学習のシステムを構築することは至難の業です。そんな際におすすめのツールが、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTは、プログラミング不要でデータの前処理からシステムへの連携・収集までを自動で実現できます。多数のAIアルゴリズムが搭載されており、需要予測、在庫管理、シフト自動作成、マテリアルインフォマティクスなど、あらゆるシーンに対応しています。また、クラウド型のため環境構築不要・安価な初期費用で導入可能です。さらに、導入前から運用時まで専門のコンサルタントがサポートしてくれるため、AI人材を育成しながら運用していけます。

まとめ

機械学習は業界問わずに活用されている技術であるため、今後も需要が上がっていくと予想されます。そんな機械学習を構築する機械学習エンジニアは、多くの企業で必要とされていくでしょう。しかし、未経験で一から機械学習を学ぶと挫折しやすいものです。そこで、まずはITツールで機械学習を体感してみるのが効果的です。UMWELTはAIによるデータ分析をノーコードで可能としているため、機械学習の導入が簡単です。機械学習の導入を検討している方は、ぜひUMWELTのサービスサイトをご一読ください。

参照文献

日本の機械学習エンジニアの平均年収・給与｜Indeed
https://cutt.ly/jDwucpI

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