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公開日：2023/03/27

機械学習エンジニアの仕事内容って？必要なスキルや基礎知識を完全ガイド

AIを活用した製品やサービスが次々と開発されている昨今、機械学習エンジニアは注目されている職種の1つです。

機械学習は、AIを実現するための主要な技術であることから、AIの開発に必要となる機械学習エンジニアの需要は、非常に高くなっています。

この記事では、これから機械学習エンジニアを目指そうとしている方や、機械学習エンジニアの仕事に興味を持たれている方に向けて、機械学習エンジニアの仕事内容、必要となるスキルや基礎知識、将来性などについて解説します。

機械学習エンジニアの基礎知識

機械学習エンジニアの仕事内容を知る前に、あらためて機械学習とは何か、ということを理解しておきましょう。

機械学習と意味を混同しやすい人工知能（AI）、ディープラーニングとの違いとともに説明していきます。

機械学習とは

機械学習とは、経験を通して学習し、学習した結果に基づいて判断するという人間の知的な行動を、コンピュータで実現しようとする手法です。

コンピュータは与えられた学習用データをもとに、データの持つルールやパターンを学習し、予測や最適化、分類などを行います。

金融、医療、創薬、製造、流通など機械学習が用いられる分野は多岐に渡り、機械学習をコア技術としたサービスはなくてはならないものになっています。

機械学習と人工知能（AI）

AIとはartificial intelligenceの略で、人工知能と訳されます。AIは人間の知能を模倣したコンピューターシステム全般のことを指す概念の広い用語で、経験から学んだり、新たな情報の入力に対して順応するなど、人間が知的であると感じるふるまいをします。

AIは機械学習を内包する概念で、機械学習はAIを実現するための主要な手法の1つという関係性になります。

機械学習とディープラーニング

ディープラーニングは深層学習とも呼ばれ、人間の神経細胞の仕組みを模したニューラルネットワークという手法がベースとなる技術です。

ディープラーニングは機械学習に内包される技術の1つで、その特徴は、学習の際に特徴量を指定しないという点にあります。

特徴量とは、例えばモノでいえば「形」「色」といった特徴を表す要素のことです。機械学習は、基本的には特徴量を人間が指定し、コンピュータに学習をさせる必要があります。

一方、ディープラーニングは与えられたデータをもとに、特徴量の発見をコンピュータが自動で行います。そのため、特徴量を人間が把握しづらい画像認識や音声認識などの分野に適しています。

機械学習アルゴリズムの種類・分類

機械学習のアルゴリズムは、大きく3つの種類に分かれます。ここでは、それぞれのアルゴリズムについて説明していきます。

教師あり学習

教師あり学習とは、機械学習アルゴリズムに学習用データを与える際に、正解データも一緒に与えて学習させる手法です。例えば、複数の果物の写真を学習用データとして与える場合、その写真がりんごなのか、ぶどうなのかといった答えも一緒に与えるということです。

この手法により、正解のないデータが与えられた時に、高い精度で正解を導き出すことができるようになります。

教師あり学習は、株価や売上など、データをもとにした予測を行いたい時に使われます。

教師なし学習

教師なし学習は、教師あり学習とは逆で、正解なしの学習用データを与えて学習させる手法です。コンピュータは、与えられたデータをもとにデータの類似点や相違点を導き、データ同士の関連をもとに分類などを行います。

教師なし学習は、データの分類や異常データの発見などに多く用いられます。

強化学習

強化学習は、正解なしのデータをもとにした計算結果の良し悪しに報酬を与えることで、報酬を最大化する行動を取れるように学習させる手法です。行動に対する報酬をもとにコンピュータは試行錯誤を繰り返して学習し、知能を向上させていきます。

囲碁や将棋などのゲームや、自動運転、株式売買などでよく用いられる手法です。

機械学習エンジニアの仕事内容とは

機械学習という技術を使いこなし、サービスの開発に携わる機械学習エンジニアの仕事とはどのようなものになるのでしょうか。具体的な仕事内容について説明していきます。

サービスの開発や設計

機械学習エンジニアの仕事内容の1つ目に、サービスの開発や設計があります。

例えばWebサービスにおいて、顧客データ、アクセスログ、売上データなどのデータをもとに、機械学習のアルゴリズムを用いて予測やレコメンデーションを行うサービスの設計や開発の業務を担います。

また、AutoMLと呼ばれるような、機械学習を自動化するサービスの開発・設計を行う仕事などもありますが、このような仕事には機械学習エンジニアとして高度な知識やスキルが求められます。

データ分析や解析

機械学習エンジニアの仕事の2つ目に、データの分析や解析があります。

企業に蓄積された膨大なデータをもとに、機械学習の手法を活用しながらデータの分析や解析を行い、経営や業務に活用するための分析結果を導きます。

機械学習を行う前段の作業として、分析に利用するデータの選定や、コンピュータに学習させるための変数の検討、データの整形なども行います。また、継続的な分析の場合、分析結果の精度などに問題がないか都度確認していくことも必要です。

機械学習のモデル開発

機械学習エンジニアの仕事の3つ目に、機械学習のモデル開発があります。

一口に機械学習といっても、その手法はいくつも存在します。機械学習エンジニアはモデル開発の目的を踏まえて手法を選択し、モデルを開発していきます。

機械学習は、利用するデータやアルゴリズムのパラメータなどについて試行錯誤が必要となるため、精度向上を目指してチューニングを行いながら、最終的な機械学習モデルを開発します。

基盤の構築・運用・保守

機械学習エンジニアの仕事の4つ目に、基盤の構築・運用・保守があります。

機械学習をコンピュータ上で行うためには、機械学習の処理を実行するシステム基盤の開発も欠かせません。機械学習エンジニアは、機械学習のモデルだけでなく、その実行環境となるシステム基盤を構築し、継続的に運用・保守をしていく必要があります。

機械学習が利用されている分野

機械学習は、実際にどのような分野で利用されているのでしょうか。ここでは、機械学習が用いられる代表的な分野を4つ紹介します。

画像認識

画像認識とは、対象となる画像や映像に何が映っているのかを自動で認識する技術です。機械学習が得意とする分野の１つであり、機械学習を用いた画像認識では、物体の認識・検出をはじめ、顔認識や文字認識なども可能となります。

物体であれば何が映っているか、顔認識であればどの人物か、文字認識であれば何の文字なのかという所まで識別したり、類似の画像を分類することなども実現できます。

音声認識

音声認識とは、人の話し声を入力情報として、話されている内容を文字テキストに出力する技術です。音声の特徴から、声の主を特定する技術なども音声認識に含まれます。

昨今では、出力された文字テキストの内容を把握し、コンピュータが自動で応対するという部分まで含めて開発されることもあります。

コールセンターの電話応対などでは音声認識の技術が活用されており、音声認識技術の発展によって、人件費の削減など業務の効率化に大きく貢献しました。

売上予測・需要予測

売上予測・需要予測とは、将来の商品の需要がどのくらいあり、どの程度の売上が見込まれるかということを、過去の売上や季節性などのデータを元に予測することです。

売上予測・需要予測は、商品の生産計画や販売計画のみならず、企業の経営戦略などにも使われる重要なデータです。

機械学習によって、膨大なデータをもとに、精度の高い売上予測・需要予測をすることが可能となります。また、過去データの存在しない新商品などについても、予測を行うことができます。

レコメンド

レコメンドとは和訳すると「推薦」という意味で、顧客に対しておすすめの商品やサービスを推薦する機能のことをいいます。

現在、ECサイトなどをはじめ、さまざまなサービスでレコメンドの機能が使われています。

レコメンドのアルゴリズムに機械学習を使うことで、高度なレコメンデーションが可能となります。

機械学習エンジニアはフリーランスでも活躍

AI分野のエンジニアは、常に人材不足という状況にあり、機械学習エンジニアのフリーランス案件も数多く存在します。そのため、機械学習エンジニアとしてフリーランスで活躍する道もあります。

実務経験やスキルがある程度身についた段階で、フリーランスとしての独立を検討するというのもキャリアにおける選択肢の一つだと言えるでしょう。まずは企業で機械学習エンジニアとしての実務経験を積んでおけば、独立後も即戦力として活躍することは難しくはありません。また、フリーランスになることで働き方の自由度が増したり、年収アップにつながったりといった事例も決して少なくはないようです。実際に、フリーランスの機械学習エンジニア向けの案件は多数ある状況ですので、将来的には独立というのも視野に活動を進めていくことをおすすめします。

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