【大手企業も】機械学習/AIエンジニアが就職できる企業一覧&仕事内容 | 必要なスキルや就職方法も

この記事では、「機械学習エンジニアの仕事とは何？」という基本的なところから、機械学習エンジニアを採用している企業一覧や機械学習エンジニアの仕事内容、機械学習エンジニアに必要なスキルまで詳しくご紹介していきます。

合わせて、機械学習エンジニアになるための方法、よくある質問についてもお答えしていきます。

上記に該当する方には役立つ内容なので、最後までご覧ください。

機械学習/AIエンジニアとは機械学習アルゴリズムを実装・運用・構築をする職業

機械学習エンジニアとは機械学習アルゴリズムを実装・運用・構築をする職業

結論として、機械学習エンジニアとは「機械学習アルゴリズムの実装・運用・構築を担う職業」です。

機械学習とはAIツールの1つであり、データのルールやパターンを記憶させ特定の作業を実行させるプログラムです。

そのため、機械学習エンジニアは使用する用途・目的に合わせて機械学習アルゴリズムを構築することが仕事となります。

また、アルゴリズムを構築後、サービスの向上のため定期的なメンテナンスやエラーへの対処などの運用も行います。

機械学習エンジニアの平均年収は約「630万円」

indeedによると、機械学習エンジニアの平均年収は「630万」です。

これは、国税庁による日本の平均年収467万円と比較してもかなり高いとわかります。

このように、機械学習エンジニアは市場価値が高く需要があるといえるでしょう。

また、機械学習エンジニアはAIの開発/運用などを担うので、今後も需要がさらに増していくと予想できます。

以下が、日本で人気な機械学習エンジニアランキングTOP3です。

参考：indeed（日本で機械学習エンジニアが人気の企業）

機械学習/AIエンジニアに向いている/向いてない人の特徴

機械学習エンジニアに向いている/向いていない人の特徴は主にそれぞれ3つあります。

以下が、機械学習エンジニアに向いている人の特徴3選です。

そして、以下が機械学習エンジニアに向いていない人の特徴3選です。

【大手企業も】機械学習/AIエンジニアが入社できる企業ランキング一覧

平均年収編

機械学習/AIエンジニアが入社できる企業の平均年収のランキングは以下の通りです。

参照：AI業界　返金年収ランキング(業界動向サーチ)

売上高編

機械学習/AIエンジニアが入社できる企業の売上高のランキングは以下の通りです。

参照：AI業界　売上高ランキング(業界動向サーチ)

機械学習/AIエンジニアの仕事内容5選

仕事①：AI（人工知能）を用いたシステムの設計や開発

機械学習/AIエンジニアの仕事内容1つ目は、「AI（人工知能）を用いたシステムの設計や開発」です。

機械学習エンジニアは、AI技術の1つである機械学習モデルを設計・開発をし人工知能サービスを提供しています。

このような、機械学習モデルは開発後、顧客の膨大なデータ（行動パターン・思考パターン・選択パターン・情報入手方法など）を用いて、サービスの改善にも使用されます。

仕事②：学習用データの準備・分析

機械学習/AIエンジニアの仕事内容2つ目は、「学習用データの準備・分析」です。

機械学習とは、膨大なデータをコンピュータが分析し、その法則やルール、パターンを記憶し特定の作業を実行させるAIツールの1つです。

したがって、機械学習エンジニアはツールが扱うデータを準備したり分析したりします。

また、データの変数を変化させたりするのも機械学習エンジニアの仕事です。

加えて、データを分析し機械学習のためのデータを準備することはサービスの向上にも繋がります。

仕事③：機械学習モデルの検討

機械学習/AIエンジニアの仕事内容3つ目は、「機械学習モデルの検討」です。

機械学習は、膨大なデータをコンピュータが分析し、その法則やルール、パターンを記憶し特定の作業を実行させるアルゴリズムのモデルを開発することです。

したがって、機械学習のアルゴリズムは、利用の用途にって変化します。

そのため、機械学習エンジニアは、特定の用途に合わせてアルゴリズムモデルを検討・作成をすることが仕事となります。

仕事④：機械学習プログラミングの構築・運用

機械学習/AIエンジニアの仕事内容4つ目は、「機械学習プログラミングの構築・運用」です。

上記のように機械学習エンジニアは用途・目的に合わせて機械学習アルゴリズムのモデルを検討・開発を行います。

したがって、機械学習プログラミングの構築も機械学習エンジニアの仕事になります。

加えて、プログラミングの構築後、サービスの維持・向上のため運用も行います。

運用とは、定期的なメンテナンスやエラーへの対処などが挙げられます。

このように、機械学習エンジニアはサービスの構築だけでなく、顧客にとって利用しやすいようにサービスの質向上にも努めているのがわかりますね。

仕事⑤：最先端テクノロジーの研究

機械学習/AIエンジニアの仕事内容5つ目は、「最先端テクノロジーの研究」です。

機械学習エンジニア分野に関わるテクノロジーは毎秒変化しているぐらい変化が早いです。

そのため、機械学習エンジニアは最新の論文や著書などで最先端の情報を入手することが必要になります。

そして、そのような最先端の情報を研究し、業務で扱えるテクノロジーに取り入れなければなりません。

以上より、最先端テクノロジーの研究も機械学習エンジニアの仕事だといえるでしょう。

機械学習エンジニアで就職するために必要なスキル3選

スキル①：機械学習・ディープラーニングとデータに関する知識・スキル

機械学習エンジニアに新卒でなるために必要なスキル1つ目は、「機械学習・ディープラーニングとデータに関する知識・スキル」です。

機械学習エンジニアとは、データをコンピュータに学習させ、最適なアルゴリズム開発を行います。

そのため、まずは機械学習エンジニアの根本の技術である機械学習やディープラーニングに関する知識を身につけておくことが必要です。

加えて、集めたデータを格納する必要があるため、データベース（HadoopやSQLなど）等についても理解を深める必要があります。

以上より、機械学習エンジニアになるために必要なスキルとして「機械学習・ディープラーニングとデータに関する知識・スキル」が挙げられます。

スキル②：Python（機械学習のプログラミングスキル）

機械学習エンジニアに新卒でなるために必要なスキル2つ目は、「Python（機械学習のプログラミングスキル）」です。

機械学習エンジニアの業務では、プログラミングスキルが必要不可欠です。

多々あるプログラミング言語の中でも、主なプログラム開発の言語はPythonとなります。

Pythonは、機械学習はもちろん、データ解析やAI等、あらゆる場面で欠かせないスキルです。

そのため、機械学習エンジニアを目指すプログラミング初心者の人は、まずはPythonの習得を目指すことがおすすめです。（Pythonは若干難易度の高い言語となるため、プログラミング言語の習得に自信がない人は、まずはRやJuliaから勉強してもいいかもしれません。）

以上より、機械学習エンジニアになるために必要なスキルとして「Python（機械学習のプログラミングスキル）」が挙げられます。

スキル③：数学

機械学習エンジニアに新卒でなるために必要なスキル5つ目は、「数学」です。

アルゴリズムを構築するうえで、数学や統計学の知識も欠かせません。

AI・機械学習の仕組みには、統計学や深層学習等、あらゆる数理科学の分野の知識が使われているためです。

AIを根柢の部分から理解し、よりハイレベルなエンジニアを目指すのであれば、数学の知識は身につけておきましょう。

分野としては、微積分や線形代数、数理統計学の知識が必要となります。

数学に自信がない人は、中学数学にさかのぼって復習することで、しっかりと理解を深めることがおすすめです。

以上より、機械学習エンジニアになるために必要なスキルとして「数学」が挙げられます。

新卒で機械学習/AIエンジニアに就職する方法5選

方法①：大学や大学院で専門的な知識・スキルを身につける

新卒で機械学習/AIエンジニアに就職する方法1つ目は、「大学や大学院で専門的な知識・スキルを身につける」です。

機械学習エンジニアはプログラミング言語を活用し、機械学習アルゴリズムを用途に合わせて開発・検討することが仕事です。

そのため、かなり高い専門性を必要とします。

加えて、機械学習エンジニアはエンジニアの中でもインプットしなければならない知識が多いので、スキル習得まで時間がかかると言われています。

このように、大学や大学院で専門性を高めることが機械学習になるためにとても有利だとわかりますね。

以上より、機械学習に就職する方法として「大学や大学院で専門的な知識・スキルを身につける」が挙げられます。

方法②：企業のインターンシップに参加し知識・スキルを習得する

新卒で機械学習/AIエンジニアに就職する方法2つ目は、「企業のインターンシップに参加し知識・スキルを習得する」です。

機械学習エンジニアをはじめとするエンジニアのスキル習得は、インターンシップなどでインプットとともにアウトプットをすることがとても効果的です。

なぜなら、インプットだけでは情報量の多さゆえ覚えきれない部分が出てくる傾向にあります。

そこで、インターンとして手を動かしインプットして知識を用いてプログラミングを構築することで知識の定着をすることができます。

また、インターンシップに参加することで研修を受けることができるので、無償でスキル習得ができるのも魅力的だといえるでしょう。

一方で、習得できるスキル・知識がそのインターンシップで使用するものに限られてしまうので、注意が必要です。

以上より、機械学習に就職する方法として「企業のインターンシップに参加し知識・スキルを習得する」が挙げられます。

方法③：ポテンシャル採用枠を狙う

新卒で機械学習/AIエンジニアに就職する方法3つ目は、「ポテンシャル採用枠を狙う」です。

機械学習エンジニアは他のエンジニア同様、人手不足であることが現状です。

そのため、多くの企業ではポテンシャルでエンジニア職を採用することがあります。

未経験の新卒を採用し研修や資格の取得などでエンジニアとして育成されます。

以下、エンジニアに必要なポテンシャル3選です。

以上より、機械学習に就職する方法として「ポテンシャル採用枠を狙う」が挙げられます。

方法④：IT業界に特化した就活エージェントを活用する

新卒で機械学習/AIエンジニアに就職する方法4つ目は、「IT業界に特化した就活エージェントを活用する」です。

IT業界に特化した就活エージェントは、IT就活の専門家です。

そのため、IT業界で採用されるための方法やおすすめの企業について熟知しています。

また、業界内での繋がりも強いため、非公開の選考や採用情報を提示してくれることも多々あります。

以下が、おすすめのITエンジニア就活エージェント3選です。

以上より、機械学習に就職する方法として「IT業界に特化した就活エージェントを活用する」が挙げられます。

方法⑤：他のエンジニアからキャリアアップとして転職をする

新卒で機械学習/AIエンジニアに就職する方法5つ目は、「他のエンジニアからキャリアアップとして転職をする」です。

機械学習エンジニアは、エンジニアの中でも必要とする知識が広いことが特徴的です。

そのため、インプットしなければならない知識量もかなり多くなります。

また、機械学習エンジニアが扱うAI分野は変化が早いため、最新テクノロジーを常に勉強しなければならないです。

したがって、機械学習エンジニアになるには、未経験よりも他のエンジニアを経験している方が有利なのは明白だといえるでしょう。

以上より、機械学習に就職する方法として「他のエンジニアからキャリアアップとして転職をする」が挙げられます。

機械学習/AIエンジニア 就職に関するよくある質問2選

質問①：機械学習エンジニアってなくなる？将来性はあるの？

機械学習/AIエンジニア 新卒に関するよくある質問1つ目は、「機械学習エンジニアってなくなる？将来性はあるの？」です。

結論として、機械学習エンジニアは将来性がある職業です。

総務省によると、「IoT・AI等のシステム・サービスの導入状況」において、「導入している又は導導入予定：22.2％」「導入していないが導入予定がある：9.7％」と3割以上の企業がIoT・AIなどの導入を検討していることがわかります。

加えて、IoT・AI等のシステム・サービスの導入効果があったと示した企業は80％を超えています。

このように、今後もIoT・AI等のシステムえお導入する企業は増加していくことが予測されます。

したがって、機会学習エンジニアは今後も将来性があるといえるでしょう。

参考：総務省（令和3年 情報通信白書ポイント 第2部 基本データと政策動向/（5）企業におけるIoT・AI等のシステム・サービスの導入・利用状況）

質問②：機械学習エンジニアって未経験でもなれるの？

機械学習/AIエンジニア 新卒に関するよくある質問2つ目は、「機械学習エンジニアって未経験でもなれるの？」です。

結論として、機械学習エンジニアは未経験でもなることができます。

なぜなら、機械学習エンジニアのみならずIT業界全体として人手不足であるためです。

したがって、機械学習エンジニアは未経験でも挑戦することができる領域だといえるでしょう。

以下が、機械学習エンジニアに必要なスキル5選です。

機械学習エンジニアは、将来性が見込める職業なので、気なる方は早めに挑戦をしてみることがおすすめです。

まとめ：機械学習/AIエンジニアの業務や魅力について理解し、まずはインターンシップに応募してみよう！

今回は、機械学習エンジニアの仕事とは何？、機械学習エンジニアを採用している企業一覧や機械学習エンジニアの仕事内容、機械学習エンジニアに必要なスキルについてご紹介しました。

合わせて、機械学習エンジニアになるための方法、よくある質問についてもお答えしました。

この記事を読んだことで、機械学習エンジニアに関する不安や疑問が解消されていたら、嬉しい限りです。