機械学習エンジニアの平均年収は?転職事情や必要スキルを解説

近年、AIの機械学習に特化したエンジニアが注目されています。近年、需要が高まっており、、人気の職種です。機械学習エンジニアの平均年収や転職事情、AI分野のエンジニアとして活躍するためのスキルを解説します。

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機械学習エンジニアとは?

機械学習エンジニアとはAI人工知能)関連のエンジニアの中でも、特に機械学習分野の開発に携わっているエンジニアです。

機械学習では多様なアルゴリズムを用いて、人間や動物が様々な経験をしながら自然に学習するような事柄をコンピューターに学習させようとするデータ解析テクニックで、人工知能の開発や改善を行います。。具体的な仕事内容を見てみましょう。

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、機械学習のアルゴリズムの選定やモデルの開発・機械学習を実行させるための環境構築・運用です。

機械学習を活用したサービスの開発・設計や、企業で扱う業務データの分析・解析までを担う場合もあります。

機械学習エンジニアの平均年収

企業からの需要が高い機械学習エンジニアは、どの程度の年収を得られるのでしょうか?全国平均の金額と年代別の平均値を見てみましょう。

ただし紹介するのはあくまでも平均値であり、エンジニア自身の経験やスキル・雇用形態などによって実際の年収には差が出ます。有名企業が設定している年収例がよい判断材料です。

年収の全国平均

国内で就業する機械学習エンジニアの年収は、およそ599万円です。日本の平均年収と比較すると高い水準と言えます。

ただAIの育成に力を入れている企業では、さらに平均年収が上がります。就職先によって年収に幅が出る点は覚えておきたいポイントです。

今後AI分野に携われるエンジニアのニーズが高まるにつれて、2021年現在の平均年収より大幅に高額な年収を得る機械学習エンジニアも増えると予想されます。

実際に現時点でも年収1000万円を超える機械学習エンジニアは珍しくありません。

出典:機械学習エンジニアの年収|AINOW

出典:AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料情報|求人ボックス

年代別の平均年収

年齢が上がり経験が増えるにつれて年収は上がっていきます。機械学習エンジニアを含むAI関連のエンジニア全般における、年代別の平均年収は次の通りです。

  • 20~24歳:339万円
  • 25~29歳:445万円
  • 30~34歳:533万円
  • 35~39歳:573万円
  • 40~44歳:621万円
  • 45~49歳:651万円
  • 50~54歳:666万円
  • 55~59歳:652万円

どの年代を確認しても他のエンジニアよりも平均して高い給与を得ており、AI関連分野の注目度が分かります。就職・転職の難易度は高いものの、挑戦しがいのある職種といえるでしょう。

実力が十分であれば年齢が高い他のエンジニアより高い給与を得ることも可能です。

出典:AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料情報|求人ボックス

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日本の機械学習エンジニアの現状

機械エンジニアをキャリアの選択肢に入れている人は、日本での転職事情もチェックしましょう。他分野のITエンジニアと比べて特徴的な点を三つ紹介します。

ニーズの高まりで給与水準の見直しが進む

AI関連分野のニーズは日本でも高まっており、ITエンジニア全体の給与水準も見直され始めている状況です。特にAI研究を進めるエンジニアの給与水準は上がりつつあります。

実務経験のない新卒社員でも、大学や大学院で高度な研究をしていた人材なら高い年収の実現も可能です。機械学習に携われる人材が不足している背景から、安定的に高収入が約束される職種となっています。

現在は機械学習の主要な分野である『画像認識』『音声認識』『音声合成』『言語解析』『検索』『探索』『翻訳』において、市場が広がってきている状況です。

技術と経験を身につける事でフリーランスとして就業できる道もあり、将来性については不安のない職種と言えます。

出典:AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料情報|求人ボックス

能力や経験が給与に直結

機械学習エンジニアは能力や知識次第で、年齢にかかわらず高い年収を期待できる職種です。スキルが給与に反映されやすいため、年収1000万円で採用する求人もあります。日本でもAI関連の人材は今後のエンジニアの中心となり得る存在です。

出典:機械学習エンジニアの年収|AINOW

未経験からの転職は厳しい

機械学習エンジニアには高度な知識とスキルが求められるため、未経験からの転職は非常にハードルが高い職種です。AI関連の研究をしていなければ、エンジニア経験ゼロからのキャリアチェンジは難しいでしょう。

大学や大学院での研究実績があるなら新卒採用にはチャレンジできますが、中途採用の場合は十分な知識と実務経験がほぼ必須です。AI関連のエンジニアは業界を問わず、全般的に即戦力が求められています。

ただ他分野でのITエンジニア経験は機械学習にも生かせるキャリアです。分野を変えて機械学習に携わりたい場合は、プログラミングスクールで知識を身に付けて転職する道もあります。

機械学習とデータサイエンスのプラットフォーム『Kaggle(カグル)』でコンペに参加し、入賞の実績を作るのも実力を示す手段として有効です。

年収アップのポイント

機械学習エンジニアとして働くとき、どのような動きが年収アップにつながるのでしょうか?ポイントを三つ紹介します。エンジニアとしての価値を高めて重宝されるプレイヤーを目指しましょう。

専門スキルを身に付けて実務経験を積む

機械学習エンジニアは経験や実績によって年収が決まるケースがほとんどです。エンジニアとしての専門スキルを身に付け、実務経験を重ねることで着実に年収アップを目指せます。

AI関連でも特に、今後価値が高まるであろう分野で活躍できるスキルを持つ人材は貴重です。多くの企業から重宝されるでしょう。

希少な人材ほどライバルが少なく年収も高くなる傾向にあるため、自分の専門領域を持ちスペシャリストとして活躍できる知識やスキルを身に付けるのがおすすめです。

開発現場のマネジメントに参画する

AI関連分野のエンジニアに限りませんが、マネジメント経験は年収アップにつながる実績です。エンジニアとして経験を積み、開発チームの責任者としてマネジメントに参画すれば年収は上がります。

実際、開発部門を統括する立場にあることが多い40代以降のエンジニアは、年収が1000万円を超えるケースが増えてきます。

他の分野でマネジメントの経験を積んでから機械学習エンジニアとして実績を積み上げ、経験を生かして開発チームの統括をするといったキャリアパスも考えられます。

自身の年齢やこれまでの経験を考慮して、将来的に年収アップを期待できるキャリアパスを見つけましょう。

出典:AIエンジニアの年収や給与について|平均年収.JP

機械学習エンジニアのスキルアップ

機械学習をはじめ、AI関連の技術は日進月歩で常に進化を続けています。現状で主流となっている考え方やシステムが、数年後には古い知識とみなされる可能性もあるほどです。

現場の最前線を走る機械学習エンジニアは、常にAIに関わる新しい研究や知見を押さえておかなければなりません。年収の増加を見込むのであれば特に、新しい情報・知識のキャッチアップは必須です。

最新の知識や技術を身に付けておけば、エンジニアの中でも特に機械学習の専門家とみなされます。結果的に貴重な人材と認識され、年収アップにつながるでしょう。

またAI研究の先端は海外なので、英語で最新の論文や研究結果を読む事ができる人材は重宝されます。

機械学習エンジニアに必要な知識・スキル

機械学習エンジニアとして活躍するためには、AI分野の知識は必須です。他にも紹介する分野の知識がなければ、十分な活躍は期待できません。

機械学習エンジニアとして転職を考えている人は、現在持っている知識と照らし合わせて足りない部分を認識しましょう。

数学・統計学の知識

機械学習に利用するアルゴリズムの構築・機械学習を用いたデータを解析には、数学や統計学の知識が必要です。新商品の開発にも数学・統計学の知識が役立ちます。

少なくとも基礎となる微積分や確率・統計は押さえておく必要があります。いずれも大学レベルの知識が求められるため、人によっては基礎から学び直す必要があるでしょう。

プログラミングの知識

プログラミングの知識も欠かせません。数ある言語の中でも機械学習分野で多く使われるのは、AIの基礎プログラム開発に用いられる『Python(パイソン)』です。

Pythonの知識やスキルは必要不可欠です。

Pythonは他のプログラミング言語に比べてシンプルで読みやすいため、すでに他の言語を使いこなせるエンジニアなら問題なく習得できるでしょう。

ただ1からプログラミング言語を学ぶ場合、独学での習得も可能ではありますが、未経験者には難しい内容になっているので、Pythonを学べるプログラミングスクールやオンライン講座などがおすすめです。

データベースの知識

AI機械学習には膨大なデータをAIのシステムに学習させるプロセスがあります。機械学習エンジニアとして活躍するには、データベースの知識や運用スキルも必要です。

Oracleなどのデータベース管理システムを制御する言語『SQL』の知識が求められる場合もあるでしょう。その点データベースエンジニアとしてキャリアを積んできた人にはアドバンテージがあります。

MySQL』『PostgreSQL』といったデータベースソフトの操作経験も、セキュリティ管理も含め即戦力として働くのに役立つ要素です。

コンピューターサイエンスの知識

コンピューターサイエンス(計算機科学)は、AIやソフトウェアの開発・アルゴリズムの設計などのベースとなる計算理論・情報処理に関する学問です。

簡単にいうとコンピューターを用いて数学や工学などを扱うもので、膨大なデータを扱うAI機械学習にも活用されています。機械学習エンジニアとして活躍するにはコンピューターサイエンスの知識も必要です。

大学や大学院でAIを専門的に学んだ実績があれば、十分な知識・素養があるとみなせます。大学以外でコンピューターサイエンスを学ぶ方法として代表的なのは、書籍やオンライン講座です。

機械学習エンジニアへのキャリアチェンジ

他分野のITエンジニア経験がある人は、取り組み方と努力次第で機械学習エンジニアに転職できる可能性があります。必要な行動を押さえてキャリアチェンジに生かしましょう。

実務経験を積みながら専門知識を身に付ける

エンジニアとして実務経験を積む中で、もちろん専門知識の習得も進めなければなりません。学習の手段としては『人工知能勉強会(Study-AI)』もおすすめです。

人工知能勉強会ではPythonについても学習できます。近年は政府のデータサイエンスやAI教育プログラムへの投資もあり、知識が浅い状態からでも高度なAI分野の知識を身に付けられる講座が充実してきました。

今後さらに多くの人が利用できる講座が増えると予想されます。実際に現場で活躍している機械学習エンジニアから直接学べる講座もあるので、積極的に参加しましょう。

Study-AI

まとめ

機械学習エンジニアはAIにデータを読み込ませ、自ら学習できるように育てるエンジニアです。『AIエンジニア』の一つと考える場合もあります。

平均年収は630万円とITエンジニアの中でも高い水準です。ただし、就業先の企業や自身のスキル・経験・実績によって年収が大きく変わってきます。

エンジニアとしての価値を高めるには、需要の高い専門スキルを身に付ける・マネジメント経験を積む・最新の研究や技術をキャッチアップするといった努力が必要です。

機械学習エンジニアとしての転職には、他分野でのエンジニア経験が生かせます。実務経験を積みながら、AI分野は前提として他に必要な知識も身に付けましょう。

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