機械学習エンジニアの年収はどれくらい？転職事情や収入を上げる方法も解説

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この記事のまとめ

• 機械学習エンジニアはAI技術開発に不可欠な職種であり、高い年収が見込める
• 機械学習エンジニアの年収アップには専門知識・技術の習得に加え、リーダーシップやマネジメントスキルが重要となる
• G検定やE資格などの資格取得はスキル証明となり、機械学習エンジニアの転職や年収アップに有利に働く

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近年、私たちの日常生活になくてはならないものとなっているAI（人工知能）技術。一般家庭ではお掃除ロボットやスマートスピーカー、企業ではチャットボットや業務を遂行するロボットなどさまざまな面で活用され、暮らしを便利かつ豊かにしてくれています。

本記事で紹介するのは、そんなAI技術の分野になくてはならない職業である機械学習エンジニアとその年収です。今後のAIの進化に伴い、機械学習エンジニアの需要はさらに高まることが予想されます。必要なスキルをしっかりとおさえ、選択肢のひとつとして検討してみると良いでしょう。

機械学習エンジニアとは？

機械学習エンジニアは、AI技術開発になくてはならない職業のひとつです。機械学習（ML：Machine Learning）とは、膨大な量のデータから必要な情報を取り出すパターンやルールを作り出して学習していく技術を指します。

AIはその機械学習技術を活用することにより、まるで“人が考える”ような反応・対応をすることができます。

機械学習エンジニアは機械学習モデルの開発を担う職業であり、AIへの実装や開発に絡む業務を担います。機械学習エンジニアと混同されやすい職業にAIエンジニアがありますが、AIエンジニアは大枠であり、機械学習エンジニアはそのなかの一職種に分類されます。

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、機械学習を活用しながら課題解決のためのAIシステムを開発する職業の総称です。そのため、ひとくちに「AIエンジニア」といっても、機械学習エンジニアやデータサイエンティストといった職種が担う業務に従事することも多いようです。

企業やプロジェクトによって作業内容が違うため、AIエンジニアとして就職したり案件を受注したりする際は、どういった業務を得意とするAIエンジニアを相手が求めているのかをしっかり確認することが大切です。

AIエンジニアについては｢AIエンジニアの年収は？高収入の理由と市場価値を紹介｣の記事も参考にしてください。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアの主な業務は、コンピュータに膨大な量のデータと指示を与えることにより、ルールやパターンを見つける「機械学習」をさせ、そのモデルの構築・開発・保守を行うことです。

データ分析も業務のなかに入りますが、データ分析を主な業務とするのは、AIエンジニアのなかでもデータサイエンティストの方です。機械学習エンジニアの役割はそれよりも、分析したデータをビジネスに活用できるよう、目的に合わせたルールを見つけて検証を繰り返し、システムへ実装することだといえるでしょう。

機械学習が誕生するまでは、コンピュータに命令を出して実行させるのみで、コンピュータ自身が“考える”ということはありませんでした。

人間はビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータを素早く解析することはできないため、機械学習やAIの技術が進歩する以前は、人間の予想の範囲内でしか結果を出すことができなかったといえます。

しかし、機械学習やAIの技術が進んだことにより、ビッグデータを瞬時に解析することが可能になり、人が考える以上の情報やアイデアのきっかけを見つけられるようになりました。さらに、機械学習エンジニアが登場することで、多くの企業がその技術を活用できるようになったのです。

今や機械学習技術を日常のなかで感じない日はないでしょう。なぜなら、機械学習技術はオンライン動画共有プラットフォームであるYouTubeや、スマートスピーカー・スマートフォンに搭載されている音声アシスタントなど、さまざまな場所に浸透しているからです。

機械学習エンジニアが担うのは、より便利なシステムやサービスを開発するための基礎となる部分です。自身の技術が社会のなかで役立つため、大きなやりがいを感じられるでしょう。

機械学習エンジニアの年収

フリーランスエンジニア向けの案件案内サイトFreelance hubには、月単価16万～170万円の機械学習エンジニア案件が掲載されていました（2024年9月時点）。12ヶ月分にすると、想定される年収は192万～2,040万円となります。

機械学習エンジニアは、一般的なITエンジニアと比べて年収が高くなる傾向にあります。その理由としては、機械学習を始めとしたAI技術が、今後さらに必要とされるものであるからでしょう。

一般的にはニーズに合わせて供給も増えていきますが、機械学習エンジニアは高度な専門技術職となるため、ハイスキルなエンジニアを探そうと思うと、簡単には見つからないことも。需要と供給が合わないからこそ、その価値は高まっていく傾向にあります。

エンジニア全般の単価については､｢エンジニアの単価｜計算方法や相場、市場価値の高い人材になる方法を解説｣の記事でもまとめているので興味のある方はご覧ください｡

20代・30代よりも40代・50代が高年収の傾向

ITエンジニアは一般的に、知識とスキルよりも実務経験が重視されやすいようです。そのため、技術があっても20代や30代で高年収を得るのは比較的難しいといえるでしょう。

40代・50代になってくると、実務経験はもとより、リーダーやマネジメントの経験を積んだエンジニアも増えてきます。企業に勤めるITエンジニアであれば管理職などの役職についている場合もあり、年収は高くなっていくのが一般的です。

もちろん、年齢が上がるにつれて必ずしも年収が上がるわけではありません。機械学習エンジニアとして会社勤めをしているけれど、新たな経験やスキル・知識が身に付かず年収もなかなか上がらないと感じる環境であれば、転職も含めた選択肢を視野に入れるのも手です。

フリーランスとして収入アップを目指したいという方は､｢フリーランスの年収は？中央値や手取り相場、収入アップの方法を紹介！｣の記事も参考にしてみてください｡

機械学習エンジニアになるには

機械学習エンジニアを目指すのであれば、まずは機械学習エンジニアになるための勉強をして、機械学習エンジニアとして働ける環境に身を置く必要があります。未経験から機械学習エンジニアになるための流れを簡単に説明しましょう。

未経験から機械学習エンジニア、どこで学ぶ？

機械学習エンジニアを未経験から目指す場合、視野に入れておくべき選択肢は、コンピュータ・AI・情報系に力を入れている大学や専門学校、そして民間運営のITスクールの3つです。

独学で機械学習エンジニアを目指せる可能性もありますが、高い専門性を必要とする職業であるほか、案件に参画する場合は実務経験を求められることが多くなっています。

独学の場合はいくら知識とスキルがあっても、それらの裏付けを提示しにくいため、案件を受注する時点でのハードルが高くなる可能性があります。

大学や専門学校、ITスクールで学ぶ場合は、独学では身に付けにくい“実際の現場で必要となる技術や知識、感覚”まで学べる可能性が高くなります。また、分からないことは質問できるため、分からないままで進めてしまうことも少ないでしょう。

大学や専門学校の課程を経れば、機械学習エンジニアに必要な知識・スキルが体系的に身につきやすいと考えられます。。特定の専攻分野の出身者を求める企業にも応募が可能になり、就職の間口も広がるでしょう。

未経験からエンジニアを目指すという方は､｢フリーランスエンジニアに未経験でなれるか？仕事の実態やゼロから始める学習方法まで徹底解説！｣の記事もおすすめです｡

機械学習エンジニアの年収を上げるために必要なのは？

機械学習エンジニアとして就職し、業務をこなして経験を積めば、スキルや知識は自然と身に付いていくと考えられます。

しかし、さらに年収を上げようと思えば、より専門的で深い知識と全体を俯瞰できるスキルが必要となるでしょう。

その理由は、企業が求めるのがプロジェクトを成功させた先にある利益やメリットであることに関係しています。すなわち、開発を行う企業の多くはコスト・工数・人数をできるだけ抑えながらも、より良いシステムやサービス開発ができることを望んでいるからです。この際、リーダーやマネジメント経験がある人なら、企業の求めるものを理解したうえで効率的に業務を進めてくれることが期待できます。

また、知識と技術が豊富であればあるほど、企業側の「もっとこうしたい」という要望に対して柔軟に取り入れ、対応できる可能性が高くなるでしょう。

専門性の高さとマネジメントスキルは、ITエンジニアに限らずどのような職業でも高年収になるために欠かせないものです。もっと年収を上げたいと思ったら、まずはこの2つを意識しましょう。

機械学習エンジニアに関連する資格の取得

機械学習は目に見えて分かりやすい技術ではないからこそ、スキルの証明に際して資格が役立つ可能性があります。

また、特定の資格の取得を昇給条件とする企業もあると考えられます。、その場合は、資格の取得が直接年収アップにつながります。

資格とは、何もいわなくても「これらのことができます」とアピールしてくれるツールであり、その資格試験を主催している団体にスキルと知識を認められた証明となります。

ないよりもある方が有利に働く可能性もあるため、ぜひ取得を目指してみましょう。ここでは、機械学習エンジニアに適した資格を紹介します。

G検定

一般社団法人 日本ディープランニング協会が主催するG検定は、ディープラーニングの概要や活用方法、人工知能の定義や詳細についてなど、AIエンジニアに求められる幅広い知識や情報を網羅しています。

ディープラーニングとは機械学習を支える技術のひとつであり、深層学習とも呼ばれるものです。人がコンピュータに対して指示を出す機械学習に対して、深層学習はコンピュータがデータの判断をします。

この2つは似て非なるものであるため、機械学習の深い知識を得るのであれば、どちらもしっかりと学び理解しておく必要があります。

現在機械学習エンジニアとして業務にたずさわっている人も、スキルの再確認またはアップデートを目的に受験してみると良いでしょう。受験資格は特になく、気軽に受験しやすいのもメリットです。

G検定については｢G検定とは？試験の難易度や勉強方法、メリットについて解説｣の記事でも詳しく解説しています｡

E資格

E資格は、G検定と同じく一般社団法人 日本ディープランニング協会が主催する機械学習の認定資格です。

こちらはAIについての広い知識を求められるG検定よりも、機械学習における実用的な開発技術・知識が求められるものになっています。技術者としてのスキルアップを目指すなら、E資格取得を目指してみましょう。

こちらは受験資格として、JDLA認定プログラムを修了していることが求められます。

AWS Certified Machine Learning-Specialty

今や多くの企業が力を入れるAI・機械学習事業ですが、とりわけ世界中で需要のある大手企業は力を入れている傾向にあります。

そのひとつであるAmazonは、クラウドコンピューティングサービスを提供するAWS(Amazon Web Services)で、多数のIT事業を行っています。AI事業にも力を入れており、ここで紹介する資格試験もそのひとつです。

AWS Certified Machine Learning- Specialtyは、AWSクラウドでの機械学習やそれに関連するスキルと知識を認定します。対象者はAWSクラウドにおける機械学習関連業務を2年以上経験している人であるため、内容はハイレベルになると考えた方が良いでしょう。

ハードルは高いですが、試験のためのガイドや対策などは公式サイトでしっかり確認することが可能です。取得できれば多様な場面でアピールできる強みとなるでしょう。ぜひ視野に入れておきたい資格のひとつです。

これ以外にも、多くの企業がそれぞれ独自の機械学習認定試験を準備しています。どのようなジャンルで働きたいかも踏まえ、レベルや経験に合わせたものから少しずつ受験し、スキルアップしていきましょう。

機械学習エンジニアのキャリアパスとは

機械学習エンジニアのキャリアパスの例としては、以下が挙げられます。

• より専門的な知識と技術を持つ機械学習エンジニアになる
• 専門的な知識を活かしてAIや機械学習の専門家または研究職になる
• データ分析スキルを高めデータサイエンティストになる
• AI導入を検討する企業にアドバイスをするITコンサルタントになる

機械学習エンジニアはAIの進化に伴い需要増加が見込まれている職業であり、技術の進化によっては上記以外にも新たな職種が誕生する可能性もあります。

また、機械学習と関連性の薄い一般的なエンジニアとして活動する選択肢もあれば、フリーランスとして案件を受注し、スキルを伸ばす方法も考えられます。自身に合ったスキルセットを見つけて、キャリアを積んでいきましょう。

フリーランスエンジニアとして独立したいという方は､｢フリーランスの始め方は？必要な準備・手続きや独立するメリットを解説｣の記事も参考にしてみてください｡

機械学習エンジニアの転職方法

機械学習エンジニアが転職を考えた場合、魅力を感じる企業へ直接応募しても良いですが、転職エージェントを利用する方法もあります。

転職エージェントを利用するメリットは、プロのエージェントが自身に合った仕事を見つけてくれる点です。

転職活動で大変なのは、自身のスキルレベルに合った企業を探すことです。たくさんの求人情報のなかから、自分が求める企業を探すのは時間がかかります。会社勤めをしながら転職活動をする人も多いため、希望に合った会社をひとつ見つけるだけでも一苦労でしょう。

転職エージェントでは職歴や持っているスキル、希望する職種などを登録することで、自身に合った企業をピックアップしてくれます。場合によっては、エージェントが直接電話連絡で求人を紹介してくれることもあるでしょう。これは忙しい転職希望者にとって便利なシステムです。

転職エージェントでは、年収交渉をはじめとした企業とのやりとりを代行してくれる場合もあります。条件の良い仕事を効率的に探すなら、活用するのも手です。

機械学習エンジニアの将来性

“機械学習”という技術自体が、これからさらなる進化の可能性を秘めているという点で、機械学習エンジニアは将来性ある職種であるといえます。

機械学習は今まで量が膨大すぎるために利用されることのなかったビッグデータを、機械が分析・パターン化することにより新たな可能性を見つけ出せる技術です。

ビッグデータはありとあらゆるデータを指すため、まだ活用されていない分野のデータも多くあるはずです。また、同じデータでも注目の仕方によって、分析のやり方も変わってくるでしょう。

機械学習エンジニアは、そのようなどんどん生まれてくるニーズに対応する必要があるため、今後ますます需要が高まるとみられます。

機械学習エンジニアは実務経験と資格で年収アップ

機械学習エンジニアは前述したように、実務経験とスキルが重視される職業です。そのため、機械学習エンジニアを目指すのであればまずは機械学習を学び、エンジニアとして就職し、実務経験を積むことを目指しましょう。

もし機械学習エンジニアとしての就職が難しい場合は、一般的なITエンジニアから始めるのも手。機械学習についての学習を欠かさず、可能であれば機会を見て転職するという方法もあります。

これから需要増が見込まれる機械学習エンジニアは、ニーズの増加とともに志望者も増えてくると考えられます。すると競争率や求められる基礎レベルが高まるため、どんどんハードルは高くなるでしょう。

そのため、目指したいと思ったらすぐに勉強を始めてみてください。大きな可能性のある機械学習エンジニアへの一歩を踏み出してみましょう。