機械学習でフリーランスを目指す！必須スキル、将来性はいかに？

はじめに

機械学習というワードは、日本ではあまり聞き覚えがない方も多いでしょう。近年では、機械学習エンジニアは企業からの需要が高く高年収なお仕事です。AIへのデータとアルゴリズムで調整を行う機械学習エンジニアですが、今後の需要と将来性はどうなっていくのでしょうか。現在、機械学習エンジニアの数はとても少なく、希少価値が高いです。この記事では、必要なスキルやフリーランスの機械学習エンジニアになった際のメリット・デメリット等を紹介いたします。

フリーランス機械学習エンジニアとは

海外では、一般的になっている機械学習エンジニア。AI開発に特化したエンジニアを機械学習エンジニアと呼びます。機械学習（マシーンランニング）は、データをコンピューターに送り学習させ、知能を上げる技術の事を言います。機械学習エンジニアは、これらの技術に関わる仕事を統括し開発する仕事です。現在、機械学習エンジニアはAI開発業界の中でもスペシャリストとして活躍しています。AIの解析、予測の基本データをコンピューターに学ばせ、問題を解決させます。

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大きく4つに分かれます。 ・機械学習のモデルの構築と検証 ・システム開発・システム設計 ・基盤構築と運用と保守 ・リサーチ（研究、調査） 機械学習のアルゴリズムを選定し、モデルを構築します。そして、分析結果からどのアルゴリズムが目標に最適なのか、様々な情報に対して精度を出す事が出来るか、検証をする事が必要です。様々な試行錯誤（特微量エンジニアリング、ハイパーパラメータ調整）をし、最新の手法を検証し実装する事が大事です。そして、機械学習を使ったサービス開発や機能設定等もします。たくさんの顧客データを抱えている分、データの基盤構築や運用、保守をしなければいけません。また、日々進化するAI技術のリサーチを求められます。機械学習エンジニア向けのサイトでは多くの論文や記事が掲載されています。日々論文を読み、最新技術を研究、調査する事も機械学習エンジニアの仕事の一環になるでしょう。

フリーランス機械学習エンジニアの平均年収

フリーランス機械学習エンジニアの平均年収は、626万円です。一般的に見ても、他のITエンジニアに比べて高年収です。また、アメリカの機械学習エンジニアの年収は1,400万円とされており、世界的に見ても高収入を得る事が出来ます。そして、機械学習エンジニア自体が人手不足とされているため、高スキルな人材が希少です。そのため、需要が高まり高年収になると考えられます。

必要なスキル

フリーランス機械学習エンジニアになる為に必要なスキル4選、プログラミング言語・データベースの知識・数学力・アルゴリズムの知識を紹介いたします。

プログラミング言語

機械学習エンジニアにとって、基本的なプログラミング言語を抑えておく事は必須です。基本的なプログラミング言語の1つとして、「Python」を習得する必要があります。少ないコード数で簡単にプログラムを書く事が出来ます。そして、Python言語によるプログラミングの年収は、およそ600万です。その他、AI開発にも関わる事があるため、Python以外にもJavaやC/C++等も使えると望ましいです。

データベースの知識

データ分析は、機械学習エンジニアが担う大きな役割です。データ操作する上での最低限の知識、テーブル結合やサブクエリ、ビュー等SQLの使い方を把握している事が役に立ちます。必要に応じて、データ抽出・集計といったスキルを使い、解析に適したデータ構造を作る事が大事です。例えば、1人1人の負荷を軽減、処理時間の短縮をしビッグデータを扱います。こういった分散処理も出来ると良いでしょう。またインフラスキルも必要で、クラウドを利用する場面もあるため、AWSやGCP等を理解しておく事が大切です。

数学力

コンピュータサイエンス、数学、統計の知識は、機械学習エンジニアにとって欠かせません。学生時代から数学の勉強をしていると思いますが、微分積分や線形代数学といった基本の数学が出来ると良いでしょう。それに加え、評価手法（予測、精度、パターン認識）や統計（確率分布、確率モデル）の基本を抑えておく事が大事です。全てのスキルを教えてもらえるわけではないため、各自での独学も必要です。もう一度機械学習エンジニアになる前に、必要な数学力とあなたの数学力を確認しておくと良いでしょう。

アルゴリズムの知識

AIには様々な目標を達成する為に必要となるものがあります。代表的なパーセプトロンやロジスティック、ニューラルネットワークのアルゴリズムの使い方が求められます。ライブラリを有効活用する為には、アルゴリズムを深く理解する必要があります。また、画像認識や自然言語処理等をする為に、機械学習と深層学習についての理解が必要です。そして、ライブラリに慣れてくると、自身で新たなアルゴリズムを作る場面があります。こうした場面に直面した際、先程の数学力が必要とされるでしょう。

フリーランスになるメリット・デメリット

自由に働く事ができ、自分の手で仕事を得る事が出来るフリーランスですが、収入が安定しないのではないだろうかという疑問もあるでしょう。そんなフリーランスになった際のメリット・デメリットをそれぞれご紹介します。

メリット

機械学習エンジニアが会社員からフリーランスになった際、2倍近く年収アップする事も珍しくありません。都内であれば、200万〜300万はアップするでしょう。また、働く会社や案件を自由に選ぶ事が可能です。何といっても、自分にあった会社で働く事が出来るのはとても良い事です。会社員だと、一発であなたに合った会社を見つける事は困難です。入社してからではないと会社とあなたの相性の良さがわかりません。フリーランスの場合、1つの会社との期間を予め決め、契約を結ぶため仮に相性が悪くても数ヶ月でその職場を離れる事が出来ます。もし、あなたと相性の良い会社があれば、継続案件を勝ち取れるよう努力する事が大切です。

デメリット

自身で営業し価格交渉を行う為、仕事がなくなるリスクがあります。しかし、自身のスキルの安売りはよくありません。仕事が無いからとはいえ、自身を安売りしてしまうと後々安い案件で固定されてしまいます。そうならない為にも、自分を安売りせず自信を持つ事が大切です。

機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアの将来性はとても明るいです。これからIT、特にAI業界が産業の中心になると言われています。しかし現状では機械学習を扱える専門のエンジニアが不足しています。さらに、ここ数年で出てきた職業のため、高スキルを兼ね備えたエンジニアも少なく、これからもしばらくは需要がうなぎのぼりとなるでしょう。

しかし、機械学習、AI業界の発展は凄まじいもので、常にアンテナを張り新しいスキルを取り込む姿勢でいる必要があります。機械学習エンジニアになれたからと満足していると、気付いた頃にはあなたのスキルは時代遅れのスキルになっているかもしれません。

まとめ

これからも機械学習エンジニアは需要が高まり続けます。エンジニアの中でも今1番注目されているエンジニア職です。その分、様々なスキルや実務経験が求められますが、会社員機械学習エンジニアよりも、高収入で自由な働き方が出来るため、フリーランスとして活躍する価値は大いにあります。スキル向上の意欲がある方、データ分析が好きな方は是非機械学習エンジニアになる検討をしてみてはいかがでしょうか。