機械学習エンジニアとは？仕事内容・年収・必要スキル・転職成功のコツを徹底解説
2025年11月27日更新
IT系の職種の中でも需要が高いとされるのが、機械学習エンジニアです。本記事では、機械学習エンジニアの仕事内容や年収、転職対策を詳しく解説します。具体的な業務フローやポートフォリオ作成のポイントについても解説するので、ぜひ参考にしてください。
著者
蓬田 和己
Yomogita Kazuki
早稲田大学卒業後、レバレジーズ株式会社に入社。キャリアアドバイザーとして開発、データ職種のエンジニアの方の支援に従事。歴代最速で事業部内単月支援者数、売上1位を獲得し、組織目標の達成に大きく貢献。社内での異動、キャリアアップ、転職もどれが良いのか単純には決められないので、お客様にとって最善の選択肢を一緒に考えていきたいという思いから、MyVisionに参画。
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監修者
山口 翔平
Yamaguchi Shohei
株式会社MyVision代表取締役
早稲田大学を卒業後、JTB、オリックス生命を経てコンサルティング転職に特化した人材紹介会社へ入社。 長年のエージェント経験を基に、より多くの求職者様に対して質の高い転職支援サービスを提供するため、株式会社MyVisionを設立。
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目次
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機械学習エンジニアとは？役割と仕事内容をわかりやすく解説
機械学習エンジニアとは、コンピューターが自ら学び、正確な予測や判断をするために、アルゴリズムの実装や運用、開発を行う職種です。
ITエンジニアの中でも特に需要が高いとされ、企業のDX推進やAI活用の広がりにともない、活躍の場が急速に拡大しています。ここでは、機械学習エンジニアの具体的な仕事内容や、混同されがちな他職種との違いについて解説していきます。
機械学習エンジニアの役割
機械学習は、AIが自ら読み込んだデータを学習し、特徴やパターンなどを発見するAI技術のひとつです。大量のデータ処理にかかるコストを削減できるため、医療現場やマーケティングなど、さまざまな分野で用いられています。
また、こちらの質問にAIが自動で回答してくれるチャットボットやスマートフォンの画像認識など、身近なところでも活用されているシーンは多くあります。機械学習エンジニアは、こうした機械学習のモデルを設計することが役割です。
ビジネス課題やサービス要件に合う機械学習モデルを設計し、実際に活用できる形にしていくまでが仕事となります。
具体的な仕事内容（データ収集〜運用までのプロセス）
機械学習エンジニアの具体的な仕事内容は、「データ収集、前処理」「モデリング」「評価、運用」の開発プロセスを設計し、実装することです。それぞれ具体的な仕事内容を見ていきましょう。
データ収集、前処理
まず、モデルの土台作りとなるデータ収集では、作りたいシステムの目標などを設定したうえで、目標達成のために必要なデータの特定、収集、必要な情報の付与（アノテーション）を行います。
機械学習エンジニアの手によって、モデルがデータを活用できる形に加工していくイメージで、これを「前処理」と呼びます。データの品質はモデルの精度に大きく影響するため、前処理では、偏りがなく、必要な情報を網羅し、不要な情報が除去された状態にすることがゴールです。
モデリング
前処置でデータを整えたら、次のステップはいよいよ最適なアルゴリズムを選び、モデルを構築することです。機械学習の予測には大きく分けて「分類」と「回帰」があり、それぞれの中にさらに細かく手法が分かれています。
機械学習エンジニアは、「学習したデータを使う目的」を踏まえ、使う予測モデルを選び、アルゴリズムを組み上げていく必要があります。この工程は、いわば機械学習における “頭脳作り”となるため、 ハイパーパラメータ調整や特徴量選択を行いながら、より精度の高いモデルへと仕上げていく重要なプロセスです。
評価、運用
予測モデルが完成したら、次はテストデータでの検証へと進みます。機械学習における評価ポイントをもとに、「精度や性能などが実際にシステムとして運用できるかどうか」を確認することが目的です。
条件を変えながら複数回の検証を実施し、正しい数値が出てくるようになったら導入します。一度で完璧に動作することは少なく、必要に応じてモデリング段階に戻って調整を行うこともあります。また、機械学習エンジニアは、運用後にも予測精度を保つため、新しいデータの継続学習で常に改良していくことも、役割のひとつです。
データサイエンティスト・MLOpsとの違い
機械学習エンジニアと混同されがちな職種に、データサイエンティストやMLOpsがあります。それぞれ、大きな違いは役割と業務範囲です。
| 機械学習エンジニア | データサイエンティスト | MLOps | |
|---|---|---|---|
| 役割 | モデル作り、実装 | データ活用による課題発見、意志決定 | モデル運用、管理 |
| 業務範囲 | データ前処理、モデル設計・実装、精度改善、運用準備 | データ分析、統計モデル構築、ビジネス課題の抽出・提案 | モデルデプロイ、自動化、監視・再学習、運用環境整備 |
つまり、機械学習エンジニアは、モデルの精度向上や実装の最適化に特化していることが特徴で、ビジネス課題よりも「技術的にどう実現するか」の方がメインとなります。
一方で、データの観点から課題発見や意思決定をサポートするのがデータサイエンティスト、安定した運用ができる環境を維持するのがMLOpsの役割です。
機械学習エンジニアの年収は高い？最新の年収相場を解説
機械学習エンジニアの年収は、IT系の職種の中でも比較的高い水準を保っています。ここでは、平均年収に触れるとともに、企業タイプによる年収の違いや、高額報酬を得る機械学習エンジニアの特徴についても解説していきます。
平均年収と年代別・企業規模別の年収
機械学習エンジニアの平均年収について、正確な情報は出ていませんが、日本国内では約630万円前後が相場とされています。厚生労働省が運営する職業情報提供サイト「job tag」によると、ITエンジニアを含むシステムエンジニアの平均年収は約574万円です。
したがって、機械学習エンジニアの年収は他のIT職種に比べて高い傾向にあるといえるでしょう。
実際の求人情報を参考にすると、未経験や新卒向けの機械学習エンジニアの初任給は350万〜450万円程度が相場となっています。企業規模が大きくなると、1,000万円あるいはそれ以上の予定年収を提示しているケースも多く、経験やスキル次第でさらに高額な報酬が期待できます。
メガベンチャー・外資系・AIスタートアップの年収比較
機械学習エンジニアの年収は、企業タイプによっても大きく変わります。
日本国内で積極的にAI技術への投資を行うメガベンチャーでは、機械学習エンジニアに高額な年収を提示する企業が増えています。例えば、LINEヤフー株式会社の求人情報では予定年収を850万～1,800万円としており、他にも2,000万円以上の報酬を提示する企業が多くあります。
外資系においては、特にアメリカで機械学習エンジニアの獲得競争が激化していることから、非常に高い水準での年収が目立ちます。中央値は約15.6万ドル（1ドル145円換算で約2,262万円）となっており、年収3,000万円以上を提示するケースもめずらしくありません。
さらに、AIスタートアップについても、全体の平均年収は平均年収は720万円を超えています。AIエンジニアや機械学習エンジニアに関しては予定年収500万円〜1,400万円と幅がありますが、将来的な昇給も考慮すると、受け取れる年収はさらに高くなると期待できるでしょう。
年収が高い機械学習エンジニアの特徴
数あるIT関連の職種の中でも高い水準の年収が魅力な機械学習エンジニアですが、肩書きだけで高額な報酬がもらえるわけではありません。年収が高い機械学習エンジニアには、専門性がある・継続的な学習をしている・実務経験が豊富などの特徴があります。
年収アップのコツは市場価値を高めることです。機械学習エンジニアとして市場価値の高さを示すには、高度な専門スキルや実務での具体的な成果をアピールすることが重要です。
特に、難易度の高い大規模データのプロジェクト経験や精度の高いモデル開発実績などは、転職時に大きな強みとなります。また、年収が高い機械学習エンジニアは、コミュニケーション能力やリーダーシップにも長けています。
機械学習エンジニアに求められるスキル
機械学習エンジニアに求められるスキルは、多岐にわたります。他のITエンジニアよりも複雑な構造への理解が必要とされるため、さまざまなツールを使いこなさなければなりません。ここでは、機械学習エンジニアとして必要なスキルを整理しましたので、ぜひ参考にしてください。
必須の技術スキル（Python、統計、MLライブラリなど）
機械学習エンジニアに求められるスキルの中でも、基本となるのは以下の6つです。
- プログラミング言語スキル
- 学習ライブラリ・フレームワークの知識
- 数学・統計学の知識
- データプレパレーションスキル
- システム開発のスキル・経験
- データベース/セキュリティの知識
特にプログラミング言語のスキルについては、例えばPythonは機械学習モデル構築やデータ処理に強く、Rは統計解析に向くなど、言語ごとに得意分野が異なります。フレームワークも同様ですが、用途に合わせて使いこなすスキルを持つことが重要です。
また、モデル構築の前処理段階では、アルゴリズムに数学・統計学の知識、データ加工にデータプレパレーションスキルなどが必要となります。転職時には、こうした技術を網羅的に習得することに加え、システム開発経験なども問われるでしょう。
深層学習（Transformer／LLM）などの高度スキル
機械学習の分野の1つに、深層学習（ディープラーニング）もあります。深層学習は、複雑なパターンや抽象的な課題を処理できる手法で、機械学習よりもAIの活用範囲を大幅に拡大できるものです。
具体的には、画像認識・自動運転・スマート家電などに応用されるケースが多く、代表的な深層学習の技術には「Transformer」や「LLM」があります。
TransformerはChatGPTのベースとなる技術として大きな注目を集め、大規模言語モデルであるLLMはGPT-3やGPT-4など、まるで人間のようなナチュラルさのある文章の作成を可能にしました。
とはいえ、決して深層学習が万能というわけではなく、最適な手法はケースバイケースですが、深層学習まで活用できるスキルがあると、機械学習エンジニアとして評価されやすくなります。
MLOps・クラウドスキル（AWS/GCP/Azure）
機械学習モデルを実際の運用に乗せ、安定したサービスとして提供するためには、MLOpsやクラウドスキルも欠かせません。機械学習は構成する要素が非常に多いことから、効率的に管理するための仕組み作りとして、MLOpsなどが重要とされています。
例えば、AzureはMLOpsに使えるクラウドサービスで、タスクやデータなどを設定することにより、少ない工数でモデルの開発や運用ができるようになります。
実際にヤマト運輸はMLOpsを導入し、機械学習モデルの精度を改善し、貨物量の予測などに応用しています。このように、機械学習エンジニアは、企業の課題に沿った形でモデルを運用し、継続的に改善していくスキルが求められます。
未経験から機械学習エンジニアになるには？
未経験から機械学習エンジニアになるのは、決して簡単ではありません。特に今の仕事を続けながら機械学習エンジニアを目指す場合には、計画的な学習が重要です。ここでは、具体的な学習ステップやポートフォリオ作成のポイントについて解説します。
必要スキルの学習ステップ（ロードマップ）
これまで解説した通り、機械学習エンジニアに求められるスキルや知見は幅広く、一朝一夕では身に付きません。そのため、未経験から機械学習エンジニアになるためには、段階的にスキルを習得していくことが重要です。
- 必須スキルの基礎を身に付ける
- データサイエンスの基礎を習得する
- 機械学習の基礎を習得する
まずは基本的な技術スキルの中でも、プログラミング言語、特にPythonの文法や構造を理解することから始めましょう。同時に、数学と統計の基礎も学習していきます。数学の素養は機械学習エンジニアとして重要な適性で、機械学習における概念の理解にも役立ちます。
データを扱えるようになったら、いよいよ機械学習モデルの実装へと進みます。分類や回帰モデルを扱い、簡単なプロジェクトを通して「前処理 → モデリング → 評価」の流れに慣れていくのがおすすめです。
このように、段階的に学習を進めることで、未経験からでも無理なく機械学習エンジニアとして必要なスキルを積み上げられるでしょう。
ポートフォリオ作成のポイント（良い例・悪い例）
ポートフォリオは、実際に転職活動を始めたときに、スキルを示す重要な役割を担います。特に未経験の場合には、企業側が「どの程度の実装力があり、どれだけ理解しているか」を判断する材料となるため、ポートフォリオの内容が選考結果に大きく影響します。
以下は、実際に公開されているエンジニアのポートフォリオです。それぞれ個性があり、スタイルや強みが違うので、自分のポートフォリオ作成時には「ここは真似できそう」「この部分を差別化ポイントにできる」といった視点で参考にしてみましょう。
- システムアーキテクト × 機械学習エンジニア（Hideki INOUEさん）
- Webエンジニア（Hodaさん）
- 自然言語処理 × 機械学習エンジニア（小野秀貴さん）
- MLOps × 機械学習エンジニア（上田隼也さん）
良いポートフォリオに仕上げるためには、企業側が求めているスキルを活用した成果物を掲載すること、工程が丁寧にまとめられていること、コードや環境設定の再現性があることなどが重要です。
今すぐ転職活動をするわけではなくても、学習段階に合わせてポートフォリオを更新していくと、いざ応募する段階になったときに質の高いポートフォリオを提出できるでしょう。
そのため、まずは実際の求人情報を参考に、募集要項などから必要なスキルを洗い出したうえで、成果物の設計から始めてみてください。
他職種からのキャリアチェンジ成功パターン
他職種からのキャリアチェンジとして、機械学習エンジニアを選択する人も少なくありません。IT分野やエンジニアとしての経験がまったくない状態からの挑戦では、学習時間の確保やポートフォリオの作成などが大きな壁となるでしょう。
しかし、成功している人の多くは、前職の経験を強みに変えています。例えば、営業出身者は業務課題への理解が深く、事務職や企画職出身者であれば、データ整理・分析の経験やロジカルな資料作成スキルが役に立ちます。
このように、機械学習エンジニアとして必要なスキルを習得しつつ、経験や知見をもとに自分ならではの価値を見出すことがキャリアチェンジ成功へのコツです。
どんな企業が機械学習エンジニアを求めている？
実際に転職活動へと進む前には、どのような企業が機械学習エンジニアを求めているのかも気になるポイントです。ここでは、メガベンチャー、スタートアップ、一般事業会社に分けて、機械学習エンジニアの需要を考えていきましょう。
メガベンチャーの採用傾向（例：メルカリ、楽天など）
メルカリや楽天、LINEヤフーなどのメガベンチャーは、機械学習エンジニアの需要が非常に高い傾向にあります。メガベンチャーは日々扱うデータが膨大なだけではなく、最先端技術を取り入れながら、サービス改善や新機能開発に積極的に取り組んでいることが特徴です。
採用傾向としては、PyTorch／TensorFlow／MLflowなどの主要スキルがあることが前提となり、MLOps知識があると高く評価されます。その上で、20代の若手層なら自走力や伸びしろが評価ポイントです。30代以降の中堅層の場合には、技術力や知識に加えて、プロジェクトマネジメント力やビジネス理解も求められます。
AIスタートアップの特徴（例：PKSHA、ELYZAなど）
短期間で急成長中のスタートアップ企業でも、機械学習エンジニアの需要は高く、研究寄りの業務から、実際のプロダクトへの統合まで、幅広く関わるケースが多いのが特徴です。
例えば「PKSHA Technology」は、国内トップクラスの機械学習、深層学習アルゴリズム技術を誇ります。企業向けのチャットボットや画像診断支援など、さまざまな業界で支援を行っているのが特徴です。また、大規模言語AIを扱う「ELYZA」は、ホワイトカラー業務のDXを推進している企業です。
PKSHAもELYZAも、小規模ながら社会課題の解決や業務効率化といったインパクトの大きい領域に挑戦しています。
スタートアップは少人数体制が多いため、研究・実装・改善まで一気通貫で担当するフルスタック型が求められるでしょう。また、新技術のキャッチアップが早い組織が多いことも特徴で、最近では生成AIや大規模言語モデル領域のスキルは特に歓迎される傾向があります。
一般事業会社のAI活用ニーズ（製造・金融・広告など）
一般の事業会社でも、AI活用はどんどん広がっており、各業界における機械学習エンジニアの需要は増加傾向にあります。例えば、製造業では需要予測や検知、広告業界ではターゲティングの精度向上など、業務の根幹に関わる領域でAIの活用が進んでいます。
製造や金融、広告はIT業界ではありませんが、だからといって求められるスキルのハードルが低いとも限りません。業界や企業によって求められるスキルが異なるため、興味のある業界におけるトレンドを理解することも重要です。
機械学習エンジニアのキャリアパス
機械学習エンジニアとして専門スキルや経験を積むと、これまで以上にキャリアパスが広がります。ここでは、どのようなキャリアパスがあるのかを解説していきます。
MLOps／データサイエンティスト／MLアーキテクト
機械学習エンジニアにはMLOpsの知識も必要なため、より専門性を高めてMLOpsエンジニアへと転向することも可能です。また、データサイエンティストはビッグデータの解析や分析を、問題解決や新たなビジネスへと応用させていくため、経営者視点で課題解決に取り組むことが好きな方に向いています。
プロダクトマネージャー・技術スペシャリスト
機械学習エンジニアから、プロダクトマネージャーへとキャリアアップすることも可能です。プロダクトマネージャーはプロダクト（製品・サービス）全般に対する責任者であり、プロジェクトマネージャーとは異なります。
企業のDX化が進む中、機械学習の知見を活かせるプロダクトマネージャーは、競合に打ち勝つためのサービス開発の視点で、重宝されるでしょう。あるいは、技術スペシャリストとして、特定領域の高度な専門知識を活かし、チームや組織に技術的指針を提供する役割を担っていくのも、ひとつの選択肢です。
海外キャリア・高度専門職への発展
アメリカの機械学習エンジニアは非常に高い年収を得ているだけでなく、最先端技術の研究開発に携わる機会も豊富です。そのため、トップレベルの環境でキャリアを築きたい方は、海外も視野に入れることをおすすめします。
あるいは、高度専門職として、AI研究や大規模言語モデルの分野で活躍したり、大学や研究機関に進んだりする道もあります。
機械学習エンジニアの転職面接で問われること
機械学習エンジニアの採用では、技術面接やコーディングテストなど、職種特有のスキルや知識が問われる場面が多くあります。より高く評価されるように、一つひとつの準備をしっかりと整えておきましょう。
技術面接の頻出領域（数学・ML基礎・構築経験）
技術面接で問われることが多いのは、数学や統計の基礎知識、機械学習のアルゴリズム理解、モデル構築の経験についてです。特に、これまでの経験は、評価を左右するポイントとなるため、経験を棚卸しし、言語化しておくことが重要です。
コーディングテスト・アルゴリズム問題の傾向
コーディングテストでは、PythonやSQLを用いたデータ処理やアルゴリズム問題、機械学習モデルの簡単な実装などが中心となります。評価されるポイントは、データの前処理や分析、機械学習モデルの実装力などで、効率的な設計力や問題解決能力が問われるでしょう。
ポートフォリオ・GitHubで見られるポイント
特に未経験者の場合には、ポートフォリオやGitHubの内容でスキルを判断します。見られるポイントとしては、「何を解決したか」「どの手法を選んだか」「なぜその手法を選んだか」などが挙げられます。実際の転職活動で提出する際には、より見やすいソースコードにしたり、需要のある技術を組み込んだりなど、ブラッシュアップを忘れないようにしましょう。
機械学習エンジニア転職を成功させるポイント
求人の内容を見極めて自分のキャリアに合ったポジションを選び、アピールポイントを上手に見せると選考突破の確率が上がります。ここでは、機械学習エンジニアの転職を成功させるポイントを、3つに分けて解説していきます。
実務経験の見せ方と転職市場で評価される実績
機械学習エンジニアとして選考突破の確率を上げるためには、実務経験の見せ方が非常に重要です。企業がチェックする “経験” とは、単なる年数ではありません。
もしエンジニアとしての経験がある場合には、どのようなプロジェクトで、どの工程に関わったかが評価されるポイントとなります。また、経験年数が3年以上であれば、上流工程の経験やマネジメント経験があるとプラスαの評価を得られるでしょう。
未経験者の場合には、エンジニアとしての適性や他職種で培った汎用スキルをアピールすると評価されやすくなります。
求人の見極め方（PoC専門か、運用まで関われるか）
入社後のミスマッチを防ぐためにも、自分のキャリアや理想とする働き方に合う求人を見極め、応募に進みましょう。特に機械学習エンジニアは、各企業の求人によって関われる領域やフェーズが大きく異なります。
PoC（試作開発に入る前の検証）のみを対象とした求人もあれば、開発から運用まで幅広く関われるポジションもあります。自分のスキルをどのように活かしたいか、どんな課題を解決したいのかなどを踏まえて求人を見極めなければ、入社後のやりがいを大きく損ないかねません。
求人情報だけで分からない場合には、転職エージェントを活用する、あるいは面接で質問するなど、分からないまま進めないようにすることが重要です。
エンジニア特化エージェントを活用するメリット
機械学習エンジニアとして転職する場合には、エンジニア特化の転職エージェントを活用するのがおすすめです。転職エージェントは、非公開求人の紹介を受けたり、面接対策ができることがメリットです。
特に機械学習エンジニアはニッチな専門職であるため、一般に公開されている求人だけでは分からない情報も多く、自分のスキルを客観視することも必要となります。
自分のスキルやキャリアプランにマッチする企業を見つけ、経験を適切にアピールするためにも、専門知識の豊富なアドバイザーと一緒に戦略を立てることが転職成功のポイントです。
機械エンジニア転職ならテックゴー
専門アドバイザーによるキャリア支援
テックゴーのキャリアコンサルタントには、メガベンチャーやITコンサル出身など、さまざまなバックグラウンドを持つ人材が揃っています。
求職者一人ひとりのために、得意分野や強みが異なるキャリアコンサルタント同士が情報交換を行い、最適なキャリアプランを提案していることが特徴です。
未経験で不安が多い方や、経験をどう活かすべきか悩んでいる方でも、強みを引き出しつつ市場価値を分析し、より納得感のある転職戦略を立てるサポートを受けられます。
書類添削・面接対策・非公開求人紹介
テックゴーでは、応募書類のブラッシュアップや独自の面接対策で、手厚くサポートしながら最後まで伴走します。
独占選考ルートや面接確約求人など、他にはない求人も多数扱っているため、よりマッチ度の高い求人を効率的に収集できます。
また、30代エンジニアでは平均160万円の年収アップの実績があり、交渉のノウハウがあることも強みです。未経験からの挑戦やキャリアチェンジを目指す方は、まずはご相談ください！
まとめ
機械学習エンジニアは、大量のデータを集めて整理し、AIに学習させる専門家です。企業のビジネス課題を解決したり、より豊かなサービスを生み出したりなど、さまざまな分野で活躍しています。
必要とされるスキルは多岐にわたり、ビジネススキルやクラウドの知識なども求められるため、簡単になれる職種ではありません。
しかし、未経験からでも段階的に学習を進めていくことで、機械学習エンジニアへの道は拓けるでしょう。今後も高い需要が期待される機械学習エンジニアへの最短ルートを見つけるためにも、ぜひテックゴーにご相談ください。
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