ミライ図鑑ログイン
データ分析・データサイエンティストの担当

機械学習エンジニア・AIエンジニア

AIのモデルを作り、実際のアプリやサービスの中で動くように組み込む仕事です。たとえば、写真から料理の名前を当てる機能、話しかけると答えてくれる音声アシスタント、文章を自動で翻訳する機能などを作ります。

どんな仕事？

機械学習エンジニアは、データサイエンティストが作ったモデルや、自分で作ったAIを、毎日たくさんの人が使うサービスの中で、速く正確に動くようにする仕事です。たとえば、フリマアプリで写真をとると自動で商品のカテゴリーや値段の目安が表示される機能は、画像を認識するAIをアプリに組み込んだものです。何百万人が使っても止まらないように、サーバーの設計や、AIの答えが遅くならない工夫をします。最近は、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を使って、問い合わせに自動で答えるしくみや、社内の資料を探すしくみを作る仕事も増えています。プログラミングの力と、機械学習の理論の両方が必要です。

具体的にやること

必要な力・知識

Pythonなどでの高いプログラミング力機械学習・深層学習（ディープラーニング）の知識クラウドやサーバーの知識数学（線形代数・微分・確率）の理解

この担当のキャリア

情報系の学部や大学院で機械学習を学んだ人が新卒で入るほか、ソフトウェアエンジニアから移る人も多いです。経験を積むと、AI開発チームのリーダーや、研究と開発の両方を担うリサーチエンジニア、AI部門の責任者に進みます。

年収の目安

AI人材は多くの会社で不足しており、IT企業や外資系企業では高い水準になることが多いです。専門性と実績によって大きく差がつきます。

データ分析・データサイエンティストのほかの担当

データアナリスト（ビジネス分析） ›会社のデータを集計・分析して、グラフや表にまとめ、「何が起きているか」「どうすればよいか」を伝える仕事です。たとえば、ネット通販で「先月より売上が下がったのはなぜか」をデータから調べて報告します。データサイエンティスト（予測・モデル開発） ›統計学や機械学習を使って、将来を予測したり、パターンを見つけたりするしくみ（モデル）を作る仕事です。たとえば、コンビニで天気や曜日、近くのイベントのデータから、明日のおにぎりの売れる数を予測します。データエンジニア ›会社中のデータを集めて、分析しやすい形でためておく土台（データ基盤）を作る仕事です。たとえば、アプリの利用記録、お店のレジの記録、ホームページのアクセス記録を一か所に集めて、毎日自動で整理されるしくみを作ります。マーケティングアナリスト・Web解析 ›広告やホームページ、アプリのデータを分析して、どの広告が効いたのか、お客さんがどこで買うのをやめたのかを調べる仕事です。たとえば、SNS広告とテレビCMのどちらが売上に効いたかをデータで比べます。データ分析コンサルタント ›データ分析の専門家として、いろいろな会社の課題をデータで解決する手伝いをする仕事です。たとえば、病院の待ち時間を短くする、工場の不良品を減らす、物流のトラックの走る順番を効率よくするといった課題に取り組みます。
← データ分析・データサイエンティストにもどる