最終更新日： 2022年6月2日

機械学習を習得してビジネスに活かしたいけど、何から手をつけたら良いのかわからないという人も多いと思います。そこで今回は、機械学習を身に付け、職に繋げるまでのロードマップを詳しく解説します。

「独学ではどうしても習得できない」という方のために学習スクールも紹介しているのでぜひ参考にして頂けたらと思います。

機械学習はPythonで学ぶべき3つの理由

機械学習を学ぶには、まずプログラミングを学習する必要があります。比較的早く、また無駄なく習得できる言語としてPythonをおすすめします。

1. 文法が比較的簡単
2. ライブラリやフレームワークが豊富
3. 生かされる分野が豊富

なぜPythonで学習すると良いかについて、3つの理由があります。

①文法が比較的簡単

開発に用いられる他の言語に比べて、Pythonは文法のルールが簡単で、書くコードの量も少ないためシンプルで最初に手をつけやすい言語だといえます。

②ライブラリやフレームワークが豊富

Pythonはプログラミングする際に用いるライブラリやフレームワークが豊富なことで有名です。目的に応じたライブラリが揃っているため、簡単かつ効率的なプログラミングができます。

▶機械学習ライブラリを一挙紹介！｜初心者におすすめのライブラリ5選>>

③活かされる分野が豊富

学習するならさまざまな分野に活かせる言語が良いという人が多いと思います。Pythonは、webサービスやゲーム制作、アプリケーション開発など活かせる分野が豊富であるところも魅力的な点です。

AIエンジニアに必要なスキルセット

自分に足りないスキルが何かを理解することで、より効率的に目標に近づくことができます。

AIエンジニアに必要なスキルは大きく分けて3つあります。

1. 汎用性の高いプログラミング言語に関する知識やスキル
2. 数学的な知識
3. 機械学習やディープラーニングに関する知識

以下でそれぞれ解説していきます。

①汎用性の高いプログラミング言語に関する知識やスキル

Pythonなどの汎用性の高いプログラミング言語スキルが必要になります。具体的には、AI開発にあたって便利なライブラリやフレームワークの知識や、データベースの集積・解析といったスキルです。

②数学的な知識

数学の知識があるとAIの理解に有効な場合が多いです。特に、AIを用いたデータ分析などのアナリティクス技術は、数学の知識がある場合とない場合では理解の進度に大きな差があるでしょう。

③機械学習やディープラーニングに関する知識

機械学習やディープラーニングの概念や基本的な知識を理解しておく必要があります。

「AIをどのように導入するか」を瞬時に判断できるか否かが、即戦力として活躍できるかどうかの基準になると考えられます。スピーディーに実用化を進められるAIエンジニアになるためには、豊富な知識が必要不可欠といえるでしょう。

4ステップで初学者からエンジニアへ

ゼロから機械学習の勉強を始めてエンジニアになるまでの道のりを4つのステップでご紹介します。

• ステップ0：ゴール地点の設定，キャリア目標設定
• ステップ1：基礎知識を身に着ける
• ステップ2：データ処理を学ぶ
• ステップ3：実装について学ぶ
• ステップ4：実力を示して職に繋げる

順序を決めてしっかりと学習すれば機械学習の知識や経験を積むことができますし、実力はつくはずです。

▼関連記事
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ステップ0：ゴール地点の設定，キャリア目標設定

まずは、ゴール地点の設定、キャリア目標の設定をしましょう。ゴール地点を先に決めておくことで、方向性が決まり正確な選択ができるようになります。

1. 機械学習エンジニア
2. データサイエンティスト
3. プロダクトマネージャー
4. 機械学習コンサルタント

以下に機械学習を習得して就くことのできる4つの職業を紹介します。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとは、AIの開発作業全般には携わらず、機械学習に特化した業務を行う職種です。

主な仕事内容は、サービス開発やそれに必要なシステムの考案、データ分析、モデルの開発、基盤構築と運用などです。

機械学習エンジニアは、人材不足の懸念が考えられるため需要が高く将来性の高い職業と言えます。

データサイエンティスト

データ・サイエンティストとは、さまざまな意思決定の場面において、データにもとづく合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートする職種です。

統計解析やITスキル、ビジネスや市場トレンドに関する豊富な知識が求められます。ビジネスとITのどちらの業界にも精通しているため、需要が非常に高い職業となっています。

プロダクトマネージャー

プロダクトマネージャーとは、企業のプロダクトに対する全体的な責任と最終的な決定権をもつ職種です。比較的まだ新しい職種で、顧客満足度を上げて、会社の最大利益を作るために重要なポジションです。

製品管理だけでなく、製品を販売していく際に携わる営業・研究開発・財務・法務と言ったさまざまな部署の統括、方針の決定が主な仕事内容です。理解力や考察力・発想力・コミュニケーション能力といった能力が必要なスキルとなります。

プロダクトマネージャーは、どの職種からもキャリアチェンジが可能な点も魅力的です。

機械学習コンサルタント

機械学習コンサルタントとは、ディープラーニングを中心とするAI技術を基盤に、企業の抱える課題を解決する職種です。

機械学習に関する知識やデータ解析・分析スキルだけでなくビジネス業界における専門知識など幅広い知識を必要とします。コンサルタントが主な仕事内容であるため、コミュニケーション能力も重要です。

時代のトレンドを捉えることが得意な人におすすめの職業です。

ステップ1：基礎知識を身に着ける

目標を設定したら、実際に知識を習得していきましょう。まずは、基礎的な知識から習得し、全体像を掴むことが重要です。

1. 書籍で学ぶ
2. スクールで学ぶ
3. Webサイトで学ぶ

基礎知識を身に着ける際におすすめの書籍、スクール、webサイトをご紹介します。

書籍で学ぶ

書籍で学習するメリットとして、情報が網羅されていることや内容の信頼性が高いことがあげられます。

ここで、おすすめの書籍を3冊ご紹介します。

本書は、AIに関する基本的な知識がなくても理解できる初学者向けの本です。AI・機械学習の基本知識からビジネスに組み込む戦略立案〜実行まで幅広く解説されています。プロジェクトリーダーとして知っておくべき全ての知識が1冊で身につくためおすすめです。

本書は、人工知能研究が経てきた試行錯誤の歴史が丁寧に解説されています。人工知能研究の未来や起き得る問題について詳しく書かれています。

情報工学・電子工学や脳科学、ウェブや哲学などの知見も盛りこまれており、「いまAIができること、できないこと、これからできるようになること」がこの1冊で理解できるためおすすめです。

スクールで学ぶ

独学ではどうしても難しいという方は、スクールで学ぶことをおすすめします。

Winスクールは、学習者の90%以上が未経験・初心者からのスタートなため初学者におすすめです。自分の学びたいスキルにあった講座を選ぶことができる点も魅力的です。

Webサイトで学ぶ

webサイトで学習することも気軽に取り組めるためおすすめです。

Progeteは、ゲーム感覚で楽しく学べる超初心者向けのプログラミング学習サイトです。ゲーム感覚で学べるためモチベーションを維持しやすく、挫折しにくい素晴らしいサービスです。

ステップ2：データ処理を学ぶ

基礎知識を習得した次は、データ処理の学習に進みましょう。

データ処理とは、AIを用いてデータ分析をする前にそのデータを調査・整形するプロセスです。

データ処理を学ぶ際におすすめの書籍、スクール、webサイトをご紹介します。

書籍で学ぶ

中級者におすすめの書籍をご紹介します。本書は、データ分析を行うための基本を網羅しています。実際に手を動かしながら学習できるので、習得しやすいです。

スクールで学ぶ

中級者におすすめのスクールを紹介します。

テックアカデミーは、日本最大級のプログラミングスクールの一つで、厳選された現役エンジニアの講師からマンツーマン指導を受けることができます。

マンツーマン指導であるめ、レベルが上ったタイミングで挫折しにくいです。しっかりと学びたいという意思がある人には、おすすめです。

webサイトで学ぶ

中級者におすすめのwebサイトをご紹介します。

PyQは、実務レベル（データ分析、機械学習など）まで学習できるwebサイトです。

Pythonの実行環境が整っているため、すぐにコードを書くことができ、学習しやすい点が魅力的です。

ステップ3：実装について学ぶ

データ処理について学んだら次はいよいよAIを用いた分析について学びましょう。

実装について学ぶ際におすすめの書籍、スクール、webサイトをご紹介します。

書籍で学ぶ

上級者向けの書籍を紹介します。

本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題を解決していきます。最先端の技術を実装レベルでマスターできます。

図も多く用いられているため、理解が進みやすくおすすめです。

 

本書は、機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際が網羅的に解説されています。

プログラミング部分だけでなく理論的な部分までカバーされている点が良いという声もありました。

スクールで学ぶ

上級者におすすめのスクールをご紹介します。

tech boostは、1日の学習時間に合わせた受講期間の選択が可能で、料金もほかのスクールと比べて安いことが特徴です。月8回現役エンジニアからマンツーマンの指導を受けることができるので実践的なことが学べると思います。

webサイトで学ぶ

Udemy（ユーデミー）は、プログラミング言語（Pythonなど）に限らず開発、IT・ソフトウェア、データサイエンス、エクセル、マネージメント、マーケティングなどさまざまなカテゴリーのコースがあります。

実務レベルのWeb開発、データ分析、機械学習まで動画で繰り返し学習できます。

ステップ4：実力を示して職に繋げる

ステップ3まで完了すれば実務に活かす実力は十分ついているため、次はいかに職につなげるかという点になります。

今回ご紹介する職へのつなげ方は以下の4点です。

1. インターンとして働く
2. 資格で示す
3. スカウトサイトで示す
4. ポートフォリオを作る

インターンとして働く

「機械学習を習得して将来仕事につなげたい」という学生のみなさんには、インターンがおすすめです。インターンには、経験者向けのものだけでなく、未経験から勉強しながら経験を積むことができるものもあります。

自力でインターンを探すのが大変だという方のために、お勧めのインターンをいくつかご紹介します。

以下の2つのインターンは、未経験でも研修などを経て学びながら働くことができます。

ディップ株式会社

必須スキル	特になし
主な開発環境	Python,機械学習/自然言語処理系
仕事内容	・1500人の営業が使う機械学習アプリ開発や自然文生成AI ・開発サークルや研究室のような雰囲気で自由に作りたいものを作る
勤務地	東京都港区六本木3-2-1 住友不動産六本木グランドタワー 31階
給与	1100円〜
勤務条件	基本リモート勤務

Avintonジャパン株式会社

必須スキル	・高い志、向上心を持つ人 ・キャッチアップが早い人 ・英語を使って仕事がしたい人（今後習得したい人も）
主な開発環境	・インフラ（サーバ、ネットワーク）の基礎、開発環境構築 ・Docker / VMWare / AWS / SQL ・Python / Numpy / OpenCV ・HTML / CSS / JavaScript ・React / Express / Node.js / Websocket ・AI/機械学習講義（画像分類、転移学習など）Pandas/Jupyter ・AI/機械学習講義（画像分類、転移学習など）Pandas/Jupyterなどその時のトレンドに合わせてコンテンツを決定しています。
仕事内容	・Web、オープン系を中心としたシステム開発やインフラ構築。 ・自社アプリケーション開発および運用。
勤務地	神奈川県横浜市西区花咲町７丁目１５０ ウエインズ＆イッセイ横浜ビル 4階
給与	データなし
勤務条件	データなし

以下の2つのインターンは、経験者が対象のものです。前述したステップを踏み機械学習に関する知識をある程度得た人は挑戦してみると良いでしょう。

株式会社EXIDEA

必須スキル	・開発経験はないが情報工学系の学部に在籍している ・データサイエンス系の場合は、研究室等で経験がある
主な開発環境	・開発言語：Python, Shell Script, SQL, PHP, Node.js, TypeScript, Java ・インフラ：AWS (Lambda, Glue, Athena, QuickSightなど), Zabbix ・ソースコード管理：GitHub ・ツール：Redmine, Lucidchart, Chatwork, Slack
仕事内容	・データサイエンス ・分析基盤開発 ・DevOps
勤務地	東京都墨田区本所1丁目4−18
給与	データなし
勤務条件	平日週3日、1日6時間から出勤可能（※時期や状況に応じて相談）

株式会社Studio Ousia

必須スキル	・自然言語処理や機械学習などに詳しい人
主な開発環境	・開発言語：Python ・インフラ：AWS ・ライブラリ 機械学習/NLP系 ・PyTorch ・LightGBM ・scikit-learn ・hyperopt ・NumPy ・SciPy ・Gensim ・marisa-trie ・mwparserfromhell ・Joblib システム/Web系 ・Flask ・Ansible ・Cython ・Fabric ・Gevent ・MessagePack ・SQLAlchemy ・Alembic
仕事内容	・質問応答エンジン「QA Engine」の開発 ・Entity Linkingのエンジン「Semantic Kernel」の開発
勤務地	東京都千代田区大手町1丁目6番1号 大手町ビル4階
給与	データなし
勤務条件	基本リモート勤務

インターンでは、独学やプログラミングスクールでは学ぶことのできない、チームで作業する実践的なスキルが学べます。

また、優秀な社会人エンジニアや学生と切磋琢磨して仕事をすることで、大きく成長することができます。

学生の皆さんは、ぜひ積極的に参加してみてください。

▼関連記事
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・機械学習インターンとは？業務内容や受かるためのスキルなど徹底解説>>

資格で示す

資格は就職や転職の際の能力の証明に有効です。資格が職場内でのキャリアを支えることもあるため、自身の機械学習のスキルを職につなげやすくなります。

では、実際にどのような資格を取ると良いのかについて解説します。

 

検定名	G検定
主催	一般社団法人日本ディープラーニング協会
開催頻度	年3回
サイト	https://www.jdla.org/certificate/general/
受験料	・一般：12,000円（税抜） ・学生：5,000円（税抜）
概要	問題は220問程度、合格率は約6割～7割

G検定は、ディープラーニングを活用できる人材育成を目的に設けられている検定で、エンジニアからAIをビジネスに活用する人にはおすすめの検定です。

検定名	E資格
主催	一般社団法人日本ディープラーニング協会
開催頻度	年2回
サイト	https://www.jdla.org/certificate/engineer/#certificate_No04
受験料	・一般：33,000円（税抜） ・学生：22,000円（税抜） ・会員：27,500円（税抜）
試験概要	問題は100問程度、合格率は約6割～7割

E資格は、エンジニア向けの資格です。ディープラーニングの理論を理解したうえで、実装する能力を持つ人材に与えられるものなので機械学習に関する高度なスキルの証明になります。

検定名	AI実装検定
主催	Study-AI株式会社
開催頻度	随時
サイト	https://kentei.ai/
受験料	・A級：3,500円（税込） ・B級：2,000円（税抜） ・S級：5,000円（税込）
試験概要	A級の合格率は約75％、試験範囲が被っているのでJDLAの試験対策にもおすすめ

AI実装検定は、AIを表現できる数学や、実装できるプログラミングスキルを認定する検定です。

AIを用いて企画する人向けのB級と、B級よりやや難易度が高く実装向けのA級、自然言語処理やモデルの実装など応用的なS級の3種類があるため自分の実力にあったものを受験できます。

資格を取るために勉強する過程で、より網羅的に勉強することができ、知識が整理できたり、知らなかったことも知ることができるためおすすめです。

▶【2021年版】AI関連資格をまとめて解説！最新スケジュールと取得メリットも紹介>>

スカウトサイトで示す

スカウトサイトで自分の能力を示すという方法もあります。

エンジニアを対象とした転職サイトで、機械学習に関する知識・スキル・経験を証明するためには、前述した資格などは有効なものとなるでしょう。

ただし、スカウトサイトで実力を示す場合は経験者が対象となる場合が多いです。

ポートフォリオを作る

ポートフォリオと聞くとデザイナーが作成するイメージが強いと思いますが、最近ではエンジニアにもポートフォリオの提出を求める企業が増えています。

エンジニアのポートフォリオもデザイナーのものと同じく自分の能力や実績を示すものです。

前述したスカウトサイトで実力を示す場合もポートフォリオが必要となるでしょう。

この記事で紹介した6冊の書籍一覧

書籍タイトル	参考価格	ステップ
いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本	1980円	ステップ1：基礎知識を身に着ける
人工知能は人間を超えるか	1540円	ステップ1：基礎知識を身に着ける
Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理	4180円	ステップ2：データ処理を学ぶ
ゼロから作るDeep-Learning-―自然言語処理編-	3960円	ステップ3：実装について学ぶ
［第3版］Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践	4400円	ステップ3：実装について学ぶ

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この記事で紹介したスクール一覧

スクール名	ステップ
Winスクール	ステップ1：基礎知識を身に着ける
テックアカデミー	ステップ2：データ処理を学ぶ
tech boost	ステップ3：実装について学ぶ

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機械学習エンジニアの将来性・動向

この記事を読んでいる人の中で、機械学習エンジニアの将来性について気になっている人も多いと思います。

現在、AI関連の業種は非常に需要が高く機械学習エンジニアも同様です。機械学習アルゴリズムの普及率はまだまだ低いため、今後も機械学習エンジニアの需要は高まると考えられます。

今後企業に先端IT人材が不足する状況は、さらに加速していく傾向にあるため機械学習エンジニアの将来性は明るいといえます。

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まとめ

今回は機械学習を習得する際のロードマップについて詳しく解説しました。機械学習に少しでも興味があるという方は、4つのステップを参考にしてみてください。

需要が高まる機械学習エンジニアを視野に入れてみてはいかがでしょうか。