【必見】機械学習の分野における転職への道

The following two tabs change content below.
スタートアップネクスト編集部

スタートアップネクスト編集部

スタートアップネクスト編集部です。スカイランドベンチャーズというシードスタートアップへの投資に特化したベンチャーキャピタルが運営しています。スタートアップの経営幹部を目指す20代、30代向けに最先端分野やスタートアップの酸いも甘いもをぶっちゃけでお伝えして参ります。
スタートアップネクスト編集部

最新記事 by スタートアップネクスト編集部 (全て見る)

こんにちは!スタートアップネクスト編集部です。

こちらのサイトでは、スタートアップやベンチャーの経営や起業に興味をお持ちの方に対して、スタートアップや最先端技術やビジネスについてのノウハウや知識についてプロのベンチャーキャピタルがレクチャーしています。

今回は、機械学習分野への転職についてまとめてみました。

こちらをご覧になっていただく事で、今後の機械学習の可能性や未経験の人は機械学習分野へ転職できるのか等、参考になるかと想いますので、是非最後までお読みください。

今後、機械学習がもつ可能性

人工知能がすでに人間越えしている事実はご存知かと思います。2017年4月、将棋の「電王戦」に挑んだのが、人工知能「ポナンザ」。対する人間側は将棋界最高峰の29歳の佐藤天彦名人。

佐藤天彦名人はレジェンド羽生善治を破った天才プロ棋士で有名となった名人です。一方、人工知能のポナンザは東大卒の天才プログラマー、31歳の山本一成氏が生み出しました。

結果は。4勝1敗で「ポナンザ」勝利となりました。もう、既に将棋の世界では人間は太刀打ちできなくなってきています。

では、なぜ人工知能はこれほどまでに強いのか。それは、人工知能「自らが学ぶ」ことを導入したことです。これが「機会学習」と呼ばれるものです。ポナンザはプロ棋士の過去20年にわたる5万局にも及ぶデータを読み込ませ、自ら分析・解析を繰り返し、勝利の方程式を創造してきたのです。この現象は将棋界に限ったことではありません。

ビジネス社会でも徐々に浸透しつつあります。株式売買における証券業界では千分の1秒単為の変化を読み、その未来予測を人工知能が担ってきています。金融業界も多くはこの「機会学習」が取り入れ始めているが、一般ビジネスにも浸透しつつあります。ネットで買い物をすると「お勧め商品」が出てきますが、この「レコメンド機能」も、同じような属性のユーザーがどのようなものを購入する傾向が強いのか、機会学習により、膨大なデータを解析した上で表示させているのです。

ネット分野だけではありません。タクシー業界では、どの時間帯でどの場所を通ると客がいる可能性が高いのか、なども人工知能が「機会学習」をベースに導き出しています。これからは、あらゆるビジネス社会に浸透していくことが予測されています。

このように機械学習は世の中を大きく変化させる可能性があることが分かると思います。

そこで次は機械学習分野への転職メリットについて見ていきましょう!

機械学習分野への転職のメリット   

では機械学習分野への転職のメリットについて見ていきましょう!

今注目の機会学習分野への転職メリットは何といっても今後の成長性に尽きると言っても過言ではないでしょう。通常、エンジニアは大手からの受託開発が中心の業界構成となっており、多くの場合、金融系システム、医療系システム、官公庁系システムなどの開発を中心に行ってきましたが、大手企業や官公庁系のシステム分野は大方導入を終えています。

こういった背景から、この既存分野でのエンジニアは運営、保守、メンテナンスの細々とした補助的サポートの業務が中心となっています。つまり、一般的なエンジニア系企業は成長期を終え、衰退期に入っているのです。しかし、機会学習分野に関しては違います。前述の如く、各分野がビッグデータを基に、AI導入へ舵を切ったばかりでもあり、今後成長期を迎える分野なのです。

しかも、機会学習分野はIT、EC、ソーシャルゲーム分野などの特定の分野だけではなく、リアル分野における金融、医療、自動車などの各種メーカーから卸小売、さらには私たち生活全般を取り巻く「情報」全てが機械学習の技術を取り込んでいくことが見込まれています。

これから成長著しい機会学習分野への転職はまさにブルーオーシャンであり、収入面のみならず、そのノウハウ・経験を生かし、様々な分野での活躍も可能性を秘めているのです。

転職メリットが分かったことで多くの方が機械学習エンジニアについて興味が湧いてきたのではないでしょうか?そこで次は機械学習エンジニアになるためにはについて見ていきましょう!

※起業やスタートアップの経営に興味がある方はこちらの記事もご覧ください

機械学習エンジニアになるためには?

では、実際に、機械学習エンジニアになるために必要なスキルについて、見ていきましょう。

機械学習エンジニアというのは、最近になってできた職種であるため、明確に必要なスキルや要件が定義されているわけではありません。だからこそ、新しい分野を開拓していく能力が必要とされている、といっていいでしょう。

具体的なスキルとしては、以下のようなスキルが求められています

・SQL含む、データベースを作成・管理する能力

・PythonやRubyなど、コンピュータプログラミングができる能力

・機械学習に関する基礎的な仕組みの理解

・仮説思考およびモデリングができること

・クラウドに関する知識

と、多岐にわたる能力が求められます。しかし、このようなスキルをすべて持っている人というのは、日本中探してみてもそんなにいないでしょう。機械学習エンジニアになりたい、というためには、自らスキルを学び、身につけていくことが重要となります。では、どのようにこのようなスキルを身に着けることができるでしょうか。

本を読んで学ぶ

機械学習を勉強するならこれに決まり!?機械学習おすすめ本12選!!

スクールに通う

スクールに通って、スキルを学ぶというのは、お金がかかる分、最も効果的な方法といえるでしょう。最近では、プログラミングだけでなく、AIについて専門的に学べるスクールも登場しています。代表的なものを紹介しましょう。

受講が実質無料になる「AIジョブカレ」

AIジョブカレは、エッジコンサルティングが主催する、AIに関する全般が学べるスクールになります。

入門講座だけでなく、専門的に学べること、実際の人工知能エンジニアが講師を行うこと、また、プログラミングだけでなく、人工知能のトレンドも学べることが特徴です。

受講料は10万円と比較的安価で、かつ、転職が決まると、実質無料になる、という制度を採用しています。また、スクールでは、未経験でも転職OKな職種を紹介してくれるそうです。

週1日と、社会人でも受講しやすい「Pythonキャリアカレッジ」

Pythonキャリアカレッジは、バンタンが運営する、社会人向けの、AIに関するスクールになります。

レベルに合わせて受講タイプが設定されており、初心者の方でも勉強することが可能です。現役のプログラマーが直接指導してくれるため、実践で使える知識を身につけることができます。また、費用も、月1.5万円からと、リーズナブルな価格で受講可能です。基礎編から応用編と、徐々にステップアップしながら学ぶことも可能です。

オンラインで学ぶ

スクールに行く時間がない、という人は、オンラインで口座を受講するのも1つの方法だと思います。下記で、機械学習に関するオンライン講座の代表的なものを紹介します。

オーダーメイドで受講可能な「AI Academy」

人工知能、機械学習・ディープラーニング・データサイエンスなどに特化したAIプログラミング学習サービスです。独学で行き詰ってしまった方や、仕事で必要になった方を対象にしています。

オリジナルテキストによる学習と、マンツーマンのサポートとで講座を進めていきます。自分のレベルに合わせて、個別のカリキュラムを組むことができるので、あらゆるレベルから始めれることが特徴になります。Basicコースの場合、月額8000円程度ですが、マンツーマンの指導を受ける場合は、月額6万円のマスターコースを受講する必要があります。

課題に応じてカリキュラムを選択できる、「Umedy」

Umedyは動画によるオンライン学習のサービスです。人工知能や機械学習に特化しているわけではありませんが、機械学習関連のコンテンツが豊富にあります。例えば、「実践データサイエンス&機械学習 with Python -統計学の基礎からビッグデータまで-」という講座は、基礎から学びたい方にぴったりといえるでしょう。

1講座数時間で学ぶことができ、料金も1講座につき1万円程度から、と比較的リーズナブルです。

まずは手を動かしてながら学んでみてください!ここまで機械学習分野への転職についていいことばかり述べてきましたので次の見出しでは転職する際の注意点について解説します。

機械学習分野に転職する際の注意点

それでは成長が見込まれる機械学習分野への転職する際、どのような準備や能力が必要なのでしょうか。

機械学習には「教師あり機械学習」「教師なし機械学習」「強化学習」の3つにグループ化することができます。

「教師データ」とは手本となるデータのことで、そのデータが前提としてあるのが「教師あり機械学習」であり、その教師データがないのが「教師なし機械学習」、そしてフィードバック制御を使った機械学習が「強化学習」です。

それぞれに属するアルゴリズムは以下です。

「教師あり機械学習」に属するアルゴリズム

「教師あり機械学習」に属するアルゴリズムは以下があります。

  • サポートベクターマシン
  • 決定木
  • ニューラルネットワーク
  • ナイーブベイズ
  • ロジスティック回帰
  • 深層学習
  • 最大エントロピー法

「教師なし機械学習」に属するアルゴリズム

「教師なし機械学習」に属するアルゴリズムは以下があります。

  • 協調フィルタリング
  • クラスタリング
  • 相関ルールマイニング

もし、機械学習分野への転職を考えている方でしたら、上記のような知識が前提としてあると有利に働きます。

また、機械学習分野のエンジニアはデータ分析に頻出のプログラミング言語に通じている人が多く、「Python」「Ruby」「Java」「C++」なども有効な知識となります。

そしてビッグデータを扱うことから「統計学」「データマイニング」なども有効ですし、インフラ構築のための知識や外部のITコンサルなどと一緒に協業するための折衝能力、コミュニケーション能力なども重要な要素となります。

ただし、これだけで十分というわけではありません。それよりも最も重要な能力があります。

それが「仕組みを創造する」能力です。通常、一般的なエンジニアは決められた範囲で、決められた内容を作成します。

しかし、機械学習分野は目的を明確にし、全く新しい仕組みを創ることが求められます。つまり、企業における経営理念や利潤追求の大きな目標を念頭に、どのようなデータをどのように導くのか、枠組み作りの創造性が求められます。

グランドデザインをどのように設計するのか、こういった能力が求められるのも特徴の一つです。

次は機械学習未経験の方必見の未経験の方でも転職可能なのかについて見ていきましょう!

機械学習未経験でも転職可能か?

機械学習に転職するには、やはり経験が必要なのでしょうか。

確かに、経験がある方が、優遇されることは間違いありません。しかし、日本では、機械学習を経験した人自体が少なく、求人に対して経験者が足りない状況のため、未経験者にも十分チャンスがあると言ってよいでしょう。

しかし、未経験といっても、何も知らないまま、機械学習の仕事ができるわけではありません。転職するには、それなりの準備をする必要があります。

まず第一に、プログラミングができることは必須です。実際には、機械学習というのはチームで行っていきます。そのチームに入るために、手を動かせることが必須の条件だからです。機械学習には、Pythonと呼ばれる言語がよく使われています。Pythonを一通り使いこなせるくらいのスキルは身につけておいた方がよいでしょう。

また、機械学習は、専門的な知識や用語の理解が求められます。なので、機械学習の仕組みや基本的な構造については、事前にある程度理解しておくとよいでしょう。

これらはいずれも、独学で学ぶことができるものです。未経験での転職は、何よりも学ぶ力が求められます。こういったスキルを身につけて、学べることをアピールすれば、未経験でもエンジニアになることは十分可能です。

いよいよ最後の見出しです。最後は機械学習エンジニアの年収について見ていきます。

機械学習エンジニアの年収は?

実際のところ、機械学習エンジニアの年収は、どれくらいなのでしょうか。

機械学習エンジニアだからといって、他の部門のエンジニアと、大きく差がつくわけではありません。20代であれば、400万円~800万円といったところが相場であるといえるでしょう。ただし、中には大手企業や外資系企業で、機械学習に力を入れている企業もあります。そういった会社であれば、30歳で1000万円というのも、決して夢ではありません。

また、ビズリーチが行った、プログラマーの言語別、年収ランキングを見てみると、機械学習によく使われる言語であるPythonは、2016年は1位で平均651万円、2017年も2位で、平均601万円でした。このことからも、機械学習エンジニアは、エンジニアの中では、比較的高収入を狙える職種だと言えるでしょう。

機械学習の分野における転職への道 まとめ

機械学習は、将棋の世界でもチャンピオンを人工知能が破るなど、発展目覚ましい分野であり、求人も増えてきている注目の高い業界になります。求人に対し、経験者が不足しがちなので、未経験者でも転職のチャンスは大いにあります。比較的高収入が期待できるのも魅力の1つです。

機械学習エンジニアは、プログラミングだけでなく、データベースに関する知識など、幅広いスキルが求められます。もし未経験での転職を考える場合、まずはプログラミングが一通りできること、そして、機械学習に関する知識に関しても、準備をしていった方がよいでしょう。

未経験であってもチャレンジできる環境は魅力ですね。もし興味があれば、ぜひ検討してみてはいかがでしょうか。

※起業やスタートアップの経営に興味がある方はこちらの記事もご覧ください

スタートアップネクスト編集部ではスタートアップの経営に強い興味のある方の相談にのっています!

スタートアップネクストを運営しているSkyland Ventures(スカイランドベンチャーズ)はシード・アーリーステージに特化したベンチャーキャピタルです。より多くの20代・30代のビジネスパーソンがスタートアップの経営にチャレンジできるように、Skyland Ventures(スカイランドベンチャーズ)の代表であり、ベンチャーキャピタリストである木下が、無料でキャリア相談にのっています。
スタートアップの経営に強い意欲をお持ちの20代・30代の若手ビジネスパーソンの方は是非お気軽にご相談ください。

以下のURLにより詳細を記載していますが、当社が提供できるメリットは下記4点になります。

➤無料キャリア相談のお問い合わせはこちらから

http://startupnext.jp/contact

1.上場企業経営者・スタートアップ経営者・VCなど広範囲に直接的リーチを持つからこそわかる起業家人材・経営者人材としてのポテンシャルをその場でフィードバックします

当社の本業はスタートアップへの投資を行うベンチャーキャピタル事業です。投資事業の中で培った経営者・起業家としての素養やポテンシャルを判断し、適切なフィードバックを提供する事が可能です。また不足しているマインドやスキルセットなども具体的に提示する事で、今すぐでなくとも、今後スタートアップの経営メンバーとして活躍するために必要な経験等についても本音ベースでお伝えができます。

2.上場企業経営者・スタートアップ経営者・VCなどへ直接ネットワーキングします

ベンチャーキャピタル事業で培った多くの上場企業経営者、スタートアップ経営者、他社のベンチャーキャピタリストとの広く深いネットワークが強みです。面談によって木下が適切と感じた場合、その方に合ったスタートアップ業界のキーマンと直接お繋ぎする事も可能です。当社からのご紹介での出会い・ご縁をキッカケに、大きく人生・キャリアを変える事も多いです。

3.インターネットサービス(EC・メディア・広告・ゲームなど)や新しいテクノロジー分野(VR/AR・AI・暗号通貨など)の新領域の事業機会やトレンドを知ることができます。

ここ最近のスタートアップ界隈では、今までのインターネットサービスはもちろんですが、暗号通貨やビットコインなどを含むフィンテック領域や、IoT等、多くの新規性高い成長分野への投資が活発化しています。

最先端分野のスタートアップやビジネスに関心があるものの、具体的なイメージが湧かない、実際の成長ポテンシャルやビジネスモデルや競争優位性がわからない・・、といった方に対しても、具体的な情報提供が可能です。

スタートアップの最前線で投資検討しているベンチャーキャピタリストだからこそが知り得る情報やナレッジが豊富です。

4.全員会います

対象者以外の希望者にはSkyland Ventures代表パートナーである木下 慶彦が自ら全員会います。

※ただし、以下の対象である事が前提ですので下記を事前にご確認ください。


ABOUTこの記事をかいた人

スタートアップネクスト編集部

スタートアップネクスト編集部です。スカイランドベンチャーズというシードスタートアップへの投資に特化したベンチャーキャピタルが運営しています。スタートアップの経営幹部を目指す20代、30代向けに最先端分野やスタートアップの酸いも甘いもをぶっちゃけでお伝えして参ります。