【AI,機械学習エンジニアとは？】仕事内容と企業ランキング一覧 | 年収,将来性,新卒の就職方法も

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就活アドバイザー 京香

AI,機械学習エンジニアとは？就職について解説

AI,機械学習エンジニアの仕事内容

AI・機械学習エンジニアは一言でいうと、「機械学習アルゴリズムに関わる職業」です。

AI・機械学習エンジニアの仕事内容は、大きく分けて以下の3つです。

機械学習エンジニアは、使用用途に合わせたアルゴリズム（機械学習の手順・計算方法）を考え、実装します。

また、機械が集めた顧客データなどの情報から、よりよいサービス作りを目指し、環境を構築していくのが機械学習エンジニアの仕事です。

細かくいうと、AI(人工知能)エンジニアとデータサイエンティストなどとは違いますが、特にAIと機械学習エンジニアはほとんど同義で使われることも多いです。

AIエンジニアやデータサイエンティストとの違いは以下の通りです。

＞＞　機械学習エンジニアの企業での仕事内容

AI,機械学習エンジニア企業の平均年収は約630万円

結論から言うと、AI・機械学習エンジニア企業の平均年収は約630万円です。

一般的なエンジニアの平均年収は約540万円のため、AI・機械学習エンジニアの年収は高いと言えます。

さらに、アメリカなど海外で活躍しているAI・機械学習エンジニアの平均年収は1,400万円とかなり高いです。

以下に年代別の機械学習エンジニアの平均年収を紹介しておきます。

AI,機械学習の将来性は？→結論：将来性あり

結論から言うと、AIや機械学習の需要は非常に高く、将来が期待できる職業であるといえます。

その理由は、人工知能に関するサービスやシステムが増加しており、人工知能を取り入れた企業が増えていくからです。

AI市場規模2020によると、AI市場規模は増加し続け、2024年度の市場規模は約980億となる予想がされています。

このデータからもAIの市場規模は大きくなっていき、需要は増え続けるでしょう。

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AI,機械学習エンジニア業界の企業ランキング

売上高編

まず、売上高ランキングを紹介します。

※1 Preferred Networksは2020年の売上高
※2メタリアルはMT事業の売上高
参考：業界動向サーチ「AI業界　売上高ランキング」

平均年収編

続いて、平均年収ランキングを紹介します。

残業時間編

続いて、残業時間が少ないランクインを紹介します。

有給日数編

離職率編

続いて、離職率が低いランキングです。

時価総額編

最後に、時価総額編ランキングを紹介します。

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【上場企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社を解説

企業①：NEC  (平均年収：829万円)

【上場企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社1つ目は、「NEC」です。

NECは、画像解析やマッチング、時系列数値解析の役割をしている機械学習エンジン「RAPID機械学習」を作っている会社です。

NECの特徴は以下の通りです。

企業②：富士通  (平均年収：859万円)

【上場企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社つ目は、「富士通」です。

富士通は、日本の総合エレクトロニクスメーカーで、ITサービス提供企業として売上高で国内1位を誇る会社です。

富士通の特徴は以下の通りです。

企業③：モルフォ (平均年収：614万円)

【上場企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社3つ目は、「モルフォ」です。

モルフォは、静止画向け電子式手振れ補正技術、動画向けノイズ除去技術を扱っている会社です。

モルフォの特徴は以下の通りです。

企業④：HEROZ (平均年収：663万円)

【上場企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社4つ目は、「HEROZ」です。

HEROZは、将棋AIの開発を通して、深層学習などの機械学習によるAI関連業務をしている会社です。

HEROZの特徴は以下の通りです。

企業⑤：ブレインパッド　(平均年収：721万円)

【上場企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社5つ目は、「ブレインパッド」です。

ブレインパッドは、ビッグデータ活用サービスやデジタルマーケティングサービスなどに関わる企業です。

ブレインパッドの特徴は以下の通りです。

>>「unistyle」で内定者のESを見る

IT業界の企業選びに悩んでいる人にオススメの記事一覧

>>「就活の教科書」中途採用ページを見てみる

>>「就活の教科書」学生インターン募集ページを見てみる

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【ベンチャー編】AI,機械学習エンジニア年収top5社を解説

企業①：Preferred Networks (平均年収：800万円)

【ベンチャー企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社1つ目は、「Preferred Networks」です。

Preferred Networksは、ロボティクスや工作機械への応用、物体認識・制御・最適化技術の研究開発に関わっている企業です。

Preferred Networksの特徴は以下の通りです。

企業②：ABEJA　(平均年収：650万円)

【ベンチャー企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社は、「ABEJA」です。

ABEJAは、AIプラットフォーム「ABEJA Platform」を提供しており、顧客の行動データや店舗の売り上げを伸ばす業務を行っている企業です。

ABEJAの特徴は以下の通りです。

企業③：Laboro.AI　(年収：500~1000万円)

【ベンチャー企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社は、「Laboro.AI」です。

Laboro.AIは、ショッピングサイトの「購買予測」や、人材紹介会社での「マッチングエンジン」に関わる企業です。

Laboro.AIの特徴は以下の通りです。

企業④：エクサウィザーズ　（平均年収：600万円)

【ベンチャー企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社は、「エクサウィザーズ」です。

エクサウィザーズは、地方自治体向けの市民に健康状態をAIで予測するデータ解析サービス「健寿君」を開発している企業です。

エクサウィザーズの特徴は以下の通りです。

企業⑤：アイデミー　(平均年収：450万円)

【ベンチャー企業編】AI,機械学習エンジニア年収top5社は、「アイデミー」です。

アイデミーは、環境構築不要のプログラミング演習環境を作っており、人工知能が学べる独自サービス「Aidemy」を開発している企業です。

アイデミーの特徴は以下の通りです。

IT系の優良企業から内定をもらうには？

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IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法

対策法：IT業界特化の就活のプロに選考対策と優良IT企業を紹介してもらう

IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法は「IT業界特化の就活のプロに選考対策と優良IT企業を紹介してもらう」ことです。

IT業界には該当する企業、仕事内容、求められる人材など分からないことがたくさんありますよね。

知らないことが多いIT業界への就職こそ、就活のプロからサポートを貰うことで、隠れ優良企業に就職することができます。

IT業界を熟知した就活のプロからサポートを受けられるエージェントの中でも、特におすすめのものを紹介するので、登録してIT業界の内定を獲得しましょう。

対策法：自分の専攻や希望職種に合うホワイト企業の特別スカウトをもらう

IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法は「自分の専攻や希望職種に合うホワイト企業の特別スカウトをもらう」ことです。

IT業界の企業に入社できたとしても、自分が希望する職種に就けなかったらモチベーションも下がる場合がありますよね。

そのため、「IT業界の優良企業で希望職種で働きたい！」という方は、自分の強みや専攻、希望職種などのプロフィールを入力するだけで、自分に合う優良企業から特別スカウトをもらえる「OfferBox」がおすすめです。

対策法：選考通過できるように内定者のESを確認しておく

IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法は「選考通過できるように内定者のESを確認しておく」ことです。

IT業界の企業では、自己PRやガクチカ以外にもIT系の分野に特化した内容を聞かれることがよくあるため、事前に内定者の回答を見ておくことで、ESを簡単に書けるようになります。

そこで「選考通過ES」がおすすめです。

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AI,機械学習エンジニアの企業での仕事内容

仕事内容①：AI開発・設計

機械学習エンジニアの仕事内容1つ目は「AI開発・設計」です。

AI（人工知能）を使ったサービスの開発・設計など、機械学習に関わる仕事をします。

また、開発後、顧客のデータなどの情報を使ってサービスの機能改善に取り組みます。

仕事内容②：データの分析・解析

機械学習エンジニアの仕事内容2つ目は「データの分析・解析」です。

大企業などで扱う顧客データなどの情報量は非常に多いので、扱うデータの整理・蓄積・管理はコンピュータが行なっています。

他にも、扱っているデータから一定の変数を出したり、変数が変わる程度などを知らせる役割もコンピュータです。

機械学習エンジニアは、無数のデータを扱うコンピュータに指示を出したり、集められたデータからサービスの改善や管理をしています。

仕事内容③：モデルの開発

機械学習エンジニアの仕事内容3つ目は「モデルの開発」です。

機械学習エンジニアは、必要最低限のアルゴリズムを特定し、用途にあわせてモデルを作ります。

アルゴリズムとは「機械学習の手順・計算方法」ですので、目的によってアルゴリズムは変わります。

なので、機械学習エンジニアは、機械が目的にあったアルゴリズムを採用しているのか確認し、モデルの開発を行なっています。

仕事内容④：基盤構築・運用

機械学習エンジニアの仕事内容4つ目は「基盤構築・運用」です。

基盤構築とは、機械学習をする際の環境を整えたり、事前にエラーの対処をしておくことです。

そして、運用とは、定期的なメンテナンスやエラーの対処などを行なっています。

開発終了後、このような基盤構築・運用をすることで、顧客に長く使ってもらえるサービスができます。

仕事内容⑤：最新技術の研究

機械学習エンジニアの仕事内容5つ目は「最新技術の研究」です。

人工知能や機械学習に関わる技術は、毎秒変わっており、進歩がとてつもなく早いです。

なので、機械学習エンジニアは最新の論文や本で情報収集し、最新技術の研究をしなければいけません。

その後、新しいサービスや、機械学習に取り入れるべき機能などを考えます。

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未経験でも新卒でAI,機械学習エンジニアの企業に就職する方法

方法①：大学や大学院で専門的な知識を学ぶ

未経験でも新卒で機械学習エンジニアの企業に就職する方法1つ目は、「大学や大学院で専門的な知識を学ぶ」です。

大学や大学院で機械学習やAIに関する知識を身に付けておくと、コンピュータサイエンスやデータサイエンスに詳しくなれます。

また、実際に大学院で研究を深め、修士や博士号を取得した後に機械学習エンジニアとして採用される人も多いです。

なので、大学や大学院で専門的な知識を学んでおくと未経験でも新卒で機械学習エンジニアの企業に就職できますね。

方法②：インターンシップに参加する

未経験でも新卒でAI・機械学習エンジニアの企業に就職する方法2つ目は、「インターンシップに参加する」です。

就職活動を語る上で欠かせないのがインターンシップで、3年生の夏～冬にかけて開催されています。

形式によって違いますが、場合によっては本選考優遇のチケットを貰える可能性もあり、参加するメリットが大きいです。

特に選考付きのインターンシップは本選考の練習にもなるので、積極的に応募して参加するようにしましょう。

方法③：普通のエンジニアからキャリアアップする

未経験でも新卒で機械学習エンジニアの企業に就職する方法3つ目は、「普通のエンジニアからキャリアアップする」です。

エンジニアとしても未経験の場合、機械学習エンジニアになるには敷居が高く、入社したとしても仕事についていけないといったことが起こります。

なので、未経験からいきなり機械学習エンジニアに飛び込むのではなく、Webエンジニアやデータ分析エンジニアなどの職業に就き、実績や経験を積み重ねることをおすすめします。

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AI,機械学習エンジニアになるメリット

メリット①：AI市場は拡大している

AI・機械学習エンジニアになることのメリットの１つ目は、「AI市場が拡大している」ことです。

導入部分でも説明したように、AIや機械学習の技術は色々な分野に応用され、AI市場は年々拡大しています。

AIや機械学習エンジニアとしてのスキルを身につければ、多くの企業から欲しがられる人材になります。

今後の益々AIや機械学習のスキルの需要は高まることが予想され、働き先には困らないことがメリットに挙げられます。

メリット②：エンジニアを好待遇する企業もある

AI・機械学習エンジニアになることのメリットの２つ目は、「エンジニアを好優遇する企業もある」ことです。

高度なデジタル技術を必要とする場面が多くなったことで、各企業はAIや機会学習のスキルを持った人材の確保をしようと働いています。

NECやNTTドコモ、ソニー、DeNAなどでは、AIやデータサイエンスなどを専攻した大学院卒採用で、初任給を引き上げるなどの施策を発表しています。

メリット③：世界でも活躍できる

AI・機械学習エンジニアになることのメリットの３つ目は、「世界でも活躍できる」ことです。

AIや機械学習のスキルは、日本だけでなく世界が注目し、必要としている技術です。

国内でスキルの習得や経験を積んだ後に海外に挑戦することも十分可能です。

欧米などでは、日本よりもエンジニアは高収入なので、海外ではさらに高い収入を目指すこともできるでしょう。

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AI,機械学習エンジニアになるデメリット

デメリット①：高い専門知識やスキルが求められる

AI,機械学習エンジニアになるデメリットの１つ目は、「高い専門知識やスキルが求められる」ことです。

AIや機械学習のスキル習得には、非常に高度が知識が必要です。

具体的には、プログラミング言語の習得に加えて、数学の知識も求められることから、習得のハードルは高いです。

スキルを身につけるまでにも、多くの時間をかける必要があります。

未経験やこれらか目指そうとする人は、相当の努力が必要になることを覚えておきましょう。

デメリット②：市場が変化するリスクがある

AI,機械学習エンジニアになるデメリットの２つ目は、「市場が変化するリスクがある」ことです。

現在はAI市場が拡大していますが、特にITの技術分野の発展は変化のスピードが早いです。

AIや機械学習エンジニアとしてスキルを身につけていれば、仕事がなくなる心配はないと思いますが、市場の変化には敏感である必要があります。

就職して働いてからも、日々新しい技術を取り入れてスキルアップをする必要があります。

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まとめ：機械学習の企業に就職する場合は高度なスキルが求められる

この「機械学習エンジニア　就職」の記事はいかがだったでしょうか？

この記事では、「機械学習エンジニアの就職事情」について解説しました。

加えて、機械学習エンジニアの仕事、【上場企業/ベンチャー編】機械学習エンジニアの就職先おすすめ企業ランキング、未経験でも新卒で機械学習エンジニアの企業に就職する方法3選、についても解説しました。

最後にこの記事の内容をおさらいしましょう。