機械学習エンジニアの基礎知識｜必要とされる領域とは？

機械学習とは、コンピュータに自ら予測や分類などのパターンを学習させていく技術のことです。近年では、AI導入化が進み、AI開発に携わる仕事のひとつである機械学習エンジニアが人気を集めています。では、機械学習エンジニアは、一体どのような仕事なのでしょうか？今後、AI関係の仕事に携わりたい、もしくは機械学習エンジニアを目指している方であれば、基礎知識などをあらかじめ抑えておくと良いでしょう。本記事では、機械学習エンジニアの基礎知識とともに、必要とされている領域について紹介します。

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機械学習エンジニアの基礎知識

機械学習エンジニアはどのような仕事なのか、まず基礎知識から紹介します。

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアは、AIに関連する職業のひとつであり、機械学習の実装や開発に携わる技術職です。主にデータの分析、またはデータをコンピュータに学習させ、最適なアルゴリズム開発や検証などを行います。近年では、金融、保険、マーケティング、製造、流通・小売、サービス、医療など様々な業界において機械学習を利用した予測モデルや最適化、分類といった手法が多く用いられています。このような時代背景から、機械学習の技術をシステム、サービスに落とし込む人材需要が高まっています。

AIエンジニアとの違い

機械学習エンジニアと関連する職業のひとつに、AIエンジニアがあります。AIエンジニアとは、AI開発技術に特化したエンジニアのことです。機械学習エンジニアもAIエンジニアの中に含まれますが、AIエンジニアはその中でもAI開発に限定したものとなります。また、会社によってはAI研究に携わる人物をAIエンジニア、開発職を機械学習エンジニアと区別する場合もあります。

データサイエンティストとの違い

機械学習エンジニアと関連する職業には、AIエンジニアの他にデータサイエンティストがあります。データサイエンティストは機械学習エンジニアと同等に扱われることもありますが、データサイエンティストはあくまで統計学に近い領域を担うのが特徴です。ただし、企業が募集するデータサイエンティスト求人の多くの仕事内容は、機械学習エンジニアと同等に扱われることが多いです。

AI・機械学習・ディープラーニングとの違い

AIとは人工知能のことであり、人間と似た思考や振る舞いを機械に任せる試みや技術のことです。機械学習はAI開発技術のひとつであり、人間が指針となるアルゴリズムとデータをコンピューターに与え、コンピューターが自らデータを読み取ることで、アルゴリズムをモデルとして発展させていく手法です。ディープラーニングは機械学習の一部であり、人間の神経回路を模したニューラルネットワークを発展させ、人間が指示しなくても、コンピュータ自体が自ら学習していく技術を意味します。

機械学習はAIのひとつ、さらにディープラーニングは機械学習を発展させたものであり、これら3つの技術をまとめると「AI>機械学習>ディープラーニング」の入れ子構造となります。特にAIは、機械学習、ディープラーニングなどを含む広い概念ともいえるでしょう。

機械学習の種類

機械学習には様々な種類があるため、目的に合わせて使い分ける必要があります。機械学習の種類について、それぞれ紹介します。

教師あり学習

教師あり学習とは、正解のデータを用意し、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習する手法です。

教師なし学習

教師なし学習は、正解データなしで入力したデータの特徴やルールを学習して分析する手法です。データを与え、データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築します。

強化学習

「環境」と「エージェント」の2つの要素からなるシステム上で、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うよう学習させる手法です。「環境」は、「エージェント」の行動により与える報酬を変化させます。

深層強化学習

深層強化学習は、深層学習と強化学習を組み合わせた手法です。

半教師あり学習

少数のラベルのついたデータと大量のラベルのないデータが用意されたようなケースで活用する学習手法です。

機械学習を用いる分野

機械学習によるAIサービスは、すでに生活の様々なシーンで数多く展開されています。本項目では、その中でも多く利活用されている画像認識、音声認識、自然言語処理、未来予測・売上予測についての内容や主な活用例について紹介します。

画像認識

画像認識は、機械学習を得意分野としており、画像や動画から文字、顔などの特徴を認識する技術のことです。主な活用例としては、手書き書類の自動データ化など、人的リソースのコア業務を簡略化する際に利用されています。他には、長時間の動画から見どころを抜き出し、短時間の動画を生成していく動画のダイジェストやハイライトの生成などに用いられています。

音声認識

大量のデータを収集しやすい音声認識も、機械学習の得意分野のひとつです。音声認識は、人の話した声を文字テキストに変換する技術のことです。話し言葉を文字列へ変換、もしくは音声の特徴を捉えて人を識別する機能を意味しています。主な音声認識の活用例は、コールセンターの自動オペレーターがあります。コールセンターでは、顧客の問い合わせ音声からコンピュータが自動で何を要望しているかまで認識した上で自動応答を行います。コンピュータが自動応答まで対応することにより、営業時間外の受付も可能としました。

自然言語処理

自然言語処理は、コンピュータに人間が日常的に利用している言語を処理させることです。AIの技術では大量のテキストデータ解析、非構造化データの処理を得意としているため、目的に合わせたパターンを学習することで、人間が話す言葉を処理する「自然言語処理」の精度を高めていくことができます。自然言語処理の技術は、AIアシスタント、検索エンジン、チャットボットなどの技術に用いられています。

未来予測・売上予測

機械学習の技術では、大量のデータを収集・分析して未来の需要予測、売上予測を行うことができます。大量のデータを人の手で加工、分析するには多くの時間を必要としますが、機械学習によってAIに学習させればスピーディーかつ正確に分析できます。機械学習で過去のデータなどから分析を行い、未来の予測を立てることで従来以上にターゲットを意識した仕入れ、商品配置、導線を意識した売り場作りなども実現可能です。

機械学習エンジニアが必要とされる領域

機械学習エンジニアの主な仕事内容は、以下の通りとなります。

• サービスの設計や開発業務
• データの分析や解析
• 機械学習モデルの開発や検証
• システムの構築・運用・保守
• 最新技術の研究や調査

それぞれの業務領域、内容について、具体的に紹介していきます。

サービスの設計や開発業務

機械学習エンジニアの主な仕事内容のひとつに、人工知能を利用したWebサービスの開発など、サービスの設計や開発業務が挙げられます。他には、開発の後に行う機能改善などの業務があります。また、Webサービスを運営する際には、顧客データ、訪問ログなどの情報を用いて、不正ユーザー検知、レコメンデーションなども行います。

データの分析や解析

機械学習エンジニアは、企業で扱う膨大な業務データの分析・解析を行います。機械学習エンジニアは作業を行うコンピューターへの指示によってデータの分析・解析によるデータの可視化を行い、業務管理や改善などに役立てます。

機械学習モデルの開発や検証

機械学習の精度を高めるには、選定したアルゴリズムが目的に合った手法、もしくは、未知の情報にも対応できるかなどの検証が欠かせません。機械学習エンジニアは、それらの目的から用途にあわせて機械学習に用いるアルゴリズムの開発・検証を行います。場合によっては、機械学習エンジニアがアルゴリズム選定までに行う分析結果の抽出などを担うケースもあります。

システムの構築・運用・保守

機械学習を必要とするモデルやデータは用途によってそれぞれ異なることから、定期的な運用により目的に合わせていく必要があります。さらに、開発終了後も保守などの業務を続けなければなりません。そのため、機械学習エンジニア自らが開発時に開発者、利用者と実行環境を共有できるように環境構築、機械学習を実行する環境整備、定期的な保守業務などの業務を担当します。

最新技術の研究や調査

機械学習が関わる人工知能などの技術は進化が非常に早く、人工知能やAIツールは日々発展しています。そのため、機械学習エンジニアが発表された論文を読み、最新技術を常にキャッチアップするなど、最新技術の研究や調査を続ける必要性があります。

機械学習ツールを使えば専門的な知識が不要に

機械学習エンジニアの需要は、AIの進化に伴い、年々高まっています。機械学習は、便利なツールを使えばモデル開発の運用コストを削減できるようになるのです。本項目では、機械学習ツールの内容について具体的に紹介します。

機械学習ツールとは

機械学習ツールとは、機械学習プロセスを自動化するツール（AutoML）のことです。AutoML（Automated Machine Learning）を訳すると、「自動化された機械学習」となります。AutoMLとは、機械学習モデルの設計、構築の自動化、またはそのための手法全般を意味します。機械学習ツールによって作業の自動化ができるため、用いることで業務簡略化や人件費コストを抑えられます。

機械学習ツールの仕組み

機械学習ツールは、専門的な知識が必要である機械学習の一部を自動化できる仕組みとなっており、専門的な知識を持った人材がいなくても人工知能を活用できるようになります。機械学習ツールで行える具体的なデータ処理の内容には、以下のものがあります。

• データの整形や表示するデータの選択
• プログラムの改変
• 問題点やバグの検出、修正
• システムのアップデートに合わせた自動書き変え

機械学習ツールが注目される理由

ビジネスにおいて重要なのは実用性であり、機械学習を用いて何をするのかが重要とされています。今後AIはますます発展し、活躍する場面が増えてくることが予想されているため、専門知識がなくても簡単に使える仕組みである機械学習ツール技術が注目されています。機械学習ツールは難しい設定が不要であるため、プログラミングの知識も不要です。また、機械学習エンジニアが数名で取り掛かっても時間のかかるようなプロセスを簡略、短縮できます。さらにツールの導入により正確な分析が行えるため、機械学習を運用する目的も明確化されていきます。

機械学習導入はエンジニア不要の「UMWELT」がおすすめ！

機械学習ツールを用いることで、機械学習エンジニアがいなくても、データ分析を行えるようになります。データ分析は、企業の経営計画、マーケティング戦略、需要予測などに活用できます。しかし、機械学習ツールには導入、運用コストがかかるため、費用対効果を踏まえた上でサービスを選ばなければなりません。そこでおすすめなツールが、TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTです。

UMWELTはサブスクリプションサービスであるため、 オンプレミス型のAIツールより低コストで導入することができます。また、利用人数が増えても同一料金であるため、他部署で並行して使っても料金は変わらず、大人数の企業様でも心配ありません。さらに、UMWELTのサービスは、クラウド型であることから、既存のシステムからデータを自動で連携・収集も可能で、導入や運用、維持管理も簡単です。

まとめ

機械学習ツールは、専門的な知識がなくても、正確なデータ分析を実現できます。企業に導入することで、データ分析や需要予測など様々な業務に役立ちます。TRYETINGのUMWELTなら、ノーコードで誰でもかんたんにAIアルゴリズムを利用することが可能な上、プログラミングの知識やAI人材の採用は不要です。レゴブロックを積み重ねるような直感的な操作でAIシステムを構築可能なため、社内全員で簡単に操作できます。料金はAIシステムの中では業界最低水準、導入後はコンサルサポートもあるため、安心して継続的なご利用が可能です。UMWELTのサービスに興味がある方、データ分析や機械学習をより簡単、正確に実行したいとお考えの企業担当者は、ぜひTRYETINGへお問い合わせください。