管理人も現在使っている仮想プライベートサーバー「Conoha VPS」。
料金が他のVPSよりも安くそこが魅力的です。コスパ重視でサーバーを探している方にはおすすめです。
近年、AI技術の発展に伴い機械学習エンジニアという職種が注目を集めています。
しかし、「機械学習エンジニアはやめとけ」という声も少なからず聞かれるようになりました。
本記事では、機械学習エンジニアを目指す前に知っておくべき現実や、「やめとけ」と言われる理由について詳しく解説します。
キャリアを選択する上で重要な情報となりますので、機械学習エンジニアに興味のある方はぜひ参考にしてください。
機械学習エンジニアとは何か
機械学習エンジニアとは、機械学習アルゴリズムを用いてデータから知見を抽出し、予測モデルの開発や実装を行う専門家です。
彼らの仕事は、データの前処理から始まり、適切なアルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、評価、そして本番環境への実装までを担当します。
GoogleやMeta、Amazonなどのテックジャイアントでは、多くの機械学習エンジニアが高給で雇用されています。
彼らは膨大なデータを活用して、検索エンジンの精度向上や商品レコメンデーションシステムの改善などに取り組んでいます。
しかし、華やかな表面の下には、「機械学習エンジニアはやめとけ」と言われるような課題も数多く存在するのです。
機械学習エンジニアに必要なスキルセット
機械学習エンジニアになるためには、高度な数学的知識と統計学の理解が不可欠です。
線形代数、微積分、確率論などの数学的基礎がなければ、アルゴリズムの原理を理解することは困難です。
また、Python、R、Julia、TensorFlow、PyTorchなどのプログラミング言語やフレームワークの習得も必須となります。
これらのツールを使いこなせなければ、機械学習モデルの実装はおろか、データの前処理すら満足にできないでしょう。
さらに、大規模データを扱うためのデータベース知識や、モデルをデプロイするためのクラウドインフラの理解も求められます。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という声の背景には、このような高いスキル要求があるのです。
「機械学習エンジニアはやめとけ」と言われる主な理由
機械学習エンジニアを目指す人に「やめとけ」とアドバイスする理由はいくつか存在します。
それらを理解することで、より現実的なキャリア選択が可能になるでしょう。
過度な期待と現実とのギャップ
多くの人が機械学習エンジニアに抱くイメージは、最先端の技術を駆使して革新的なAIシステムを構築する仕事というものです。
しかし実際には、データの収集やクレンジングといった地道な作業が業務の大半を占めることが少なくありません。
AIリサーチャーのAndrew Ngが「機械学習プロジェクトの80%はデータの準備に費やされる」と述べているように、華やかな部分はごく一部なのです。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見は、このような地味な日常業務に対する失望から生まれることもあります。
激しい競争と高い参入障壁
機械学習エンジニアの市場は極めて競争が激しく、トップ企業に入るのはますます困難になっています。
GoogleのAI研究者Jeff Deanのようなスター研究者は稀であり、大多数のエンジニアは激しい競争の中で生き残りを賭けています。
特に日本市場では、機械学習エンジニアの採用枠自体が限られており、求人に対して応募者が殺到する状況です。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という言葉は、この厳しい採用競争を経験した人から発せられることが多いのです。
技術の急速な進化と勉強の継続的負担
機械学習の分野は日進月歩で発展しており、最新技術に追いつくために絶え間ない学習が必要です。
2023年にはOpenAIのGPT-4の登場により、多くの機械学習エンジニアが自身のスキルの陳腐化に危機感を抱きました。
Microsoftの研究者Andrej Karpathyも「AIの進化は加速しており、常に勉強を続けなければ取り残される」と警告しています。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という忠告には、この終わりのない学習負担への懸念も含まれているのです。
最新論文や技術への追従の難しさ
機械学習の研究分野では、毎月何百もの論文が発表されており、すべてを追うことは不可能です。
arXivには日々新しい機械学習関連の論文がアップロードされ、重要な技術的ブレークスルーを見逃す恐れがあります。
例えばTransformerアーキテクチャの登場は自然言語処理の分野を一変させましたが、その重要性をすぐに理解できた人は限られていました。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見は、この情報過多と技術的な追従の難しさを反映しているとも言えます。
プロジェクトの高い失敗率
機械学習プロジェクトは他のIT開発に比べて失敗率が高いことが知られています。
Gartnerの調査によると、機械学習プロジェクトの約85%が本番環境での期待通りの成果を上げられていないという報告があります。
これは、データの質の問題、ビジネスニーズとの乖離、過度な技術的複雑さなど、様々な要因に起因しています。
「機械学習エンジニアはやめとけ」というアドバイスには、このような高いプロジェクト失敗リスクへの警鐘も含まれているのです。
機械学習エンジニアの実際の仕事内容
「機械学習エンジニアはやめとけ」と言われる一方で、実際の仕事内容を正確に理解することも重要です。
現実的な期待値を持つことで、キャリア選択の判断材料とすることができます。
データ前処理の重要性と退屈さ
機械学習エンジニアの仕事時間の大半は、データのクリーニングや前処理に費やされます。
欠損値の処理、外れ値の除去、特徴量の正規化など、地道な作業の連続です。
Kaggleのチャンピオンである高橋かずひとさんも「データ前処理の質がモデルの性能を大きく左右する」と強調しています。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見は、このような地味な作業の多さに失望した人々から発せられることが少なくありません。
モデル開発と実装の現実
華やかに見えるモデル開発も、実際には試行錯誤の連続です。
ハイパーパラメータの調整やアーキテクチャの変更を何度も繰り返し、わずかな精度向上を目指します。
PFNの松尾豊氏は「実務での機械学習は科学というより職人技に近い」と述べています。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という声には、このような地道な作業の繰り返しへの疲弊感も反映されているのです。
運用・保守の負担
機械学習モデルをデプロイした後も、継続的な監視と調整が必要です。
データドリフトや概念ドリフトにより、時間の経過とともにモデルの精度は低下していきます。
GoogleのSRE（Site Reliability Engineer）チームは「MLOps（機械学習の運用）はソフトウェア運用より複雑」と指摘しています。
「機械学習エンジニアはやめとけ」というアドバイスには、この終わりのないメンテナンス負担への懸念も含まれているのです。
機械学習エンジニアの給与と労働環境
「機械学習エンジニアはやめとけ」という声がある一方で、その報酬面には魅力もあります。
実際の給与水準や労働環境を検証してみましょう。
日本と海外の給与格差
日本の機械学習エンジニアの年収は500万円〜1000万円程度が一般的です。
一方、アメリカのシリコンバレーでは、同じポジションで年間$150,000〜$300,000（約1,650万円〜3,300万円）という報酬も珍しくありません。
この大きな格差は、日本の機械学習エンジニアが「やめとけ」と感じる一因になっています。
日本のAI企業Preferred NetworksやCyberAgentなどでは高給を提示していますが、全体としては海外との差は歴然としています。
労働時間とワークライフバランス
機械学習エンジニアの労働時間は企業によって大きく異なります。
スタートアップでは長時間労働が常態化していることもあり、「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見につながっています。
一方、GoogleやMicrosoftなどの大手テック企業では、比較的ワークライフバランスに配慮した環境が整っていることも多いです。
日本のIT企業でも働き方改革の影響もあり、リモートワークや柔軟な勤務体制を導入する例が増えてきました。
メンタルヘルスへの影響
締め切りのプレッシャーや高い期待値は、機械学習エンジニアのメンタルヘルスに影響を与えることがあります。
特に成果が見えにくいプロジェクトや、技術的な行き詰まりに直面した際のストレスは大きいものです。
Twitter（現X）の元機械学習エンジニアは「プロジェクトの不確実性と終わりのない学習負担がバーンアウトを引き起こす」と証言しています。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という忠告には、このようなメンタルヘルスへの懸念も含まれているのです。
機械学習エンジニアのキャリアパス
「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見がある一方で、長期的なキャリア展望を持つことも重要です。
スペシャリストとしてのキャリア
機械学習の特定領域（自然言語処理や画像認識など）に特化することで、専門家としての価値を高められます。
例えば、HuggingFaceの創設者Clément Delangueは自然言語処理の専門性を活かして成功を収めました。
しかし、特定領域に特化することはリスクも伴います。
技術の変化により専門性が陳腐化する可能性もあり、「機械学習エンジニアはやめとけ」という警告の背景にもなっています。
マネジメントへの移行
経験を積んだ機械学習エンジニアは、チームリーダーやプロジェクトマネージャーへとキャリアを発展させることもあります。
例えばGoogleのJeff Deanは優れた研究者からAI部門のトップへと成長しました。
しかし、技術からマネジメントへの移行には別のスキルセットが必要となり、すべてのエンジニアに適しているわけではありません。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見には、このようなキャリアパスの不透明さへの不安も反映されています。
起業やフリーランスの道
独自の技術やアイデアを持つ機械学習エンジニアは、起業家としての道を選ぶこともあります。
日本でも、Preferred NetworksのCTOである西川徹氏のように、技術力を活かして成功した起業家の例があります。
フリーランスとして独立し、複数のプロジェクトに関わることで高収入を得ている機械学習エンジニアも少なくありません。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という忠告がある一方で、このような多様なキャリアパスの可能性も考慮する必要があります。
「機械学習エンジニアはやめとけ」と言われる中でも成功する方法
厳しい競争環境の中でも、機械学習エンジニアとして成功している人々は確かに存在します。
彼らに共通する特徴や戦略を理解することで、「やめとけ」という声を超えて成功への道を見出すことができるでしょう。
継続的な学習と専門性の構築
トップの機械学習エンジニアは、常に新しい技術やアルゴリズムを学び続けています。
Kaggleのグランドマスターである鈴木譲氏は「毎日最低2時間は新しい技術の学習に充てている」と述べています。
特定の領域で深い専門知識を持つことで、「機械学習エンジニアはやめとけ」という一般論を覆すことが可能です。
例えば、医療画像分析や金融予測など、特定ドメインに特化することで独自の価値を創出できます。
プロジェクト管理とコミュニケーションスキル
技術力だけでなく、プロジェクト管理能力やステークホルダーとのコミュニケーション能力も重要です。
Microsoftの機械学習チームリーダーは「技術的な問題よりもコミュニケーションの問題でプロジェクトが失敗することが多い」と指摘しています。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という声に反して、技術とビジネスの両方を理解できる人材は高く評価されます。
顧客や経営陣に対して、技術的な複雑さを簡潔に説明できる能力は、キャリア成功の鍵となるのです。
実績あるポートフォリオの構築
GitHub上での貢献や、実際に解決した問題のケーススタディを集めたポートフォリオが重要です。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見がある中でも、具体的な成果を示せる人は評価されます。
データサイエンスのコンペティションプラットフォームKaggleでの上位ランキング入りや、オープンソースプロジェクトへの貢献は強力なアピールポイントになります。
実際の業務成果よりも、公開可能なプロジェクトでの実績が採用担当者の目に留まりやすいのです。
まとめ：機械学習エンジニアを目指すべきか否か
「機械学習エンジニアはやめとけ」という意見を踏まえた上で、このキャリアパスの適性を考えてみましょう。
向いている人の特徴
数学や統計学への強い興味があり、継続的な学習を厭わない人は機械学習エンジニアに向いています。
複雑な問題に粘り強く取り組める忍耐力と、失敗から学ぶ姿勢を持つ人も成功の可能性が高いでしょう。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という声があっても、技術的な好奇心と創造性を持ち続けられる人は、この分野で輝くことができます。
また、技術だけでなくビジネス価値や実用性も重視できる人は、企業での評価も高くなりやすいです。
現実的な期待値の設定
機械学習エンジニアを目指す際は、華やかなイメージだけでなく現実的な側面も理解しておくべきです。
「機械学習エンジニアはやめとけ」という警告は、過度な期待を抱かないためのアドバイスとも言えます。
地道なデータ処理作業や継続的な学習負担を覚悟し、それでも情熱を持って取り組める人には、この分野は大きな可能性を秘めています。
最終的には、「やめとけ」という声に惑わされず、自分自身の適性と情熱に基づいて判断することが重要です。
機械学習エンジニアの道は決して楽ではありませんが、AIの発展とともに社会的影響力のある仕事であることは間違いありません。
挑戦を恐れず、しかし現実も直視する姿勢で、この分野でのキャリアを検討してみてはいかがでしょうか。
(2025/04/21 05:48:41時点 楽天市場調べ-詳細)
現役エンジニアから学べるプログラミングスクール「TechAcademy」。
コースにもよりますが、現役エンジニアに質問・相談できる環境が整っており、サポート体制が充実しているのが魅力的なポイントです。
また、AI・機械学習・データ分析のコースも充実しており、今回紹介したような内容をより深く学ぶことができます。
お金は結構かかりますが、サポートが手厚いので特にプログラミング初心者の方は受講する価値があります。
