機械学習の仕事って何をするの?内容から具体例までまとめて紹介

機械学習エンジニアの仕事って何するんだろう?
どんな分野で活用されてるのかな?

人工知能の需要が高まる昨今。機械学習を仕事にしようと考えて学習している方も多く見受けられるようになりました。

しかし、機械学習エンジニアがどんな仕事をしているのかあなたはイメージができていますか?

実は機械学習エンジニアを目指しているほとんどの方が、漠然としか仕事内容を把握できていないのが現状です。

そこでこの記事では、機械学習エンジニアの仕事内容と実際に活用されている事例についてご紹介いたします。この記事を読めば機械学習がどのように活用されているのかがわかりますよ。

では、いってみましょう。

機械学習の仕事内容

機械学習の仕事は大きく分けて、以下の3つに分類できます。それぞれ詳しく見ていきましょう。

  • 機械学習モデルの構築と検証
  • 機械学習システム・サービスの設計・開発
  • 機械学習の基盤構築・保守運用

機械学習モデルの構築と検証

機械学習のアルゴリズムを選定し、モデルを作成する業務です。分析結果から選択したアルゴリズムが正しいものなのかを検証し、正確な精度を保つことができるのか等を検証していきます。

正確な精度のモデルを構築するには、特微量エンジニアリングやハイパーパラメータ調整など、様々な試みを行う必要があります。機械学習の核となる部分の構築を担っているため、高いスキルが必要で尚且、機械学習エンジニアにとって必須業務となります。

機械学習システム・サービスの設計・開発

機械学習エンジニアと聞いたときに、一番イメージの付きやすい業務と思われるのが、サービスの設計・開発ですよね。

具体的には、機械学習を用いたサービス開発や機能改善などを行っていきます。近年、その需要は伸びてきており、最近では様々な産業で機械学習が用いられています。

課題解決のために、どうすれば機械学習が活かせるのか考えられる柔軟な思考力とTensorFlowやCloud ML Engineなど開発者向けのサービスを活用できる高いスキルが求められます。

機械学習の基盤構築や運用・保守

機械学習エンジニアの仕事は開発して終わりという訳にはいきません。専門的な分野だからこそ、システムやサービスの基盤構築や保守・運用も大事な業務のひとつです。

機械学習では業種によって様々なデータを扱います。それぞれの企業ニーズに合わせた分析基盤を構築するためには、その環境にあわせて機械学習を実行するデータ解析や計算処理の実行環境が必要となります。

また、この環境構築は開発者や利用者と共有して開発できるような仕様にすることが大切です。このようなインフラ整備も重要な役割となります。

機械学習の活用事例

人工知能分野の発達によって、機械学習はさまざまな産業で導入されており、積極的に活用されています。

ここからは、機械学習が活躍している上記5つの分野について解説していきます。

マーケティング分野での活用事例

マーケティング分野において機械学習は欠かせない技術になりつつあります。

ECサイトのレコメンド機能やWebサイトのパーソナライズ・顧客評価のフィードバックなど様々な場面で活用されており、今後もマーケティング分野において、機械学習は取り入れられていくでしょう。

ECサイトのレコメンド機能では、機械学習によって顧客の購買履歴からパターン分析を行い、ユーザーに最適な商品の紹介を行います。

Webサイトのパーソナライズでは、ユーザーの閲覧情報から、そのユーザーがよく閲覧するジャンルを分析し、おすすめの記事を自動的に表示することが可能です。

また、顧客情報を機械学習で特徴づけすることで、様々な分析を機械学習によって行うことができ、課題の発見や解決の糸口を見つけることができるようになります。

製造分野での活用事例

製造分野では、不良品の探知や設備保全、製品の売上予測などに機械学習が用いられています。

機械学習は人が行うよりも高い精度で不良品の選別を行うことができるため、製造ラインの品質検査において重宝されています。また、各設備のトラブル内容を事前に機械学習に読み込むことで、不良箇所の特定やメンテナンスにも活用されています。

このように製造分野の作業効率化において、機械学習は大いに活躍していることがわかりますね。

また、各種データから製品の需要や売上も予測することができ、生産計画をより高い精度で行うことも可能です。

金融分野での活用事例

金融分野では、ビッグデータを用いてさまざまな分析を行い、投資機会の選定や不正防止に機械学習が用いられています。

特に株式市場では、アルゴリズム取引と呼ばれる人工知能を用いた取引が最近では主流となりつつあります。資産運用でも機械学習を用いることで、相場操縦など不正取引の兆候を捉えることができます。

金融工学の分野では、ユーザーに最適な投資商品を提案する人工のアドバイザーなども話題となっています。

情報セキュリティ分野での活用事例

情報セキュリティ分野は一見すると機械学習のイメージがないかもしれませんが、ウイルスや有害なプログラムの検出などにも機械学習が活用されています。

過去に検出されたウイルスの情報を機械学習に取り込むことで、取り込んだ情報をもとに未知のウイルスも発見・検出することができるのです。また、迷惑メールや有害な投稿なども機械学習によって検出することで、スパム判定を行うことが可能です。

このように情報セキュリティ分野において、機械学習は必須の技術といえるでしょう。

医療分野での活用事例

機械学習は医療分野においても目覚ましい活躍をみせています。

医療現場では、CT画像や血液検査データ、レントゲン画像や各種症例など、膨大なデータのなかから最適な処置を行う必要があります。しかし、人が手作業で行うにはあまりにも膨大なデータを扱っているため、いままでは最適な処置を行うために、多少の時間を要していました。

このような状況の中で、機械学習にデータを取り込むことで、自動的に最適なデータを抽出することができるようになるのです。

医療分野では、死亡率減少やヒューマンエラーの除去、診断プロセスの合理化や治療効果の向上など多くの期待が寄せられています。

まとめ

いかがでしたか?

機械学習の仕事は、活用される場面に応じて異なります。そのため、機械学習エンジニアには機械学習だけでなく、多くのスキルを高水準で求められるのです。

しかし、機械学習は確実に将来性の高いスキルであることは間違いありません。これから機械学習を学ぼうと考えている方は、難しいことを理解したうえで、効率の良い学習に励みましょう。

機械学習エンジニアへ転職する方法に関しては以下の記事で詳しく解説しているのでぜひ参考にしてください。

Name
履歴書・経歴書制作ツール(2020年5月公開予定)
最新情報をチェックしよう!
>AI研修実績9000名

AI研修実績9000名

AI999は、累計9000名以上にAIプログラムを提供するStudy-AIが講座受講生の為のサービスの一環として提供しています。2017年から日本ディープラーニング協会のE資格認定プログラム[00011]の運営、2019年にはAI実装検定を主催するなどAI人材育成の草分け的存在としてあなたのキャリアに寄り添います。

CTR IMG