コトラ（広報チーム） 
MLエンジニアとは：機械学習を事業で使える仕組みにする職種
MLエンジニアは、機械学習を用いて事業上の課題を解決するために、モデルの開発からサービスへの組み込み、リリース後の運用までを担う職種です。機械学習の仕組みを作るだけでなく、データを整え、システムとして安定して動かし続けることが重要な役割になります。
扱う業務の範囲は会社やチームの体制によって異なります。モデル開発を中心に担当する場合もあれば、データ基盤、クラウド環境、アプリケーションとの連携、運用自動化まで広く担当する場合もあります。
機械学習モデルを作るだけではない役割
機械学習モデルは、作成しただけでは事業で活用できません。利用者が使う画面や既存システムとつなぎ、必要なときに結果を返せる状態にする必要があります。また、リリース後に入力データや利用状況が変われば、モデルの精度が下がることもあります。
MLエンジニアは、モデルを学習させる前のデータ準備、モデルの評価、サービスへの組み込み、監視、再学習までを見通して開発を進めます。技術面だけでなく、現場の業務に役立つ結果を出せるかを考えることも求められます。
AIエンジニア・データサイエンティスト・Webエンジニアとの違い
AIエンジニアは、人工知能に関わる開発全般を指す広い名称です。その中でもMLエンジニアは、機械学習モデルを実際のサービスや業務で利用できる形にする役割を担うことが多いです。
データサイエンティストは、データの分析を通じて課題を発見し、意思決定に役立つ示唆を出す役割を担います。一方、MLエンジニアは、分析や検証で得られた知見をもとに、継続的に利用できる仕組みとして実装する場面が多くなります。
Webエンジニアは、Webサイトやアプリケーションの画面、サーバー側の処理などを開発します。MLエンジニアはWebエンジニアと連携し、機械学習による予測や判定の機能をアプリケーションに組み込みます。ただし、組織によってはMLエンジニアがWeb開発の一部を担うこともあります。
MLエンジニアが関わる開発の流れ
MLエンジニアの仕事は、一般的に次のような流れで進みます。
- 解決したい事業課題を整理する
- 必要なデータを集め、学習に使える形へ整える
- 課題に合うモデルを選び、学習と評価を行う
- モデルをシステムやアプリケーションに組み込む
- リリース後の動作や精度を監視し、改善する
実際には、各工程を一度で終えるわけではありません。評価結果や利用者の反応をもとに、データ準備や要件整理に戻ることもあります。
MLエンジニアの仕事は課題整理から始まる
機械学習の導入では、最初にモデルの種類を選ぶのではなく、何を解決したいのかを明確にすることが大切です。課題が曖昧なまま開発を始めると、精度の高いモデルを作れても、業務で使われない仕組みになる可能性があります。
事業課題を機械学習で解決できる形に整理する
まず、現場でどのような作業に時間がかかっているのか、どのような判断が難しいのかを確認します。そのうえで、機械学習で予測、分類、推薦、文章や画像の判定などができるかを検討します。
たとえば、過去の情報から将来の傾向を予測したいのか、多くの候補から利用者に合うものを提示したいのかによって、必要なデータや作り方は変わります。すべての課題に機械学習が適しているわけではないため、ルールによる処理や業務手順の見直しで解決できないかも含めて考えます。
成果の測り方と目標を決める
開発前には、どの状態になれば成功といえるのかを決めます。モデルの正答率などの技術的な指標だけでなく、作業時間の短縮、確認件数の削減、利用率の向上といった業務上の成果も設定します。
目標は、利用場面に応じて決める必要があります。誤った判定による影響が大きい業務では、単純な正答率だけでは不十分です。見逃しを減らすことを優先するのか、誤った通知を減らすことを優先するのかを関係者と確認します。
必要なデータと開発の進め方を設計する
課題と目標が決まったら、必要なデータを洗い出します。すでに社内にあるデータで足りるのか、新たに収集する必要があるのか、データをどの頻度で更新するのかを確認します。
あわせて、試作の段階で効果を確かめるのか、最初から既存システムに組み込むのかといった進め方も設計します。小さく検証してから段階的に対象を広げる方法は、費用や開発期間の見通しを立てやすくするうえで有効です。
関係者と要件や制約をすり合わせる
MLエンジニアは、事業担当者、データを管理する担当者、アプリケーションを開発する担当者、運用担当者などと連携します。開発開始前に、利用者、利用目的、必要な処理速度、予算、公開時期、データの利用条件をすり合わせることが欠かせません。
特に、機械学習の結果を誰がどのように使うのかを明確にする必要があります。人が最終確認を行うのか、システムが自動で処理するのかによって、求められる精度や設計は大きく変わります。
学習用データを集めて使える状態に整える
機械学習の性能は、学習に使うデータの内容や品質に大きく左右されます。そのため、データを集めて整える作業は、MLエンジニアの実務において重要な割合を占めます。
データを収集し、保存先を用意する
必要なデータが複数のシステムに分かれている場合は、それぞれから必要な項目を取得し、利用しやすい場所へ集約します。データを継続的に使う場合は、定期的に追加データを取り込める仕組みも必要です。
保存先を用意する際は、データ量、更新頻度、利用者、アクセス権限を考慮します。モデル開発だけでなく、リリース後の再学習や調査にも使えるよう、データの出所や更新日時が分かる状態にしておくことが重要です。
欠損や誤りを確認してデータを整形する
実務データには、入力漏れ、表記のゆれ、重複、誤った値などが含まれることがあります。そのまま学習に使うと、モデルが正しく傾向を学べなかったり、実際の利用時に想定外の結果を返したりするおそれがあります。
MLエンジニアは、データの分布や件数を確認し、欠けている値の扱いを決めます。必要に応じて表記を統一し、不要な項目を除き、モデルが扱いやすい数値や形式に変換します。この作業は、データの意味を理解していなければ適切に進められません。
正解データを付けて学習に使える形にする
分類や判定を行うモデルでは、入力データに対して正解となる情報を付ける必要があります。たとえば、文章を分類する場合には文章ごとの分類結果、画像を判定する場合には画像内の対象に関する情報が必要になります。
正解データを付ける基準が人によって異なると、モデルの学習にもばらつきが生じます。そのため、判断基準を文書化し、複数人で確認するなどして、データの一貫性を保つことが重要です。
データの偏りや個人情報の扱いを確認する
学習データに偏りがあると、特定の条件では精度が低くなる可能性があります。たとえば、ある利用者層や利用時期のデータが少ない場合、その条件で十分な判断ができないことがあります。データの件数だけでなく、対象や期間の偏りも確認します。
個人情報や機密情報を扱う場合は、利用目的に必要な範囲に限定し、アクセスできる人を管理します。不要な情報は取り除く、個人を直接特定しにくい形にするなど、データの内容に応じた対策を検討します。
機械学習モデルを作り、性能を検証する
データの準備ができたら、課題に適した方法でモデルを作成します。ただし、複雑なモデルを選べば必ず良い結果になるわけではありません。精度、処理時間、説明しやすさ、運用のしやすさを踏まえて判断する必要があります。
課題に合う手法を選ぶ
解決したい課題によって、選ぶ手法は異なります。数値を予測するのか、複数の選択肢に分類するのか、似た利用者や商品をもとに候補を提示するのかを整理し、目的に合う方法を検討します。
最初から高度な方法を使うのではなく、比較の基準となるシンプルな方法から試すこともあります。シンプルな方法で十分な成果が得られる場合は、開発や運用の負担を抑えられます。
学習用と評価用にデータを分ける
モデルの性能を正しく確かめるため、データは学習用と評価用に分けます。学習用データだけで性能を確認すると、すでに見たデータを覚えているだけでも高い結果が出るためです。
評価用データは、モデルが学習時に見ていないデータとして扱います。実際の利用に近い条件で評価することで、新しいデータに対しても適切に動くかを確認できます。
モデルを学習させて精度を改善する
モデルを学習させた後は、結果を確認しながら改善を繰り返します。誤りが多い条件を調べ、データの不足や偏り、入力項目の選び方、設定の見直しなどを行います。
改善では、単に数値を高くすることだけを目的にしません。処理に時間がかかりすぎる、必要なデータを本番環境で取得できない、結果の理由を説明しにくいといった問題がないかも確認します。
精度だけでなく業務で使えるかを評価する
モデル評価では、技術的な性能に加えて、業務の流れに組み込めるかを確認します。結果が返るまでの時間、誤った結果が出た場合の対応、利用者が結果を理解できるかなどが重要です。
実際の利用者に試してもらい、画面の見やすさや結果の使いやすさを確認することもあります。モデルの出力をそのまま見せるのではなく、利用者が判断しやすい形で提示する工夫が求められます。
最新技術や既存の仕組みを調査する
機械学習の分野では、新しい手法や開発支援の仕組みが継続的に登場します。MLエンジニアは、課題に活用できる技術がないかを調査し、必要に応じて検証します。
ただし、新しい技術を導入すること自体が目的ではありません。既存の仕組みとの相性、費用、保守のしやすさ、情報の取り扱いなどを確認し、事業にとって適切かを判断します。
AIをサービスに組み込み、利用できる状態にする
モデルの検証が終わったら、利用者や他のシステムが使える形で提供します。この工程では、機械学習の知識に加えて、ソフトウェア開発やクラウド環境に関する知識が必要になります。
モデルをAPIとして提供する
モデルの予測結果を他のシステムから利用できるようにする方法の一つが、APIとして提供することです。APIは、アプリケーションから必要な情報を送ると、モデルが予測結果を返すための接続方法です。
API化する際は、受け取るデータの形式、返す結果の形式、エラーが起きた場合の動きなどを定義します。利用する側が迷わず接続できるよう、仕様を整理し、動作を確認します。
アプリケーションや既存システムと連携する
機械学習の機能は、Webサービス、業務システム、社内ツールなどに組み込まれます。MLエンジニアは、画面や他の処理を担当するエンジニアと連携し、どの操作のタイミングでモデルを呼び出すかを設計します。
既存システムと連携する場合は、現在の業務を止めないことも重要です。データの受け渡し方法や、モデルが利用できない場合の代替処理をあらかじめ考えておく必要があります。
クラウド環境で安定して動かす
多くの機械学習システムは、必要に応じて処理能力を増減しやすいクラウド環境で動かします。MLエンジニアは、モデルを動かす環境を用意し、更新や障害対応を行いやすい構成を検討します。
利用者が増えても処理が止まりにくいこと、障害が発生しても復旧しやすいこと、変更履歴を追えることが重要です。開発環境と本番環境の差を小さくし、公開前に十分な確認を行います。
処理速度と利用コストを最適化する
精度の高いモデルでも、結果が返るまでに時間がかかりすぎると利用しにくくなります。また、処理に必要な計算量が大きいと、運用費用が増える可能性があります。
MLエンジニアは、モデルを軽くする、処理をまとめて実行する、必要なときだけ計算資源を使うなどの方法を検討します。求められる応答時間とコストのバランスを取りながら、運用しやすい仕組みにします。
セキュリティと権限管理を設計する
モデルの利用には、顧客情報、利用履歴、社内の機密情報などが関わる場合があります。そのため、通信を安全に行うこと、利用者やシステムごとにアクセス権限を設定することが必要です。
誰がどのデータにアクセスできるのか、どの操作を記録するのかを定めます。外部のサービスやツールを利用する場合も、データがどこに送られるか、どのように保管されるかを確認します。
リリース後の運用と改善を続ける
機械学習システムは、リリース後も継続的な管理が必要です。利用環境やデータは変化するため、公開時には問題がなくても、時間の経過とともに性能や安定性が変わることがあります。
モデルとシステムの動作を監視する
リリース後は、システムが正常に動いているか、予測の処理に時間がかかっていないか、エラーが増えていないかを監視します。異常を早く見つけられるよう、確認する項目や通知の条件を設定します。
モデルについても、予測結果の傾向が急に変わっていないか、想定外の入力が増えていないかを確認します。問題を見つけた際に原因を調べられるよう、必要な記録を残すことが重要です。
データや精度の変化を検知する
実際の利用が始まると、学習時とは異なるデータが入力されることがあります。商品構成、利用者の行動、業務ルール、季節などの変化によって、学習時の前提が崩れる場合もあります。
このような変化が起きると、モデルの精度が低下する可能性があります。入力データの分布や、実際の結果とのずれを継続して確認し、見直しが必要な時期を判断します。
再学習と更新の仕組みを整える
精度低下や新しいデータへの対応が必要になった場合は、モデルを再学習します。再学習では、新しいデータを追加するだけでなく、データの品質、評価方法、以前のモデルとの比較も確認します。
更新作業を安全に進めるため、学習したモデルの内容や作成時の条件を管理します。新しいモデルをすぐに全面公開するのではなく、一部で動作を確認してから切り替えることもあります。
障害対応と品質管理を行う
システム障害や予測結果の異常が起きた場合に備え、対応手順を整えます。原因の確認、影響範囲の把握、一時的な停止や以前の状態への切り戻しなどを迅速に行えるようにします。
品質管理では、コードの確認、テスト、データの検査、モデルの評価を継続します。モデルだけでなく、データ取得から結果表示までを含めた全体の品質を管理することが重要です。
MLOpsで開発から運用までを効率化する
MLOpsは、機械学習モデルの開発、公開、監視、更新を効率よく継続するための考え方や仕組みです。開発作業を属人化させず、再現性を高めながら安全に改善を進めることを目的とします。
たとえば、データの処理、モデルの学習、評価、公開をできるだけ自動化することで、作業ミスを減らし、更新にかかる時間を短縮できます。MLエンジニアは、モデルを一度作って終えるのではなく、継続的に価値を出せる開発と運用の流れを整えます。
MLエンジニアに必要なスキルと仕事選びのポイント
MLエンジニアには、プログラミングや機械学習に関する知識だけでなく、データやシステムを扱う力、事業課題を理解する力が求められます。すべてを最初から高い水準で身につける必要はありませんが、担当したい工程に応じて学ぶ範囲を広げることが大切です。
Pythonなどを使ったプログラミングスキル
機械学習の開発では、Pythonがよく利用されます。データの読み込みや加工、モデルの学習、評価、処理の自動化などを行うため、基本的な文法だけでなく、他のプログラムと連携するための書き方も必要です。
実務では、読みやすく修正しやすいコードを書く力も重要です。複数人で開発することを前提に、変更履歴を管理し、テストを行いながら開発する習慣が求められます。
数学・統計と機械学習の基礎知識
機械学習を適切に使うには、データのばらつき、平均、確率、評価方法など、統計の基本的な考え方が役立ちます。また、学習データに偏りがある場合や、評価結果の見方を判断する際にも基礎知識が必要です。
高度な数式を扱う場面もありますが、まずはモデルがどのような情報から結果を出しているのか、評価指標が何を表しているのかを説明できることが重要です。
データベース・クラウド・システム開発の知識
MLエンジニアは、大量のデータを取り扱い、モデルをサービスで動かすため、データベースやクラウド環境の知識も求められます。必要なデータを取り出す方法、保存方法、処理を安定して動かす方法を理解する必要があります。
また、APIの設計、監視、ログの確認、セキュリティ対策など、一般的なシステム開発の知識も役立ちます。モデル開発から運用まで関わりたい場合は、これらの領域を学ぶことで担当できる範囲が広がります。
課題を整理し、関係者と協力する力
機械学習の開発では、事業担当者や利用者が抱える課題を正しく理解する必要があります。技術的にできることを説明するだけでなく、目的、制約、期待する成果を整理し、関係者と合意をつくる力が重要です。
また、データ担当者、アプリケーション担当者、運用担当者などとの協力も欠かせません。専門用語をそのまま使うのではなく、相手に合わせて分かりやすく説明する姿勢が求められます。
求人で確認したい担当工程と開発環境
MLエンジニアの求人を見る際は、職種名だけで判断せず、実際にどの工程を担当するのかを確認することが大切です。モデル開発が中心なのか、データ基盤やクラウド環境の構築まで担当するのか、運用改善まで関わるのかによって、必要な経験は異なります。
確認したい主な項目は次のとおりです。
- 扱う課題やサービスの内容
- データ収集やデータ整備に関わる範囲
- モデル開発とサービス実装の担当範囲
- クラウド環境、データベース、開発言語などの技術環境
- リリース後の監視、再学習、運用改善の有無
- 他職種との連携方法やチーム体制
自分が深めたい領域と、求人で求められる担当範囲が合っているかを確認することで、入社後のミスマッチを減らしやすくなります。
