こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回は機械学習エンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
機械学習エンジニアとは？将来性ある？
機械学習エンジニアとは？
機械学習エンジニアは、コンピューターが自分で「学ぶ」力を活かして、便利な仕組みやサービスを作る仕事です。 たとえば、Amazonのおすすめ商品や、YouTubeの「あなたへのおすすめ動画」、メルカリで画像から商品名を予測してくれる機能などが、まさに機械学習エンジニアの活躍で実現しています。
パソコンやスマートフォンが、たくさんのデータ（数値や画像、言葉など）からパターンやルールを自動的につかみ取り、人間のように「考える」ことができる。その仕組みを作るのが、機械学習エンジニアなのです。
ちなみに、今後ますます身の回りのサービスが賢く進化していく中で、機械学習エンジニアはとても将来性がある職業です。AI（人工知能）ブームの中心にいて、どんどん必要とされています。
機械学習エンジニアの仕事内容
毎日の生活でも、気づけばたくさんの場面で機械学習エンジニアの仕事の成果に触れています。では彼らは、どんなことをしているのでしょう？
- データの収集と整理
例：楽天市場で、過去のお買い物データやレビュー情報を集めてきれいにまとめる。 - 学習モデルの開発
例：PayPayで、不正利用のパターンを見つけ出すAIの仕組みをプログラムする。 - 精度チェックと改善
例：LINEのスタンプ自動提案が正しく動くかどうか、実際に使って試し、うまくいかなければ工夫して直す。 - システムの運用・保守
例：自動でスパムメールを振り分けるGmailのAIが安定して動くように、裏側で見守る。 - AIを使った新サービス・機能の提案
例：カメラアプリで、人物の顔を自動でぼかしたり美肌にしたりするアイデアを開発チームに提案する。
機械学習エンジニアが活躍すればするほど、私たちの生活はもっと便利に、快適になります。もし「最先端のテクノロジーで誰かの役に立ちたい！」と感じたなら、機械学習エンジニアはとてもワクワクできる仕事ですよ。
機械学習エンジニアの年収と将来性
機械学習エンジニアの平均年収は、約558万円と報告されています。 (foster-net.co.jp)これは、日本の平均給与である約400万円と比較すると、非常に高い水準と言えます。
さらに、経験やスキルによっては、年収が1,000万円を超えることも珍しくありません。 (ageless.co.jp)特にフリーランスとして活動する場合、平均年収は約960万円とされ、最高で2,100万円に達するケースもあります。 (columns.freelance-mikata.com)
近年、AI技術の進化とともに、機械学習エンジニアの需要は急速に高まっています。この分野の専門知識を持つ人材は、今後も多くの企業から求められるでしょう。つまり、機械学習エンジニアは高年収であり、将来性も非常に高い職種と言えます。
どうやったら機械学習エンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、機械学習エンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
機械学習エンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
機械学習エンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェント、リクナビNEXTなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
機械学習エンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ
ここまで読んでいるということは、あなたは機械学習エンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、機械学習エンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: 線形代数、確率統計、微積分など機械学習の基礎となる数学を学ぶ
- STEP2: Pythonを中心としたプログラミング言語の基礎と、NumPyやPandasなどデータ処理ライブラリの使い方を習得する
- STEP3: 教師あり学習・教師なし学習など代表的な機械学習アルゴリズムの理論と実装方法を学ぶ
- STEP4: scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなど主要な機械学習フレームワークの利用方法を学び、モデルの構築・評価・チューニング方法を理解する
- STEP5: 機械学習プロジェクトの設計・データ前処理・モデル運用・デプロイの一連の流れや、MLOpsなどの実践的知識を学ぶ
効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。
書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。
以降では本題に入っていきます！ 機械学習エンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: 線形代数、確率統計、微積分など機械学習の基礎となる数学を学ぶ
まずは、機械学習の根幹を支える数学について理解を深めましょう。 機械学習では、データを数値で表し計算したり、偶然の変化や傾向を考えたりします。そのため、線形代数・確率統計・微積分が土台となります。 例えば、行列（表形式のデータ）はExcelやGoogleスプレッドシートなどでおなじみですよね。データの傾向を調べる平均や分散も、確率統計の考え方に含まれます。 これらの基本をしっかり押さえておくと、後の学習や実際の仕事で「なぜその計算をするのか」が分かりやすくなります。
このステップで学ぶスキルや知識
- 線形代数（行列・ベクトル）
- 確率・統計の基本
- 微分と積分の基礎
- データの規則性や分布の捉え方
- 応用例：グラフや数値の読み方（Excelなど）
機械学習に必要な数学の基礎を学べる動画教材
このコースは、機械学習エンジニアを目指す方に必要な「線形代数」「確率統計」「微積分」など、AIの基礎となる数学をやさしく丁寧に学べる点が特徴です。
専門用語を極力避け、初心者でも着実に理解できる内容となっています。「Python」というプログラミング言語を使いながら手を動かして学ぶことで、より実感を持って知識を身につけることができます。また、プログラミングや数学が未経験の方でも、環境構築から優しくサポートされているので安心して始められます。
数学的な考え方や計算方法だけでなく、AIやニューラルネットワークへの応用まで解説。数式が苦手だった方も、段階的な説明で無理なくステップアップできます。講師は受講生20万人以上、実績豊富で信頼できる存在です。
このコースの難易度は【2: 普通】です。全くの初心者でも理解できるよう工夫されていますが、多少の学習意欲と継続が求められます。
機械学習エンジニアを目指し、「線形代数」「確率統計」「微積分」といった数学の基礎知識を身につけたい方に最適な講座です。
このコースでは、AIや機械学習の理解に不可欠な数学を、専門用語をかみ砕いてやさしく解説しています。中学・高校の数学の復習から始まり、1次・2次関数、指数関数、対数関数、微分、確率、統計、線形代数（ベクトル・行列計算）までの内容をカバー。プログラミングの知識がなくても理解しやすい構成なので、「文系だけど数学をやり直したい」という方にもおすすめです。
短期間で集中的に学べる点や、難しい数式をできるだけ避けて解説している点も魅力。講師は東京大学卒の井上博樹さんで、実績ある人気講師です。
このコースの難易度は【1:易しい】です。未経験の方でもスムーズに学べる内容となっています。
このコースは、機械学習エンジニアを目指す方が避けて通れない「線形代数」「確率統計」「微積分」など、機械学習の基礎となる数学を体系的に学べる内容です。コース内では、微分・積分・行列・線形写像・固有値など、大学で学ぶ数学の重要なトピックを順を追って丁寧に解説しています。高校数学を理解している方なら、スムーズに内容についていくことができるでしょう。
これらの知識は、実際に機械学習の理論を理解し、アルゴリズムの根本を押さえるために不可欠です。日々の業務や今後のステップアップにも活用できる実用的な内容です。
Udemyなら動画で何度でも繰り返し学習でき、分からない箇所も自分のペースで復習可能。講師の石野博之さんは数学とプログラミング双方に精通し、初学者にも分かりやすく説明してくれるのが特長です。
このコースの難易度は【2:普通】です。高校数学を終えた方であれば、未経験でも理解できる内容ですが、途中で分からない部分が出てくるかもしれません。しっかり復習しながら進めば、十分理解できるでしょう。
STEP2: Pythonを中心としたプログラミング言語の基礎と、NumPyやPandasなどデータ処理ライブラリの使い方を習得する
次は、プログラミングの基礎力を身につけましょう。 機械学習の現場ではPythonという言語が主流です。Pythonは日本語の文章に近い書き方で直感的に使えるため、プログラミング初心者にも優しい言語です。 また、データ分析をするにはNumPyやPandasという便利なツールがよく使われます。例えば、Excelで表を編集する感覚で、より複雑な計算やデータ変換を高速で行えます。 基本的な文法とともに、データの読み込み・加工・集計などの操作を経験しておきましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- Pythonの基本文法
- 変数・条件分岐・繰り返し処理
- NumPyによる数値計算
- Pandasによるデータ集計・整理
- CSVやExcelファイルの読み書き
Pythonとデータ処理ライブラリの基礎を学べる動画教材
このコースは、機械学習エンジニアを目指してPythonやデータ処理ライブラリ（NumPy、Pandasなど）の基礎を身につけたい方に最適です。
入門者でも安心して学習を始められる内容で、Pythonの基本的な使い方から、Jupyter Notebookを使った実践的なコード演習、NumPyやPandasによるデータ加工、さらに統計や機械学習の初歩まで、現場で役立つ知識を体系的に学べます。
ビジネスでのデータ分析やそのコミュニケーション方法も詳しく解説しており、単なる技術の習得にとどまらず、「どのようにデータを価値につなげていくか」まで学べるのが特徴です。
講義内容は12時間以上の大ボリューム。実務経験豊富な現役データサイエンティストが、現場目線で解説しているため、初めてでも理解しやすい設計です。
また、演習用のコード資料もダウンロードできるため、復習や実践にもすぐ役立ちます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。未経験者でも理解可能な内容ですが、プログラミングやデータ処理になじみのない方は、章ごとに繰り返し学習することでより理解が深まります。
このコースは、機械学習エンジニアを目指す方が「Pythonを中心としたプログラミング言語の基礎」と「NumPyやPandasなどデータ処理ライブラリの使い方」をしっかり身につけるための内容です。
Pythonの基本から、データサイエンスや機械学習でよく使われる配列操作、統計処理、CSVや画像・音声データの入出力まで、幅広くカバーしています。書籍では省略されがちな関数やメソッドについても、実践を通じて着実に学べるのが特長です。
また、コーディングの実例を見ながら学べるため、実際の現場で役立つ知識が身につきます。Pythonの基礎からしっかり学びたい方、AIや機械学習の応用に進みたい方に最適な入門コースです。
講師は人工知能分野の研究者で、実務経験と教育実績も豊富なので安心して取り組めます。
このコースの難易度は【2:普通】です。Python初心者でも理解できるよう配慮されていますが、プログラミング未経験の方にはやや挑戦になる部分もあります。
STEP3: 教師あり学習・教師なし学習など代表的な機械学習アルゴリズムの理論と実装方法を学ぶ
ここでは、機械学習の代表的な手法を学びます。 機械学習には「正解を教えるタイプ」（教師あり学習）と「正解なしでパターンを探すタイプ」（教師なし学習）などがあります。 例えば、メールの迷惑判定や商品のおすすめ表示には教師あり学習が、写真を似たグループで分けたいときには教師なし学習が使われます。 これらの理論を知り、実際にPythonで簡単なプログラムを書いてみることで、仕組みや応用のイメージが掴めますよ。
このステップで学ぶスキルや知識
- 教師あり学習（分類・回帰）
- 教師なし学習（クラスタリングなど）
- 代表的なアルゴリズム（決定木、K近傍法など）
- アルゴリズムの使い分け
- Pythonによるシンプルな実装
主要な機械学習アルゴリズムの学習と実装を学べる動画教材
「機械学習エンジニア」を目指し、教師あり・教師なし学習など代表的なアルゴリズムの理論と実装を学びたい方に最適なのが本コースです。
この講座では、全世界で高い評価を受けた「Machine Learning A-Z」の日本語版として、機械学習で用いられる26種類のアルゴリズムを、難しい数式を極力使わずに直感的に理解できる内容となっています。Pythonによる実装も丁寧に解説されており、理論も手を動かしながらしっかり身につく点が大きな魅力です。
具体的には、データの前処理から回帰・分類・クラスタリング・強化学習・自然言語処理・ディープラーニングといった幅広いテーマを体系的に学ぶことができます。こうした知識は、機械学習エンジニアとして活躍するために非常に重要です。
また、「一から学べる」「実装も並行して進められる」「つまずきやすい数学は極力回避」と、初学者の方も安心して学び進められる点が特長です。
このコースの難易度は【2:普通】です。機械学習の分野が初めての方でも十分理解できる内容ですが、多少のプログラミング経験があるとよりスムーズに進められるでしょう。
このコースは、「機械学習エンジニア」を目指す方にとって最適な内容です。
教師あり学習・教師なし学習といった主要な機械学習アルゴリズムの理論から、実際のPythonでの実装方法まで、体系的に学ぶことができます。
未経験からでも始められる構成になっており、基本的な統計やPython、データ前処理、機械学習を用いたデータ分析、さらに結果をビジネスの現場でどう活用するかなど、機械学習エンジニアとして必要となる知識とスキルが幅広く詰まっています。
現役データサイエンティストが講師を務めているため、現場目線で再現性の高いノウハウを学べるのも魅力です。レクチャーは100本以上・12時間超の大容量で、Jupyter Notebookのコード資料も配布されているため復習もしやすいです。
難易度は【2:普通】です。この分野が初めての方でも理解できるよう丁寧に解説されていますが、広い内容を扱うため学習意欲が必要です。
このコースは、これから機械学習エンジニアを目指す方に最適な入門講座です。
教師あり学習・教師なし学習など、代表的な機械学習アルゴリズムの理論と実装方法を、基礎からじっくり学ぶことができます。前半は人工知能や機械学習の基本概念、後半はGoogle Colab上でのPython、Scikit-learnによるモデル作成・評価・改善など、実践的な内容も豊富。動画や資料がダウンロードでき、コードやデータセットも提供されるため迷わず手を動かせる点が大きな魅力です。
また、AIエンジニアとして活躍する上で知っておくべきマインドや、プロジェクト運営・問題解決力も身につきます。講師はIT業界で10年以上の現役エンジニア。理論と実務経験に裏打ちされた丁寧な解説で、未経験者でも安心してチャレンジできる内容となっています。
このコースの難易度は【2:普通】です。未学習でも理解しやすい構成ですが、幅広い知識を着実に身につけるには、動画や実践を着実にこなすことをおすすめします。
STEP4: scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなど主要な機械学習フレームワークの利用方法を学び、モデルの構築・評価・チューニング方法を理解する
機械学習をもっと実用的にするために、専用のフレームワークを使ってみましょう。 scikit-learnは手軽に色々なアルゴリズムを試せる便利なツールです。また、AIの開発現場ではTensorFlowやPyTorchといった強力なフレームワークが使われています。 こうしたツールの使い方を学ぶことで、より大きなデータや複雑なモデルを効率よく作れるようになります。 モデルの構築・評価の仕方、最適化やパラメータ調整（チューニング）もここで学んで実践してみましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- scikit-learnの基本的な使い方
- TensorFlow・PyTorchの概要
- 機械学習モデルの構築・訓練
- モデル評価の方法（正解率・損失など）
- ハイパーパラメータのチューニング
機械学習フレームワークの活用とモデル作成を学べる動画教材
機械学習エンジニアを目指している方に最適なこのコースは、scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなど主要な機械学習フレームワークの使い方を習得したい方におすすめです。
コースでは、モデルの構築方法はもちろん、評価やチューニングのポイントも学べます。加えて、現役のデータサイエンティストのキャリアインタビューも収録されており、実際の現場で求められる知識や考え方を知ることができます。AI、機械学習分野に求められる幅広い知識や情報収集のコツまでカバーしているのが特長です。
講師はAI分野で実績豊富な専門家で、丁寧でわかりやすいと高評価。これからAIを仕事に活かしたい方には、具体的なスキルだけでなく、今後のキャリア設計のヒントも得られるでしょう。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験でも理解は可能ですが、プログラミングやAIに関連する基礎知識があると、より理解しやすくなります。
このコースは「機械学習エンジニア」を目指す方が、scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなど主要なフレームワークの使い方を身につけ、モデル構築や評価、チューニングまでを体系的に学べる講座です。
前半では人工知能と機械学習の基礎、教師あり学習の考え方を丁寧に解説し、後半の実践編ではGoogle Colabを使って実際にPythonやscikit-learnで回帰・分類モデルを作成します。データ前処理、モデル学習、評価、標準化、ハイパーパラメータ調整、SVMや決定木など複数アルゴリズムに触れることで、現場で必要な開発プロセスが身につきます。
また、全動画のダウンロードやサンプルデータ・完成コードの配布など、学習をストレスなく進められる仕組みも充実。受講後はAIモデル開発力だけでなく、チームマネジメントやプロジェクト推進力にも自信が持てます。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験でも理解は可能ですが、多少のプログラミング経験があればよりスムーズに学べます。基礎から実践まで一通り学びたい初学者〜中級者に最適です。
STEP5: 機械学習プロジェクトの設計・データ前処理・モデル運用・デプロイの一連の流れや、MLOpsなどの実践的知識を学ぶ
最後に、現場で使える総合的な力を身につけましょう。 実際の機械学習プロジェクトは「データ集めから結果の活用」まで幅広い流れがあります。例えば、ネットショッピングサイトでは売上データを集めて分析し、モデルを作り、実際に商品おすすめ機能として公開する……といったイメージです。 この流れをMLOpsと呼びます。プロジェクト設計やデータの準備、運用・更新の方法まで実践的な知識を学ぶことで、現場ですぐ役立つスキルが身につきます。
このステップで学ぶスキルや知識
- 機械学習プロジェクトの全体設計
- データ前処理とクレンジング
- モデル運用・更新の方法
- 本番環境へのデプロイ（公開）
- MLOpsの基本（自動化や効率化）
プロジェクトの流れとMLOpsの実践知識を学べる動画教材
AIプロジェクトに関する一連の流れを体系的に学びたい方におすすめの講座です。
本コースでは、機械学習エンジニアを目指す方に不可欠な「プロジェクト設計」「データ前処理」「モデルの運用・デプロイ」など、実践的な知識が身につきます。特に、MLOps（AIシステムの継続的運用）など、現場で役立つ運用スキルもわかりやすく解説しています。
開発ステップごとに、成功するための評価指標の決め方や、適切なチーム体制づくりのポイントが学べるのも特徴です。実際のAIプロジェクトの事例紹介やQ&Aコーナーも豊富で、現場でのイメージがしやすい内容になっています。
AI技術の社会実装を多数手がける東京大学発ベンチャー「NABLAS株式会社」の講師陣による講義で、信頼感を持って取り組めます。
このコースの難易度は【2:普通】です。機械学習の経験がなくても理解できるよう工夫されていますが、未学習の方は多少専門用語が出てくる場面もあるため、復習しながら進めるのがおすすめです。
このコースは、「機械学習エンジニア」としての転職や就職を目指す方に最適です。
機械学習プロジェクトの設計から、データ前処理、モデルの運用やデプロイ、さらには業界で注目されているMLOpsといった実践的な知識まで、幅広く体系的に学べます。現役エンジニアやデータサイエンティストの体験談やキャリアパスも紹介され、実務で求められるスキルや仕事の理解が深まる内容です。
このコースの魅力は、実践的な内容を丁寧に解説している点と、初心者からでも段階を追って学べるカリキュラム設計。また、人気・実績のある講師陣による指導のもと、機械学習エンジニアとして知っておきたい最新情報やキャリア構築のポイントが得られます。
難易度は【2:普通】です。機械学習分野が未学習でも内容を理解できる構成ですが、意欲的に学ぶことで着実にスキルを身につけられるでしょう。
まとめ：機械学習エンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、機械学習エンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、機械学習エンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
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