藍人（あいと）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、コンピュータに「データを学習させて、賢く判断させる技術」を作り出す職業です。
私たちの日常生活でも、じつはたくさんの機械学習が使われています。たとえば、Amazon で「あなたへのおすすめ商品」を表示してくれたり、LINE の画像検索で自動的に犬や猫を見つけてくれたりするのも、機械学習の一例です。
このように、人間のように“経験から学ぶ”仕組みを作り、私たちの生活をより便利にしてくれるのが機械学習エンジニアです。
最近では AI 技術の発展とともに、機械学習エンジニアのニーズはどんどん高まっています。今後さらに多くのサービスや仕事に活躍の場が広がるでしょう。
機械学習エンジニアの仕事内容
機械学習エンジニアは、どんな役割を担っているのでしょうか？身近な例とともに見てみましょう。
- データの分析と準備
(例：楽天の買い物履歴データを集めて、「どんな商品が売れているか」を分析) - 機械学習モデルの作成と訓練
(例：LINE で送られてきた画像から自動的にペットを見分ける AI を開発) - AI の評価と改良
(例：YouTube の「おすすめ動画」が本当にユーザー好みかどうかをチェックし、精度アップを図る) - AI をサービスに組み込む
(例：スマートスピーカーの「OK Google」に利用者の声を正しく認識させる仕組みを導入) - トラブル対応やメンテナンス
(例：Suica 自動改札の誤反応など、AI やシステムの誤動作を調べて修正)
このように、機械学習エンジニアはデータをもとに「賢い AI」を作り、さまざまなサービスで人びとの生活を支えています。もし「AI って面白そう！」「新しいことに挑戦したい！」と思うなら、将来性たっぷりの職業ですよ。
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、経験やスキル、勤務地によって異なりますが、一般的に 約 500 万円から 800 万円 とされています。 (se-navi.jp)これは、日本の平均年収である約 458 万円と比較すると、高い水準 です。 (foster-net.co.jp)
特に、東京などの大都市圏では、平均年収が 800 万円 に達することもあります。 (morganmckinley.com)また、経験を積んだシニアレベルのエンジニアは、1,000 万円以上 の年収を得ることも珍しくありません。 (ainow.ai)
近年、AI やデータ活用の需要が急速に高まっており、機械学習エンジニアの役割はますます重要になっています。このため、将来的にも高い需要が続くと予想され、安定したキャリアパス を築くことができるでしょう。
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。
藍人（あいと）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: 機械学習の基礎理論（教師あり学習・教師なし学習、分類・回帰、過学習・バイアスバリアンスなど）を理解する
- STEP2: Pythonを始めとしたプログラミング基礎とNumPy、Pandas、matplotlibなどの基礎的なライブラリの使い方を習得する
- STEP3: Scikit-learnなどの機械学習ライブラリを使ったモデリング・前処理・評価の流れを学ぶ
- STEP4: 深層学習（ニューラルネットワーク、CNN、RNNなど）の理論とTensorFlowやPyTorchの基本的な使い方を習得する
- STEP5: モデルの本番運用、MLOps、API化、クラウドでのデプロイ、再現可能性やパフォーマンスチューニングなど発展的な運用知識を学ぶ
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。
藍人（あいと）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: 機械学習の基礎理論（教師あり学習・教師なし学習、分類・回帰、過学習・バイアスバリアンスなど）を理解する
まず初めに、機械学習とは何か、その理論をしっかり理解しましょう。機械学習とは、パソコンやスマートフォンなどのコンピュータが、人間のようにデータからパターンを学び、分析や予測を行う技術のことです。例えば、Amazon のレコメンド機能や LINE の自動返信機能も機械学習が使われています。学習方法には「教師あり学習」と「教師なし学習」があり、それぞれどんな場面で使われるか理解することが大切です。「分類」や「回帰」といった課題の違いもこの時点で押さえておきます。また、「過学習」や「バイアス・バリアンス問題」など、モデルの性能を評価するポイントも機械学習を進めるうえで欠かせません。
このステップで学ぶスキルや知識
- 教師あり学習と教師なし学習の違い
- 分類・回帰の意味と使い分け
- 過学習（オーバーフィッティング）とは
- バイアス・バリアンス問題
- 実社会での機械学習の活用例
機械学習の理論と全体像を学べる動画教材
このコースは「機械学習エンジニア」を目指す方に向けて作られており、機械学習の基礎理論（教師あり学習・教師なし学習、分類・回帰、過学習やバイアス・バリアンスなど）を分かりやすく学ぶことができます。
講座では、機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして必要な知識やスキルを丁寧に解説し、実際のキャリアパスや情報収集の方法まで幅広くカバーしています。さらに、現役データサイエンティストのインタビューも収録されているため、実際の現場について知ることができるのも魅力です。
講師陣は AI 分野で実績豊富な専門家が担当しており、未経験者にも配慮した内容となっています。AI や機械学習分野が初めての方でも、仕事に活かせる基礎がしっかり身につきます。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。未経験でも理解できる内容ですが、初めてAIや機械学習の分野に触れる場合、丁寧な復習を行いながら進めると効果的です。
このコースは、機械学習エンジニアを目指す方を対象に、機械学習の基礎理論と実践力を身につけたい方におすすめです。
教師あり学習を中心に、分類・回帰といったモデルの作成方法や、過学習やバイアス・バリアンスの考え方まで、機械学習の仕組みを理論と実践の両面から学べます。Python と Scikit-learn を使ったハンズオンも充実しており、Google Colab の利用方法からデータの整形・分割、モデル評価、改善方法まで段階的に手を動かしながら習得できます。
また、AI や生成 AI の最新動向にも触れつつ、日常業務やチーム運営で役立つ知識やマインドセットも学習可能です。すべての動画がダウンロードでき、実践で使うサンプルデータや完成コードも添付されているので、初心者でも迷わず学びを進められます。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。機械学習未経験の方でも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学習できます。
「機械学習エンジニア」を目指す方におすすめのコースです。
この講座では、機械学習の基礎理論（教師あり学習・教師なし学習、分類・回帰、過学習・バイアスバリアンスなど）を基礎から丁寧に学べます。数学の基礎知識も導入しつつ、難解だと感じやすい機械学習の理論を挫折せず理解できるよう、全体像を早めにつかむための工夫がされています。
さらに、講義は理論だけでなく、ニューラルネットワークやディープラーニングといった現代の人工知能技術を理解できるレベルまでしっかりと解説。講師は東京大学出身で AI の最先端を研究してきた経験があり、未経験者に寄り添った説明が特徴的です。受講者による評価も高く、AI 技術の根幹を効率的に学びたい方に最適です。
藍人（あいと）このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。未経験でも理解できるよう配慮されていますが、理論の部分ではやや理解を要する箇所もあるため、初学者から中級者向けと言えるでしょう。
STEP2: Python を始めとしたプログラミング基礎と NumPy、Pandas、matplotlib などの基礎的なライブラリの使い方を習得する
機械学習にはプログラミングが欠かせません。特に Python という言語は、機械学習の分野で一番よく使われています。ここでは、Python の基本的な文法やデータを取り扱う方法を学びます。例えば Excel のように表データを扱える「Pandas」や、大きな計算を効率的に行う「NumPy」、グラフやデータの視覚化に使う「matplotlib」など、便利なライブラリを使いこなせることが重要です。これらが使えるようになると、複雑な分析も手軽に進められるようになります。
このステップで学ぶスキルや知識
- Python の基本文法（変数・関数・ループなど）
- NumPy での配列データの操作
- Pandas でのデータフレーム管理
- matplotlib でグラフ作成
- データの読み込みと保存
Python と基礎ライブラリの使い方を学べる動画教材
このコースは、機械学習エンジニアを目指す方に最適な入門講座です。
Python や Jupyter Notebook の使い方、NumPy・Pandas・matplotlib といった基本的なデータ分析ライブラリの操作方法を、現役データサイエンティストの講師が丁寧に解説します。これにより、実際のビジネス現場や開発現場で必要となるプログラミングやデータ加工の基礎をしっかり身につけることが可能です。また、データ分析結果をビジネスに活かすためのコミュニケーション術も重視している点が特徴です。
コース内容は基礎から応用まで網羅的で、統計や機械学習の基礎、ビジネス現場でのデータ活用プロセスまで幅広く学べます。講義は 3〜10 分の短い動画が 100 本以上あり、場所や時間を問わず学習しやすく、各セクションで実際に手を動かしながら学べるのも魅力です。
藍人（あいと）このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。プログラミング未経験の方でも理解可能な内容が中心ですが、手を動かして学ぶ意欲が必要です。
機械学習エンジニアを目指す方にとって、プログラミングの基礎とPythonライブラリの扱い方は不可欠です。本コースでは、Python3の基本操作から、NumPyやPandas、matplotlibなど主要ライブラリの実践的な使い方を丁寧に学べます。
書籍や他のコースでは省かれがちな API の詳細も、実際に手を動かしながら理解できるのがこの講座の大きな魅力です。データ処理、グラフの作成、さらには画像・音声データの扱い方に至るまで、機械学習や AI に進む前に押さえておくべき土台をしっかりと築ける内容となっています。
実践的なサンプルや丁寧な解説で、入門者でも着実にスキルアップできる点が Udemy ならではの特長です。長めの講義構成ですが、分割受講も推奨されており、自分のペースで学べます。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。未経験でも理解できるよう構成されていますが、実際に手を動かしながら学びたい方向けです。
STEP3: Scikit-learn などの機械学習ライブラリを使ったモデリング・前処理・評価の流れを学ぶ
ここからは、実際に機械学習のモデルを作る実践的なステップです。日本でもよく利用されている「scikit-learn」といったライブラリを使って、データの下準備（前処理）、モデルの作成、評価まで一連の流れを体験します。例えば、飲食店の売上データから明日の売上を予測したり、お客様の属性データからリピーターを分類したりと、身近なテーマでモデル作りを学びます。これを通じて、「手作業だった作業をどう自動化できるか？」が見えてきます。
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
- データのクリーニングと前処理方法
- モデルの作成と学習
- モデルの評価指標（精度・再現率など）
- 予測結果の解釈とフィードバック
機械学習モデル構築の実践を学べる動画教材
このコースは、機械学習エンジニアを目指す方に適しており、「Scikit-learnなどの機械学習ライブラリを使ったモデリング・前処理・評価の流れ」を実践的に学べます。
Python を使ったプログラミング実習と、手書きの解説で数学の基礎から応用まで段階的に理解できるのが特徴です。コースでは、線形代数や統計の基本から始め、実務で重宝される重回帰分析まで一通り学ぶことができます。
この知識は、データの前処理・モデリング・評価といった AI 開発の実務で直接役立ち、現場の課題解決や効率的なモデル構築につなげられるでしょう。
講師は IT 業界や大手企業向けの AI 研修で高評価を得ている株式会社キカガクの代表が担当し、わかりやすさと実践的な内容が好評です。初級編の知識が前提ですが、基礎も丁寧に復習できます。
藍人（あいと）コース難易度は【2:普通】です。分野未経験者でも理解は可能ですが、初級レベルの知識があるとよりスムーズに学習できます。
このコースは「機械学習エンジニア」を目指す方にぴったりの内容です。
Scikit-learn などの機械学習ライブラリを使いながら、データの前処理からモデリング、評価にいたるまでの一連の流れを実践的に学ぶことができます。現役データサイエンティストである講師が、実際のビジネス現場を想定した具体的な課題を使って解説するため、学んだ知識をそのまま実務に活かしやすいのが大きな魅力です。
また、単なる技術力だけでなく、「分析結果の伝え方」や「ビジネスでのコミュニケーション方法」についても丁寧に取り上げられます。機械学習を用いたデータ分析手法だけでなく、実際にビジネスで価値を生み出すための一連の流れを習得できる点が特長です。
ボリュームも十分で、講義時間 12 時間・レクチャーも 100 本以上と大変充実しています。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。初心者にもわかりやすく作られていますが、データ分析やプログラミングが全く初めての場合は少しじっくり取り組む必要があります。
このコースは、機械学習エンジニアを目指し、Scikit-learnなどを用いた実践的なモデリングやデータ前処理、モデル評価を習得したい方に最適です。
理論編では、教師あり学習や AI の基礎を丁寧に解説。続く実践編では、Python と Scikit-learn を使い、回帰・分類モデルの一連のプロセスを Google Colab 上で操作しながら学べます。データの整形、分割、標準化、ハイパーパラメータ調整など現場で役立つ知識を、実務ノウハウと併せて身につけられます。
このコース独自の強みは、全レクチャー動画のダウンロードや、実践で使うコード・データセットの提供など、効率的に学習できる環境です。背景や理由まで丁寧に説明するので、学ぶ上で疑問点が残りにくい作りです。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。初学者でも理解可能ですが、基本的なプログラミングの知識がある方がよりスムーズに学習できます。
STEP4: 深層学習（ニューラルネットワーク、CNN、RNN など）の理論と TensorFlow や PyTorch の基本的な使い方を習得する
あなたが目にする画像認識（例えば Google フォトの顔認識）や、音声認識（スマートスピーカーなど）には、さらに進んだ「深層学習（ディープラーニング）」技術が使われています。深層学習は、人間の脳の仕組みに似たネットワークを使った方法です。ニューラルネットワークや、画像に特化した CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、時系列データを扱う RNN（再帰型ニューラルネットワーク）などが有名です。また、Google が作った TensorFlow や、近年人気の PyTorch というライブラリの基本操作を学び、簡単なモデルを動かしてみましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- ニューラルネットワークの仕組み
- CNN と RNN とその違い
- TensorFlow の基本操作
- PyTorch の基本操作
- 深層学習を使った身近なサービスの例
深層学習とフレームワーク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、「深層学習（ニューラルネットワーク、CNN、RNNなど）の理論」と「TensorFlowやPyTorchの使い方」を基礎から学びたい方に最適です。
専門書で挫折した経験のある方や、プログラミングや数学に自信がない方でも安心して受講できる内容が特徴です。講義では、高校レベルの数学知識があれば十分理解できるように工夫されており、AI や深層学習の基礎から、Python を使った実践的なプログラミングまでカバーしています。
CNN や RNN といった代表的なニューラルネットワークの仕組みと、その実装方法も実際に手を動かしながら学べます。このため、転職や就職先で AI や機械学習分野の仕事にすぐに役立つ基礎力を身につけられるのが大きな魅力です。
また、講師は 30 年以上 IT 現場・教育に携わるベテランで、初心者への指導にも定評があります。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。未経験の方でも理解できるよう平易な解説がなされており、基礎から一歩ずつ学びたい方にぴったりの内容です。
「機械学習エンジニア」を目指す方に向けた本コースは、深層学習の理論とPyTorchの使い方を実践的に学べる内容です。
このコースでは、ニューラルネットワークや CNN、RNN といった現場で役立つ深層学習モデルの基礎から応用までを、ハンズオン形式で身につけることが可能です。
Google Colab を用いて、データ準備、モデル構築、評価といった流れを一緒に実装するため、学んだ知識をスムーズに実務へ活かせるのが特長です。
また、転移学習やデータ拡張、カスタムデータセットの作成といった現場で重要な技術も取り上げ、理論よりも「実際に使える力」を養う構成となっています。ソースコードも配布されているので、効率的にスキルを定着させたい方にも最適です。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。Pythonの基礎があれば未経験でも理解でき、機械学習の理論を実際のプロジェクトに応用したい方に特におすすめします。
STEP5: モデルの本番運用、MLOps、API 化、クラウドでのデプロイ、再現可能性やパフォーマンスチューニングなど発展的な運用知識を学ぶ
最後は、作った機械学習モデルを実際の現場でどう使うか、さらに高度な知識を身につけます。例えば、LINE のチャットボットやクレジットカードの不正検知システムのように、完成したモデルをアプリやサービスとして公開するための技術です。API として公開したり、Google Cloud や AWS といったクラウド上で運用する方法、学習から再利用までの一貫した流れ（MLOps）など、実際にビジネスの現場で役立つ活用法を学びます。また、誰が使っても同じ答えになる「再現性」や、多くのお客さんが使っても遅くならない「パフォーマンス向上」のテクニックも大切です。
このステップで学ぶスキルや知識
- モデル本番運用（デプロイ）の流れ
- API 化によるサービス連携
- クラウド（GCP/AWS）でのモデル運用
- MLOps の概要と実践
- 再現性・パフォーマンスチューニング
モデル運用と高度な利用法を学べる動画教材
このコースは「機械学習エンジニア」を目指す方に最適です。 AI開発に関する基礎から実務的な運用知識まで、手を動かして学べる内容が大きな魅力となっています。
特に、モデルの本番運用や API 化、MLOps やクラウドでのデプロイといった現代の機械学習業務に欠かせない実践的なスキルを身につけられる点が特徴です。
Python や数学に自信がない方にも配慮されており、ツールを活用することで初心者でも取り組みやすい設計になっています。
また、AI を使った Web アプリの作成や RPA・サーバレス開発まで、身近な業務課題に直結する知識が得られます。
実践的で役立つ知識を効率よく学べる点、アカデミックな理論よりも現場で「使える」内容に重点を置いている点もこの講座の大きな魅力です。
講師は IT 人材育成の豊富な経験を持ち、「実践重視」の学びを提供しています。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。 この分野が未学習でも理解可能ですが、内容はやや実践寄りなので、手を動かして学ぶ意欲のある方におすすめです。
この講座は、機械学習エンジニアを目指し、「モデルの本番運用、MLOps、API化、クラウドでのデプロイ」など、発展的な運用知識の習得を目指す方に最適です。
まず、人工知能や機械学習の基礎から、教師あり学習によるモデル作成の理論まで、しっかり基礎を固められます。後半では Google Colab 上で Python や Scikit-learn を使い、回帰・分類モデルの開発から評価、改善までの手順を、実践的に学べます。豊富なハンズオンや添付データ、完成版コードの提供があり、つまずきやすいポイントもカバー。現役エンジニア講師による背景解説・心構えにも触れる内容なので、スムーズに実践力が身に付きます。
さらに、プロジェクト推進やチーム運営の基礎力強化、AI サービスへの理解も深まるため、転職・就職後も活躍できる総合力が養えます。
藍人（あいと）このコースの難易度は【2:普通】です。未経験者でも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学習を進められます。
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。
藍人（あいと）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！
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「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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