AI技術やデータサイエンスの発展や普及に合わせて、注目を集めているのが機械学習エンジニア(AIエンジニア)やデータサイエンティストという職業です。この2つの職種にはいくつか共通点があるため、よく混同されてしまいます。
そこで今回は、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いや共通点についてご紹介します。それぞれの職種に向いている人の特徴もご紹介しているので、自分に合った分野へ転職したいときの参考にしてください。
機械学習エンジニア(AIエンジニア)とデータサイエンティストの違いを徹底比較Thorough comparison of the difference between a machine learning engineer (AI engineer) and a data scientist.
The professions of machine learning engineer (AI engineer) and data scientist are gaining attention as AI technology and data science develop and spread. These two professions often get confused because they have several things in common.
In this article, we will introduce the differences and similarities between machine learning engineers and data scientists. We also introduce the characteristics of people who are suited for each type of job, so you can use this as a reference when you want to change jobs to a field that suits you best.
機械学習エンジニア(AIエンジニア)とは?What is a machine learning engineer (AI engineer)?
機械学習エンジニアは、AI開発に特化したソフトウェアエンジニアです。機械学習やディープラーニングなどを活用して、アプリケーションやシステムの開発を手掛けます。
機械学習のアルゴリズムの開発・改善、データの前処理、モデルの評価など業務の幅は多岐にわたります。設計やプログラミングなどの開発業務だけではなく、プロジェクト全体の管理業務を担うエンジニアも珍しくありません。
機械学習やディープラーニングを用いて開発を行うためには、統計学やデータ分析の知識、さらにプログラミングのスキルが求められます。AI分野は日々進化していることから、機械学習エンジニアの重要性や需要は今後も高まると考えられます。
Machine Learning Engineers are software engineers specializing in AI development. They work on developing applications and systems using machine learning and deep learning.
The scope of work includes the development and improvement of machine learning algorithms, data preprocessing, and model evaluation. It is not uncommon for engineers to be responsible not only for development work such as design and programming, but also for overall project management.
The importance and demand for machine learning engineers will continue to grow as the field of AI continues to evolve on a daily basis.
データサイエンティストは、ビックデータを分析して、新しい商品やサービスの開発などに活かせるデータを提供する職種です。データ分析がメインですが、ほかにも分析目標の設定・データ加工・モデリング・効果検証といった工程を踏んだ上で、商品やサービスの開発や業務プロセスの革新に反映していきます。
ビックデータを分析するために、SASなどの環境を構築するのもデータサイエンティストの役目です。業務の遂行にはデータ分析をはじめ、統計学やプログラミング、機械学習などのスキルを活用することになります。また、ビジネスの仕組みや市場に関する知識も必要です。
データに基づいた意思決定を支援する職種なので、IT業界以外にも製造業やサービス業など幅広い分野で活躍できます。
データサイエンティストについては、以下の記事でも解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
Data scientists analyze big data to provide data that can be used to develop new products and services. Data analysis is the main focus, but other processes such as setting analysis goals, data processing, modeling, and effectiveness verification are also involved, and are reflected in the development of products and services and innovation of business processes.
The data scientist is also responsible for building an environment, such as SAS, for analyzing big data. In performing their duties, data scientists will utilize skills in data analysis, statistics, programming, and machine learning. They also need to have knowledge of business structures and markets.
Because the position supports data-driven decision making, it can be used in a wide range of fields outside of the IT industry, including manufacturing and service industries.
Please refer to the following article for more information about data scientists.
Related article: What is a Data Scientist? Main job description and how to become a data scientist
| 機械学習エンジニア (AIエンジニア) | データサイエンティスト | |
|---|---|---|
| 求められる役割 | AIシステムの開発・最適化 | データを活用してビジネスを支援 |
| 仕事内容 | ・機械学習やAIのアルゴリズムの設計・開発・実装・検証 ・機械学習のためのデータ収集・処理 ・機械学習モデルを動かす環境の構築 ・最新技術の研究・調査 | ・必要なデータの収集 ・仮説の立案と検証のためのデータ分析 ・データ前処理 ・目的に合わせてデータ分析 ・分析結果のレポーティング ・分析環境の構築 |
| 平均年収(※) | 約535～598万円 | 約558～671万円 |
| 必要なスキル | ・Python ・Linux ・機械学習ライブラリ・ワークフレーム ・Jupyter NotebookやAnaconda ・データベースの知識 ・クラウドの知識 | ・統計学や数学の知識 ・ビックデータの知識 ・データベースの知識 ・Pythonを中心としたプログラミング知識 ・セキュリティやIT全般の知識 ・データ収集・分析・解析スキル ・洞察力や思考力 ・コミュニケーションスキル |
※2024年5月8日時点
似ているとされている機械学習エンジニアとデータサイエンティストですが、細かな違いが存在します。ここでは、双方の職種の違いを比較してみたのでご紹介します。
求められる役割の違い
| 職種 | 求められる役割 |
|---|---|
| 機械学習エンジニア(AIエンジニア) | AIシステムの開発・最適化 |
| データサイエンティスト | データを活用してビジネスを支援 |
機械学習エンジニアに求められる役割は、AIシステムの設計から開発、最適化を行うことです。例えば、顧客の購買履歴をもとに商品推奨システムを構築する業務を担います。
一方、データサイエンティストは、商品・サービスの開発や経営・戦略などビジネスにおける意思決定をサポートすることが役割です。ビックデータの分析によって意思決定につながる情報や洞察を提供します。例えば、顧客の購買履歴を分析し、提供することで、その情報を活用してマーケティング戦略を構築していきます。
仕事内容の違い
| 職種 | 仕事内容 |
|---|---|
| 機械学習エンジニア(AIエンジニア) | ・機械学習やAIのアルゴリズムの設計・開発・実装・検証 ・機械学習のためのデータ収集・処理 ・機械学習モデルを動かす環境の構築 ・最新技術の研究・調査 |
| データサイエンティスト | ・必要なデータの収集 ・仮説の立案と検証のためのデータ分析 ・データ前処理 ・目的に合わせてデータ分析 ・分析結果のレポーティング ・分析環境の構築 |
機械学習エンジニアは、機械学習やAIのアルゴリズムの設計・開発・実装・検証を手掛けます。顔認証や画像診断、自動運転などのシステム・アプリケーションの開発・構築が主な仕事です。ほかにも、機械学習で必要となるデータの収集と処理、機械学習モデルを動かすための環境構築、最新技術を反映させるための研究・調査なども重要な仕事です。
データサイエンティストは、ビジネスにおける意思決定に必要な情報の分析を行い、結果を考察してレポートにまとめ上げることが主な仕事です。必要に応じて分析するデータの収集や仮説の立案とそれを検証するためのデータ分析を行う場合もあります。目的に合わせた適切なデータ分析ができるように、無関係のデータの削除やフォーマットを合わせるなどデータ前処理、分析する環境の構築も行います。
平均年収の違い
| 職種 | 平均年収(※) |
|---|---|
| 機械学習エンジニア(AIエンジニア) | 約535～598万円 |
| データサイエンティスト | 約558～671万円 |
※2024年5月8日時点
厚生労働省の「職業情報提供サイト」と「求人ボックス 給料ナビ」を参考にすると、機械学習エンジニアの平均年収は約535～598万円が目安です。一方、データサイエンティストは、約558～671万円が目安になります。
平均年収は、データサイエンティストの方が高い傾向にあります。また、2023年度のハローワークの有効求人倍率を比較すると、機械学習エンジニアは0.99倍に対してデータサイエンティストは2.77倍でした。データサイエンティストを求める企業は多く、市場価値の高さが年収に反映されているといえます。
参照:職業情報提供サイト(日本版O-NET) AIエンジニア
参照:求人ボックス 給料ナビ AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料
参照:職業情報提供サイト(日本版O-NET)データサイエンティスト
参照:求人ボックス 給料ナビデータサイエンティストの仕事の年収・時給・給料
必要なスキルの違い
| 職種 | 必要なスキル |
|---|---|
| 機械学習エンジニア(AIエンジニア) | ・Python ・Linux ・機械学習ライブラリ・ワークフレーム ・Jupyter NotebookやAnaconda ・データベースの知識 ・クラウドの知識 |
| データサイエンティスト | ・統計学や数学の知識 ・ビックデータの知識 ・データベースの知識 ・Pythonを中心としたプログラミング知識 ・セキュリティやIT全般の知識 ・データ収集・分析・解析スキル ・洞察力や思考力 ・コミュニケーションスキル |
機械学習エンジニアは、アルゴリズムの開発や実装に関する専門知識やスキルが求められます。具体的にはプログラミング言語のPythonやOSのLinux、機械学習ライブラリ・フレームワークです。開発環境を構築するためには、Jupyter NotebookやAnacondaのスキルも求められます。ほかにも、機械学習では膨大なデータを扱うのでデータベースの知識や、機械学習を効率良く利用するためにクラウドの知識も要求されます。
データサイエンティストは、データ収集や分析・解析のスキルが必要です。また、AIや機械学習を活用することもあるので、数学と統計学の知識も求められます。ほかにも、ビッグデータ・データベース・プログラミング・IT全般のスキル・コミュニケーションスキルも必要になる職種です。また、ビジネスの課題解決に求められる洞察力・思考力も欠かせません。
データサイエンティストに必要なスキルについては以下の記事でも解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
| Machine Learning Engineer (AI Engineer) | Data Scientist | |
|---|---|---|
| Role required | Develop and optimize AI systems | Utilize data to support business |
| Job Description | ・Design, development, implementation, and verification of machine learning and AI algorithms ・Collect and process data for machine learning ・Construction of environment to run machine learning models ・Research and investigation of the latest technologies | ・Collecting necessary data ・Data analysis for hypothesis formulation and validation ・Data preprocessing ・Data analysis according to objectives ・Reporting of analysis results ・Establishment of analytical environment |
| Average annual salary (*) | Approx. 5,350,000-5,980,000 yen | Approximately 5,580,000 to 6,710,000 yen |
| Required Skills | ・Python ・Linux ・Machine learning libraries and workframes ・Knowledge of Jupyter Notebook and Anaconda ・Knowledge of databases ・Knowledge of cloud computing | ・Knowledge of statistics and mathematics ・Knowledge of big data ・Knowledge of databases ・Programming knowledge with a focus on Python ・Knowledge of security and IT in general ・Data collection, analysis and analysis skills ・Insight and thinking skills ・Communication skills |
*As of May 8, 2024
Although machine learning engineers and data scientists are considered similar, minor differences exist. Here is a comparison of the differences between both types of jobs.
Differences in the roles required
| Job Title | Role required |
|---|---|
| Machine learning engineer (AI engineer) | Development and optimization of AI systems |
| Data Scientist | Leveraging data to support business |
The role required of a machine learning engineer is to design, develop, and optimize AI systems. For example, they are responsible for building product recommendation systems based on customer purchase history.
On the other hand, the role of a data scientist is to support decision-making in business, including product and service development, management, and strategy. They provide information and insights that lead to decision-making by analyzing big data. For example, they analyze and provide customer purchase histories and use this information to build marketing strategies.
Differences in Job Descriptions
| Job Title | Job Description |
|---|---|
| Machine learning engineer (AI engineer) | ・Design, development, implementation, and verification of machine learning and AI algorithms ・Collect and process data for machine learning ・Construction of environment to run machine learning models ・Research and investigation of the latest technologies |
| Data Scientist | ・Collecting necessary data ・Data analysis for hypothesis formulation and validation ・Data preprocessing ・Data analysis according to objectives ・Reporting of analysis results ・Establishment of analytical environment |
Machine learning engineers are involved in the design, development, implementation, and verification of machine learning and AI algorithms. Their main task is to develop and build systems and applications such as facial recognition, image diagnostics, and automated driving. Other important tasks include collecting and processing data needed for machine learning, building environments to run machine learning models, and conducting research and surveys to reflect the latest technologies.
A data scientist's main job is to analyze information needed for decision-making in business, and to consider the results and compile them into reports. If necessary, they may also collect data to be analyzed, formulate hypotheses, and conduct data analysis to test them. They also perform data preprocessing, such as removing irrelevant data and matching formats, and creating an environment for analysis so that appropriate data analysis can be conducted according to the objectives.
Average Annual Salary Difference
| Job Title | Average annual salary (*) |
|---|---|
| Machine learning engineer (AI engineer) | Approx. 5,350,000-5,980,000 yen |
| Data Scientist | Approx. 5.58-6.71 million yen |
*As of May 8, 2024
Referring to the Ministry of Health, Labor and Welfare's "Occupational Information Providing Site" and "Job Box Salary Navi," the average annual salary for machine learning engineers is approximately 5.35-5.98 million yen. Data scientists, on the other hand, can expect to earn approximately 5.58-6.71 million yen.
The average annual salary tends to be higher for data scientists. In addition, a comparison of the effective ratio of job offers at Hello Work in fiscal year 2023 shows that the ratio for machine learning engineers was 0.99 times, while that for data scientists was 2.77 times. Many companies are looking for data scientists, and their high market value is reflected in their annual salaries.
Reference: Occupational Information Providing Website (Japanese O-NET) AI Engineer
Reference: Job Box Salary Navigator Annual salary, hourly wage, and salary for AI engineer jobs
See: Occupation Information Providing Website (Japanese O-NET) Data Scientist
See: Job Box Salary Navigator Annual salary, hourly wage, and salary for Data Scientist job.
Different Skills Required
| Job Title | Required Skills |
|---|---|
| Machine learning engineer (AI engineer) | ・Python ・Linux ・Machine learning libraries and workframes ・Knowledge of Jupyter Notebook and Anaconda ・Knowledge of databases ・Knowledge of cloud computing |
| Data Scientist | ・Knowledge of statistics and mathematics ・Knowledge of big data ・Knowledge of databases ・Programming knowledge with a focus on Python ・Knowledge of security and IT in general ・Data collection, analysis and analysis skills ・Insight and thinking skills ・Communication skills |
Machine learning engineers are required to have expertise and skills in algorithm development and implementation. Specifically, the programming language Python, the operating system Linux, and machine learning libraries and frameworks. Skills in Jupyter Notebook and Anaconda are also required to build development environments. Other requirements include knowledge of databases, as machine learning deals with vast amounts of data, and knowledge of the cloud for efficient use of machine learning.
Data scientists need skills in data collection, analysis, and analysis. They also require knowledge of mathematics and statistics, as they may utilize AI and machine learning. Other skills such as big data, database, programming, general IT skills, and communication skills are also required for this position. The insight and thinking skills required to solve business problems are also essential.
Please refer to the following article for an explanation of the skills required of data scientists.
Related article: A thorough explanation of the skills required of a data scientist! Also introduces useful qualifications.
機械学習エンジニア(AIエンジニア)とデータサイエンティストの共通点は?What do machine learning engineers (AI engineers) and data scientists have in common?
上記では、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いを比較しましたが、共通点も存在します。ここからは、双方の共通点について見ていきましょう。
将来性が期待できる分野
どちらも、将来性に期待できる分野なのは共通する部分です。企業の競争力の維持と強化にDX(デジタルトランスフォーメーション)は欠かせないものと考えられています。そんなDXを推進するにあたって、AIやデータサイエンスなどの専門技術・スキルを持つ人材が求められているのです。
厚生労働省の「令和5年版情報通信白書」によれば、2022年のAIシステム市場は3,883億6,700万円に達しており、2027年には約1兆1,000億円に拡大すると予測されています。しかし、デジタル人材は全体的に足りておらず、AIやデータ分析の専門家に関しては企業に在籍している割合はわずか21.2%と少ないです。そのため、機械学習エンジニアやデータサイエンティストの需要は高く、将来の市場においても必要性が高まると考えられます。
「第四次産業革命スキル習得講座認定制度の対象」となっている
第四次産業革命スキル習得講座認定制度とは、IT・データを中心に将来性の高い分野でキャリアアップを目指す社会人に向けた教育訓練講座の認定制度です。認定は経済産業大臣が行っています。
この認定を受けている講座では、AI・データサイエンス・クラウド・IoTなどの高度かつ最先端のスキルを習得することが可能です。そのため、第四次産業革命スキル習得講座認定制度の対象となっているのも、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの共通点になります。経済産業大臣に認められた講座で専門知識を身につければ、AIやデータサイエンスの分野での転職で有利になる可能性があるでしょう。
自由な働き方を実現しやすい
機械学習エンジニアやデータサイエンスは、環境が整っていれば場所や時間にとらわれず働ける業務が多いことも共通点です。そのため、フルリモートやフリーランスといった働き方が普及しています。
自由な働き方を実現したいのであれば、リモートワークを推進している企業に転職するのが良いでしょう。また、企業で経験を積んだのちに、フリーランスになって独立するという選択肢もあります。
Above we compared the differences between machine learning engineers and data scientists, but similarities do exist. Let us now look at the similarities between the two.
Fields with promising prospects
Both fields have a lot in common in that they are both promising. Digital transformation (DX) is considered essential for maintaining and strengthening corporate competitiveness. In promoting such DX, human resources with specialized technologies and skills such as AI and data science are in demand.
According to the Ministry of Health, Labor and Welfare's "2023 White Paper on Information and Communications," the AI system market reached 388,367 million yen in 2022 and is expected to grow to approximately 1.1 trillion yen by 2027. However, there is an overall shortage of digital talent, with only 21.2% of companies having a small percentage of AI and data analysis specialists. Therefore, machine learning engineers and data scientists are in high demand, and their need is expected to increase in the future market.
The "Fourth Industrial Revolution Skill Acquisition Course Certification System" is in effect.
The Fourth Industrial Revolution Skill Acquisition Certification System is an accreditation system for education and training courses for working people who aim to develop their careers in highly promising fields centered on IT and data. Accreditation is granted by the Minister of Economy, Trade and Industry.
Courses that have received this accreditation enable students to acquire advanced and cutting-edge skills in AI, data science, cloud computing, IoT, and other fields. Therefore, machine learning engineers and data scientists also share the same target of the Fourth Industrial Revolution Skill Acquisition Course Accreditation System. If you acquire expertise in a course recognized by the Minister of Economy, Trade and Industry, you may have an advantage in changing jobs in the fields of AI and data science.
Easy to achieve a flexible work style
Machine learning engineers and data scientists have in common that many of their jobs allow them to work from anywhere and at any time, as long as the environment is suitable. For this reason, full-remote and freelance work styles are becoming more prevalent.
If you want to realize a free way of working, it is a good idea to change jobs to a company that promotes remote work. Another option is to become a freelancer and work independently after gaining experience at a company.
機械学習エンジニア(AIエンジニア)とデータサイエンティストのどちらに向いているかをチェックCheck whether you are a machine learning engineer (AI engineer) or a data scientist.
機械学習エンジニアとデータサイエンティストはどちらも高い専門性が求められる仕事です。人によって向き・不向きがあるので、自分に合った職種を選択しましょう。最後に、双方の職種が向いている人の特徴をご紹介します。
機械学習エンジニア(AIエンジニア)に向いている人の特徴
機械学習エンジニアに向いている人の主な特徴は以下のとおりです。
- AIへの関心が強い
- 新しい技術を学ぶことが好き
- 論理的思考力や問題解決力に優れている
- 柔軟な発想力や創造力を持っている
AI技術への関心が強い人は、機械学習エンジニアがおすすめです。機械学習やディープラーニングなどの先端技術を扱うので、常に新しい技術を身につけることが好きな人にも向いています。
また、AI開発には論理性が求められ、問題が生じた際には原因の追究や解決が求められます。そのため、理論的思考力や問題解決力の高い人にも向いている仕事です。ほかにも、AI開発では今までにないチャレンジを求められることもあるので、柔軟な発想力・創造力がある人は企業から重宝されるでしょう。
データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストに向いている人の特徴は以下のとおりです。
- データ分析に関心がある
- ビジネスの課題解決に関心がある
- 統計学や数学、プログラミングなど幅広いスキルを学ぶ意欲がある
- 柔軟な思考力を持っている
- コミュニケーションに自信がある
データ分析をメインとしているので、データ分析の分野に興味がある人はデータサイエンティストがおすすめです。データを利活用してビジネス上の課題解決に貢献する仕事なので、ビジネスに関する課題解決に興味を持っている方も向いています。
データサイエンティストは、統計学や数学・プログラミング・機械学習など幅広い知識・スキルが求められます。そのため、新しい知識・技術を学ぶ意欲がある人にもおすすめです。多角的な視点でデータを分析することもあるので、柔軟な思考力を持っている人にも向いています。
また、さまざまな立場の人と協力してプロジェクトを遂行する機会があります。コミュニケーションスキルが高く、相手の話を理解したり、わかりやすく伝えたりすることが得意な人も適性があるといえるでしょう。
Machine learning engineers and data scientists are both highly specialized jobs. Since each person may or may not be suited for the job, choose the job title that is right for you. Finally, here are some characteristics of people who are suited for both types of jobs.
Characteristics of People Suitable for Machine Learning Engineer (AI Engineer)
The main characteristics of a person who is suited to be a machine learning engineer are as follows
- Strong interest in AI
- Enjoys learning new technologies
- Excellent logical thinking and problem solving skills
- Have flexible thinking and creativity
If you have a strong interest in AI technology, a machine learning engineer is a good choice. Because it deals with advanced technologies such as machine learning and deep learning, it is also suitable for those who like to constantly learn new technologies.
In addition, AI development requires logic, and when problems arise, you are required to track down the causes and solve them. Therefore, this job is also suitable for people with strong theoretical thinking and problem-solving skills. In addition, AI development sometimes requires taking on challenges that have never been taken on before, so people with flexible thinking and creativity will be valued by companies.
Characteristics of Suitable Data Scientists
The characteristics of a suitable candidate for a data scientist are as follows
- Interested in data analysis
- Interested in solving business problems
- Willing to learn a wide range of skills, including statistics, mathematics, and programming
- Flexible in thinking
- Are confident in their communication skills
The main focus is on data analysis, so if you are interested in the field of data analysis, a data scientist is a good choice. The job is also suitable for those who are interested in solving business-related issues, as the job contributes to solving business problems through the use of data.
Data scientists are required to have a wide range of knowledge and skills, including statistics, mathematics, programming, and machine learning. Therefore, those who are willing to learn new knowledge and skills are also recommended. They are also suited to people with flexible thinking skills, as they may analyze data from multiple perspectives.
You will also have the opportunity to work with people from various positions to carry out projects. Those who have good communication skills and are good at understanding what others are saying and conveying it in an easy-to-understand manner are also suited for this position.
自分に向いている分野へ転職しよう!Change your career to a field you are suited to!
機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、機械学習やデータを扱うところなど似ている要素がいくつかあります。しかし、特化している分野や役割、平均年収などに細かい違いがあることがわかりました。
また、それぞれの職種に向いている人の特徴も少し異なります。そのため、自分はどの分野・仕事に関心があるのか明確にして、向いている分野への転職を目指してみましょう。
United Worldは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストの求人を多数取り扱っています。未経験の職種へのチャレンジは不安という方も多いでしょう。そのような場合でも、専任のキャリアアドバイザーがマンツーマンで転職活動をサポートするのでご安心ください。
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Machine learning engineers and data scientists have some similar elements, such as machine learning and working with data. However, we found that there are minor differences in areas of specialization, roles, and average annual salary.
In addition, the characteristics of those who are suited for each type of job are also slightly different. Therefore, you should clarify which field or job you are interested in and try to move into the field for which you are suited.
United World has many job openings for machine learning engineers and data scientists. Many people may feel uneasy about taking on a challenge in a field they have no experience in. If this is the case, rest assured that our dedicated career advisors will support your job search on a one-on-one basis.
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