機械学習エンジニアはフルリモート？学習用マシンとデータの扱い

機械学習エンジニアの勤務は、フレックスタイム制やリモートも多く、打合せはオンライン会議で行われます^＊1。何日もかかる学習は専用マシンやスーパーコンピューターで行い、スーパーコンピューターはリモートでの利用が多い設備です^＊1。完全な在宅かどうかは求人ごとに違います。

学習用マシンが社内にあるのか、クラウドなのか、自宅に貸与されるのかは、求人票の「リモート可」の一言では分かりません。個人データを生成AIサービスに入れてよいかや、自宅の端末をつないでよいかも、会社の決まりで変わります^＊4＊5。

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監修・編集責任者：牛尾 昭昌（株式会社LASSIC 執行役員）

1. 機械学習エンジニアの勤務はリモートも多い

機械学習エンジニアの勤務は、フレックスタイム制やリモートでの勤務も多く、開発の打合せにはオンライン会議が使われます^＊1。何日もかかることがある学習は、AI学習用の専用マシンやスーパーコンピューターで行い、スーパーコンピューターはリモートでの利用が多い設備です^＊1。厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）は、機械学習のエンジニアを「AIエンジニア」の名前で解説しています^＊1。完全な在宅で働く人の割合は、この職業の統計からは分かりません。

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2. 作業は3段あり動く場所がそれぞれ違う

機械学習エンジニアの作業は、動く場所の違いで3段に分けられます。いちばん下が日々の勤務で、フレックスタイム制やリモートでの勤務が多く、会議にはオンライン・ミーティングが使われます^＊1。

真ん中は設計とプログラムで、クラウドに上げてチームで共有することが多い作業です^＊1。いちばん上が学習の実行で、何日もかかることがあるため、専用マシンやスーパーコンピューターを使います^＊1。

求人票を読むときは、「リモート可」の記載と、使う設備の記載を別々に見ます。勤務がリモートでも、学習を動かす設備が社内にしか無ければ、リモートで行える作業が変わるためです。

3. 作業ごとの設備と求人で聞くこと

「リモート可」と書かれた求人でも、どの作業をリモートで行うのかは作業ごとに考える必要があります。表は、職業情報提供サイト（job tag）に書かれた作業と設備を並べ、右端の列に求人で聞く質問を足したものです^＊1。

機械学習エンジニアの作業と、リモートとの関係

作業	使うもの	リモートとの関係	求人で聞くこと
学習の実行	AI学習用の専用マシン、スーパーコンピューター＊1	学習に何日もかかることがある。スーパーコンピューターはリモートで利用されることが多い＊1	学習を動かす設備を、自宅から使えるか
設計とプログラム	クラウド＊1	クラウドに上げてチームで共有することが多い＊1	共有先が会社の指定か、自分で用意するか
打合せ	オンライン・ミーティング＊1	リモート勤務の場合に活用される＊1	打合せの頻度と、同じ時間に働く時間帯の有無
日々の勤務	フレックスタイム制、リモート勤務＊1	勤務はフレックスやリモートも多い＊1	出社する日が決まっているか

4. 年収609.8万円はこの職業だけの統計ではない

職業情報提供サイトのAIエンジニアのページには、全国の賃金（年収）609.8万円という数値が載っています^＊1。令和7年賃金構造基本統計調査を加工した数値ですが、ページの注記には、統計データが必ずしもその職業のみの数値ではないと書かれています^＊1。

データサイエンティストのページでは、賃金（年収）は611.9万円です^＊2。AIエンジニアと同じ調査の加工値で、こちらもその職業だけの統計ではありません。求人票の年収を2つの数値と並べても、同じ職種どうしの比較にはなりません。

雇用形態は、AIエンジニアでは正社員が多く、個人事業主やフリーランスもいます^＊1。データサイエンティストも雇用されている正社員が多く、フリーランスは若干です^＊2。正社員の求人から探す場合も、働く人の多数派と同じ雇用形態です。

経済産業省と情報処理推進機構（IPA）のデジタルスキル標準 データサイエンティスト編では、環境の設計・構築・運用が業務に入っています^＊3。対象は、データを処理・分析するための環境です^＊3。AIシステムの実装・運用も含まれ、スキルの項目には機械学習・深層学習とクラウドインフラ活用が並びます^＊3。

求人票を読むときは、年収の金額だけでなく、業務の欄も見ます。環境の構築や運用が業務に入っている求人では、学習用マシンの管理が仕事に含まれる場合があり、その管理を自宅から行えるのかを面接で聞きます。

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5. 個人データの入力と自宅の端末は会社の決まりを聞く

個人情報保護委員会は、令和5年6月に生成AIサービスの利用について注意喚起を出しています^＊4。対象は生成AIサービスへのプロンプト（指示文）の入力で、自社のモデルの学習データの集め方や保管を定めたものではありません。

個人情報取扱事業者（個人情報を事業で扱う会社など）が、本人の同意を得ずに、個人データの入った指示文を生成AIサービスへ送る場合があります。その個人データが応答の出力以外の目的で扱われると、個人情報保護法に違反する可能性があります^＊4。

プロンプトとは別に、学習用のデータそのものを社外のサービスへ上げるかどうかも、会社ごとに決まります。学習データの置き場所と持ち出しの可否を、入社前に聞いておきます。

指示文に個人データを入れるなら、生成AIサービスを提供する事業者が個人データを機械学習に利用しないことなどを、十分に確認します^＊4。個人情報の入った指示文は、特定された利用目的を達成するために必要な分に限って送ります^＊4。

自宅で働くときは、端末が個人所有か会社貸与かも分かれ目です。総務省のテレワークセキュリティガイドライン第5版（令和3年5月）は、個人所有端末の問題を2点挙げています^＊5。データ保存が可能なことと、マルウェア対策ソフトのインストールを強制できないことで、十分なセキュリティ統制（会社による管理）が取れないとしています^＊5。

そのため、BYOD（個人所有端末の業務利用）を認めるかどうかは、リスクを受け入れられるか評価したうえで決める必要があります^＊5。学習用マシンにつなぐ端末が個人所有でよいかは、求人の段階で聞けます。

面接で聞く点は4つあります。学習を動かす設備が社内か、クラウドか、自宅への貸与か。接続に使う端末が会社貸与か個人所有か。学習データに個人データが含まれるか。学習が止まったときの連絡先です。

デジタルスキル標準には、個人情報保護法などの国内法令の理解が、データサイエンティストに求められるスキルとして並んでいます^＊3。機械学習の仕事に就く人は、データを扱う前に社内の決まりを読んでおくことになります。

6. よくある質問

Q1. 機械学習エンジニアは完全な在宅で働けますか

A. 完全な在宅の人の割合は、職業情報サイトの記述からは分かりません。勤務にフレックスタイム制やリモートが多いことは分かるので、リモートでの勤務は一般的な働き方です^＊1。出社の有無と日数は、求人ごとに面接で聞きます。

Q2. 学習に使う専用マシンは自宅に置くのですか

A. 専用マシンの置き場所は会社ごとに決まるため、職業情報サイトからは読み取れません。リモートでの利用が多いと説明されているのはスーパーコンピューターです^＊1。面接では、置き場所を社内の設備・クラウド・自宅のどれにするかを聞きます。

Q3. 学習が何日もかかるとき勤務時間はどうなりますか

A. 学習の間に当番があるかどうかと、学習が止まった際の連絡先は、求人ごとに違います。何日もかかる学習は、この職業の特徴です^＊1。面接で、夜間や休日の対応を聞きます。

Q4. 個人データを生成AIサービスに入力してもよいですか

A. 個人データの入ったプロンプトは、本人の同意が無いまま送ると法令違反の可能性があります^＊4。送るなら、提供事業者が機械学習に使うかどうかを先に調べます^＊4。個人データを含まないデータの社内の決まりは、全社で同じではありません。

Q5. 個人所有のパソコンで学習用マシンにつないでもよいですか

A. 個人所有端末の利用は、会社がリスクを評価して決めます^＊5。つなぐ前に、会社の方針を求人の段階で聞きます。リモート勤務が多い職業でも、端末の決まりは会社ごとに違うためです。

Q6. 機械学習エンジニアは正社員で働く人が多いですか

A. AIエンジニアは正社員が多く、個人事業主やフリーランスもいます^＊1。データサイエンティストでも、正社員として雇用される人が多数です^＊2。リモートワークに対応しているかどうかは、雇用形態とは別に、求人票の勤務に関する記載で読みます。

Q7. 機械学習エンジニアはAIエンジニアやデータサイエンティストと同じ仕事ですか

A. 職業情報サイトは、機械学習のエンジニアを、狭義のAIエンジニアとして解説しています^＊1。ディープラーニング（深層学習）などの手法でAIによる処理を実現する仕事です^＊1。ビッグデータを分析するデータサイエンティストをAIエンジニアに含める場合もあります^＊1。データサイエンティストのページは別に用意されており、統計の数値も別です^＊2。

7. まとめ：学習用マシンとデータの扱いを求人で聞く

求人票に「リモート可」とあるだけでは、学習用マシンの置き場所も端末の決まりも分かりません。応募の前に質問を書き出しておくと、求人どうしを並べて比べられます。

※公開中の求人数は時期によって変わります。記事中の求人の傾向は執筆時点のものです。

出典・参考情報

＊1 職業情報提供サイト job tag「AIエンジニア」（厚生労働省）
＊2 job tag「データサイエンティスト」（厚生労働省）
＊3 デジタルスキル標準 DSS-P 分冊版 データサイエンティスト編 ver.2.0（経済産業省・IPA）
＊4 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等（個人情報保護委員会）
＊5 テレワークセキュリティガイドライン 第5版（総務省）