こんにちは、ITプロパートナーズ編集部です。
AIが社会的にも注目されているなかで、AIをビジネスに活用しようとする企業も増えています。そのなかでフリーランスAIエンジニアとして独立を検討している人も多いのではないでしょうか。
この記事では、フリーランスAIエンジニアの年収相場や案件例、必要スキル、案件獲得方法などを詳しく解説していきます。フリーランスとして収入アップさせる方法やAIエンジニアの将来性についても紹介するので、ぜひ参考にしてください。
なお、まずフリーランスエンジニアの仕事内容や実態など基本情報を知りたい方は、以下の記事を併せて参考にしてください。
▶︎ フリーランスエンジニアとは？仕事内容や今から目指す人が知るべき実情
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Contents
- 1 フリーランスAIエンジニアの仕事内容
- 2 フリーランスAIエンジニアの案件の種類
- 3 フリーランスAIエンジニアの案件数や年収相場
- 4 フリーランスAIエンジニアの案件例と単価相場
- 5 フリーランスAIエンジニアに必要なスキルとは？
- 6 フリーランスAIエンジニアの案件獲得方法
- 7 フリーランスAIエンジニアにおすすめのエージェント
- 8 AIエンジニアがフリーランスとして収入アップを目指す方法
- 9 フリーランスAIエンジニアとして活動する際のポイント
- 10 未経験からフリーランスAIエンジニアになる方法とは？
- 11 フリーランスAIエンジニアは年齢を重ねても案件獲得は可能？
- 12 フリーランスAIエンジニアの現状と将来性
- 13 まとめ：フリーランスAIエンジニアの需要は増えていく
フリーランスAIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、AIの開発やAIを活用した新しいサービスの開発などを行う仕事です。
そのため、AIエンジニアになるには、AIのアルゴリズムを理解しているだけでなく、実際にソースコードの作成や修正ができる必要があります。特に、フリーランスのAIエンジニアとして活躍するには、AIに関する高度な知識やスキルが必要です。
また、AIエンジニアと似ている職種として、機械学習エンジニアがあります。機械学習はAIの開発に必要な技術のひとつです。AIエンジニアはAIに関わる幅広い業務に対応するのに対し、機械学習エンジニアは機械学習のみに特化して仕事を進めます。
AIエンジニアとして仕事を進めるなかでは、さまざまなデータも扱います。データを専門的に扱う仕事としては、データアナリストやデータサイエンティストなども有名です。データアナリストは統計学に沿ってデータを分析するのに対し、データサイエンティストは主に非構造化データをもとに分析します。AIエンジニアは、それらのデータを使用するための基盤を整える仕事です。
フリーランスのデータサイエンティストとして独立を考えている方はこちらの記事も併せて参考にしてください。
フリーランスAIエンジニアの案件の種類
フリーランスのAIエンジニア向けの案件はさまざまあります。ここでは、例として4つの案件を紹介します。
画像認識の案件
画像認識とは、画像に写っている生物や文字などを認識する技術です。画像認識を活用する案件としては、たとえばSNS上に投稿されている内容を分析するものがあります。その情報を活用し、ツールやアプリなどを開発するケースもあります。
自然言語処理の案件
自然言語処理とは、人間が話す自然な言葉を処理する技術です。たとえば、コールセンターの問い合わせや翻訳などに自然言語処理の技術が活用されています。フリーランスのAIエンジニア向けの案件としては、自然言語処理によるデータ分析や新しいサービスの開発などがあります。
音声認識の案件
音声認識とは、AIに音声を認識させて分析する技術です。人の声を音声認識で処理すれば、誰の声であるか分析したりテキストとして書き出したりできます。スピーカーのメーカーやアプリの開発を行う会社などは、フリーランスのAIエンジニアに音声認識の案件を多く発注しています。
異常検知の案件
異常検知は、センサーにより機械の故障などの異常を検出する技術です。正常なデータをもとにし、それと異なるデータを検出する仕組みになっています。たとえば、機械のメーカーが異常検知に対応できるAIエンジニアを募集しています。
フリーランスAIエンジニアの案件数や年収相場
続いて、フリーランスAIエンジニアの案件数や動向、そして年収目安を紹介します。
フリーランスAIエンジニアの案件数
フリーランスのAIエンジニア向けの案件はたくさんあります。たとえば、フリーランスに案件を紹介している弊社ITプロパートナーズでは、Pythonを扱えるエンジニア向けの案件が598件あります（2023年4月10日現在）。フルリモートや週3日の勤務で対応できる案件も多く、自分に合う働き方を実現しやすいです。
また、クラウドソーシングサイトのクラウドワークスでは、Pythonに関する案件が1,266件見つかりました（2023年4月10日現在）。AIのニーズはどんどん増しているため、今後もたくさんの案件が見つかる可能性が高いです。
フリーランスAIエンジニアの年収相場
フリーランスAIエンジニアの年収相場は、弊社ITプロパートナーズの募集案件を参考にすると、約600万円〜約1,000万円です。月収に換算すると50～83万円前後となります。
経験を積めば、年収1,000万円を超えられる可能性もあるでしょう。AIに対する期待はどんどん高まっているため、AIエンジニアは多くの企業から重宝されます。高収入を得るためには、常にAIや機械学習に関する勉強に取り組んで最新の技術や情報をインプットすることも大切です。
フリーランスAIエンジニアに100万〜150万円の高単価案件はある？
フリーランススタートが実施した調査によると、フリーランスAIエンジニア向けの案件の最高単価は200万円です。よって、100万〜150万円の高単価案件も存在するとわかります。
たとえば、弊社ITプロパートナーズでは、週3日の稼働で月100万円を得られるAIエンジニア向けの案件があります。
フリーランスAIエンジニアの案件例と単価相場
フリーランスAIエンジニアは、どのような案件を獲得しているのでしょうか。ここでは、具体的な案件例とともに年収相場を紹介します。
週2・3日の案件例・単価相場
週2・3日で勤務できる案件の単価相場は60万円程度です。たとえば、以下のようにAIのシステムを開発する案件があります。
金融機関で使用されるAIシステムを機械学習の技術によって開発します。そのため、機械学習に関する深い知識やスキルがなければなりません。実際にAIのシステムを開発するため、実務経験も必要です。要件定義から開発やテストまでの一連の流れを経験している人が求められています。
在宅・リモートOKの案件例・単価相場
フリーランスAIエンジニア向けの案件のなかには、在宅やリモートで対応できるものもあります。在宅・リモートOKの案件の単価相場は90万円程度です。案件例としては、以下のものがあります。
AIに関わる技術の中でも、IoT領域に特化している案件です。Pythonのスキルが必須となっており、採用されるには高いスキルや実績を示す必要があります。週3日程度の勤務でリモート対応も可能です。在宅やリモートで対応する場合、1人で作業を進める必要があるため、実際の開発経験が必要です。
常駐型の案件例・単価相場
フリーランスAIエンジニア向けの案件のなかには、現場に常駐して働く案件もあります。常駐型の案件例の単価相場は50万円程度です。案件例としては、以下のものがあります。
ウェアラブルデバイスへの注目度は高まっており、業務を通してAIエンジニアとしての新しい知見を得ることも可能です。常駐型の案件においても開発の実務経験が求められています。この案件の場合、キャッチアップ後はリモート対応も認められています。
弊社ではこれ以外にも数多くのAIエンジニア案件、機械学習案件をご紹介しています。より多くの案件をチェックしたい方は以下から無料登録をして詳細をご覧ください。
フリーランスAIエンジニアに必要なスキルとは？
ここでは、フリーランスAIエンジニアになるために必要な知識・スキルをご紹介したいと思います。
プログラミング技術
第一に必要なのは、ITエンジニアとしてプログラミングができること、ソースコードが書けることです。
なお、AIを開発するのに主に使われるのは、PythonやC言語(C/C++)と言われており、どちらのプログラミング言語も読み書きできれば、なお良いでしょう。
また、システムの設計・開発・運用のいずれにも対応できるようにしておくと、より幅広い案件を受注できる可能性があります。
Pythonの知識
Pythonは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムにより開発された言語です。オープンソースで運営されており、専門的なライブラリが豊富にあります。シンプルなコードでプログラミングができる点も、多くの人から支持されている理由のひとつです。AIの開発だけでなく、Webアプリケーションや組込みシステムの開発などにも利用されています。
なお、AIエンジニアの場合、PythonとともにRの知識やスキルも身につけておくとより良いです。Rは主にデータ分析や統計に利用される言語であり、データの可視化に優れています。Pythonとも連携しやすいため、あわせて使用できるようにしましょう。
数学の知識
そして、三つ目の必要スキルはAI開発の肝となるアルゴリズムを読み解くために必要な、確率や統計、微分・積分など大学受験レベルの数学知識です。
確かに、ライブラリやAPIだけでもAIは開発できます。
しかし、それでは他の人との差別化ができませんし、ロジックがわかっていない以上、より良い結果を得るために微調整を行ったり、デバッグすることもできません。
まずは、ライブラリの中身を見ることで、アルゴリズムを理解できるところから目指しましょう。
統計の知識
最後の四つ目は、AIをより良く活用するための機械学習や統計などの知識です。
昨今の優れたAIにはディープラーニングの手法が取り入れられているのが普通ですが、ディープラーニングでAIを強化するためには、インプットが重要です。
どういったインプットが必要なのか、逆に不要なのか判断できること、そして、アウトプットの結果を理解し意味付けするためには統計についての知識も必要です。
ディープラーニングの知識
フリーランスAIエンジニアとして活躍するには、ディープラーニングの知識も必要。すでに触れたとおり、ディープラーニングはAIに使用される機械学習のひとつです。
高度なAIを開発して運用するには、ディープラーニングを活用する必要があります。しかし、ディープラーニングの知識を身につけているエンジニアはまだそれほど多くありません。AIエンジニアとしてしっかりディープラーニングの知識を吸収しておけば、その分だけ活躍の場を広げられる可能性があります。
機械学習に関する知識
フリーランスAIエンジニアとして活躍するには、機械学習に関する知識もあると有利です。機械学習はAIを開発するために必要な技術の1つであり、案件によっては機械学習の知識が重視される場合もあります。機械学習の知識があるフリーランスAIエンジニアは、より多くの案件を獲得できるチャンスを得られるでしょう。
デザイン思考
デザイン思考とは、ユーザーの目線から本質を見極め、解決すべき課題を明らかにする考え方です。デザイナーがデザインを考える際のプロセスが体系化され、デザイン以外のさまざまな領域でデザイン思考が取り入れられるようになりました。世の中の移り変わりが激しい現代では、仮説を立ててゆっくり検証する従来のやり方が合わなくなってきています。デザイン思考なら、変化にすぐ対応して課題解決に取り組むことが可能です。
コミュニケーション能力
フリーランスAIエンジニアとして働くなかでは、コミュニケーション能力も重要です。AIのシステムを開発する過程では、さまざまな職種や立場の人と協力する必要があります。職種や立場によって考え方も異なるため、それぞれに合わせた対応ができなければなりません。
AIエンジニアとして活躍するには専門知識やスキルが必要ですが、それだけでなく他人と協力する力も重要です。特にフリーランスはプロジェクトごとに案件に参画するため、毎回違う相手と人間関係を構築しながら業務を進める必要があります。
自己管理能力
フリーランスとして独立するなら自己管理能力も必要です。フリーランスは自分の希望に合わせて仕事の調整ができますが、だからこそ自分を律して働かなければなりません。自己管理能力が低い場合、納期を守れない可能性もあります。そうなればクライアントの信頼を失い、案件を受注できなくなる恐れがあるため注意が必要です。
自己管理能力が必要なのはAIエンジニアに限ったことではなく、フリーランス全般に共通しています。自分自身についてよく理解しておき、自分なりのルールを決めて仕事に取り組むようにしましょう。
営業力
フリーランスになれば、自ら案件を獲得する必要があります。待っているだけでは仕事をもらえないため、自分をアピールする営業力が必要です。案件の紹介を受けられそうなチャンスを見逃さないようにし、積極的に行動を起こさなければなりません。
後述しますが、フリーランスAIエンジニアとして仕事を獲得する方法は複数あります。さまざまな方法を駆使しながら営業活動を行い、安定的に案件を受注できるようにすることが大切です。過去のクライアントとのつながりも大切にし、案件を獲得できるチャンスをしっかりつかみましょう。
フリーランスAIエンジニアの案件獲得方法
フリーランスのAIエンジニアは、どのように案件を獲得すればいいのでしょうか。
具体的には以下の方法があります。
- フリーランスエージェントを活用する
- クラウドソーシングを活用する
- 自ら営業をかける
- 知人や友人から紹介してもらう
それぞれの案件獲得について具体的に解説します。
フリーランスエージェントを活用する
フリーランスエージェントを利用すれば、フリーランス向けのさまざまな案件を紹介してもらえます。自分の状況について相談したうえで、条件に即した案件を提示してもらうことが可能です。単に案件が紹介されるだけでなく、働き方についても相談できます。
たくさんのフリーランスエージェントが存在するため、その中から自分に合うところを見つけましょう。フリーランスAIエンジニアにおすすめの具体的なエージェントについては後述するため、あわせて参考にしてください。
クラウドソーシングを活用する
クラウドソーシングは、インターネット上で仕事のマッチングをするサービスです。クラウドソーシングのサービスを提供しているサイトでは、さまざまな人や企業が仕事の募集を出しています。自分のスキルや経験に合う仕事を見つけて応募し、相手と交渉して契約します。報酬はクラウドソーシングのサービスを通じて受け取れるため、顔が見えない相手とのやり取りでも安心です。
たとえば、クラウドワークスやランサーズには、AIエンジニア向けのさまざまな案件が掲載されています。
自ら営業をかける
フリーランスのAIエンジニアとして仕事を獲得するためには、自ら営業をかけるのもひとつの手です。AIエンジニアを募集していそうな会社に連絡し、自分の強みや実績をアピールします。会社を訪問したり電話をかけたりするだけでなく、メールで営業をかけることも可能です。
営業活動を行ったすべての会社から仕事を依頼されるわけではありません。とはいえ、後から仕事が発生した時に連絡をもらえる可能性もあるため、積極的に営業活動を行うことも大切です。
知人や友人から紹介してもらう
AIエンジニアに限らず、フリーランスは知人や友人を介して仕事を獲得するパターンも多いです。仕事を通して作った人脈を大切にしていると、自ら仕事を探さなくても自然に依頼が舞い込むようになるかもしれません。
フリーランスとして活動するならさまざまな相手と交流し、人脈を広げていくと良いでしょう。思いがけないところから仕事につながり、飛躍するチャンスを得られる可能性があります。
フリーランスAIエンジニアにおすすめのエージェント
フリーランスのAIエンジニア向けに仕事を紹介しているエージェントは多数あります。ここでは、おすすめのエージェントを紹介します。
ITプロパートナーズ
弊社ITプロパートナーズは、フリーランス向けの幅広い職種の案件を紹介しているエージェントです。フルタイム案件はもちろん、週2～3日で対応できる案件も多く扱っているため、フレキシブルに働きたい方にピッタリです。直接クライアントと契約しており、高単価な案件が豊富な点も人気の理由のひとつです。
トレンド技術を取り入れている会社の案件も多いため、AIエンジニアとして新しい経験を積みたい人にもおすすめです。
レバテックフリーランス
レバテックフリーランスは、主にフリーランスのエンジニアやデザイナーに対して案件を紹介しているエージェントです。現場へのヒアリングや案件への参画後のフォローなどに力を入れており、フリーランスが働きやすい体制を構築しています。有名企業の案件からニッチな分野の案件まで幅広く扱っています。
ミッドワークス
ミッドワークスも、さまざまな職種のフリーランスに案件を紹介しているエージェントです。正社員並みの保障を提供しており、仕事が途切れても一定額の報酬を補償するサービスもあります。条件を満たせば、交通費や書籍代などを支給してもらえるのも嬉しいポイントです。非公開案件も豊富に取り揃えているため、実際に相談してみると最適な案件を見つけやすくなります。
AIエンジニアがフリーランスとして収入アップを目指す方法
フリーランスAIエンジニアになって収入を上げるには、どうすればいいのでしょうか。ここでは、収入アップを目指すための具体的な方法を解説します。
上流工程を担当する
エンジニアとして高収入を得るためには、上流工程を担当できるようになる必要があります。上流工程とは、開発全般を管理したりシステムの企画や要件定義を行ったりする業務です。一方、実際にシステムを作ってテストや導入を進める作業は下流工程に該当します。
上流工程を担当するには、下流工程に関する知見が必要不可欠です。そのため、まずは下流工程で経験を積み、徐々に上流工程の業務の受注を目指すといいでしょう。
エンド直案件を受注する
エンド直案件とは、クライアント本人から直接依頼される案件のことです。仲介業者を挟まないため、仲介料がかかりません。そのため、同じ依頼内容でもより高収入を得られます。
エンド直案件で実績をあげたり信頼を得たりできれば、継続的に依頼される可能性もあります。その場合、安定的に高収入を得やすくなるでしょう。ちなみに、弊社ITプロパートナーズでは、エンド直の高単価案件を多数取り扱っているので、ぜひチェックしてみてください。
ディープラーニングの開発経験を積む
ディープラーニングの知識やスキルがあるフリーランスAIエンジニアは、特に需要があります。ディープラーニングに対する期待はどんどん高まっているため、今後はさらに高収入を得られる可能性があるでしょう。
ディープラーニングの開発経験を積めば、ディープラーニングを扱える専門性の高いAIエンジニアとして活躍できます。最新の技術に対応できるよう、常に勉強し続ける姿勢も必要です。
フリーランスAIエンジニアとして活動する際のポイント
フリーランスAIエンジニアとして活動するうえでは、さまざまなことを意識する必要があります。ここでは、具体的なポイントを解説します。
業界の動向を常にキャッチしてスキルアップする
AIについては、取り巻く環境や技術がどんどん変化しています。市場の伸びも著しく、今後の動向に注目が集まっています。フリーランスAIエンジニアとして活躍するには、業界の動向に対して常にアンテナを張っておくことが大切です。
どのようなスキルが求められており、どの分野でどういったニーズがあるのか把握しましょう。動向に合わせてスキルアップを続ければ、フリーランスAIエンジニアとして長く活躍できます。
案件獲得経路を複数持っておく
案件を獲得するための経路は多いほうが安心です。複数の案件獲得経路があれば、たとえ1つの経路がなくなっても収入を確保し続けられます。フリーランスAIエンジニアとして安定的に収入を得るには、案件獲得経路を複数持っておきましょう。そのためには、過去にやり取りしたクライアントと良好な関係を維持することも大切です。
事務手続きに関する知識を得ておく
フリーランスAIエンジニアになれば、仕事以外の事務手続きもすべて自分で対応しなければなりません。たとえば、確定申告も毎年自分で行います。確定申告するには税や会計に関する専門知識が必要であるため、早い段階で身につけておいたほうがよいでしょう。税理士に依頼する場合も、基本的な知識があると安心です。
未経験からフリーランスAIエンジニアになる方法とは？
未経験からフリーランスAIエンジニアを目指すなら、段階的に知識や実績を増やす必要があります。ここでは、未経験からフリーランスAIエンジニアになる方法を説明します。
1.就職・転職して3年を目安に実務経験を積む
まずはAIエンジニアとして就職や転職をし、企業で実務経験を積みましょう。少なくとも3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして活躍できる可能性が出てきます。
まったく知識やスキルがない状態から始める場合はスクールで学習し、就職支援を受けて就職や転職を目指すのも1つの方法です。
2.まずは副業からスタートする
いきなりフリーランスとして独立すると、思わぬギャップを感じたり失敗したりする可能性が高くなります。そのため、まずは副業として少しずつ活動を始めましょう。AIエンジニアの副業案件としては、AI（機械学習）開発、AI（人工知能）開発、データ収集・分析、画像認識や処理システム開発などがあります。自分が専門にしたい分野を考慮して案件を探してみましょう。
3.独立して本格活動する
副業である程度の実績ができて自信がついてきたら、独立の準備をしましょう。3年以上の実務経験や副業での経験があれば、独立して本格的な案件を獲得できる可能性があります。もちろん、独立してすぐに活動が軌道に乗るとは限りません。フリーランスAIエンジニアとしての実績を少しずつ増やし、より好条件の案件の獲得を目指すことが重要です。
フリーランスAIエンジニアは年齢を重ねても案件獲得は可能？
フリーランスAIエンジニアは、年齢を重ねても比較的案件を獲得しやすいです。AIエンジニアに対する需要は高い一方、人材が不足しています。
よって、40〜50代である程度年齢を重ねている人でも、チャンスは多くあります。ただし、フリーランスAIエンジニアとして活躍するには、豊富な知識や経験を持ち合わせていることが条件です。常にスキルを磨き、いくつになっても案件を獲得できるようにしましょう。
フリーランスAIエンジニアの現状と将来性
ここでは、AIエンジニアの現状と将来性についてくわしく説明します。
フリーランスAIエンジニアの現状
AIエンジニアの現状ですが、需要に対して供給が圧倒的に足りていない、というのが実情です。多くの企業がAIに力を入れようとしている中、AIエンジニアの絶対数が足りていません。
AIエンジニアの育成に取り組み始めた企業もありますが、AIニーズの拡大にまったく追いつけていないのが現状です。結果、すでにAIエンジニアとして活躍している人材、スキルを持っている人材の争奪戦となっており、良い人材を得るために好待遇を掲げている企業が多いです。
必然的に給与も高くなり、海外ですと優秀なAIエンジニアの年収は30万ドル(3000万円)～50万ドル(5000万円)と言われています。
日本においても、衣料品通販サイトの「ZOZO TOWN」の関連会社である「スタートトゥデイテクノロジーズ」が最大１億円の年俸を掲げて人材募集したことが話題となりました。１億円に届かなくても、年収1000万円以上のAIエンジニアは少なくないです。
もっとも注目されている分野で活躍している人材ということで、企業内の待遇だけでなく、社会全体からの注目度も高いです。普通のシステムエンジニアなどからAIエンジニアにジョブチェンジ後、以前より周りから敬意の目を向けられるようになった、という意見もよく聞かれます。
以上のように、現状AIエンジニアの需要は高いです。しかし、この需要は将来的にどうなっていくのでしょうか？
フリーランスAIエンジニアの将来性
フリーランスAIエンジニアの将来性ですが、間違いなく、企業からのニーズは高まっていくでしょう。実は非常に気になるデータが経済産業省から示されているので、ここでご紹介いたします。
経済産業省がみずほ情報総研株式会社に委託して実施した「IT人材需給に関する調査」では、2030年までのIT人材の需給ギャップについて、低位、中位、高位シナリオにわけて試算しています。高位シナリオでは、2030年に約79万人ものIT人材が不足すると予測しています。
この資料から、そもそもIT人材自体が貴重な存在であることがお分かりかと思います。
今のうちからスキルを身に付けて実績を出しておけば、高単価案件を獲得できるでしょう。
なお、現在では多くの企業がDX化に取り組んでいます。AIは、DX化を進めるうえで無くてはならない存在です。AIの活用によって、より便利なシステムや仕組みを搭載できるようになっています。よって、DX化を推進する企業にとっても、AIエンジニアは重要だと言えます。さまざまなニーズに対応するための知識とスキルを身につけておけば、多くの案件に携わることができるでしょう。
まとめ：フリーランスAIエンジニアの需要は増えていく
今回はフリーランスAIエンジニアの年収相場や必要スキル、案件例、将来性などを見ていきました。AIが今後、多くの場面で登場するのは間違いありません。それに応じてAIエンジニアの活躍の場面は拡大していくでしょう。
今回紹介したスキルや収入アップの方法を参考に、フリーランスAIエンジニアとしての活躍を目指してください。
- 高額案件を定期的に紹介してもらいたい
- 週2日、リモートワークなど自由な働き方をしてみたい
- 面倒な契約周りはまかせて仕事に集中したい
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