こんにちは、ITプロマガジンです。
AIが社会的にも注目されているなかで、AI（人工知能）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って実際どう？今から目指す人が知るべき実情とは
ドンピシャ案件の探し方
「案件はたくさんあるはずなのに、なかなか自分の望む案件が見つからない…」
エンジニア市場は売り手市場であるものの、いまだに正しいマッチングノウハウが確立されておらず、多くの方が案件探しに苦労されています。
ですが、現在の市場感や企業側に刺さる経験・スキルを理解し正しく案件探しをすれば、誰でも自身のバリューを活かし単価を伸ばすことができる、というのも事実です。
ITプロパートナーズでは、
・9割がエンド直案件のため、高単価
・約6割が週3-4案件のため、柔軟に働ける
・事業会社の自社開発案件が多い
などの魅力的な案件を数多く保有し、マッチング能力の高い即戦力エージェントが完全サポートします。
初めてのフリーランス、情報収集段階でも大丈夫です。あなたの働き方にマッチし、単価も高く、最もバリューを発揮できる案件を探しませんか？
目次
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1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6つの案件を紹介します。
AI開発の案件
AI開発は、AIの機能を組み込んだシステムを開発する案件です。AIを活用したシステムは近年注目を集めていて、AI開発の市場は拡大傾向にあります。そのため、AI開発はフリーランスAIエンジニアの代表的な案件のひとつです。
データ解析の案件
データ解析の案件では、インターネット上のデータや社内に蓄積したデータを解析してクライアントが求める解析結果を提供します。特にテキストデータを扱うケースが多く、例えばSNSの投稿からユーザーニーズを推測したり、社内システムのデータから顧客の購買傾向を把握したりします。このように、解析するデータは案件によってさまざまです。
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、例えば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。例えば、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。例えば、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。例えば、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409件あります（2024年5月16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1,583件見つかりました（2024年5月16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〜約1,000万円です。月収に換算すると50万～83万円前後となります。
また、参考までにPythonのフリーランスの経験年数別の月収と年収の目安は、以下のとおりです。
| 経験年数 | 月収・年収 |
|---|---|
| 経験年数1年未満 | 月収35万円前後（年収420万円） |
| 経験年数1～2年 | 月収42万円前後（年収504万円） |
| 経験年数2～3年 | 月収60万円前後（年収714万円） |
| 経験年数3～5年 | 月収70万円前後（年収840万円） |
| 経験年数5年以上 | 月収84万円前後（年収1,008万円） |
経験を積めば、年収1,000万円以上は十分狙えます。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が、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分かります。
また、弊社「ITプロパートナーズ」では、最大で100万円/月を得られるAIエンジニア向けの案件も数多く扱っています。
実績やスキルがあるフリーランスAIエンジニアは高単価な案件を獲得できる可能性が高いでしょう。
フリーランスAIエンジニアの案件・単価例
では、弊社ITプロパートナーズで扱っているフリーランスAIエンジニア向けの具体的な案件例と単価例を紹介します。
| 案件名 | 【Python】放射線治療AI開発におけるAIエンジニアの案件・求人 |
|---|---|
| 案件単価 | 〜700,000円/月 |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル | Python |
| 職種・ポジション | 機械学習エンジニア |
こちらは、AIを用いた医療システムにおけるAI部分の開発を担当する案件です。Pythonを用いた開発経験が必須で、基本的にフルリモートで参画できます。
【Python/GoogleCloudPlatform】画像生成作成におけるAIエンジニアの案件・求人
| 案件名 | 【Python/GoogleCloudPlatform】画像生成作成におけるAIエンジニアの案件・求人 |
|---|---|
| 案件単価 | 〜900,000円/月 |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル | Python, GoogleCloudPlatform |
| 職種・ポジション | 機械学習エンジニア |
こちらは、画像生成に関するAI開発を担当する案件です。Pythonやクラウド開発環境に関するスキルが求められ、週2日稼働で単価90万円/月と高収入が目指せます。
【PL】住宅事業のDXを促進させるAIエンジニアの案件・求人
| 案件名 | 【PL】住宅事業のDXを促進させるAIエンジニアの案件・求人 |
|---|---|
| 案件単価 | 〜1,000,000円/月 |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル | TypeScript, AWS |
| 職種・ポジション | 機械学習エンジニア PL |
こちらはデジタルモデルハウスサービスなどを提供しているクライアントの案件で、PLを担当します。単価100万円/月と高単価なのが特徴で、フルリモートで参画できます。
他にどのような案件があるか気になる方は、以下から無料登録し、案件を閲覧してみてください。
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、なおよいでしょう。
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1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よいです。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、併せて使用できるようにしましょう。Pythonのフリーランスエンジニアについては以下の記事で詳しく解説しています。
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、それではほかの人との差別化ができませんし、ロジックが分かっていない以上、よりよ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
AIをよりよく活用するための機械学習や統計などの知識も必要です。
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。
ITリテラシー
ITリテラシーとは、ITに関する知識とスキルのことです。求められるITリテラシーのレベルは、仕事内容によって変わります。AIが搭載されたツールは今後もビジネスや生活に取り入れられていくため、利用する側はもちろん、開発するエンジニア側にもITリテラシーが欠かせません。具体的なITリテラシーには以下が挙げられます。
- インターネットを使って情報収集し、信憑性が高い情報を見極める知識とスキル
- インターネットで正しく情報発信する知識とスキル
- パソコンを問題なく使える知識とスキル（操作レベルは仕事の難易度によって変わる）
- セキュリティ管理やサイバー攻撃に関する知識とスキル
IT業界はトレンドの移り変わりが激しいため、新しい技術や用語に対して敏感になりましょう。
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です。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1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よいのでしょうか。
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
- HPやSNSを活用する
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、そのなか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、併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。
例えば、「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1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。
営業活動を行った全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よいでしょう。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。
HPやSNSを活用する
フリーランスのAIエンジニアとしてのスキルや実績を公開すると、興味を持ったクライアントからスカウトを受けられる可能性があります。例えば、ポートフォリオを掲載したHPを作って公開しましょう。活発に情報発信するSNSと連動させると、クライアントにポートフォリオを見てもらえる可能性が高まります。
また、LinkedInのようなビジネスSNSも検討してみましょう。ビジネスSNSとは、ビジネス関連の情報交換や仕事探し・スカウト目的で利用されるSNSのことです。
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。トレンド技術を積極的に活用しているクライアントが多く、AIエンジニア向けの案件も豊富に取り扱っています。
ITプロパートナーズの特徴は、間に仲介会社を挟まないエンド直案件が9割を占める点です。エンド直案件は高単価なものが多いため、収入アップが目指せます。
フルリモートや3日〜の稼働といった案件も多く、柔軟に働きたい人にもおすすめです。「自宅で働きたい」「複数案件を掛け持ちしたい」など、それぞれの希望に合った案件をご紹介します。
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。
フリーランスAIエンジニアとして活動していく際のポイント
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。
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。
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。
質の高い情報をいち早くキャッチするには、人的ネットワークを構築しておくのがおすすめです。AI業界に身を置くエンジニアや専門家と日頃から交流があれば、最新の動向について自然と情報が入ってきます。
情報収集のために、AINOWなどAI専門メディアを定期的にチェックするクセをつけるのもよいでしょう。
上流工程の仕事やエンド直案件を受注する
上流工程の仕事や、エンド直案件に挑戦してみてください。上流工程の仕事は高単価なうえに、要件定義などプロジェクトの要となる部分に関われます。エンド直案件は、仲介会社がない分マージンが発生しません。また、クライアントと直接コミュニケーションを取れる、以降の営業活動に有利な実績が得られる、などもエンド直案件のメリットといえます。
このように、上流工程の仕事やエンド直案件は、報酬・経験値のいずれも魅力的です。しかし、責任も大きくなることを理解しておきましょう。自分のスキルを振り返り、問題なく案件を受けられるか判断してください。
エンド直案件を探すには、エンド直案件を多く取り扱うフリーランスエージェントの活用がおすすめです。ITプロパートナーズはエンド直案件が9割でAI関連の案件も多く扱っているため、ぜひご相談ください。
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。
複数の案件獲得経路を開拓する場合は、特定のエージェントなどひとつの経路で安定して案件を獲得できるようになってからのほうがおすすめです。次々に新しい案件獲得経路の獲得を目指しても、どれも中途半端になってしまい成果につながらないおそれがあります。
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全て自分で対応しなければなりません。例えば、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.スキルを習得する
まずはスキルを習得することから始めましょう。AI関連のスキル習得には、スクールやオンラインサイトなどが役立ちます。おすすめのスクールは以下のとおり。
| スクール名 | AIを学べるコース名 | カリキュラムの一部 |
|---|---|---|
| DMM WEBCAMP（ウェブキャンプ） | AIコース | ・AIの基礎知識と業務における活用方法 ・Pythonの基礎文法と使い方 ・Pythonのフレームワーク ・自然言語処理技術と深層学習に関する、基礎知識と活用方法 |
| TechAcademy（テックアカデミー） | AIコース | ・回帰モデルの作成 ・Amazonレビューを評価分析 ・手書き数字の画像認識 ・オリジナルのAIの構築 |
| Winスクール | AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning | ・AIの基礎知識 ・手書き文字認識や画像認識システム構築の実習 |
2.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。
全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。
AIエンジニアの就職先といっても、事業会社やベンチャー企業などさまざまです。AIは幅広い業界で活用が進んでいて、音声認識や画像認識など扱う分野も企業によって異なります。
そのため、就職先は独立後を想定して選ぶことが大切です。将来的にどのような分野で活躍したいのか、そのためにどのような経験を積むべきなのかを明確にしたうえで、適した就職先を探しましょう。
3.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、機械学習開発、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。
副業案件を探す方法としては、クラウドソーシングや副業向けのマッチングプラットフォームなどがあります。クラウドソーシングは仕事探しから納品までオンラインで完結するので、スキマ時間に取り組みやすいのがメリットです。副業を前提とした案件紹介サイトやマッチングプラットフォームも登場しているので、活用してみましょう。
また、フリーランスエージェントのなかにもフルリモートや週2日稼働など、副業で取り組みやすい案件を取り扱っているところがあります。
4.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。
営業が苦手な人や、営業や事務作業にかける時間も仕事に充てたいという人は、積極的にエージェントを活用しましょう。担当者が希望に合う案件を紹介してくれて、契約や請求などの手続きも任せられます。
そのほか、情報収集や案件獲得のための人脈づくりなども、フリーランスとして長く活躍するために必要です。
フリーランスAIエンジニアの現状と将来性
最後に、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なか、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ニーズの拡大に全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、よ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(3,000万円)～50万ドル(5,000万円)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1,000万円以上の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つ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。
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。
40〜50代で豊富な経験がある人は、プロジェクトマネージャーなど上流工程の案件を積極的に狙っていくのも方法のひとつです。上流工程を担当するには経験やスキルが求められ、年齢と実績を重ねているエンジニアが選ばれるケースも多くあります。
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
そのような方はぜひ、ITプロパートナーズをご利用ください！
まずは会員登録をして案件をチェック！
