AIエンジニア(機械学習)がフリーランスになる方法と案件例・獲得方法

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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、フリーランスエンジニアの案件の特徴や仕事の取り方など総合的な情報は「フリーランスエンジニアの案件紹介!経験年数別の年収・実態を調査」でご紹介しているので、併せてご覧ください。

弊社では、数多くのエンジニアの方にフリーランス案件を獲得していただいています。経験とスキルさえあれば、週2日から高収入案件をご紹介できます。まずは無料登録をして色々な案件をみて見てください。弊社からおすすめの案件をご紹介することも可能です。

そもそもAI(機械学習)エンジニアの仕事内容って?

まずは、AIエンジニアの仕事を見ていきたいと思います。

AIと言われるとなにか特殊なものに感じる方が多いですが、本質的にはシステムの一種類です。他の多くのシステムと同様に、AIも「構築する人」と「運用(利用)する人」が関わってくることになります。構築するにしても、運用するにしても、AIのアルゴリズムを理解し、必要に応じてソースコードの作成・修正を行わなくてはなりません。そのためのスキルがある人材のことをAIエンジニアと呼びます。

構築も運用も同じ人材のところもあれば、構築と運用を別の人材で担っているところもあります。構築と運用を別の人材としているところでは、前者の「構築する人」を機械学習エンジニア、後者の「運用(利用)する人」、いわばAIのオペレーターのような人は、データサイエンティストと呼ぶことも多いです。

AIには機械学習が活用されています。機械学習とは、AIにデータを学習させることで特定のタスクを自動化する仕組みです。機械学習のなかにはディープラーニングとよばれる技術があり、AIの開発に特に貢献しています。ディープラーニングは人間の神経細胞を模倣して作られたシステムであり、人が無意識で行っている行動も自動化が可能です。

AIエンジニアのなかでも機械学習に特化している機械学習エンジニアには、高い需要があります。機械学習エンジニアになれば、活躍の場をさらに広げられるでしょう。

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。

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。

AIエンジニアの平均年収は高い?機械学習エンジニアが人気の理由を解説!

フリーランスAIエンジニアの案件例・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。

実際にAIのシステムを開発するため、実務経験が必要です。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。

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。

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。

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。

Pythonの知識

どちらも今から学習開始という方は、必要なスキル二つ目と関係しますが、Pythonの方から学習を始めてください。

では、必要なスキル二つ目は何かというと、AIのアルゴリズムをまとめたライブラリや、AI開発会社が提供するAPIなどの便利ツールを使いこなすスキルです。

これらの便利ツールはAI開発の肝となるロジック部分が最初から完成されたものです。

まったく使わずに開発するとなると、大変な労力が必要になるでしょう。

しかも、実績のないロジックなのですから、クオリティに不安要素が残ります。

なお、言語の話をした際、C言語よりPythonを重視するべきだと書きましたが、その理由は、ずばりAI開発用のライブラリの質・量ともにPythonが他の言語より優れているためです。

Python(パイソン)とは?言語の特徴を分かりやすく解説!

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。

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。

フリーランスの営業方法8選!案件獲得のコツや注意点も解説

未経験からフリーランスAIエンジニアになる方法とは?

AIエンジニアの仕事に興味があり、未経験からフリーランスになりたいと考えている人もいるでしょう。ある程度時間をかければ、未経験からでもフリーランスAIエンジニアを目指すことは可能です。

まずはAIエンジニアとして必要な知識を学びましょう。独学で学ぶのもひとつの方法ですが、スクールに通って学習すればより効率的に知識を吸収できます。ある程度知識を身につけたらAIエンジニアとして企業へ就職し、実務経験を積むことが大切です。会社員のAIエンジニアとして実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとしても活躍できるようになります。

また、AIエンジニアとして働いている間に副業案件をこなし、フリーランスとして独立した際のイメージを掴むのも事前準備として最適です。

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AIエンジニアが案件を獲得する方法はさまざまあります。代表的な方法としては、

  • 知人や友人から紹介してもらう
  • 自ら営業をかける
  • フリーランスエージェントを活用する

以上の方法が挙げられます。人脈を活かして知人から案件を紹介してもらう場合には、日頃から仕事上のつながりを大切にし、良好な人間関係を構築しておく必要があるでしょう。また、AIエンジニアを募集していそうな企業に自らを売り込む方法もありますが、連絡を入れても必ず案件があるとは限らないため、根気が必要です。

フリーランスAIエンジニアとして高単価な案件をよりスムーズに獲得するには、フリーランスエージェントを活用するのが最もおすすめです。フリーランスエージェントにはフリーランス向けの案件が多数あり、自分に合う案件が見つかる可能性があります。自ら営業活動を行うよりも効率的に仕事を獲得することが可能です。

たとえば、弊社ITプロパートナーズでは、週2~3日の勤務で対応できる案件を豊富に扱っています。案件やフリーランスの働き方に関する相談もできるので、ぜひ利用しましょう。

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。

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。

フリーランスの場合、職種によっては年齢が上がると案件を獲得しにくくなるケースもあります。応募条件として年齢制限が設けられている案件もあるからです。しかし、AIエンジニアに対する需要は高く人材が不足している状況であるため、AIエンジニアなら年齢が上がっても案件を獲得しやすいです。40〜50代になっても活躍できるチャンスが広がっています。

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。

今回紹介した必要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。

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この記事を書いた人
ITプロパートナーズ編集部
ITプロパートナーズはITフリーランスの方に案件紹介をしているエージェントです。当メディア「アトオシ」では、フリーランスの働き方から仕事探しまで幅広い情報を日々発信しています。