AI・機械学習エンジニアが副業で稼ぐには?案件例と獲得方法を解説

こんにちは、ITプロパートナーズ編集部です。

AI(人工知能)技術を活用したプロダクトやビッグデータ解析案件が増加し、今後AI開発はIT業界の花形になっていくことが予想されているほど注目されています。その中でフリーランスのAIエンジニアが注目を浴びていますが、正社員のエンジニアが副業でAI関連の仕事を得ていくことはできるのでしょうか。

この記事では、AI・機械学習エンジニアの副業案件獲得に必要なスキルや知識、将来性や案件の単価などについて解説します。AIエンジニアに興味がある人は、ぜひ参考にしてください。

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AIエンジニアの副業需要や案件数

AIエンジニアは社会的なニーズが高く、副業しやすいジャンルといえます。以下では、AIエンジニアの副業案件の需要と、AIエンジニアの副業案件数を解説します。

AIエンジニアの副業案件の需要は?

あらゆる産業でAIの応用が進み、それと比例してAI案件に関わる技術者としてAIエンジニアの需要が増加しています。今後、企業や自治体などにおけるIT活用の高度化や、デジタルトランスフォーメーション(DX)がますます進む中で、AIの有効活用は必要不可欠となっていくでしょう。

それにともない、AIに携わる人材が求められているわけですが、AIエンジニアの供給が需要に追いついていないのが実情です。経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によると、日本のAI人材は2025年段階で8.8万人、2030年段階では12.4万人不足すると予想されています。

従って、もちろんAIの副業案件における需要は他の案件と比較しても増えており、スキルさえあれば副業しやすいと言えます。なお、AIに限らず、エンジニア全般の副業事情や案件獲得方法については以下の記事で解説しているので併せてチェックしてください。

エンジニアが副業で稼ぐには?週1案件の探し方やおすすめサイト

AIエンジニアの副業案件数

実際のAIエンジニアの副業案件数を、2つの大手クラウドソーシングで調査しました。「AI 開発」というキーワードで検索し、出てきた案件数を確認しています。

2022年8月時点で募集中の案件数は、クラウドワークスでは「約30件」、ランサーズでは「約350件」でした。

ちなみに、キーワードを「エンジニア」として検索をかけると、クラウドワークスでは「約150件」。ランサーズでは「約2,200件」です。この結果から、エンジニアを対象とした案件の約6~7分の1がAI関連であると分かります。

AIエンジニアの副業案件にはどのような種類がある?

機械学習とAIは混同されがちですが、機械学習は、AIエンジニアが取り扱う内容の一部に過ぎません。ここでは、以下の4種類のAIエンジニアの副業案件をご紹介します。

  • 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

それぞれ以下で解説していきます。

AI(機械学習)開発

AI(機械学習)開発を行うエンジニアは、AIにおける機械学習の開発・実装といったプログラミング分野を担当します。機械学習とは、コンピュータプログラムにデータや条件を与えて反復して学習させることで、新たな法則を導き分類したり、未来予測を行ったりする技術です。AIがデータを学習・解析できるようなプログラムを組むのはもちろん、AIが動作するシステムの設計・構築、データの前処理なども機械学習に含まれます。

AI(人工知能)開発

人工知能開発とは、より広義のAI開発を行うことを意味します。AIを活用したシステムやサービスを開発する場合、そのプロセスは多岐にわたります。

全体の流れとしては、どんなAIを開発するのかという「構想フェーズ」、構想テーマが技術的に実現可能かどうかを検証する「PoCフェーズ」、AIシステムを完成させ実務で稼働させる「実装フェーズ」、本稼働したAIシステムを実際に実務で使用する「運用フェーズ」の順に進みます。

人工知能開発では、こうしたフェーズ全般を管理・運営します。

データ収集・分析

AI開発プロジェクトのもと、必要とされるデータを収集し、分析します。より効果的なアウトプットを行うためには、より多くのデータ収集をする必要があり、またより整った状態のデータの存在が必須条件となります。

データ収集・分析を担当するエンジニアは、利用するデータの中に欠損している値や、表記揺れしている文字列の整形を施します。

画像認識や処理システム開発

AIの画像認識を利用した処理システム開発も、副業案件には多く見られます。防犯対策として不審者を見分けるシステム、規格に合わない製品を判別するシステム、自動運転で物や人を認識するシステムなど、AIの画像認識は多くの業界で採用が進行中です。画像から未来の状況を予測するシステムも、一部業界ではすでに実現しています。

画像認識や処理システム開発に関わるAIエンジニアの役割は、教師データを用意してAIに学習させ、学習の成果を判断し、判定の精度を向上させることです。

AIエンジニアの副業はどれくらい稼げる?案件例と単価相場

需要と供給の関係で、AIエンジニアの案件は高単価となっている傾向にあります。実際にどれくらいの単価なのでしょうか。実例を見ていきましょう。

週1~2日のAI副業案件例・単価相場

引用元:CARRY ME

週1からOKの副業案件が豊富なエージェント「CARRY ME」のAI案件を探してみると、週1~2日稼働の副業向け案件で、時給単価3,500円以上の募集がありました。

土日のみ、1日8時間稼働して月8日出勤したとすると、月額224,000円になりますので、副業としてはまずまずの報酬と言えるでしょう。

リモートOKのAI副業案件例・単価相場

続いてリモートOKの案件例を見ていきましょう。弊社「ITプロパートナーズ」に登録されている案件では、以下の例があります。

リモートで働け、週に2日勤務です。副業向けの案件といえるでしょう。想定月収は月に30万円。月額に換算すると、120万円になります。

応募する際には、1年以上のAI開発経験が必須です。また、開発言語はPython ・C++・Cython・Javaなどで、Kubernetes・Docker・GitLabなどのツールを取り扱う可能性があります。

更に詳しく案件情報をチェックしたい方は以下から無料登録し、詳細をご覧ください。

なお、フリーランスのAIエンジニアとして独立を考えている方は以下の記事も参考にしてください。

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

AIエンジニアが副業案件を獲得するために必要なスキルと経験

AIエンジニアが副業案件を獲得するためには、どのような実務経験やスキル、知識が必要でしょうか。詳しく見ていきましょう。

AI領域の開発・データ分析などの実務経験

AIエンジニアは、2種類の作業を行います。1つは、AIをつくるために大量のデータをプログラミングにより学習させる作業です。プログラミングには、しばしばPythonが用いられます。2つめは、AIを使ったビッグデータの分析・解析であり、データ分析の知見が必要です。データベースに特化したプログラミング言語である、SQLを習得しておきましょう。

PythonやR言語などAI分野で活用する言語の習得

プログラミング言語は、PythonやSQLに限らず幅広く習得しておきましょう。言語を多く扱えるほど、実装できる機能の幅も広がります。特に統計分野に特化したR言語は、機械学習やデータ分析に欠かせない言語です。また、AIで活用できるフレームワークやライブラリも習得しましょう。

よく使われる機械学習のフレームワークは、TensorFlowやPyTorchです。TensorFlowはGoogleに、PyTorchはFacebookにより開発されました。ほかにも、よく用いられがちなツールの一例を以下に示しました。

  • scikit-learn
  • Open CV
  • dplyer
  • stringr
  • ggplot2
  • caret

機械学習やディープラーニングのスキル・知識

機械学習は、コンピュータプログラムにデータや条件を与えて反復して学習させることで、分類や予測などのタスクを遂行する技術。AIの中核技術と言っても過言ではありません。

その発展形がディープラーニング(深層学習)で、人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術になります。

こうしたスキルや知識の習得が必要になります。

数学や統計の知識

AIの概念を理解するには、まず数学の基礎が必要になります。数学の基礎知識には以下が挙げられます。

  • 微分
  • 線形代数
  • 確率
  • 統計

理解するだけでなく自分がAIエンジニアとして働くなら、機械学習をこなせる統計学の知識が必要です。以下の内容を勉強しましょう。

  • 正規分布
  • ベイズ推定
  • 重回帰分析

コミュニケーションスキル

AI開発はさまざまな人材がチームで取り組むことになりますが、AIエンジニアにはそれを円滑に進めるコミュニケーションスキルが求められます。

また、AIのアウトプットにおいては、データ分析・解析などを通じての課題解決がゴールになるわけですが、そこではコンサルティング能力も求められることになります。

未経験からAIエンジニアの副業はできる?

AIエンジニアは需要が高いといっても、スキルや実績を証明できなければ副業案件を取得できません。エンジニアであれば、PythonやR言語などを勉強してからAIエンジニアとして転職する、簡単な案件に応募するなどの方法があります。AIに特化したスクールを利用して勉強してもよいでしょう。

AI特化のコースが用意されているスクールとしては以下があります。

  • Aidemy
  • AIジョブカレ
  • テックジム

現在エンジニア以外の職業の人は、まずは一般的なエンジニアとしての就職をおすすめします。働きながらスキルを磨き、AIに関する勉強も並行して進めましょう。もしくはプログラミングスクールの転職コースを利用するのも一つの手です。

AIエンジニアが副業案件を獲得する方法

AIエンジニアが副業案件を得るにはどのような方法があるでしょうか。その方法について、3つご紹介します。

副業・フリーランスエージェントサービスで案件を探す

一つ目は副業やフリーランス向けのエージェントサービスを利用することです。エージェントサービスとは、案件を探しているエンジニアと働き手を探している企業とをマッチングさせるサービスのことで、ITに特化したエージェントサービスも数多く登場しています。

エンジニアにとっては、エージェントに登録することでクライアント企業への営業を任せることができ、仕事に集中することができる便利なサービスといえます。

副業エージェントは、本業の隙間時間で働ける週1日〜2日案件を紹介するのが特徴のエージェントです。自身のスキルや経験に沿った案件を紹介してくれるため、初めて副業する場合にも安心です。

副業エージェントおすすめ18選【職種・目的別で徹底比較】

フリーランスエージェントは、基本的に週3日〜週5日稼働が必要で、副業エージェントよりも報酬が高い案件を豊富に扱っています。

ITプロパートナーズ」は、間に仲介会社を挟まず直接クライアントと契約しているので、高単価な案件が多いという特長があり、多くのIT起業家やフリーランスエンジニアの自立を支えています。また、フリーランスエージェントとしては珍しく週2日〜の高単価案件も数多く扱っています。

クラウドソーシングサイトを利用する

副業の案件探しのツールとして、クラウドソーシングもメジャーとなってきました。「クラウドワークス」、「ランサーズ」などのクラウドソーシングサイトで案件を探すという方法があります。

AI開発案件は需要が高まっていて、各サイトでの募集も数多く見かけるようになっています。ただし、エンジニア特化型エージェントサービスに比べると、希望する案件を見つけるのに効率が悪いかもしれません。

クラウドソーシングおすすめ15選!初心者が副業で稼ぐコツや仕事も紹介

知人やSNS経由で案件を紹介してもらう

エンジニア仲間や友人・知人から紹介を受け、案件を受注するのも昔からある手法です。そのため「人脈を持っている」ということは、副業案件を獲得するのに大きな武器になります。

友人・知人以外で人脈をつくるには、ツイッターやフェイスブック、ブログなどのSNSの活用が有効です。プロフィール欄にAIエンジニアとしてのスキル・知識を書き込んでおくと、クライアントにアピールしやすくなります。

AIエンジニアが副業案件の単価を上げる方法

副業案件を獲得するのなら、なるべく高単価のものを得たいものです。案件の単価を上げるにはどうしたらよいのでしょうか。

フリーランス向けの案件に参画する

一般的にフリーランス向けの案件は、高単価です。フリーランス向けのエージェントなどで案件は見つかります。稼働日が週2日程度、リモート可など、案件を絞って探してみてはいかがでしょう。

DXなどを背景に、多くの企業はAIエンジニアを必要としています。しかし、IT人材の数自体十分ではなく、AIエンジニアも不足気味です。副業という立場であっても、フリーランス向けの案件を獲得できるチャンスは多分にあると考えられます。

資格を取得するなどスキルアップする

AIエンジニアの案件を得る際に、資格は必須ではありません。しかし、勉強する過程で知識とスキルが身につきます。AIエンジニアにおすすめの資格は以下のとおりです。

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonエンジニア認定試験の一種です。

G検定(ジェネラリスト検定)とE資格(エンジニア資格)は、ディープラーニングに関する検定です。G検定では、ディープラーニングの基礎知識に加え、機械学習の具体的手法や、実装例、倫理や法律に関するものまで幅広い内容が出題されます。

一方、E資格はエンジニア向けです。技術的な内容を勉強してスキルを証明したいなら、E資格の取得を検討しましょう。

マネジメント経験を積む

高単価を獲得するAIエンジニアになるには、案件プロジェクトの上流工程に関わることが必要になります。企画・要件定義といったフェーズから関わることは仕事の難易度や責任も大きくなりますので、その分単価も高価になります。

ソースコードを書くといった下流工程の作業から出発したとしても、なるべく上流の仕事を獲得できるようにマネジメントの経験を積んでいくことが、高単価案件につながっていきます。

AIエンジニアが副業する際の注意点

AIエンジニアが副業する際の注意点は、以下のとおりです。

  • 就業規則を守りながら副業する
  • スケジュール管理を徹底する
  • 税金に関する知識を身につけておく

それぞれの注意点について解説します。

就業規則を守りながら副業する

そもそも、副業が禁止されている企業もあるため気をつけましょう。こっそり取り組んでも、住民税の金額が変わったり、噂が広まったりすると副業が発覚します。副業で収入を得ても、減給や降格などの処分を受けては喜ばしくありません。事前に就業規定を見て、企業の副業に対する姿勢を調べましょう。

スケジュール管理を徹底する

AIエンジニアに限りませんが、副業をしたがために本業にしわ寄せが出る人がいます。休日や平日の夜にも働くと、十分な休息が取れません。自分の働ける範囲で副業に取り組みましょう。

また、予想以上に副業に時間がかかり、満足いく仕事ができなかったり、納期を守れなかったりする人もいます。スケジュール管理を徹底し、副業、本業のいずれも成果を出しましょう。

税金に関する知識を身につけておく

副業によって収入が発生すると、税金を納めねばなりません。副業収入を20万円以内にとどめると、所得税は支払わずに済みます。しかし、AIエンジニアの案件は高収入なものが多く、20万円を超える可能性は大いにあるでしょう。

また、20万円以内に収入を抑えたとしても、住民税の申請は必要です。税金の申告を怠ると、追徴課税などのペナルティが課される場合もあるため気をつけましょう。

まとめ

未来の社会は仮想空間と現実空間を高度に融合させたシステムによって実現されると構想されており、その中でAIは必要不可欠な技術となっています。現時点ですでにAIエンジニアは人手不足になっていて、将来的にも間違いなく重宝される職種です。

AIエンジニアの未来は明るく、夢のある職業です。AIエンジニアとして活躍することを目指し、副業を通じて稼ぎたいと思うのでしたら、早い段階で実務経験を積み、スキルと知識を研鑽していくことをおすすめします。

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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。