こんにちは、ITプロマガジンです。
AI（人工知能）の普及により、機械学習の仕事への注目が高まっています。エンジニアのなかには、「機械学習の知見を活かして副業したい」「トレンドである機械学習の分野に興味があり、まずは副業で携わってみたい」と考える人も多いのではないでしょうか。
この記事では、機械学習エンジニアのニーズや将来性、機械学習に関する副業案件の概要、副業するのに役立つスキルなど、副業したい機械学習エンジニア向けの情報を紹介します。
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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。
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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？
Contents
機械学習エンジニアの副業における需要と収入目安
まずは機械学習エンジニアについて、副業の需要と収入目安を紹介します。
機械学習エンジニアの副業需要は増加
機械学習エンジニアの副業需要は増加しています。近年、身近なツールにまでAIが展開されるようになりました。例えば昨今、プロンプト（AIに出す指示文や命令文）をもとに文章や画像、音声などを生成する「ジェネレーティブAI」（生成AI）が大きな話題を集めています。
AI開発には機械学習というプロセスが必要です。しかし、需要に対して機械学習エンジニアが足りません。副業でもよいのでエンジニアを獲得したい、という企業の声を表すように機械学習の副業案件は増加しています。
弊社「ITプロパートナーズ」で機械学習に関する副業向け案件を検索すると、95件（2024年2月時点）がヒットしました。分野もITや金融、教育と多岐にわたり、活発に募集が行われています。
なお、AI分野の副業については以下の記事でも詳しく解説しています。
機械学習エンジニアの副業収入目安
機械学習でよく利用されるプログラミング言語は、Pythonです。Pythonを使用した副業案件の平均時給は2,000～3,000円程度。高報酬なものでは、時給5,000円程度のものも見られます。
週末のみ1日8時間ずつ働いたとすると、時給2,000～3,000円なら1月あたり12万～19万円程度稼げる計算。時給5,000円なら32万円にもなります。平日の夕方なども副業にあてられると、さらに高収入を得られるでしょう。
エンジニアの副業における時給目安を知りたい方は以下の記事もチェックしてみてください。
機械学習エンジニアの副業案件の仕事内容
機械学習エンジニアが担当する領域は多岐にわたります。ここでは実際に、機械学習エンジニア向けの案件にはどういったものがあるのかを紹介します。
データの前処理・分析
データの前処理・分析とは、機械学習モデルを訓練するためのデータを準備し、そのデータを分析する作業です。機械学習の精度を上げるには、数値にしろ画像にしろ膨大な量のデータが欠かせません。しかし収集したデータがそのまま使えることはほぼなく、きれいに整えてデータのクオリティを高める必要があります。
副業としてデータの前処理や分析を行う場合は、データのクリーニングや欠損値の補完、データの正規化や標準化、特徴量の選択・抽出などを任されます。処理にはさまざまなテクニックが使われるのに加え、統計や数学に関する知識も必要です。
機械学習モデルの開発
機械学習モデルの開発とは、設定したタスク（予測やクラスタリング）を解決するための機械学習モデルを設計し、訓練データを使って学習させ、モデルを訓練する作業のことです。副業としてこの業務を行う場合、適切な機械学習アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの調整、モデルの訓練と評価などを担当します。
「AIに何をさせたいのか」を定義したら、目的に適したモデルを選択し土台を構築する必要があります。そのためにはモデルに対する深い理解と、機械学習アルゴリズムに関する豊富な知識が求められるのはいうまでもありません。滞りなく仕事をこなすには、実務や研究の経験が必要になってくるでしょう。
機械学習モデルの運用・改善
機械学習モデルの運用・改善とは、訓練済みの機械学習モデルを実際のタスクに適用し、その結果を監視しつつ更新や改善、調整していく作業です。副業としてこの業務を行う場合、主にモデルのデプロイメント、モデルのパフォーマンスモニタリング、モデルの再訓練やチューニング、メンテナンスなどを担います。
これらの作業を担当するためには、システムの運用経験のほか、DevOps（開発・運用の手法）やMLOp（機械学習の実践手法）への理解、クラウドサービスに関する知識などが求められます。経験と学びの両方が欠かせないだけでなく、周囲と連携して業務を進めていくためのコミュニケーションスキルも重要です。
機械学習機能を搭載したシステムの企画・設計
機械学習機能を搭載したシステムの企画・設計とは、機械学習を活用した新たなサービスや機能を企画し、そのシステム設計を行う仕事のことです。副業としてこの業務を行う場合、主に新たな機械学習手法のアイデア提案、システムの設計、機械学習モデルをシステムに組み込むための設計などを担当します。
企画や設計に携わるには、機械学習について熟知している必要があるのはいうまでもないでしょう。さらに「何を解決するためにどういった機能を持たせるのか」を決めたり、システムを設計したりするには、システムエンジニアとしての知見や実務経験が役に立ちます。
機械学習機能を搭載したシステムの開発
機械学習機能を搭載したシステムの開発とは、設計したシステムを実際に開発し、機械学習機能を実装する作業を指します。1つのシステムを完成させ世に送り出すには、プロトタイプの開発やテストなど、幅広い業務が発生します。
副業としてこの業務を行う場合、主にシステムのコーディング、機械学習モデルの実装、システムのテストなどを行います。
エンジニア向けのシステム開発の副業案件は、珍しいものではありません。しかし機械学習機能を搭載したシステム開発には、プログラミングスキルだけでなくデータや機械学習モデルに関する専門的な知識が必要です。
機械学習の講師
教えるのが得意な人におすすめの副業が、企業研修やプログラミングスクールの講師です。機械学習エンジニアの需要は高く、各企業にとって機械学習エンジニアの育成は急務といえるでしょう。しかし、育成体制が整っている企業は少なく、多くは講師を招いて企業研修を開催しています。
また、機械学習エンジニア・AIエンジニアになろうと勉強する人が増えていますが、独学でスキルを身につけようとしても難しいでしょう。効率よくスキルを身につけたい人の多くは、プログラミングスクールに通います。
機械学習の講師になると、指導を通じて知識のアウトプットが可能。人をサポートして報酬を得ながら、自分自身のスキルアップにもつながります。
なお、エンジニアにおすすめの副業をもっと知りたい方は以下の記事も参考にしてください。
機械学習エンジニアの副業案件例と単価
実際に副業する際に気になるのが、「実際にどういった案件があるのか」「単価はどの程度なのか」といったことでしょう。弊社ITプロパートナーズで取り扱っている機械学習エンジニアの副業案件を抜粋して紹介します。
機械学習に関するR＆D
以下は、金融機関向けの法人調査サービスのR＆Dエンジニアとして、機械学習を活用した業種ラベリングや法人データ分析、スコアリング手法の開発に携わる案件です。
| 案件名 | 【Python/AWS】スタートアップ企業のR&Dエンジニア募集！ |
|---|---|
| 案件単価 | 〜 300,000 円 /月 |
| 勤務地 | リモート |
| スキル | Python,AWS,機械学習 |
| 職種・ポジション | エンジニア |
自然言語処理技術を用いたWebサイト分析エンジンの研究開発も行います。Pythonを使用したプロダクト開発の経験が必要で、機械学習モデルや自然言語処理技術の開発経験が求められます。
音声認識モデルの開発
以下は、文字起こしや話者分離、サマライズなどを目的とした、音声認識分野にかかわる開発案件です。
| 案件名 | 【データ解析/開発計画策定/改善】音声認識分野における機械学習エンジニアの案件・求人 |
|---|---|
| 案件単価 | 〜 700,000 円 /月 |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル | 機械学習経験 プロダクト開発経験 など |
| 職種・ポジション | 機械学習エンジニア |
ベンチャーでの新規プロダクト開発経験がある人は優遇されます。また、収集したデータ活用方法の提案も、求められる場合があります。
画像処理に関する開発
以下は、画像処理における機械学習エンジニアの案件です。
| 案件名 | 【クリエイティブ】画像処理における機械学習エンジニアの案件・求人 |
|---|---|
| 案件単価 | 〜 900,000 円 /月 |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル | ・画像処理 ・機械学習 |
| 職種・ポジション | 機械学習エンジニア |
画像処理に関するプロジェクトを、自社案件・受託案件として手がけている企業からの募集。どちらの案件を希望するかは、面談時に相談できます。
案件をもっと見たい方は、ぜひ以下からご覧ください。
機械学習エンジニアが副業で活躍するために必要なスキル・経験
前提として、機械学習エンジニアが副業で活躍するためには、3年以上程度の実務経験が必要です。
以下では、機械学習エンジニアに求められるスキルについて解説します。案件を獲得するには、一般的なエンジニアに必要なスキルに加えて機械学習分野特有の知識やスキルが必要です。
Python・R言語によるデータ分析スキル
機械学習エンジニアとして副業案件に参加するためには、Pythonを用いてデータ分析を行えるスキルと実務経験があることが大前提となります。「NumPy」「Pandas」「Matplotlib」といったライブラリも当たり前に使いこなせなければなりません。
また、案件によってはR言語のスキルが必要になることもあります。R言語は統計解析やグラフィックスの作成に特化したオープンソースで、Pythonと同じく機械学習に広く用いられています。Pythonでは備えつけられていないようなニッチなデータ分析や統計分析に役立つライブラリが備わっているのが特徴で、R言語を扱えれば請け負える仕事の範囲が広がります。
数学や統計の知識とデータ分析経験
機械学習の副業案件に参加するためには、数学の知識、統計学に関する知見が必要です。さらに知識を用いたうえでのデータ分析の経験も求められます。特に機械学習においては線形代数や微分積分といった知識が必須で、ただ学ぶのではなく理論を深く理解しておく必要があります。
数学や統計の知識は機械学習において根幹といえるものです。さらに機械学習モデルの開発にはデータが必須であり、データの量やクオリティーが性能を左右するのはいうまでもないため、データを適切に扱えるスキルも重要です。
機械学習・深層学習のスキル
機械学習にはさまざまなアルゴリズムがあり、アルゴリズムについての知見とアルゴリズムを使いこなせるスキルを持っていることが重要です。例えば機械学習モデルの選択においては、適切なアルゴリズムを選んだうえで調整していくことが求められます。「ランダムフォレスト」や「サポートベクターマシン」「決定木」といった主要なアルゴリズムを使いこなし、開発目的に合わせて最適化できるスキルがなければ、機械学習エンジニア向けの案件を受けるのは難しいでしょう。
さらに深層学習（ディープラーニング）に取り組むのであれば、その前提となるアルゴリズムである「ニューラルネットワーク」の知識とスキルが欠かせません。アルゴリズムについて学ぶには、座学だけでなく実践も交えつつ学習することが重要です。
エンジニアリングの知識・スキル
機械学習を組み込んだアプリケーションやシステムを開発するには、エンジニアリングの知識が必須です。
一例として、「AWS」「Googl Cloud」「Microsoft Azure」といったクラウドサービスを使いこなせたり、「Git」や「GitHub」を活用したりするスキルは、共同開発するために欠かせないスキルでしょう。クラウドサービスを利用する以上、Linuxの知識があると何かと役立ちます。
さらに代表的なデータベース言語である「SQL」に関する知識も、データ分析やシステム開発をする際に必要となることが少なくありません。
コミュニケーションスキル
副業で活躍するためには、コミュニケーションスキルも必要です。機械学習に関する副業案件では単独で作業をすることはほとんどなく、チームで開発をすることになるため、メンバー同士で連携を取っていく必要があります。チャットツールやWeb会議システムを使用し、スムーズなやりとりができるスキルは必須です。
また、クライアントの要望を正しく聞き取るためにもコミュニケーションスキルは欠かせません。クライアントが機械学習について漠然としたイメージしかないケースもあり、その場合は「どういった課題があるのか」「どのように解決したいのか」などの情報を引き出す必要があるからです。もちろんクライアントに提案や説明をする際にも役立ちます。
未経験から機械学習エンジニアとして副業案件を獲得するには？
未経験からでも機械学習エンジニアになることは可能です。基礎的な知識を身につけてから企業に入社して実務経験を積み、簡単なレベルの副業案件からチャレンジしてみましょう。以下で具体的なステップを解説します。
1.機械学習エンジニアに必要なスキルを身につける
機械学習エンジニアに必要なスキルは、前述の数学や統計学、データ分析に関する専門的な知識などです。書籍や学習サイト、解説動画、プログラミングスクールなどで勉強して必要なスキルを身につけましょう。
2.企業で実務経験を積む
「AIや機械学習分野での実務経験がある」「研究で一定の成果を出してきた」など、実績のある人でなければ機械学習の副業案件を獲得できません。機械学習エンジニアに必要なスキルを身につけた後は、企業に入社して経験を積む必要があります。
3.副業をスタートする
比較的難易度の低いデータの前処理や機械学習プログラムの テスト、メンテナンスなどを担当する案件に応募するのが実現可能性のあるルートだといえます。いきなり高単価な案件にチャレンジしても、スキルや実績が見合わなければ採用されません。
実績を積みつつ、徐々にハイレベルかつ高単価な案件にシフトしていきましょう。
機械学習エンジニアが副業案件を探す方法
機械学習エンジニアが副業案件を探す方法を解説します。
- 副業・フリーランスエージェント
- クラウドソーシングサイト
- 知人・友人の紹介
- HP・SNS経由
副業・フリーランスエージェント
副業・フリーランスエージェントに登録すると、専門のスタッフがスキルや実績、働き方に対する希望などを聞いて案件を紹介してくれます。副業エージェントには、週1～2日など、稼働時間が少なめの案件が充実。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豊富です。
エージェントに登録すると、非公開の見られない案件を紹介してもらえ、自分では応募しにくい大企業や、知らなかったスタートアップ企業・ベンチャー企業の案件も見つかります。スキルと実績が豊富な人や、案件を探す手間を省いて副業に集中したい人には、エージェントがおすすめです。
弊社「ITプロパートナーズ」は、IT系フリーランス向けの案件を数多く取り扱っています。エンド直で高単価な案件が9割で、自社開発のスキルアップにもつながる魅力的な案件が豊富です。フリーランスエージェントを使う際は、ぜひご登録ください。
クラウドソーシングサイト
「ランサーズ」や「クラウドワークス」などのクラウドソーシングサイトでも、副業案件を探せます。
クラウドソーシングサイトを使うメリットは、さまざまなレベルの案件が見つかるところです。検索条件で絞り込めるので、機械学習の案件で自分ができそうなものを見つけられるでしょう。初心者でも応募できる案件が見つかるところも、クラウドソーシングのメリットです。
一方、クラウドソーシングサイトには、低単価な案件が多い傾向。また、エージェントとは異なり案件を紹介してくれるスタッフがいないため、好条件の案件を見つけるためには自分で度々サイトをチェックしなくてはいけません。
知人・友人の紹介
機械学習関連の企業で働く人と付き合いがある、退職した職場と円満な関係を築けている、という人は人脈を通じて案件を獲得できるかもしれません。
知人・友人からの紹介なら、応募・選考の手間が省かれる場合があります。また、信頼できる人からの紹介なら、条件面で満足しやすいかもしれません。
HP・SNS経由
自分のHPやSNSで発信して、副業案件を獲得する方法もあります。副業案件のオファーを受けるには、ポートフォリオを閲覧できるようにしておきましょう。クライアントはスキルや実績を見て、依頼するかどうか判断します。
機械学習エンジニアが副業の案件単価を上げる方法
副業向け案件は一般的に、難易度が高ければ高いほど報酬も高めです。副業の案件単価をアップする方法について解説します。
モデル・プログラムの設計・企画スキルをつける
設計や企画といった上流工程に携われるようになれば、おのずと収入アップにつながります。そのためには知識を付けるだけでなく、実務や個人開発などを通じて実際に手を動かしながら学ぶことが重要です。
AIや機械学習の分野は移り変わりが激しく、次々と新しいテクノロジーが登場する分野でもあるため、スキルや知識をアップデートし続けることも忘れてはならないでしょう。
分析基盤開発のスキルをつける
機械学習を組み込んだシステムの性能は、データ分析の精度に左右されます。そのためデータ分析プラットフォームを設計・開発・運用するスキルを磨くことで、エンジニアとしての価値を高められます。データエンジニアリングをはじめ、データベースの設計や管理に関するスキルなども大いに役立つでしょう。
プロダクトの企画・開発に関する知見・スキルを磨く
機械学習は具体的な商品やサービスに組み込むことで真価を発揮します。プロジェクトの最終目標が機械翻訳を活用した商品やサービスの提供である以上、プロダクトの企画・開発に関する知識があると有利に働くでしょう。
例えばユーザーのニーズを満たすにはどうすればよいのかを見きわめたり、新しいアイデアを出したりするには、マーケティングに関する知識が求められます。
機械学習エンジニアが副業するメリット
副業するメリットは、収入面以外にもあります。エンジニアとしての価値を高めるために副業に取り組んでみましょう。
スキルアップにつながる
副業をこなしていくと、短期間ごとにさまざまな開発現場に携われます。それぞれの開発現場では課題や作業方法が異なるため、ずっと1つの現場にいるよりもスキルの幅が広がるでしょう。エンジニアとして働く時間が増えるほど、専門性も磨かれます。
人脈が広がる
スキルアップとともに、人脈形成も期待できます。人脈が広い人は、副業案件獲得に有利です。また、かかわる人が増えると刺激になって、エンジニアとして励みになるかもしれません。
独立の準備ができる
将来的にフリーランスを目指している人が副業すると、本業の収入をもらいつつ独立の準備を進められます。
副業によりスキルアップして人脈を広げておくと、独立してからスムーズに案件を増やせるでしょう。また、営業経験や、クライアントと直接やり取りした経験も、独立してから役立ちます。
機械学習エンジニアが副業する際の注意点
本業とは別に副業をこなすには、あらかじめ知っておいたほうがよいことや気をつけなくてはならないことがあります。機械学習エンジニアが副業する際の注意点について解説します。
副業に関する就業規則を守る
大前提として、副業は本業の就業規則内で取り組みましょう。政府によって副業が推進されているとはいえ、副業に関する規則は企業によって異なります。
全面的に許可している企業もあれば、「関連業種での副業は禁止」のように規制を設けている企業もあり、さらに一切禁止している企業も珍しくありません。就業規則違反はトラブルの原因となるため、ルールに違反しない形で取り組むようにします。
無理のない時間・方法で稼働する
本業を持ちながら副業をこなすには、プライベートの時間を副業にあてることになります。しかし睡眠や休息を削った結果、体調を崩してしまっては元も子もありません。本業にも副業にも支障が出ないよう、無理のないスケジュールを組むことをおすすめします。
例えばリモートワークができる副業であれば、わざわざ出勤する必要がなく、体力や時間に余裕が生まれやすいでしょう。
適正な条件で契約を結ぶ
クライアントのなかには、仕事を請ける側が著しく不利な契約内容を提示してくる企業も存在するため、注意が必要です。「作業量や作業内容の割に報酬が安すぎる」「機械学習に関係なく本来であれば負う必要のない責任を負わされる」など、適切でない契約を結ぶのはおすすめできません。
適正な条件で契約を結ぶには、クライアントと直接契約をするのではなく、エージェントを介するのも1つの方法です。
税金に関する知識を身につけておく
副業で報酬を得た際は、基本的に確定申告をしなくてはなりません。副業で得た金額が20万円以下であれば所得税の申告は必要ないものの、機械学習エンジニア向けの案件は報酬が高めで、20万円以下に収めるのは難しいでしょう。
確定申告をしないと、追加で無申告加算税や延滞税が課されることもあります。副業を始める前に、基本的な税金の知識を学んでおくのがおすすめです。
まとめ
機械学習は今後も発展していく可能性が高い分野です。さまざまな産業においてAIはすでに当たり前の存在になりつつあり、日常生活のなかでAIが話題になることも少なくありません。その一方で、AIの開発において重要な役割を担う機械学習エンジニアの人数は足りているとはいえず、ニーズを満たせていないのが現状です。
そのため「副業という形でも構わないので仕事を依頼したい」と考える企業も多く、実際にフリーランスや副業向けの案件を取り扱うエージェントでは、機械学習エンジニア向けの仕事を扱っています。弊社「ITプロパートナーズ」にも機械学習に関する案件が増えているため、ぜひ一度ご相談ください。
- 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！
